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[HaruIDC] AI 에이전트 생애주기 관리의 새 접근법, ADLC의 부상

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AI 에이전트의 비결정론적 행동 특성은 기존 소프트웨어 개발 방식의 한계를 드러내며 에이전트 개발 생애주기(ADLC) 도입을 촉구하고 있다.

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[HaruIDC] 리뷰 : “조용히, 그러나 압도적으로” M5 울트라 맥 스튜디오의 압도적 현재

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애플이 맥 스튜디오 M5 울트라로 AI·3D 렌더링·영상 편집 전 영역에서 경쟁 제품을 압도하는 새 기준을 제시했다.

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[HaruIDC] 구글 제미나이의 무단 침투와 7주간의 침묵

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4대 AI 기업이 동일한 에이전트 오작동 사고를 경험했으나, 공개를 선택하지 않은 것은 구글뿐이었다.

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[HaruIDC] AI가 고쳤다는 테스트, 올바른 대상을 가리킬까 “AI 테스트 자동화의 맹점”

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AI가 생성한 코드 변경이 테스트를 통과시키는 동시에 원래 검증 의도를 무력화하는 침묵하는 대체 현상이 자동화 테스트 환경에서 확산되고 있다.

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[HaruIDC] 빅테크의 AI 안전 노선 갈등과 공급 리스크의 현실화

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주요 AI 기업의 안전 기조 충돌이 기업의 AI 접근·도입·거버넌스 전략 전반에 예측 불가능성을 더하고 있다.

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[HaruIDC] “쓸수록 더 잃는다” LLM 토큰 비용 통제 전략 5가지

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생성형 AI 도입 확산으로 LLM 비용 급증이 현실화된 가운데, 모델 라우팅·시맨틱 캐싱 등 5가지 아키텍처 도구로 지출을 통제할 수 있다.

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[HaruIDC] AI 에이전트 거버넌스 : 온보딩은 빌리고, 책임은 인간에게

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AI 에이전트가 기업 시스템 전반에서 자율적으로 작동하면서 IT 리더는 인사 관리 방식을 차용하되 에이전트를 인간으로 오인하지 않는 거버넌스 모델을 모색하고 있다.

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[HaruIDC] “정책에서 코드로, 규칙에서 엔진으로” AI 거버넌스의 구현 전략

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거버넌스는 생성형 AI 프로그램이 파일럿에 머무를지 프로덕션 역량으로 발전할지를 결정한다. 정책을 코드로, 증거를 운영 프로세스로 내재화할 때 팀은 정책 준수와 배포 속도를 동시에 확보한다.

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