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OpenAI의 GPT-6 Astra와 밀레니엄 문제, 연구진이 개발한 WeWorm 익스플로잇 및 IBM의 US 오픈 앱

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MCP와 Skills 비교: AI 에이전트와 LLM에 적합한 것은?

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최소 권한 원칙(PoLP)이란 무엇인가요?

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대규모 추론 모델(LRM)이란? LLM을 넘어선 더 스마트한 AI

AI는 말하기 전에 생각할 수 있을까요? Martin Keen이 대규모 추론 모델(LRM)이 무엇인지, LLM에서 어떻게 발전했는지, 그리고 AI가 추론하고 계획하며 문제를 해결할 수 있도록 어떻게 지원하는지 설명합니다. RLHF와 같은 학습 방법과 LRM이 AI 추론의 미래를 어떻게 만들어 가고 있는지 알아보세요.

Smart Talks with IBM - "Inside the Octagon with UFC" 팟캐스트 에피소드 썸네일

https://www.ibm.com/kr-ko/think/podcasts/smart-talks/who-really-controls-your-ai

AI로 개발자 생산성을 높이는 6가지 방법

모든 팀이 AI 툴을 통해 생산성 향상을 경험하는 것은 아닙니다. Bri Kopecki가 AI와 개선된 엔지니어링 방식을 활용하여 개발자 생산성을 높이는 검증된 6가지 방법을 설명합니다. 우수한 팀들이 흐름, 자동화 및 설계를 활용하여 대규모로 성과를 개선하는 방법을 알아보세요.

AI 코드 생성기란? LLM 코딩, 생산성 및 위험

AI는 코드를 작성할 수 있지만, AI가 생성한 코드를 신뢰할 수 있을까요? Bri Kopecki가 AI 코드 생성기의 작동 방식과 개발자들이 AI를 통해 생산성을 높이는 동시에 더욱 신중해지는 이유를 설명합니다. 보안, 신뢰성 및 실제 프로덕션 환경에서의 활용을 기준으로 AI 코딩 툴을 평가하는 방법을 알아보세요.

컴퓨팅의 미래는 이미 시작되었습니다

IBM이 양자 중심 슈퍼컴퓨팅이라는 새로운 하이브리드 컴퓨팅 프레임워크를 통해 양자 컴퓨팅, AI, 실리콘 및 알고리즘 분야의 최신 기술을 통합하며 첨단 컴퓨팅을 어떻게 혁신하고 있는지 알아보세요. 컴퓨팅의 미래는 이미 시작되었으며, 그 중심에는 이기종 컴퓨팅이 있습니다.

Anthropic의 Claude 업데이트 및 새로운 하드웨어 가이드라인, OpenAI의 통제 불능 에이전트 논의, Runway의 Solaris 공개

2026년 데이터 유출 비용(CODB) 보고서: AI가 바꾸는 사이버 보안

AI는 사이버 공격과 사이버 방어 모두를 가속화하고 있습니다. Jeff Crume이 랜섬웨어, AI 기반 공격 및 보안 자동화를 비롯한 2026년 데이터 유출 비용(CODB) 보고서의 주요 조사 결과를 설명합니다. 기업들이 AI를 활용하여 데이터 유출 비용을 줄이고 대응 시간을 단축하며 보안을 강화하는 방법을 알아보세요.

AI Summit Korea 2026 기조연설 다시 보기

엔터프라이즈 AI, 승리를 위한 전략

에이전틱 엔터프라이즈를 가속화하는 AI 에이전트 도입·확산 전략

AI를 넘어, 퀀텀이 여는 차세대 컴퓨팅

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AI 엔지니어가 되기 위한 필수 기술: RAG, AI 에이전트 등

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AI 엔지니어가 되고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 모르시겠나요? Cedric Clyburn이 Python과 API부터 RAG, 임베딩, AI 에이전트, 관측 가능성 및 배포에 이르기까지 AI 엔지니어링에 필요한 핵심 기술을 설명합니다. 최신 AI 시스템을 구축하는 데 필요한 기본 원리, 워크플로 및 실무 기술을 알아보세요. AI 뉴스는 빠르게 변화합니다.

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RAG는 여전히 필요할까요?

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AI를 사용하지 말아야 할 때 알아보기: AI 에이전트와 규칙 및 ML 비교

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대규모 추론 모델(LRM)이란 무엇인가요? LLM을 넘어선 더욱 지능적인 AI

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합성 모니터링(Synthetic Monitoring)이란? 안정적인 DevOps 워크플로를 위한 가이드

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Think 2026에서 2026년 5월 5일 화요일에 진행된 기조연설 세션 "기업 AI 경쟁에서 앞서가기"의 Arvind Krishna

기업 AI 경쟁에서 앞서가세요

이번 오프닝 기조연설에서 IBM 회장 겸 CEO인 Arvind Krishna는 기업이 AI 시대에서 경쟁 우위를 확보할 수 있는 대담한 비전을 제시합니다. 이제 기술은 기업 운영 방식에서 가장 강력한 경쟁 우위 요소가 되었습니다.

Think 2026에서 2026년 5월 5일 화요일에 진행된 기조연설 세션 "에이전틱 기업을 오케스트레이션하고 가속화하며 거버넌스를 구축하기"의 Andy Baldwin

에이전틱 기업 오케스트레이션, 가속화 및 거버넌스 구현

혁신적인 리더들이 개방형 하이브리드 접근 방식을 통해 “툴로서의 AI”에서 에이전틱 기업으로 전환하여 기업 전반에 걸친 책임성과 확장성을 바탕으로 AI 투자에서 실질적인 가치를 실현한 방법을 알아보세요.

