AI 기반 앱 구축: 더 빠른 앱 생성을 위한 단계별 가이드

AI 분야에서 개발자들은 대체로 한 부류에 속합니다: 자동화, 강력한 생성 기능, 간소화된 개발 프로세스에 완전히 몰입했거나, 그렇지 않거나. 또는 기존 워크플로우와 개발 주기를 완전히 교체하거나 사용하기 망설여지는 경우도 있습니다. 하지만 AI 기반 앱 구축은 현실입니다. 이미 존재하며, 이러한 기술을 사용하지 않는 팀과 회사는 점점 드물어지고 있습니다. 많은 흥미로운 변화들이 계속 일어나고 있으며, 많은 프로 코더들이 로우코드와 AI로 방향을 전환하고 있습니다.

올해 마이크로소프트와 OpenAI는 새로 체결된 협약을 통해 협력을 심화시키며, "AI의 혜택을 널리 접근 가능하게 만들자"는 공동의 비전을 확장했습니다.

• 이 노력의 일환으로 마이크로소프트는 생성형 AI, 추론 모델, 자동화를 일상 업무 흐름에 도입하는 도구를 출시했습니다.
• 마이크로소프트 내부에서는 생성형 AI를 활용해 제품 설계와 프로젝트 관리 방식을 혁신하고 효율성을 높이며 전통적인 워크플로우를 재고하고 있습니다.

예를 들어, Microsoft Azure의 AI 서비스를 사용하는 조직들은 내부 "AI 에이전트"를 구축하여 보조 역할을 합니다. 경우에 따라서는 수동 데이터 조회나 내부 지식 검색과 같은 번거로운 작업을 줄이고 제품 개발 주기와 같은 복잡한 작업을 가속화하는 효율적인 방법이 되기도 했습니다.

그렇다면 AI 혁신 세계에는 또 어떤 것이 있을까요? 왜 그리고 어떻게 AI를 활용해 앱을 만들어야 할까요? 그리고 우리 App Builder 같은 도구가 반복적인 UI 작업을 돕고, 프로토타이핑을 가속화하며, 비기술적 기여를 가능하게 하고, AI의 가치를 단순히 보여줄 수 있는 방법은 무엇일까요?

AI 기반 앱 구축이란 무엇인가요?

우리는 이름 그대로 AI 기반 앱 구축이 생성형 AI 도구와 자동화를 활용해 애플리케이션을 설계하고, 구조화하며, 소프트웨어를 생성하는 과정임을 깨닫게 되었습니다. 이것이 가장 간단한 설명입니다. 수동 코딩을 우회하는 방식으로, 앱 개발 워크플로우의 일부를 지원하고 가속화하며 자동화합니다.

올해 유럽에서 열린 가장 흥미로운 기술 컨퍼런스 및 행사 중 하나 인 ISTA 2025 불가리아에서 저는 다양한 패널에 참석해 업계 리더, 혁신가, 기업가들이 AI와 관련된 주제에 대해 강연하는 것을 들을 기회를 가졌습니다. 아시다시피, AI 기반 앱 구축은 가장 뜨겁고 논란이 많은 논의 중 하나였습니다.

"UI를 위한 AI", "AI 강점: 엔지니어링 생산성 향상 측정", "보강 또는 대체: AI가 고위 관리자에게 미치는 영향" 등 다양한 대화를 통해 명확한 그림이 그려졌습니다: AI가 속도, 자동화, 창의성에 놀라운 기회를 열어주고 있지만, 오랜 개발 관행에 도전하고 팀이 사용하는 도구에 기대하는 바를 재구성하고 있습니다.

그렇다면 AI 앱 생성 과정은 어떻게 생겼을까요? AI 설계 투 코드 주기는 일반적으로 다음과 같은 단계를 포함합니다:

• 초기적이고 설명적이며 상세하고 자연어에 맞는 프롬프트를 제공합니다.
• 초기 레이아웃 생성 – 화면, 컴포넌트, 기본 앱 구조.
• 대화 편집과 추가 지시로 UI를 다듬고, 출력을 재조정하는 과정입니다.
• 데이터를 추가하고 UI 요소에 바인딩하는 것 – API, 샘플 JSON, 데이터셋, 차트 등 연결 작업.
• AI UI 빌더가 직접 설계 시스템 규칙을 자동으로 최적화하고 적용합니다.
• 깔끔하고 생산 준비가 가능한 코드를 생성하는 것(App Builder을 사용할 경우 Angular, React, Blazor, Web Components에서 이용 가능).
• 애플리케이션을 반복하고 개선하는 과정입니다.

