사내 바이브코딩, 혁신과 품질의 균형 잡기
생성형 AI로 급증하는 Shadow AI의 원인을 살펴보고, 혁신 속도를 유지하면서 품질·보안·회복탄력성을 지키는 거버넌스 방안을 제시합니다.
AI 성과를 지속 가능한 경쟁력으로 바꾸는 길
AI의 초기 성과를 전사적 가치로 확장하려면 데이터, 업무 흐름, 클라우드, 거버넌스, 인재 풀을 하나의 체계로 묶어야 합니다.
Shadow AI 가속화
비개발자의 AI 활용이 낳는 섀도 IT의 보안·거버넌스 위험을 짚고, 통제된 실험 환경과 워크플로 카탈로그를 활용한 대응책을 설명합니다.
AI 앱이 쏟아지는 시대, 기업은 어떻게 통제하고 있을까
AI로 사내 바이브코딩이 폭증하고 있습니다. 민감 정보를 포함한 앱이 어디에 얼마나 배포돼 있는지 파악하고 통제하는 3단계 거버넌스 전략을 살펴봅니다.




































