Category: Artificial Intelligence

들어가며 수요 예측 시스템을 도입해 본 기업이라면 익숙한 패턴이 있습니다. 도입 첫해, 컨설턴트와 함께 수개월에 걸쳐 데이터를 정비하고 모델과 파라미터를 최적화합니다. 시스템은 그 시점의 비즈니스를 잘 반영하여 정확하게 예측합니다. 문제는 신규 채널에 진출하고, 프로모션 전략이 바뀌고, 신제품이 출시되고, 주력 상품의 라이프사이클이 끝날 때에 발생합니다. 비즈니스는 계속 변화하는데, 시스템은 구축 시점의 스냅샷에 멈춰 있습니다. 시스템의 예측을 […]

Bedrock Mantle 기반 GPT‑5.6 연동부터 cached Web Search, AWS PrivateLink 전용망, 관측성과 비용 운영까지 생성형 AI 코딩 에이전트를 엔터프라이즈 기업 환경에 도입할 때는 모델 성능만큼 인증, 데이터 경로, 네트워크 격리, 비용 배분과 감사 가능성이 중요합니다. Codex는 이제 ChatGPT 데스크톱 앱의 Codex 보기, Codex CLI, IDE 확장, Codex SDK와 codex exec 같은 로컬 워크플로에서 Amazon Bedrock을 […]

도입: 코딩 어시스턴트 시대의 새로운 데이터 유출 경로 AI 코딩 어시스턴트(GitHub Copilot, OpenAI Codex, Claude Code)의 도입이 가속화되면서, 개발자들은 자연어 프롬프트를 통해 코드 생성, 디버깅, 리팩토링을 일상적으로 수행하고 있습니다. 그러나 이 과정에서 개발자가 프롬프트에 포함시키는 정보, 즉 API 키, 데이터베이스 비밀번호, 고객 개인정보(PII), 사내 미공개 전략 등이 외부 LLM 서비스로 전송되는 새로운 데이터 유출 경로가 […]

많은 팀이 Claude Code로 자체 에이전트를 만들어 사용하고 있습니다. 예를 들어 데이터 분석 팀에서는 Skill로 리포트 형식을 표준화하고, MCP(Model Context Protocol) 서버로 사내 데이터베이스를 연결하고, 웹 검색으로 시장 동향까지 반영해 매출 리포트 작성을 자동화합니다. 이렇게 만든 에이전트는 개인 도구를 넘어 팀 전체가 활용할 수 있는 자산이 됩니다. 그러나 로컬에서 검증한 에이전트를 조직의 서비스로 확장하는 일은 […]

GS Neotek은 AWS 프리미어 파트너로, 다수의 고객에게 클라우드 마이그레이션·현대화·운영 서비스를 제공하며 생성형 AI 도입을 지원하고 있습니다. 이 글은 여러 조직에 코딩 어시스턴트 도입을 지원하며 축적한 경험을 바탕으로, LLM Gateway 없이도 사용자별 비용을 통제하는 경량 아키텍처를 정리한 것입니다. Amazon Bedrock을 통해 Claude Code와 같은 코딩 어시스턴트를 사용하기 위한 기본 조건은 의외로 단순합니다. 모델 호출을 위한 인증 […]

개발을 하다 보면 저장소에는 다양한 업무가 빠르게 쌓입니다. 리뷰어를 기다리는 PR(Pull Request, 이하 PR), 원인 파악이 필요한 버그 이슈 같은 것들이죠. 중요한 일인 줄 알면서도 개발 흐름을 끊어야 해 자꾸 뒤로 미룹니다. 하루 이틀 지나면 어느새 아무도 손대지 않는 목록이 됩니다. 이런 일을 도맡아 줄 팀원이 하나 있다면 어떨까요? 이 글은 AI 에이전트를 단순한 도구가 […]

AWS Elemental MediaLive의 썸네일 API와 Amazon Rekognition Custom Labels, AWS Step Functions를 결합하여 라이브 방송 화면을 AI가 실시간으로 인식하고, 하프타임 등 브레이크 진입 시 송출되는 필러(Filler) 영상을 감지하여 SCTE-35 광고 신호를 자동으로 삽입하는 아키텍처를 소개합니다. 소개 라이브 스트리밍과 광고 삽입 운영의 과제 라이브 스트리밍(특히 스포츠 중계)에서 SCTE-35 광고 삽입 신호는 수익화를 위한 매우 중요한 핵심 […]

실리콘투는 한국의 뷰티 브랜드를 전 세계 고객에게 유통하는 글로벌 플랫폼 기업입니다. 수많은 브랜드와 상품, 국가별 물류가 실시간으로 맞물려 돌아가고, 이 방대한 흐름을 CMS, WMS, OMS를 비롯한 여러 사내 시스템이 나눠 맡습니다. 사업이 커질수록 업무 규칙도 함께 불어났고, 그 규칙은 저장 프로시저(SP, Stored Procedure. 데이터베이스에 넣어 두고 불러 쓰는 SQL 로직 묶음), 소스 코드, 그리고 여기저기 […]

Amazon Bedrock 앞에 LLM 게이트웨이(이하 게이트웨이)를 두면 편의와 통제를 얻지만, 그 대가로 Amazon Bedrock이 보는 호출자 신원과 모델별 관측 지점이 게이트웨이 뒤로 흐려지는 사각지대가 생깁니다. 이 글은 잘 알려진 레퍼런스 아키텍처를 출발점으로, 그 사각지대를 Amazon Bedrock 네이티브 기능으로 보완하는 방법 (호출자 감사 추적과 모델별 관측 및 거버넌스)을 다룹니다. <Claude Code → LLM 게이트웨이 → Amazon Bedrock> […]

AI Agent를 프로덕션 환경에 도입하려는 엔터프라이즈 고객과 이야기하다 보면, 공통적으로 마주하는 질문들이 있습니다. “사내에서 운영 중인 LLM을 Agent에서 호출할 수 있는가?” “인증을 회사가 이미 운영 중인 사내 IdP(Identity Provider)로 처리할 수 있는가? 단, IdP를 인터넷에 노출하지 않고?” “내부 데이터에 접근하는 MCP(Model Context Protocol) 서버를 사내망 안에서만 호출할 수 있는가?” 세 질문의 공통점은 하나입니다. 사내 자산을 […]