IT 기업 기술 블로그 모음
프로모션 혜택 (쿠폰, 포인트 무료)이 정말 전 환에 도움이 될까? — 올라핀테크 마케팅팀
Strategy, Innovation, Growth
올라핀테크가 신규 서비스 '오월'의 MVP 랜딩페이지 테스트를 통해 프로모션 혜택의 효과와 고객 니즈를 분석한 경험을 다룹니다. 혜택 여부에 따른 클릭률과 CPC, CPA를 비교한 결과, 혜택은 클릭을 늘리지만 전환으로의 영향은 크지 않았습니다. 향후 전략은 혜택 의존을 줄이고, 왜 이 서비스를 써야 하는지에 대한 명확한 가치 제시로 전환율 향상을 모색하는 방향을 제시합니다.
2026년 04월 08일·0
인터넷 가입 사은품 48만원, 대체 왜 주는 걸까?
삼쩜삼 뉴스룸Strategy, Innovation, Growth
삼쩜삼 뉴스룸은 인터넷 가입 사은품 48만원이라는 금액과 그 이면의 마케팅 전략을 중심으로 현황을 정리합니다. 삼쩜삼 뉴스룸의 관점에서 고객 유인 방식의 효과성과 정책적 함의를 추정하고, 업계 전반에 미칠 영향과 향후 전망에 대한 관점을 간략히 제시합니다.
2026년 04월 08일·0
n8n으로 시작하는 업무 자동화 사례와 실전 가이드
Slack, Redash, Google Sheets, n8n
KREAM의 n8n 기반 업무 자동화 사례를 통해 비개발자도 활용 가능한 워크플로우 구축 방법과 그 효과를 다룹니다. 인터뷰에서 Darren의 경험을 바탕으로 문제 정의의 중요성과 업무 포트폴리오별 자동화 포인트를 현실적 사례와 함께 구체적으로 제시합니다. 향후 n8n의 AI 에이전트 노드 확장을 포함한 확장 사례와 교육 문화 확산이 KREAM의 생산성 개선에 기여할 가능성을 제시합니다.
2026년 04월 08일·0
AI 시대 고성능 GPU, 사야 할까 빌려야 할까?
NVIDIA, GPU, Deep Learning, CUDA, Server Hosting
가비아는 국내 AI 스타트업의 고성능 GPU 수요 증가와 서버 구축 비용 부담을 심층적으로 분석하고, 현황과 대안의 맥락을 제시합니다. RTX 4090 서버호스팅이 비용 효율성과 확장성을 어떻게 개선하는지 구체적으로 제시하고, 초기 투자 없이 즉시 고사양 환경을 확보하는 방법을 설명합니다. 스타트업의 연구개발 가속, 영상 스튜디오의 렌더링·인코딩 효율, 건축 설계의 대용량 데이터 처리에서 GPU 서버호스팅의 활용 가치를 제시합니다.
2026년 04월 08일·0
Context Window 한계를 넘어서 – Deep Insight 개발 여정으로 배우는 Context Engineering 실전 기법
AWSAWS, Python, Microservices
AWS Korea SA Team이 Deep Insight라는 프로덕션급 Multi-Agent 시스템을 구축해 Context Window 한계를 극복하는 실전 기법을 제시합니다. 4계층 Context Engineering 아키텍처와 Layer별 구현 기법, 도구 활용 및 실전 운영 인사이트를 코드 예시와 함께 소개합니다. 이 글에서는 멀티에이전트 격리, 프롬프트 토큰 예산, 파일 기반 컨텐츠 외부화, 검증장치의 최종 방어선 등 실제 운영에 검증된 방법을 제시합니다.
2026년 04월 08일·0
AI 활용의 열쇠는 '조직적 학습'에 있다 - Orchestration Development Workshop의 시작
라인Innovation, Announcement, Workshop, Business Strategy
라인은 AI 활용의 핵심으로 조직적 학습의 중요성을 강조하고, Orchestration Development Workshop의 시작을 통해 이 방향성과 실무 현장에서의 활용 가능성을 다룹니다.
2026년 04월 08일·0
AI와 함께 이끌어온 2개의 스쿼드
딜라이트룸Strategy, Company Culture, Team Building, Leadership, Team Growth
딜라이트룸은 두 주니어 AI 스쿼드 Devin과 Claude를 통해 코드베이스 이해, 백로그 관리, 데이터 분석 등 개발·제품 운영의 핵심 영역을 보완하는 방식을 다룹니다. Devin은 Reader, Debugger, Developer, DA 역할로 코드와 데이터베이스를 파고들어 기능 동작 파악과 문제 원인 분석, 간단한 수정까지 수행하며 AMP, Stripe, Qonversion 데이터 소스를 교차 분석합니다. Claude는 맥락 정리와 가설 검증, 시각 자료 제작을 담당하며 두 주니어의 맥락 정합을 돕고, 이 협업이 실무 인사이트 반영으로 이어질 것을 기대합니다.
2026년 04월 08일·0
모델보다 데이터: 산업용 AI의 성패를 가르는 ‘데이터 중심 AI’ 완전 해부
슈퍼브에이아이Average Precision, Data Centric AI, Domain Shift, Lab to Field Gap, Inter Annotator Agreement
슈퍼브에이아이의 글은 산업용 AI의 성공은 데이터 중심 AI에 달려 있음을 강조하며, 데이터 품질과 라벨링 관리의 중요성을 논의합니다. 데이터 파이프라인 구축, 표준화된 라벨링 가이드와 다중 평가(IAA) 절차를 통해 데이터 품질을 확보하고 도메인 차이와 현장 적용의 문제를 다룹니다. 실무 적용을 위한 단계별 접근과 기대 효과를 제시하며, 연구-현장 간 격차를 줄이는 데이터 중심 전략의 가치를 강조합니다.
2026년 04월 08일·0
Config의 Amazon EKS Spot 기반 대규모 RFM 데이터 파이프라인 구축
AWSAWS, Kubernetes, KEDA, RabbitMQ, Karpenter
AWS의 Config는 Amazon EKS 기반으로 SQS+Lambda를 RabbitMQ+KEDA+Karpenter로 전환한 대규모 RFM 데이터 파이프라인 구축 사례를 공유합니다. 작업별 독립 큐 생성, KEDA 자동 스케일링, Karpenter의 다양한 인스턴스 패밀리 구성으로 비용은 70~90% 절감하고 처리 시간은 수 시간대로 단축되었다고 설명합니다.
2026년 04월 07일·0
TorchTPU: Running PyTorch Natively on TPUs at Google Scale
PyTorch, TPU, Google Cloud
구글의 TorchTPU는 PyTorch 워크로드를 TPU 인프라에서 네이티브로 실행하도록 설계된 고성능 엔지니어링 스택으로, 큰 규모의 클러스터를 목표로 합니다. Eager First' 접근법과 다중 실행 모드를 채택하고 XLA 컴파일러를 활용해 대규모 분산 학습을 가속화하고 최적화합니다. 2026년에는 컴파일 오버헤드 감소와 동적 형태 및 커스텀 커널 지원 확대를 통해 차세대 AI의 확장성을 확보하려 합니다.
2026년 04월 07일·0