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이 과정은 기술 전문가용 AWS 커뮤니티인 AWS 기술 필드 커뮤니티(TFC) 회원이 개발했습니다. 콘텐츠는 표준 교육 커리큘럼을 보완하고 AWS 학습 여정을 확대하기 위한 것입니다. AWS는 일부 과정에 접근성 제한이 있음을 인지하고 있으며 이를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 접근성과 관련하여 지원이 필요한 경우 AWS Training and Certification 고객 지원 센터에 문의하십시오.
AI 코딩 도구 도입 후 엔터프라이즈 고객에게 있어 진짜 과제는 "어떤 도구를 쓸까"가 아니라 "12~18개월마다 도구가 바뀌어도 흔들리지 않는 운영 체계"를 세우는 것입니다. 본 과정은 LLM Gateway(거버넌스)와 활용 교육(Enablement)의 두 가지로 그 답을 제시합니다. 먼저 도구가 바뀌어도 변하지 않는 네 가지 경계(권한·데이터·감사 가능성·비용 통제)와 중앙 집행 레이어가 필요한 이유를 다루고, 게이트웨이 구현을 위한 세 가지 옵션(AWS Native · 상용/OSS · 자체 구축)을 아키텍처·적합 시나리오 관점에서 비교합니다. 이어 문항 기반의 체크리스트로 자기 조직에 맞는 옵션을 선택하는 법을 익히고, 활용 교육의 4개 축(비용 효율·하네스 구성·팀 워크플로우·전사 확장)과 즉시 적용 가능한 실행 로드맵으로 마무리합니다.
