차트 라이브러리는 성숙해졌습니다. AI는 하루 오후 만에 그럴듯해 보이는 분석 대시보드를 스캐폴딩할 수 있습니다. 그래서 구축 vs. 구매 문제는 이미 결론이 난 것처럼 느껴집니다. 출시하기 전까지는 말이죠.

임베디드 분석을 구축하는 비용은 사라지지 않았습니다. 옮겨갔을 뿐입니다. 그 비용은 어떤 데모에서도 보여주지 않는 부분으로 옮겨갔습니다. 한 고객이 다른 고객의 데이터를 절대 볼 수 없도록 테넌트 데이터를 격리하는 것, AI 어시스턴트가 환각을 일으키거나 계정 간에 데이터를 유출하지 않도록 근거를 부여하는 것, 2022년 이후 크게 높아진 보안 검토 기준을 통과하는 것, 그리고 실제 제품을 출시하는 대신 이 모든 것을 영원히 유지 관리하는 것입니다.

60분 동안, 저희는 2026년에 프로덕션 준비가 완료된 임베디드 분석이 실제로 무엇을 요구하는지를 실제 일정과 팀 비용과 함께 살펴보고, 여러분이 곧바로 자체 경영진에게 가져갈 수 있는 프레임워크를 제시하겠습니다.

배우게 될 내용

• AI가 출발선은 바꿨지만 결승선은 바꾸지 못한 이유 — 그리고 자체 개발 분석이 실제로 무너지는 지점
• 구축의 네 가지 숨겨진 비용 센터: 멀티테넌트 데이터 격리, AI 에이전트 인프라, 보안 & 규정 준수, 그리고 끝없는 유지 관리
• 2026년에 "프로덕션 준비 완료"가 요구하는 것 — 그리고 2022년에는 통과했던 보안 답변이 이제 검토에서 실패하는 이유
• 언제 구축하고 언제 구매할지에 대한 명확하고 솔직한 프레임워크(때로는 구축이 옳은 선택입니다 — 언제인지 알려드리겠습니다)
• 방어할 수 있는 수치를 가지고 여러분의 팀과 함께 결정을 내리는 방법

참석 대상

고객 대면 분석을 구축할지 구매할지 저울질하는 SaaS 기업 및 ISV의 CTO, 엔지니어링 부사장, 제품 책임자, 그리고 시니어 엔지니어 — 특히 AI로 프로토타이핑을 시작했고 내부에서 계속 진행하고 싶은 끌림을 느끼는 모든 분.