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Chat GPT, DALL-E 3,미드저니와 같은 AI 이미지 생성 도구의 등장으로 스스로 학습해 새로운 결과물을 만들어내는 AI가 산업 전반에 혁신을 가져오고 있습니다.궁금한 점은Chat GPT에 물어보고, 고객 서비스는AI 챗봇으로 대체하는 시대가 되었습니다.이제 모든 것이 AI를 중심으로 빠르게 변화하고 있죠.제약, 금융 IT, 헬스케어, 교육, 자동차, 반도체까지 AI의 영향을 받지 않는 분야를 찾기 어려울 정도로전 산업에 걸쳐 AI가 혁신을 주도하고 있습니다.이러한 AI 기술의 중심에는 바로‘딥러닝(Deep Learning

소프트웨어 외주 개발이란?외주 개발(Outsourcing Development)은소프트웨어나 웹 애플리케이션 등의 개발을 위해 일부 또는 전체 개발 업무를 외부 전문 업체에 위탁하는 방식입니다. 기업이 소프트웨어를 내부에서 직접 개발하지 않고, 외부의 전문개발자나 팀에게 맡기는 이 방법은필요한 기술 역량이 부족하거나 시간과 비용을 절감하고자 할 때 매우 효과적입니다.특히IT 프리랜서플랫폼을 활용하면 다양한 기술을 가진 전문가를 빠르게 찾아 프로젝트에 맞게 유연하게 진행할 수 있습니다.외주 개발을 통해 기업은비용을 절감하면서도 최신

IT 서비스를개발할 때 와이어 프레임은 단순한 스케치 이상으로, 팀이 하나의 비전을 공유하고,최종 제품의 목표를 명확히 잡아주는 중요한 설계 단계입니다.와이어 프레임을 통해기획자와 디자이너는 서비스 개발 초기 단계에서 구조적인 오류를 예방할 수 있습니다. 그리고 제품을 구매하는 사용자에게 좋은 사용 경험을 제공할 수 있는 시작점이 됩니다.와이어 프레임(Wireframe)이란?(실제 와이어 프레임 예시이미지)와이어 프레임은 IT 서비스를 개발할 때 작성하는 설계도입니다.서비스에서 작동하는 화면의 구조와 기능을 시각적으로 나타내서기획자

끊임없이 변화하는 트렌드에 따라 소비자의 요구는 다양해지고,비즈니스 환경 역시 빠르게 변하고 있습니다.이로 인해 IT 조직도 신속한 변화를 요구받고 있지만, 중요한 구성원인개발자과 운영팀은 서로 이해하기 어려운 간극이 존재해 어려움을 겪고 있습니다. 이러한간극을 메우기 위한 해결책은 무엇일까요? 그 답은 바로‘DevOps’입니다.DevOps는개발자와 운영팀의 간극을 기술 역량을 통해 해결하는 조직문화로 네이버, 카카오, 우아한 형제들, 토스 등국내 대기업부터 혁진적인 IT 스타트업에 이르기까지 DevOps 팀을 구축해 적극적으로 활

기능 정의서 작성은 제대로 하려면 어떻게 해야할까요? 프로젝트를 진행하다보면 기능 정의서에 내용이 잘못 기재되있거나 명확하지 않아 프로젝트가 지연되거나 결과물이 기대와 다른 경우가 빈번하게 발생합니다.프로젝트가 의도한 방향으로 진행되기 위해서는 기능 정의서가 제대로 작성되어야 합니다. 기능 명세서만 제대로 작성되어도 프로젝트의 목적과 방향, 진행 내역 등을 담당자들과 공유하여 각자가 필요한 업무를 정확히 이해하고 진행할 수 있습니다.프로젝트 개발에 드는 일정과 비용도 예상 범위 내에서 조율이 가능하며, 준비한 서비스를 원하는 시기에

요구사항 정의서를 제대로 작성하지 않으면, 프로젝트를 중도 포기하거나 계약상의 분쟁, 예산 초과, 일정 지연 등의 문제들이 발생할 수 있습니다.이러한 프로젝트 중에 발생하는 사고를 미연에 방지하고 프로젝트 진행이 원활하도록 돕는 요구사항 정의서 작성법에 대해 작성 노하우를 알려드리겠습니다.“ 요구사항 정의서 작성 방법을 찾는 분들은 집중하세요!”IT 업계 20년의 시행착오를 통해 깨달은요구사항 정의서 작성 방법을 알려드리겠습니다.요구사항 정의서란?‘요구사항 정의서’는 IT 프로젝트의 성공을 좌우하는 중요한 문서입니다. 이 문서는 프

IT 서비스를 기획하는 입장에서 기획자는 항상 고객 중심적인 프로덕트를 만들고자 노력하지만 실무에서는 다양한 환경적 제약으로 고객 리서치를 하지 못하거나 한정된 정보에 기반한 추측으로 의사 결정을 내리게 되는 경우가 많습니다.한두 번 정도는 괜찮을 수 있지만 정확한 고객 분석 없이 만들어진 프로덕트는 언젠가 고객에게 외면받을 수밖에 없습니다. 싸이월드는 국내에서 압도적인 점유율을 가진 서비스였지만, 모바일 시대를 맞아 달라진 고객 여정을 따라가지 못했고 그로 인해 서비스 종료의 수순을 밟았습니다.고객 분석에 노력을 기울이지 못하는

“사공이 많으면 배가 산으로 간다”는 속담이 있습니다. 여러 사람의 의견에 따라 흔들리다보면, 처음 계획했던 목표와는 다른 엉뚱한 방향으로 갈 수 있다는 말로, 다양한 부서가 협업하는 IT 기업에서는 특히 주의해야 하는 말입니다.이러한 문제를 방지하기 위해 프로젝트를 계획한 대로 진행할 수 있도록 돕는 문서가 있습니다. 바로 ‘WBS(Work Breakdown Structure)’입니다.WBS는 프로젝트가 잘못된 방향으로 진행되지 않게 각자의 역할과 일정을 세분화해 기록하는 문서로, 프로젝트가 계획된 시간 내에 성공적으로 완료되도록

Meta에서 출시한 Llama 3가 상당한 주목을 받고 있습니다. 이전에도 Llama 2를 발매하며 AI 서비스를 이어갔지만, 이번에 출시된 Llama 3는 Llama 2가 출시됐을 때와는 완전히 다른 반응을 보이며 사람들의 이목을 끌고 있습니다.Llama 3를 겪어본 몇몇 사람들은 Open AI의 Chat GPT를 뛰어넘는 성능이라며 극찬을 아끼지 않았는데요.AI에 막대한 투자를 예고하며 작정하고 만든 Llama 3는 얼마나 뛰어나길래 이런 이목을 받는 걸까요? 과연 AI의 대명사 Chat GPT의 성능을 뛰어넘을 수 있을까요?

오늘날 시장에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 기업들에게 데이터를 활용하는 능력은 중요한 요소가 되었습니다. 고객 선호도와 시장 동향부터 운영 성과 및 재무 지표에 이르기까지 기업에는 인사이트를 얻고 전략적 의사 결정을 내리기 위해 데이터를 효율적으로 다루어야 하는데요.데이터를 사용하고 소통하는 일에 어려움을 해결하기 위해 많은 기업들은 인텔리전스(BI) 솔루션을 사용합니다. BI 솔루션은 데이터와 의사 결정자 사이의 가교 역할을 하고 데이터를 액션을 도출할 수 있는 지식으로 전환하는데 필요한 기능을 제공하기 때문인데요.데이터를 기반한