AI가 로우코드 플랫폼에서 지속적인 전달을 가능하게 하는 방법

앱 개발에서 지속적 제공(CD)이라는 용어를 어떻게 정의하시겠습니까? 우리 App Builder 팀은 여기에는 주어진 기간 내에 코드 변경, 수정 및 기능을 신속하고 안정적이며 신속하게 프로덕션에 적용할 수 있는 능력이 포함된다고 말합니다. 전통적으로 지속적인 전달을 달성하는 것은 견고한 도구, 잘 정의된 파이프라인, 엄격한 테스트, 효과적인 거버넌스 및 유능한 개발 팀이 필요하기 때문에 어려웠습니다. 수행해야 할 작업의 양이 많을수록 문제가 심화됩니다. 사실 사용 가능한 자원이나 인재보다 처리해야 할 개발 작업이 더 많습니다.

그러나 로우코드와 AI(AI 로우코드)의 결합으로 더 쉽고 빠르며 달성 가능한 지속적 전달이 가능하다면 어떨까요? 여기서는 단순히 대규모 개발 팀뿐만 아니라 시민 개발자, 소규모 팀 및 사업부도 지칭합니다. 로우코드와 AI의 결합으로 복잡성이 줄어들고 지능이 추가되기 때문에 가능합니다.

이 기사에서는 AI를 활용한 최고의 로우코드 플랫폼, 기여도, 채택 통계, 남은 과제, 특정 기능 등을 포함하여 로우코드 AI 플랫폼이 지속적인 전달을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보겠습니다.

로우코드 개발에서 지속적 전달이 중요한 이유

지속적 전달은 코드 변경 사항을 빠르고 안전하며 지속 가능하게 프로덕션에 릴리스할 수 있도록 하는 소프트웨어 엔지니어링 관행입니다. 단순히 코드를 작성하는 것 이상입니다. 모든 변경 사항이 통합, 테스트 및 검증되고 항상 배포 가능한 상태로 유지되는 개선 사항을 구축, 테스트 및 제공하기 위한 자동화된 파이프라인을 만드는 것입니다.

지속적 전달의 목표는 품질이나 신뢰성을 저하시키지 않으면서 아이디어와 전달 사이의 시간을 단축하는 것입니다. 여기에는 일반적으로 자동화된 빌드, 지속적인 테스트, 코드형 인프라 및 릴리스의 일관성과 예측 가능성을 보장하는 거버넌스 프로세스가 포함됩니다. 실제로 CD를 사용하면 팀이 필요에 따라 기능, 버그 수정 및 보안 업데이트를 릴리스할 수 있습니다.

이제 AI 로우코드를 사용하면 일이 훨씬 쉬워 보입니다. 우리는 Copilot에 직면한 로우코드 AI 플랫폼의 유사한 사례를 보았습니다. GitHub Copilot이 개발자 생산성과 행복에 미치는 영향을 정량화한 연구에서 응답자의 96%는 다음과 같이 말했습니다.

• AI는 일상적이고 반복적인 작업에서 속도를 높였습니다.
• AI를 사용하면 업무에 더 만족할 수 있게 되었습니다.
• 사용자의 60-75%는 코딩할 때 좌절감을 덜 느끼고 도구를 사용할 때 더 만족스러운 작업에 집중할 수 있다고 보고했습니다.

AI는 로우코드 플랫폼의 지속적인 전달에 무엇을 제공합니까?

지금 놀랍도록 흥미로운 일이 일어나고 있습니다. 한편으로는 산업과 비즈니스 전반에 걸쳐 지속적인 확장성과 로우 코드 사용이 강화되고 있습니다. 엔터프라이즈 로우코드 애플리케이션 플랫폼 부문 매직 쿼드런트에서 Gartner는 다음과 같이 지적합니다.

"소프트웨어 엔지니어링 팀은 미션 크리티컬 애플리케이션을 개발하고 유지 관리하기 위해 기존 애플리케이션 스택에서 엔터프라이즈 로우코드 애플리케이션 플랫폼으로 꾸준히 전환하고 있습니다." 

논문에 따르면:

• 2028년까지 소프트웨어 개발 조직의 60%가 엔터프라이즈 LCAP를 주요 내부 개발자 플랫폼으로 사용할 것이며, 이는 2024년의 10%에서 증가한 수치입니다.
• 2029년까지 엔터프라이즈 LCAP는 전 세계 기업의 80%에서 미션 크리티컬 애플리케이션 개발에 사용될 것이며, 이는 2024년 15%에서 증가한 수치입니다.

