다빈치

Bank of Ireland는 행동 기반 AI로 사기 경고와 오탐을 줄이고 고객 손실을 낮췄습니다. 금융 AI의 탐지 성과와 고객 보호를 함께 관리하는 방법을 살펴봅니다.

Vodafone은 고객상담, 네트워크, 조달, 개발에 AI를 연결해 전사 성과를 만들었습니다. 공통 기반과 업무별 책임을 함께 설계하는 AI 거버넌스를 알아봅니다.

Walmart는 생성형 AI로 수억 개 상품 정보를 보완해 카탈로그 작업 생산성을 높였습니다. 유통 AI가 검색, 추천, 판매 성과로 이어지는 과정을 살펴봅니다.

Accenture의 GitHub Copilot 현장 연구를 통해 AI 코딩 도구가 Pull Request, 병합률, 빌드 성과에 미친 영향과 개발 AI 거버넌스의 조건을 살펴봅니다.

Rolls-Royce는 AI 기반 예지정비로 비계획 정비를 예방하고 설비 활용률을 높였습니다. 제조 AI의 성과 측정과 안전한 운영 조건을 살펴봅니다.

팽동은 다빈치 대표와 임은성 더플레이토 대표, 사업 성장 경험 공유

BBVA는 1만1천 명 도입 단계에서 보고된 주 3시간 절감 경험을 바탕으로 생성형 AI를 10만 명 이상으로 확장했습니다. 전사 AI의 ROI 측정법을 알아봅니다.

Lumen은 생성형 AI로 고객 사전조사를 4시간에서 15분으로 줄였습니다. 영업 AI가 데이터 정확성과 성과 측정을 거쳐 매출 가치로 이어지는 조건을 살펴봅니다.

EY CIO 인터뷰를 바탕으로 데이터, 프로세스, 보안, 이사회 감독과 신뢰를 AI 시스템에 처음부터 설계해 확장하는 방법을 정리합니다.

흩어진 데이터 환경을 통합하고, 그래프, 벡터, 키워드 검색을 결합해 상품 탐색 성능을 개선한 아키텍처와 무중단 전환 과정을 소개합니다.

AI가 구현 업무를 빠르게 대체하면서 CTO의 역할은 조직 관리에서 검증 체계, 권한 통제, 보안, 제품 전략을 설계하는 일로 확장되고 있습니다.

AI 실험을 실제 운영 성과로 이어가려면 업무 흐름과 고유 데이터, 현장 맥락, 사람의 감독, 지속적인 측정과 개선이 필요합니다.

Klarna는 AI 상담 도입 효과를 바탕으로 연간 약 5,800만~5,900만 달러 규모의 비용 절감 효과를 전망했습니다. 공개 자료의 실제 수치와 산정 맥락을 살펴봅니다.

AI의 가치는 도입 자체가 아니라 측정 가능한 업무 변화에서 생깁니다. 선도 기업이 어떻게 그러한 가치를 만들어냈는지 살펴봅니다.

기업이 바이브 코딩을 안전하게 확장하려면 업무 맥락, 세밀한 권한 체계, 보안과 거버넌스, 기존 개발 환경과의 연계성을 갖춰야 합니다.

생성형 AI로 급증하는 Shadow AI의 원인을 살펴보고, 혁신 속도를 유지하면서 품질·보안·회복탄력성을 지키는 거버넌스 방안을 제시합니다.

AI의 초기 성과를 전사적 가치로 확장하려면 데이터, 업무 흐름, 클라우드, 거버넌스, 인재 풀을 하나의 체계로 묶어야 합니다.

비개발자의 AI 활용이 낳는 섀도 IT의 보안·거버넌스 위험을 짚고, 통제된 실험 환경과 워크플로 카탈로그를 활용한 대응책을 설명합니다.

AI로 사내 바이브코딩이 폭증하고 있습니다. 민감 정보를 포함한 앱이 어디에 얼마나 배포돼 있는지 파악하고 통제하는 3단계 거버넌스 전략을 살펴봅니다.

자체 제작한 사내 도구가 기술 부채와 보안 위험을 키우는 이유를 살펴보고, 확장성과 운영 안정성을 갖춘 기반의 핵심 조건을 정리합니다.

AI로 소프트웨어 개발 문턱이 낮아지면서 병목은 코딩에서 인프라와 거버넌스로 이동했습니다. 빠른 개발을 뒷받침할 기업 차원의 방안을 살펴봅니다.

