규칙 파일 적용 시 에이전트가 보안 설정을 자동 반영해 월 $0.95로 배포했다.
IHF 2026에서 MGB와 Narayana Health 사례로 데이터 기반과 운영 거버넌스 필요성을 확인했다
버지니아 리전 전용 서비스로, 40개 이상 AI 모델과 Wet Lab 연동 기능을 제공한다.
AWS 기반 NDS AI·RE 솔루션이 인터넷 게이트웨이가 없는 VPC 구조로 의료 데이터 보안과 AI 분석 속도를 동시에 확보했다.
AWS Kiro와 Notion을 결합해 다수의 개발자와 AI 에이전트가 공통 지침을 바탕으로 협업하는 AI-RE 개발 체계를 구축했다.
노출된 AWS 자격증명을 통한 Bedrock API 대량 호출로 수만 달러 규모의 비용 피해 사례가 발생하고 있다.
금융 조직이 AI를 실무에 적용하기 위해 신뢰성, 유효성, 맥락을 갖춘 데이터 제품을 구축해야 함을 강조한다.
Oracle 데이터 웨어하우스를 Databricks Lakehouse로 이전할 때 데이터베이스 자체가 아닌 비즈니스 Use Case 단위로 접근해야 한다.
Databricks는 AI 에이전트 시대의 데이터 분석을 위해 성능, 거버넌스, 확장을 지원하는 4계층 아키텍처를 제시했다.
Databricks는 AI Agent가 기업의 업무 맥락을 이해하고 실행할 수 있도록 Lakehouse를 확장한 Agentic Data 전략을 발표했다.
Databricks는 AI Agent가 비즈니스 맥락을 이해하고 실시간으로 업무를 수행할 수 있도록 돕는 Agentic Data 아키텍처를 제시했다.
Amazon은 단순 정보 탐색을 넘어 판단과 실행이 가능한 에이전틱 AI를 통해 고객 경험과 운영 전반을 혁신하고 있다.
에이전틱 AI 시대에는 단순 답변을 넘어 행동을 수행하기 위한 데이터의 맥락 정의가 핵심이다.
AI 에이전트는 단순한 도구를 넘어 목표를 공유하는 동료로 진화하며 기업의 AX 전환을 주도하고 있다.
AI 에이전트 도입 시 발생하는 보안 및 거버넌스 문제를 해결하기 위해 하네스 엔지니어링 도입이 필요하다.
규제와 보안이 중요한 환경에서 AI 에이전트의 자율성을 통제하고 관리하기 위한 계층적 아키텍처 설계 방안을 제시한다.
기존 AI 도구의 한계를 극복하기 위해 AI와 인간의 역할을 체계적으로 정의한 AI-DLC 방법론이 등장했다.
OpenSearch가 단순 검색을 넘어 AI 에이전트가 추론하는 에이전틱 검색과 비용 효율적인 계층형 스토리지 기술을 선보였다.
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