DeveloperWeek 2026에서 Rahul Dharankar와 함께하는 AI 및 엔터프라이즈 아키텍처

San Jose McEnery Convention Center에서 열린 @devnetwork4615의 DeveloperWeek 2026에서 진행된 이 대화에서 Dave Vanz는 MarcoPolo의 AI 책임자인 Rahul Dharankar와 함께 인공 지능이 기업 환경 내에서 과장된 광고에서 생산으로 옮겨갈 때 실제로 어떤 일이 일어나는지 살펴봅니다. Rahul은 왜 대부분의 기업이 프롬프트가 아닌 생산에 어려움을 겪고 있는지 분석합니다. 대규모 언어 모델은 공개 정보와 잘 작동하지만 조직 내부의 실제 가치는 데이터 웨어하우스, CRM, ERP 플랫폼 및 내부 지식 기반과 같은 비공개 시스템에 있습니다. 도전은 지능이 아닙니다. 통합, 거버넌스, 통제입니다. 토론 내용은 다음과 같습니다. • 파일럿 프로그램 이후 기업 AI 채택이 지연되는 이유 • 내부 데이터 액세스에 대한 보안 및 규정 준수 문제 • 규모에 따른 비용 제어 및 토큰 관리 • SaaS 기반 세계에서 소유권 대 의존성 • 의도 기반 제어 및 제어된 실행 레이어가 위험을 줄이는 방법 • 쿼리 기반 AI가 확률적 텍스트 생성보다 더 안정적인 이유 AI 인프라 확장에서 글로벌 엔지니어링 팀의 역할 Rahul은 또한 기술 회사를 설립했다가 퇴사하고 오픈 소스 생태계에서 일했으며 현재는 여러 번 스타트업 창업자이자 운영자로서 자신의 관점을 공유합니다. AI가 실제 워크플로우에 포함되는 것을 방해하는 아키텍처 마찰을 해결하는 데 중점을 둡니다. 이 인터뷰는 AI 실험에서 엔터프라이즈급 실행으로 전환하는 방법을 고민하는 CTO, 엔지니어링 리더 및 기술 임원을 위한 것입니다. AI가 실제 회사 내에서 실제로 작동하는지 묻는다면 이 대화에서는 AI가 책임감 있고 안전하며 대규모로 작동하기 위해 무엇이 있어야 하는지 설명합니다.