제한된 인력과 복잡한 시스템 속에서 내부 도구, 자동화, 생성형 AI를 활용해 디지털 전환을 추진하는 전략을 살펴봅니다.

기업 내 바이브코딩이 실제 운영으로 이어지기 위해 필요한 권한 관리, 데이터 보호, 코드 검증, 배포 통제, 감사 체계를 단계별로 살펴봅니다.

다빈치 팽동은 대표 중앙일보 인터뷰

AI가 만든 앱을 실제 업무에 배포할 때 생기는 보안 위험을 살펴보고, 앱이 아닌 데이터 자원 계층에서 권한과 감사를 관리해야 하는 이유를 설명합니다.

“AI 도입 전 운영 데이터 정비가 먼저”… 전략과 기술 잇는 컨설팅 수요 증가에 대응

요즘은 검색엔진에서 검색하는 것보다 AI에게 질문하는 것이 더 익숙하죠? 그런데 AI 답변을 항상 신뢰할 수는 없습니다. AI에게 신뢰할만한 답변을 얻는 팁을 알아볼까요?

AI는 기존 브라우저 시장에 어떤 변화를 가져왔을까요? 브라우저 시장의 현황과 미래를 소개합니다.

참가자들은 문제 정의부터 솔루션 구현까지 전 과정을 경험하며 컨설팅 역량을 강화할 예정이다.

요즘은 검색 창에 원하는 제품명을 입력하는 게 아니라 AI가 알아서 제안한다고 하는데요. AI 커머스 시대, AI는 어떻게 당신의 쇼핑을 제안하는지 소개해 드립니다.

SEO는 검색엔진의 발견과 이해를 돕고, AEO는 질문에 답할 수 있는 명확한 콘텐츠를 만드는 실무 관점입니다. 두 전략을 함께 적용하는 7단계와 측정 기준을 정리했습니다.

llms.txt의 2026년 v2 형식과 실제 활용 범위를 설명하고, Google이 검색 노출에 사용하지 않는 이유와 SEO·AEO 우선순위를 정리합니다.

이미지 속 글씨를 텍스트로 바꿔주는 신기한 기술! AI OCR이 무엇인지, 어떤 산업에서 어떻게 활용하고 있는지 다양한 사례와 함께 소개합니다.

생성형 AI 학습·산출물의 저작권 쟁점과 인간의 창작적 기여 기준을 살펴보고, 기업이 입력 자료·약관·기록·검수를 관리하는 방법을 정리합니다.

AI 시대에는 데이터센터의 중요성이 더욱 커집니다. 국내외 기업의 데이터센터 설립 소식과 중요성에 대해 알아보겠습니다.

로보택시의 뜻과 운행 조건, 자율주행 레벨 0~5의 차이를 정리하고 국내외 서비스 현황과 안전·규제 쟁점을 살펴봅니다.

모바일 앱에는 네이티브 앱부터 웹앱, 하이브리드 앱, 프로그레시브 웹 앱(PWA) 등 다양한 종류가 있습니다. PWA는 어떤 기업에게 추천할까요? 모바일 앱 특징과 차이점을 소개해 드립니다.

에이전틱 서치 뜻을 아시나요? 검색 엔진에서 키워드를 검색하는 것이 아니라 AI에게 질문해도 원하는 답변을 알려주는 AI 검색의 비밀을 알려 드립니다.

검색 엔진과 AI 검색은 어떤 차이점이 있는 걸까요? AI 검색은 왜 부상하게 된 것인지 알아봅니다.

외식업 브랜드라면 디지털 전환이 꼭 필요합니다. 디지털 전환이 중요한 이유와 도입 가능한 기술, 그리고 성공적으로 전환한 브랜드 사례를 소개해 드립니다.

스타벅스, 버거킹, 메가커피, 롯데잇츠, 맥도날드... 이 브랜드의 공통점은 자사 앱을 통해 고객에게 다양한 혜택을 제공한다는 것입니다. F&B 브랜드는 자사 앱으로 어떤 서비스와 이벤트를 제공하는지 소개해 드릴게요.

챗GPT에 어떻게 질문하느냐에 따라 답변의 품질도 달라집니다. 이렇게 질문을 설계하는 것을 프롬프트 엔지니어링이라고 하는데요. 프롬프트 엔지니어링에 대해 더 자세히 알아보겠습니다.

비전 AI는 사람의 눈을 대신해 제조업부터 유통업, 공공안전 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 비전 AI 개념과 적용 사례를 소개해 드립니다.