에이전틱 기업 강화

에이전틱 기업에는 세 가지 핵심 요구 사항이 있습니다. 바로 실시간 데이터, 실시간 실행, 그리고 주권과 자율성을 유지하면서 다양한 환경에 배포할 수 있는 역량입니다. AI 준비 데이터 플랫폼이 기업 데이터를 통합하고 이를 실시간으로 활용 가능하게 만드는 방식을 알아보세요.

AI 우선 기업 설계

이미 핵심 아키텍처 결정을 내린 IBM® Consulting 리더와 고객이 전략, 성과, 그리고 지연되는 분기마다 경쟁사가 앞서 나가는 데 그 시간을 어떻게 활용하는지를 공유합니다.

기업이 AI 시대에서 경쟁력을 확보하는 방법

혁신에 재투자할 수 있도록 45억 달러 규모의 생산성을 확보한 IBM의 여정은 에이전틱 AI를 통해 기능과 워크플로를 전략적으로 혁신하기 위한 청사진을 제시합니다. IBM과 글로벌 선도 기업들이 AI 우선 기업을 구축하는 방법과, 이러한 혁신 사례가 조직의 AI 전환을 어떻게 가속화할 수 있는지 알아보세요.

하이브리드 클라우드로 AI 투자 수익률(ROI) 가속화

이번 세션에서는 적절한 규모의 풀스택 하이브리드 클라우드 접근 방식이 선택권을 유지하고 환경 전반에서 제어를 유지하며, 확장 가능한 지속적인 AI 투자 수익률(ROI)을 제공하는 방법을 전문가에게서 알아보세요.

Think 2026에서 2026년 5월 6일 수요일에 진행된 기조연설 세션 “컴퓨팅의 미래는 지금입니다”의 Jay Gambetta.

컴퓨팅의 미래는 이미 시작되었습니다

Think 2026에서 2026년 5월 4일 월요일에 진행된 기조연설 세션 “에코시스템의 힘: AI 잠재력을 기업 수준의 영향력으로 전환”의 Kareem Yusuf.

에코시스템의 힘: AI 잠재력을 기업 수준의 고객 영향력으로 전환

이번 기조연설에서 연사들은 자동화, 통합, 수익성이라는 이 경험을 이끄는 핵심 요소를 살펴보며, 각각이 어떻게 더 명확한 수익 구조, 더 빠른 계약 주기, 더 예측 가능한 반복 매출, 그리고 시장에서의 더 큰 차별화로 이어지는지를 보여줍니다.

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그라데이션 배경에 서로 연결된 파란색 네트워크 노드와 빛줄기를 표현한 추상적인 일러스트레이션

네트워크 신호에서 비즈니스 의사결정까지: 네트워크, 애플리케이션 및 AI를 활용한 풀스택 관측 가능성

통합된 애플리케이션 및 네트워크 관측 가능성을 통해 App Ops와 NetOps 팀 간의 협업을 촉진하고 App Ops와 DevOps의 네트워크 관측 사각지대를 해소하는 방법을 알아보세요.

기하학적 형태의 구멍 위에 경고 아이콘, 클라우드 기호 및 데이터 요소가 배치된 아이소메트릭 일러스트레이션

CVSS를 넘어서: 에이전틱 악용 가능성 입증이 중요한 이유

IDC 및 IBM과 함께 시장이 취약점 관리에서 최신 노출 관리로 진화하고 있는 이유와 에이전틱 악용 가능성 입증이 사이버 위험을 줄이기 위한 차세대 접근 방식으로 부상하고 있는 이유를 알아보세요.

비즈니스 가치 실현을 가속화하는 AI 거버넌스

광택이 나는 파란색 표면에 흰색 세로 패널이 반사된 추상적인 3D 렌더링 이미지

AI 컨트롤 플레인: 자율형 에이전트를 거버넌스가 적용된 비즈니스 자산으로 전환

Gartner는 에이전틱 시스템이 기업의 운영 방식을 혁신할 잠재력이 있다고 보고 있으며, McKinsey는 에이전틱 AI를 통해 생산성을 최대 30%까지 높일 수 있을 것으로 추정합니다. 기업들이 AI 에이전트에 대한 투자를 확대하면서, 이제는 에이전트를 구축하는 것보다 대규모 환경에서 에이전트에 거버넌스를 적용하고 보호하며 관리하는 것이 더 큰 과제라는 사실을 깨닫고 있습니다. 기업은 신뢰, 컴플라이언스 및 운영 제어를 유지하면서 자율형 AI의 잠재력을 어떻게 실현할 수 있을까요? 통합 AI 컨트롤 플레인이 엔터프라이즈 AI 운영의 기반으로 자리 잡고 있는 이유를 알아보세요.

유지보수 관리를 넘어서: 선도 기업이 사후 대응형 유지보수에서 처방형 자산 신뢰성으로 전환하는 방법

실제 사례를 통해 기업들이 IBM Maximo Application Suite를 활용하여 자산 상태에 대한 인사이트를 확보하고 예측 분석, 컴퓨터 비전 및 재고 최적화를 활용해 다운타임을 줄이며 자산 가용성을 향상하는 방법을 살펴봅니다. 비용 절감에 도움이 되는 실용적인 유지보수 전략과 예측형 및 처방형 유지보수 방식으로 발전하기 위한 로드맵을 확인할 수 있습니다.