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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

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.

인공지능은 빠르게 진화하고 있습니다. 그중에서도 가장 흥미로운 발전 중 하나는 디바이스에서 직접 작동하는 효율적인 AI 언어 도구의 등장입니다. 이러한 변화는 기업이 데이터, 개인정보 보호, 처리 속도를 다루는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 이제 AI는 클라우드 서버에만 의존하지 않고 스마트폰, 노트북, 엣지 디바이스에서 로컬로 실행될 수 있습니다. 이 글에서는 온디바이스 대규모 언어 모델(LLM)이 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 기업 운영을 어떻게 혁신할 수 있는지 살펴봅니다. 오늘날 효율적인 AI 언어 도구가 중요한 이유 오늘날의 디지털 환경에서는 속도와 개인정보 보호가 가장 중요합니다. 기업은 즉각적으로 응답하면서도 민감한 데이터를 안전하게 보호할 수 있는 AI 솔루션을 요구합니다. 클라우드 기반 AI는 그동안 많은 역할을 해왔지만, 지연 시간과 프라이버시 문제가 동반됩니다. 디바이스에서 직접 작동하는 효율적인 AI 언어 도구는 데이터