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장성길 주시애틀 총영사와 구광일 영사가 14일 벨뷰의 테크에이스 오피스를 방문해 AI 전환(AX) 사업 소개를 받고, 영사 민원 안내용 음성 AI 에이전트 시연을 참관했다.

앞선 글에서 FDE(Forward Deployed Engineer, 현장 상주 엔지니어)가 무엇이고 현장에서 어떻게 일하는지 설명드렸습니다.이번에는 그 방식을 개발·운영 조직에 적용한 기록입니다. 배포 파이프라인과 장애 대응처럼 매일 반복되는 업무에서, 어느 구간에 AI를 넣고 어느 구간을 사람에게 남겨야 하는지를 다룹니다. AT A GLANCE DETAILS Who this is for 배포 주기와 장애 대응 부담이 커지고 있는 개발·운영 조직의 책임자 The problem 코드 생성 속도는 빨라졌으나 리뷰·테스트·배포가 그 속도를 받아내지 못하는 상태 Core methodology 리드타임 계측 → 구간별 처리 주체 배치 → 자동화 수준 설정 → 권한 경로 설계 → 기준선 대비 검증 Evidence base DORA 보고서, Meta·Uber·BT Group·Microsoft 등 공개된 구현 사례, 업계 조사 지표 개발 조직에서 AI 도입을 검

지난 글에서 FDE(Forward Deployed Engineer, 현장 상주 엔지니어)가 무엇인지 설명드렸습니다. 이번에는 실제로 FDE가 현장에서 어떠한 일을 하는지에 대해서 소개합니다. 여러 건의 AX 프로젝트에서 많은 인터뷰를 진행했고, 그 진단 과정에서 다수의 Pain Point를 발견했습니다. 그 Pain Point의 공통 원인과, TecAce가 AI로 무엇을 어떻게 풀어냈는지 설명합니다. 이 글에서 쓰는 AX는 AI Transformation, 즉 AI를 업무에 적용시켜 일하는 방식을 바꾸는 일을 말합니다. 업무를 디지털로 옮기는 단계가 DT(Digital Transformation)였다면, AX는 그 위에서 판단의 재료를 자동으로 만들고 반복 실행을 AI에 넘기는 단계입니다. TecAce는 두 영역을 함께 수행하며, 이 글은 그중 AX 프로젝트의 현장 기록입니다. At a glance Details Who this is for AI를

Samsung AI Forum 2026, held 30 September at Samsung Electronics' Seocho office. Under the theme 'The Agentic Shift: From Intelligence to Impact', twelve sessions from OpenAI, AWS, Anthropic, Dell and Samsung Research - condensed into one read.

테크에이스가 Anthropic의 Claude Partner Network 서비스 트랙에서 Select 파트너 등급을 획득했습니다.

중소·중견기업의 AI 도입이 실패하는 이유는 기술이 아니라 대부분 과제 선정에 있습니다. 첫 과제를 "자주 반복되고, 데이터가 이미 있고, 틀려도 사람이 잡을 수 있는 업무"로 좁히면 실패 확률은 눈에 띄게 내려갑니다.

직원의 5%가 디자이너, 95%가 개발자. 스크린샷으로 시안을 주고받던 회사가 Claude Design을 Claude Code 안에 넣고 8주 만에 벌어진 일. 화면 하나에 3.5일 걸리던 게 1일로, 브랜드 리뷰 반려율 34%가 6%로. 비결은 AI가 아니라 tokens.css 한 파일이었다.

How per-speaker text signatures lifted overall accuracy from the low 40s to 58% (and to 83% for speakers with history), and the ten plausible ideas we killed with data along the way.

TecAce가 프리미엄 루프탑 텔트 보랜드 iKamper USA와 AI 기반 운영 자동화 프로젝트 iKamper AX Initial Engagement에 착수했다. 3개월간 검증, 선별 구현, 안정화 3단계로 이커머스와 주문 처리 업무 자동화를 추진한다.

Metric·Trace·Log 대용량 파이프라인부터 AI/LLM 이상 탐지, 배포·운영 자동화, SLI/SLO 기반 24×365 운영까지 — 자체 R&D 솔루션과 FDE로 구현하는 TecAce의 AIOps 전략을 소개합니다.

Enterprise AI OS는 기업의 여러 AI Workspaces & Agents와 업무 자원을 공통 정책 아래에서 실행·통제하는 운영 계층입니다. AI 활용 성숙도 Level 0~4 가운데 병목은 Level 2와 3 사이에 있으며, 이 경계는 모델이 아니라 운영체제로 넘습니다. Governed Capability Skills, Security & Policy Harness, Tool/Resource Gateway, AI Supervision을 통해 업무 영역에 종속되지 않는 확장 가능한 기업 AI 운영 기반을 구축합니다.

