AI 지원 개발: 이점과 과제

AI는 개발 프로세스를 느리게 하는 인지 오버헤드와 작업에서 사람들을 해방시킵니다. 한때 전적으로 인간의 창의성과 수작업에 의해 주도되었던 것이 이제는 혁신적인 기술과 자동화의 도움으로 가능해졌습니다. 상용구 코드를 한 줄씩 작성하거나, 빌드 및 테스트를 기다리거나, UI를 픽셀 단위로 만드는 것을 생각해 보세요. 이러한 작업은 디자이너-개발자 기능에 의존했으며 시간이 오래 걸렸습니다. 그러나 AI 도구의 과다함이 증가함에 따라 시간이 많이 걸리는 기초 작업의 상당 부분을 제거하려고 합니다.

지난 몇 년 동안 우리는 인공 지능이 앱 개발을 포함한 다양한 분야에 통합되는 방식에서 엄청난 변화를 목격했습니다. 리빌(Reveal)이 실시한 가장 최근 설문조사에 따르면 "2025년의 주요 우선순위는 AI 도입이며, 기술 리더의 73%가 내년에 조직 내 AI 사용을 확대할 계획"이라고 요약했습니다. 단일 버튼 생성 및 재사용, 테마 구축, 코드 및 데이터베이스 생성과 같은 어렵고 반복적인 작업은 이제 다른 방식으로 재정의되고 처리되고 있습니다.

우리는 앱 구축 프로세스를 향상시키는 것을 목표로 AI 지원 개발을 진행하고 있습니다. 수동 프로세스로 간주되었던 작업이 이제 간소화되고 있으며 마찰이 적은 방식으로 더 빠르고 수행되고 있습니다. 앱 빌더(App Builder)의 앱 개발 트렌드 보고서(App Development Trends Report)에 따르면, 설문조사 응답자의 76%(기술 혁신가 및 최고 경영진 300명)가 AI를 통해 로우코드 도구의 효율성이 그 어느 때보다 높아질 것으로 기대한다고 답했다.

AI가 아무리 가치 있고 성장을 촉진하더라도 항상 고려해야 할 사항이 있습니다. 그렇기 때문에 AI 지원 소프트웨어 개발 뒤에 무엇이 있는지 확대하여 설명하고자 합니다.

이점과 과제를 파악해 보겠습니다.

AI 지원 개발이란 무엇인가요?

AIAD(AI-Assisted Development)는 AI 기술을 활용하여 앱 구축 주기의 여러 단계를 자동화, 개선 및 가속화합니다. 그 핵심은 기계 학습(ML)과 자연어 처리(NLP)라는 두 가지 기본 방법에 의해 추진됩니다. 반복적인 접근 방식과 수동 오버헤드 감소가 중요하기 때문에 AI 지원 앱 개발은 자동화, 속도, 효율성, 지속적인 제공, 완전한 로우 코드 사용자 지정 및 유연성과 같은 핵심 원칙을 갖춘 애자일 방법론 및 로우 코드에 자연스럽게 적합합니다.

머신 러닝 알고리즘을 통해 AI는 기존 관행을 이해하여 해당 결과를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 기존 코드를 흡수하거나, 디자인 패턴을 검사하거나, 사용자 동작을 모니터링할 수 있습니다. 이렇게 하면 지정된 프레임워크에 대한 관련 코드를 내보내거나, 버그를 감지 및 수정하거나, 업데이트 및 개선 사항을 권장할 수 있습니다.

반면에 자연어 처리는 AI가 인간의 언어 프롬프트를 해석하고 사용자가 애플리케이션에 요청하는 데 필요한 디자인 또는 코드 요소로 응답할 수 있도록 하는 방법입니다.

앱 개발에서 AI의 이점

50일의 개발 기간을 단 몇 시간으로 단축하고 4,500년에 걸친 개발자 작업을 1년 만에 절약할 수 있다고 상상해 보십시오. 불가능해 보이나요? 그러나 이것이 바로 Amazon의 CEO인 Andy Jassy가 AI를 내부 시스템에 통합하고 Java 업그레이드에 적용했을 때 달성했다고 주장하는 것입니다.

따라서 AI 지원 개발의 잠재력이 커지고 있어 신생 기업, 대기업 및 기술 대기업이 더 빠르게 움직이고 더 잘 혁신할 수 있도록 지원하고 있습니다.

시간 및 비용 효율성을 위한 노력

상용구 코드의 대부분은 AI로 대체될 것입니다. 여기서 목표는 개발자를 제거하는 것이 아니라 높은 수준의 추상화를 달성하고 최소한 가장 반복적인 논리와 일상적인 작업을 자동화하여 디자인-코드 프로세스를 가속화하는 것입니다. 숙련된 프로그래머와 소프트웨어 엔지니어는 여전히 기계어 코드로 이동하여 개발 환경에서 생성되는 논리와 상용구 코드를 검사해야 합니다.

