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클라우드는 최신 애플리케이션에 적합하지만 엔터프라이즈 워크로드 대부분은 최신이 아니다. 보안 문제와 충족되지 않는 기대치가 기업을 떠나게 하고 있다.
다양한 스타일의 광범위한 API 포트폴리오를 관리하기란 어려운 작업이다. API 거버넌스를 확보하려는 여러 접근 방식에 이목이 쏠리는 배경이다.
글로벌 IoT 차량 관리 기업 삼사라(Samsara)의 스티븐 프랑체티 CIO는 AI 혁신에 '바텀업' 접근 방식을 적용하고 있다.1990년
팀 생산성을 유지하면서 사기를 높이려면 균형 잡힌 행동이 필요하다. 미끄러지지 않고 외줄타기를 하는 방법은 다음과 같다.
새로운 셰어포인트 플랫폼은 실로 잠재력이 풍부한 인공지능 기능을 내장했다. 하지만 새 도구보다 더 아쉬운 존재는 이를 십분 활용할 수 있는 인간이다.
점점 더 많은 조직이 비즈니스 성과를 내는 전략으로 생성형 AI를 선택하고 있다. 생성형 AI 기술을 제대로 도입하려면 우선 전문가를 모아 팀을 구성해야 한다. 다른 기술과 달리 생성형 AI
“문서 처리 시간을 단축하고 문서 내용을 빠르게 식별하고 요약하여, 고객 서비스 경험을 개선하는 데 AI 모델을 활용할 수 있다. 하지만 AI 기반의 제품을 구축하려면 단순한 모델 이상
사용자 경험의 핵심은 ‘데이터’에 달려 있다. 그렇다면 개발자는 이제 데이터부터 시작해야 하지 않을까? SQLite, NoSQL 데이터베이스, 그리고 뉴렐로(Neurelo)와 같은 추상화(abstractions)
개인 PC에서 대규모 언어 모델(LLM) 또는 챗봇을 실행하면 원하는 모든 질문을 완전히 비공개로 할 수 있다. 하지만 LLM은 설정과 구성이 어렵다. 해결책이 있다. ‘GPT4올(GPT4ALL)’이라는
리누스 토발즈가 만들어 공개한 리눅스 운영체제 커널 기반의 여러 무료 운영체제는 특히 폭넓은 오픈소스 소프트웨어에 힘입어 이제는 윈도우의 본격적인 대안으로 사용되고 있다.