섀도 AI는 침해 사고의 43%에 관여하고, 한국 기업 74%가 AI를 최대 데이터 보안 위험으로 꼽습니다. AI 전담 조직 없는 30~300명 중소·중견기업이 2주 안에 실행할 수 있는 AI 거버넌스 점검 8단계와 업종별 1순위 점검 대상, AI 기본법 대응 출발점을 정리했습니다.

CCAF(Claude Certified Architect – Foundations) 인증 기반 등록 — 2026년 6월 5일 TecAce Software, LTD.(이하 TecAce)가 2026년 6월 5일자로 Anthropic의 공식 파트너 프로그램인 '클로드 파트너 네트워크(Claude Partner Network)'에 정식 등록됐다. 이번 등록은 TecAce 소속 엔지니어들이 Anthropic이 발급하는 첫 공식 기술 인증인 CCAF(Claude Certified Architect – Foundations)를 취득한 데 따른 것이다. 아래에서는 TecAce의 등록 소식과 함께, 그 배경이 되는 CCAF 인증의 구조, 파트너 네트워크의 등급 체계, 그리고 Accenture·DXC·PwC 등 다른 파트너사들의 인증 확대 동향을 함께 정리했다. 1. 클로드 파트너 네트워크란 클로드 파트너 네트워크는 Anthropic이 2026년 3월 출범시킨 공식

이한수 테크에이스 AI 사업총괄 상무는 지난 5일 라디오한국 '서북미 이슈공감'에 출연해 이 같은 소식을 전하며 회사의 사업 배경과 AI 활용 노하우를 소개했다. 워싱턴주 벨뷰에 본사를 둔 한인 IT 기업 테크에이스(TecAce)가 글로벌 AI 기업 앤트로픽의 공식 파트너 네트워크에 등록되며 지역 한인 사회의 관심을 모으고 있다. 테크에이스는 최근 시애틀 한인회와 공동으로 워싱턴주 한인 기업인을 위한 실전 AI 세미나를 열어 큰 호응을 얻기도 했다. 이한수 테크에이스 AI 사업총괄 상무는 지난 5일 라디오한국 '서북미 이슈공감'에 출연해 이 같은 소식을 전하며 회사의 사업 배경과 AI 활용 노하우를 소개했다. 2000년 설립된 테크에이스는 26년간 삼성전자, 아마존, 마이크로소프트, 나이키 등 약 90개 글로벌 기업을 고객사로 두고 소프트웨어 개발·구축 서비스를 제공해온 기업이다. 이 상무는 이번 앤트로픽 파트너 등록에 대해 "인공지능이라는

KEEP AI ON BRAND AX Hub, Skill, Governance의 역할 AI를 막을 수 없다면, 브랜드 안에서 일하게 만들어야 한다. AX Hub는 AI 시대의 브랜드 운영 시스템이다. 핵심 메시지 AI를 막을 수 없다면, 브랜드 안에서 일하게 만들어야 한다. 요약 (Executive Summary) 많은 회사가 브랜드 가이드를 가지고 있습니다. 하지만 대부분은 PDF입니다. 누군가 만들어놓고, 폴더 안에 들어가 있고, 필요할 때 찾아보는 문서입니다. 문제는 AI가 그 PDF를 알아서 지키지 않는다는 것입니다. AI가 브랜드다운 결과물을 만들려면, 브랜드 기준이 그냥 문서로 있는 것이 아니라 AI가 실제로 참고하고 사용할 수 있는 구조로 존재해야 합니다. 브랜드 가이드, 디자인 자산, 문서 템플릿, 프롬프트 Skill, 검수 흐름이 하나로 연결되어야 합니다. TecAce는 이 구조를 AX Hub 중심으로 설계합니다. AX Hub는 단순