그러나 현재 개발 상태는 GenAI에 의해 더욱 영향을 받고 있습니다. Reveal에서 실시한 가장 최근 설문 조사, 2025년 AI의 약속과 위험: 소프트웨어 개발 리더의 통찰 력은 몇 가지 중요한 추세와 결과를 강조합니다.

• AI가 2025년 의제를 지배합니다: 기술 리더의 73%가 AI를 2025년 #1 전략적 우선순위로 꼽았습니다.
• 생산성 향상은 실질적입니다: 팀의 55%가 AI를 사용하여 반복적인 개발 작업을 자동화합니다.
• 거버넌스가 뒤처지고 있습니다: 47%가 공격 위험이 증가했다고 보고했습니다. 35%는 AI 출력에 대한 신뢰 문제를 언급합니다.
• 보안 및 윤리가 이제 최우선 과제입니다: 78%는 데이터 개인 정보 보호를 AI의 가장 큰 관심사로 꼽았습니다.
• AI는 일자리를 줄이는 것이 아니라 창출하고 있습니다: 조직의 55%가 AI 채택을 지원하기 위해 역할을 추가했습니다.

이러한 결과는 지속적 전달의 개념과 직접적으로 연결됩니다. 지속적 전달이 속도, 안정성 및 반복성에 관한 것이라면 로우코드 개발의 AI는 팀을 지치게 하거나 품질을 희생하지 않고 이러한 속도를 유지할 수 있는 메커니즘을 제공합니다. 반복적인 개발 작업 자동화를 통해 얻은 개발자 생산성 (설문 조사에서 팀의 55%가 강조)은 더 빠른 반복, 더 짧은 피드백 루프 및 파이프라인의 수동 오버헤드 감소로 이어집니다.

로우코드 플랫폼에서 AI 지원 지속적 전달의 3가지 기둥

AI 기반 제공 및 배포 

AI 로우 코드는 로우 코드 및 자동화된 파이프라인을 더 스마트하게 만들어 자동화를 한 단계 더 발전시킵니다. 과거 릴리스, 시스템 성능 및 사용자 요구를 분석하여 최적의 배포 시간을 권장합니다. 종속성과 구성을 스캔하여 위험을 조기에 표시하고 완화 조치를 제안합니다. 또한 팀이 더 빠르고 자신 있게 업데이트를 릴리스할 수 있도록 롤아웃 전략을 안내할 수 있습니다.

AI를 통한 더 스마트한 테스트 자동화 

AI는 앱 동작에서 사례를 자동으로 생성하고 엣지 시나리오를 식별하여 테스트를 가속화합니다. 고위험 영역의 우선 순위를 지정하여 주기를 짧게 유지하면서 중요한 테스트를 먼저 실행하도록 합니다. 일부 프레임워크는 수동 개입 없이 오류를 감지하고, 스크립트를 수정하고, 파이프라인을 안정적으로 유지할 수도 있습니다. 그 결과 적용 범위가 넓어지고 검증 속도가 빨라지며 개발자의 수고가 줄어듭니다.

AI로 강화된 사고 대응 

팀이 문제를 감지하고 해결하는 방법도 이제 AI 로우코드를 통해 개선되고 있습니다. 이제 로우코드 도구의 AI 기능을 통해 로그와 지표를 실시간으로 더 쉽게 모니터링할 수 있으며, 중단이 발생하기 전에 이상 징후를 발견할 수 있습니다. 사고 발생 시 AI 비서는 수정 사항을 제안하고 문제 해결을 안내하며, 패턴 인식은 근본 원인을 찾는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 복구 시간이 단축되고 문제가 반복되는 것을 방지하여 시스템의 안정성을 높일 수 있습니다.

프로세스로서의 지속적 전달 분석

AI가 로우 코드 플랫폼에서 지속적인 딜리버리를 가능하게 하는 방법을 이해하려면 일반적인 CD/SDLC(소프트웨어 제공 수명 주기)에서 어떤 일이 발생해야 하는지, 그리고 AI 로우 코드가 어떻게 지원될 수 있는지 살펴보는 것이 유용합니다.