그러나 한 가지 분명한 것은 오늘날 우리가 볼 수 있는 가장 포괄적인 디지털 기반 로우코드 플랫폼과 같은 AI 지원 개발 도구는 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬운 수동 코딩의 필요성을 줄여준다는 것입니다.

그들은 다음을 통해 이를 수행합니다.

• 이전에 인간의 언어로 설명된 프로덕션 준비 코드 및 전체 기능 제안을 생성합니다.

• 완성(프로그래밍 패턴)을 기반으로 다음에 코딩될 내용을 예측하고 피드백 루프를 단축합니다.

• 컨텍스트 인식 코드 리팩토링을 통해 수동 디버깅 및 정리에 소요되는 시간을 줄여 코드를 더 읽기 쉽고 유지 관리하기 쉽게 만듭니다.

해리 스테빙스(Harry Stebbings)가 진행한 '트웬티 미닛 VC(The Twenty Minute VC)'의 한 에피소드에서 마이크로소프트의 CTO인 케빈 스콧(Kevin Scott)이 향후 5년 안에 AI가 코드의 95%를 작성하겠지만 코드 작성자는 여전히 전적으로 인간에 의해 이루어질 것이라고 말한 것은 놀라운 일이 아니다. 소프트웨어 개발이 다시 쓰여지고 있습니다. 또한 팀이 더 적은 도구와 리소스로 더 많은 작업을 수행할 수 있을 때 측정 가능한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.

이 프로그램은 해결해야 할 문제를 해결합니다.

이를 설명하기 위해 App Builder AI 살펴보겠습니다. 로우코드 플랫폼의 단순성과 AI의 인텔리전스를 결합하여 팀이 다음을 수행할 수 있도록 합니다.

• 애플리케이션을 더 빠르게 구축하고 배포하세요.

• 워크플로우를 혁신합니다.

• 생산성 향상.

• 새로운 창의적 가능성을 열어보세요.

개발자는 의료 기록 또는 재무 예측과 같은 특정 사용 사례에 맞게 조정된 샘플 데이터 세트를 즉시 생성할 수 있습니다. 또한 AI 기반 이미지 생성 기능으로 프로토타이핑을 가속화할 수 있습니다. 자리 표시자 그래픽이 필요하든 최종 자산이 필요하든 이미지는 앱의 자산 패널에 직접 통합되어 시간을 절약하고 병목 현상을 제거합니다.

88% 개발 생산성 향상

AI 지원 개발 및 AI 지원 개발 도구는 프로그래머, 시민 개발자 및 QA를 위한 엄청난 지원을 제공합니다. 테스트 주기가 더 빨라지고 팀과 부서 간의 협업이 향상됩니다.

• AI 기반 개발을 통해 팀은 검토를 수행하고, 설명을 요청하고, 코드 최적화를 위한 제안을 받을 수 있습니다.

• 자동 디버깅 및 단위 테스트는 훨씬 더 빠르게 수행될 수 있으므로 개발자는 비즈니스 논리와 특정 앱 요구 사항에 맞게 조정된 더 복잡한 기능에 집중할 수 있습니다.

• 코드 패턴을 분석하고, 데드 코드를 제거하고, 런타임 전에 문제를 파악하고, 코드 품질 및 유지 관리성을 개선합니다.

이와 관련하여 개발자 생산성 및 만족도의 변화와 관련하여 GitHub 설문 조사에 따르면 "사용자의 60-75%가 자신의 업무에 더 만족감을 느끼고, 코딩할 때 덜 좌절감을 느끼며, GitHub Copilot을 사용할 때 더 만족스러운 작업에 집중할 수 있다고 보고했습니다." 또 다른 88%는 생산성이 더 높아졌다고 답했는데, 이는 AI 지원 개발의 목표 중 하나입니다.

Mitigating Legacy Systems Risks, Vendor Lock-In, & Constraints

오래된 시스템은 다양한 위험, 보안 문제, 데이터 침해, 공급업체 종속, 개발자의 능력과 프로젝트 범위를 제한하는 독점 기능, 오래된 종속성, 지원 또는 정기 업데이트 없음 등을 제기합니다. 경우에 따라 AI는 오래되고 비효율적이며 유지 관리하기 어려운 코드를 최신 프레임워크로 쉽게 변환할 수 있습니다.

AI 지원 개발의 과제와 한계

AI는 다양한 이점을 제공하고 프로세스를 간소화하고 기업이 디지털 혁신을 더 빠르게 달성할 수 있도록 지원할 수 있는 잠재력이 있지만 단점도 있습니다. 그렇다면 조직, 팀, 개발자는 무엇을 인정해야 할까요?