WHO APPROVED THIS AI DESIGN? 속도보다 중요한 것은 일관성 빠르게 만들었다고 좋은 디자인이 되는 것은 아닙니다. 브랜드는 검수 없이 지켜지지 않습니다. 핵심 메시지 AI는 누구나 디자인할 수 있게 만들었지만, 브랜드 일관성은 아무나 지킬 수 없습니다. 요약 (Executive Summary) AI 시대에 회사 안에서 가장 빠르게 늘어나는 것은 디자이너가 아니라, AI로 무언가를 만드는 사람들입니다. 영업팀은 제안서를, 마케팅팀은 배너를, PM은 화면 초안을, 운영팀은 카드뉴스를 만듭니다. 처음에는 좋아 보입니다. 빠르고 편하며 비용도 줄어드는 것 같습니다. 하지만 시간이 지나면 문제가 드러납니다. 폰트가 다르고, 색이 다르고, 문장 톤이 다르고, 이미지 무드가 다르고, 레이아웃이 제각각입니다. 결국 회사가 전하고 싶은 인상이 흐려집니다. TecAce는 이 문제를 "비디자이너가 AI를 써서 생기는 문제"로 보지 않습니다. 진짜

AI 보이스 에이전트가 예약 비즈니스의 표준이 되는 이유 음식점이든 클리닉이든 정비소든, 예약을 받아 운영하는 비즈니스라면 익숙한 장면이 있습니다. 눈앞의 손님을 응대하는 동안 전화벨이 울리고, 직원은 둘 중 하나를 선택해야 합니다. 손님을 두고 전화를 받거나, 전화를 포기하거나. 이렇게 놓치는 전화 한 통의 평균 손실은 약 450달러이고, 연간으로 환산하면 예방 가능한 매출 손실이 4만 2천 달러에 이른다는 조사 결과가 있습니다. 더 뼈아픈 건, 전화가 음성사서함으로 넘어간 고객의 93%는 다시 걸지 않는다는 점입니다. 한 번의 부재중이 곧 한 명의 이탈 고객이 되는 셈입니다. 이 문제를 사람을 더 뽑는 대신 AI로 풀기 시작한 기업이 빠르게 늘고 있습니다. 오늘은 AI 보이스 에이전트가 정확히 무엇을 하는 기술인지, 왜 지금 예약 기반 서비스 비즈니스의 표준 인프라로 자리잡고 있는지, 그리고 TecAce는 이 흐름에 어떻게 접근하고 있는지 정

FDE(Forward Deployed Engineer, 파견 엔지니어)는 고객사 현장에 직접 들어가 비즈니스의 실제 작동 방식을 파악하고, AI가 들어갈 곳과 아닌 곳을 구분하며, 기존 시스템 위에서 안정적으로 작동하는 AI를 구축·배포·운영까지 전적으로 책임지는 엔지니어입니다. 대상: 생성형 AI를 도입하고 싶지만 PoC(개념 검증) 단계를 넘지 못하고 있는 중소·중견기업(Mid-market) 해결하는 문제: 범용 AI 지능과 우리 회사의 구체적인 업무 현실 사이의 간극 (대부분의 AI 파일럿이 실패하는 핵심 요인) 차별점: 원격 자문만 남기고 떠나는 전통적 컨설팅이 아닙니다. 엔지니어가 현장에 파견하며 진단 ➔ 구축 ➔ 배포 ➔ 운영 정착까지 책임집니다. TecAce의 경쟁력: Anthropic Claude 공식 파트너로서 12명의 Claude 인증 아키텍트를 보유하고 있으며, 미국 Bellevue(WA)와 서울 양 거점에서 FDE를 파견하는

앤트로픽 공식 파트너 테크에이스가 광역시애틀한인회, 시애틀한국일보와 함께 연 AI세미나에 60여 명이 몰렸습니다. AI를 진짜 비즈니스 도구로 만드는 법을 정리했습니다.

요약 : 기업 생성형 AI 파일럿의 95%가 운영에 도달하지 못하는 이유는 모델 성능이 아니라 '운영 적합성(operational fit)' 때문이며, 제조업이 이를 넘으려면 화려한 데모가 아니라 하나의 업무를 데이터까지 연결해 끝까지(end-to-end) 자동화하는 5단계 프레임으로 접근해야 합니다. 한눈에 보기 내용 누구를 위한 글인가 AI 팀이 없거나 1~2명뿐인 중소·중견 제조사의 의사결정자·실무자 어떤 문제를 푸는가 데모는 됐는데 현장에서 아무도 안 쓰는 'PoC 무덤' 핵심 프레임 업무 선정 → 워크플로우 해부 → 데이터·시스템 연결 → 사람·AI 역할 분담 → 측정·확장 근거 MIT 기업 AI 도입 300건+ 분석, Stanford Enterprise AI Playbook 작년에 AI 파일럿 두 개를 돌렸습니다. 데모 날엔 박수가 나왔죠. 그런데 지금, 현장에서 그 AI를 쓰는 사람은 한 명도 없습니다. 중견 제조사 임원들과 이야기하다