AI 로우코드 및 App Builder AI는 어떻게 지속적인 전달을 가속화할 수 있습니까?

App Builder AI 앱 제공 시 마찰을 직접적으로 줄이는 다양한 기능을 제공합니다. 간단히 말해서 지속적인 전달이 가능합니다. 다음은 CD에 대한 몇 가지 AI 및 로우코드 기능과 모범 사례입니다.

1. 신속한 프로토타이핑 및 뷰 레이아웃 생성

전달 파이프라인의 병목 현상 중 하나는 아이디어나 디자인 스케치를 작동하는 UI 화면으로 전환하는 것입니다. App Builder AI는 간단한 텍스트 프롬프트, 디자인 스케치 또는 가져온 디자인 파일에서 보기 및 페이지 레이아웃을 생성하여 더 빠른 Figma 코드 프로세스를 통해 이를 처리합니다. 이러한 레이아웃은 대화형이고 프로덕션 준비가 되어 있기 때문에 팀은 더 빠르게 반복하고, 핸드오프를 줄이고, 더 일찍 피드백을 받을 수 있습니다. 즉, 파이프라인 후반부에 예상치 못한 일이 줄어들고 배포 준비가 더 빨라집니다.

2. 테스트 및 모형을 위한 즉각적인 데이터 생성

실제 백엔드 데이터가 없거나 라이브 시스템과의 통합이 너무 복잡하거나 느린 경우 테스트 및 프로토타이핑이 지연됩니다. AI와 로우코드 기능을 결합하여 App Builder 통해 팀은 자연어에서 현실적인 샘플 데이터 세트(예: 금융 또는 의료와 같은 영역)를 생성할 수 있습니다. 이러한 모의 데이터 세트를 통해 프로그래머 또는 시민 개발자는 완전한 백엔드 통합 전에 UI를 구축하고, 로직을 테스트하고, 워크플로를 검증할 수 있습니다. 이를 통해 대기 시간이 줄어들고 테스트 단계가 가속화됩니다.

3. 일관된 스타일링 및 디자인-코드 흐름 

스타일 일관성의 중단 또는 디자인과 코드 간의 불일치는 재작업의 빈번한 원인입니다. App Builder의 AI는 화면 전체에 일관된 색상 팔레트, 타이포그래피, 구성 요소 간격 및 기타 디자인 시스템 규칙을 적용하여 테마 지정을 지원합니다. 즉, 실수를 수정하거나 잘 일치하지 않는 시각적 구성 요소를 정렬하는 데 소요되는 시간이 줄어들고 기능을 제공하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

4. 더 스마트한 UI 구성 요소 및 데이터 소스 바인딩

App Builder AI 데이터 원본의 생성 및 데이터 그리드 및 차트와 같은 구성 요소에 대한 바인딩을 향상시킵니다. 필터, 테이블 열 및 차트 차원을 수동으로 연결하는 대신 플랫폼은 프롬프트 또는 데이터 스키마를 기반으로 합리적인 기본값을 추론할 수 있습니다.

5. 수동 정리 감소 및 출력 구조 개선

AI 기능의 각 릴리스에는 생성된 앱 구조 방식(더 깔끔한 레이아웃, 더 나은 구성 요소 구성, 더 일관된 테마 사용 등)이 포함되어 있습니다. 이렇게 하면 AI가 뷰나 레이아웃을 스캐폴딩한 후 수동 리팩토링이나 재구성이 덜 필요합니다. 그 결과 기능 완료를 위한 리드 타임이 단축됩니다.

최종 평결

지속적 전달은 더 이상 복잡하거나 리소스를 많이 사용할 필요가 없습니다. App Builder와 같은 로우코드 AI 플랫폼을 통해 팀은 개발을 빠르게 추적하고 프로토타이핑, 테스트 및 배포를 자동화하여 릴리스를 더 빠르고 안정적으로 만들 수 있습니다. AI가 포함된 최고의 로우코드 플랫폼을 채택함으로써 조직은 민첩성을 확보하고 릴리스 주기를 단축하며 숙련된 프로그래머, 주니어 개발자 및 시민 개발자 모두에게 권한을 부여할 수 있습니다. 결국 AI 로우 코드는 앱 구축 및 제공 방식을 변화시켜 모든 규모의 팀을 위한 지속적인 제공을 실용적인 현실로 바꾸고 있습니다.