최종 제품에 대한 통제 없음

AI 기반 개발은 아이디어에서 배포에 이르기까지 전체 개발 프로세스를 단순화하는 것을 목표로 합니다. 그러나 개발자는 코드 소유권 및 제어에 어떤 일이 발생하는지에 대해 여전히 우려하고 있습니다. 다행히 App Builder와 같은 로우 코드 플랫폼과 AI 기반 기능을 통해 최종 사용자는 코드를 완전히 제어할 수 있습니다.

출력물의 품질이 낮고 사용할 수 없을 수 있습니다.

오늘날 대부분의 AI 생성 코드는 여전히 품질과 유지 관리성을 우선시하지 않습니다. 한 개발자가 Reddit에서 간단한 정렬 기능을 불필요하게 복잡한 코드 블록으로 바꾸는 Copilot 제안을 공유했습니다. 즉, 팀은 잠재적인 문제를 검사, 디버깅 및 해결하는 데 시간과 노력을 투자해야 합니다.

상황 인식 부족

AI 지원 소프트웨어 개발은 일반적인 컨텍스트 측면에서 이점이 있습니다. 도구는 기존 코드 저장소, 데이터 및 패턴에 의존하여 코드를 빠르게 생성하거나 최적화를 제안할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 특정 코드 제안의 경우 특히 AI가 비즈니스 로직과 사용자 요구 사항을 완전히 이해하지 못하는 경우 더 어렵습니다.

학습 곡선 및 사용자 경험

AI 지원 개발 도구는 플랫폼의 기능에 익숙해지기 위해 상당한 교육이 필요할 수 있습니다. 또한 생성된 코드 이면의 제안과 논리를 이해하는 것도 어려울 수 있습니다.

보안 및 규정 준수

AI 모델로 빌드된 앱이 업계 표준 및 요구 사항을 준수하는지 확인하려는 경우 코드 품질 보증은 필수입니다. 일부 자동화된 프로세스는 이를 제공하지 못할 수 있으며, 이로 인해 전체 프로젝트가 보안 위험 및 법적 복잡성에 노출되는 규정 미준수 및 취약성으로 이어질 수 있습니다. 경우에 따라 권장 사항이 모범 사례 또는 보안 프로토콜을 위반합니다.

AI 지원 앱 개발의 위험, 과제 및 제한 사항을 살펴보려면 로우코드 앱 개발에서 AI의 5가지 제한 사항은 무엇입니까? 

일반적인 개발 워크플로우에서 AI가 작동하는 방식

AI가 개발자를 완전히 대체하고 싶어 하지는 않는다는 점을 다시 한 번 지적해두자. 워크플로와 프로세스를 최대한 향상시키는 동시에 귀중한 인적 입력과 노하우를 보존합니다. 여러 단계로 나뉘어 AI 지원 앱 개발이 이루어지는 곳은 다음과 같습니다.

1단계: 전략, 아이디어 구상 및 계획 

AI 지원 도구는 기술 요구 사항을 정의하고, 사용자 스토리를 시각화하고, 팀워크, 스프린트 계획 및 지식 공유를 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2단계: 디자인 

예를 들어, Figma UI 키트와 같은 기술을 통해 사용자는 디자인 파일을 빠르게 통합하고 Angular, React, Web Components 및 Blazor 용 코드로 변환할 수 있습니다. 조직에 디자인 팀이 없거나 이미지를 생성하려는 경우 App Builder AI 활용할 수 있습니다. 이 도구는 일반 언어 프롬프트를 기반으로 필요한 시각 자료를 빠르게 생성할 수 있습니다.

3단계: 코딩 

AI가 개발 워크플로 내에 통합되는 또 다른 방법은 자동으로 코드를 생성하고, 사전 정의된 컨텍스트 및 패턴, 코드 스니펫 등을 기반으로 코드 제안을 생성하는 것입니다. 이를 통해 팀은 다양한 사용 사례에 대한 POC, MVP, 프로토타입 또는 엔터프라이즈급 웹 앱을 빠르게 만들 수 있습니다.

4단계: 자동화된 테스트, 릴리스 및 유지 관리 

그런 다음 테스트 및 품질 보증 단계가 있습니다. AI 지원 개발은 단위 테스트를 생성하고, 테스트 결과를 분석하고, 코드에서 문제를 스캔하고, 버그에 플래그를 지정하고, 파이프라인을 최적화하고, 인프라 개선을 제안하여 프로세스 속도를 높입니다.

결론

앱 개발에서 인간의 역할은 끝나지 않습니다. 소프트웨어 산업은 여전히 AI 지원 개발에 완전히 추월당하지 않아 개발자의 필요성이 없어졌습니다. 반대로, 소프트웨어 개발에서 AI는 전략, 창의성 및 효율성을 위한 공간을 여는 동시에 인간의 능력을 확장하는 보완 기술 역할을 합니다. 앱 구축 주기는 품질 저하 없이 더 빠르게 진행되는 반면, 개발자는 더 높은 수준의 아키텍처 사고, 복잡한 비즈니스 로직, 혁신 및 성능 최적화에 중점을 둡니다.