이 모든 것을 바탕으로 현재 앱 개발 현장에서 제시되는 장점을 명확히 확인할 수 있습니다. 이제 다음 질문으로 넘어가겠습니다.

AI 기반 앱 구축의 장점은 무엇인가요?

백지 캔버스에서 처음부터 시작하는 대신, AI 기반 앱 구축은 기반을 마련해 기초나 프로토타입을 다듬을 수 있도록 합니다. 이렇게 하면 시간을 절약할 뿐만 아니라, 느리고 인간이 주도하는 프로토타이핑, 복잡한 백로그, 건물 레이아웃이나 스크린, 몇 주가 걸리는 비계 설치 등 병목 현상을 확실히 해소할 수 있습니다.

더불어, AI로 앱을 만들기로 결정하면 다음과 같은 혜택도 누릴 수 있습니다:

• 디자인 일관성 향상(AI는 기존 디자인 시스템과 협력).
• 반복적인 개발 작업을 줄입니다.
• UI 계획에 자유롭게 기여할 수 있는 비기술적 팀원들.
• 자연어 아이디어를 실체적인 화면으로 바꾸는 것.
• 프로토타입 아이디어 사이의 간극을 단축→ 프로토타입→ 프로덕션 준비 코드 사이클을 만드는 것입니다.

이것들이 주요 이점과 사용자 대면 장점입니다. 기술적 수준과 비공개 면에서 AI 기반 앱 구축은 여러 핵심 기능에 의해 가능해집니다:

• 자연어 이해(NLU)는 프롬프트를 해석하고 고수준 의도를 실행 가능한 UI 및 코드 구성으로 변환하는 데 사용됩니다.
• 생성형 모델(LLM 및 비전 언어 모델)은 확립된 설계 시스템과 모범 사례 패턴을 기반으로 레이아웃, 구성 요소, 데이터 구조를 종합합니다.
• 생성된 UI를 깔끔한 HTML, CSS, 프레임워크 특화 또는 프레임워크에 구애받지 않는 코드로 매핑하는 디자인투코드 파이프라인입니다.
• 수동으로 하지 않고도 반응형 규칙, 간격 제약, 컴포넌트 계층 구조를 적용하는 자동화된 레이아웃 엔진.
• 화면 간 일관성을 유지하고, 디자인 토큰을 강제하며, 접근 가능한 UX 표준과 일치하는 의미 분석.
• 적응적 정제는 간단한 대화 명령어를 통해 실시간으로 레이아웃, 스타일링, 컴포넌트 또는 데이터 소스를 조정하는 방식입니다.

이 모든 것이 어떻게 작동하는지 이해할 수 있도록 안내문과 실습 부분, 그리고 가이드의 핵심으로 넘어가겠습니다.

단계별 가이드: AI를 활용한 앱 구축 방법

이 부분에서는 로우코드 App Builder와 AI 기반 기능을 활용해 기능이 풍부하고 운영 준비가 된 앱을 생성하는 방법을 보여드리겠습니다.

1단계: 앱을 쉽게 정의하기 

아이디어를 프롬프트로 설명하세요: 예를 들어, 다음과 같이 지정할 수 있습니다:"'대시보드 페이지' 템플릿을 사용해 CRM 대시보드 뷰를 만들고, 헤더 섹션과 대시보드 메트릭 섹션을 추가하고, 리드, 활성 고객, 수익, 이탈 등 네 개의 메트릭 카드를 추가하세요. 카테고리 차트, 데이터 그리드, 관련 콘텐츠 구조가 포함된 대시보드 통계 섹션을 포함하세요."

2단계: AI로 애플리케이션 레이아웃 생성 

이곳에서는 제안된 내비게이션, 자동 생성 화면, 데이터 그리드, 차트, 기타 게이지 등 미리 선택된 UI 구성요소, 그리고 기본 데이터 플레이스홀더를 기대할 수 있습니다.

3단계: AI 명령어로 UI 편집 및 다듬기 

AI가 원하는 레이아웃에 매우 근접하게 만들어주긴 하지만, 자동 생성된 앱은 첫 시도에 완벽한 조합을 갖추지 못합니다. 그래서 다듬음은 과정의 자연스러운 일부입니다. 대화형 명령어를 사용하면 레이아웃을 조정하고, 컴포넌트를 교체하며, 섹션을 재구성하고, 테마를 어둡거나 밝음으로 바꾸거나, 화면을 정확히 원하는 대로 스타일링을 세밀하게 조정할 수 있습니다.

4단계: 데이터 추가 및 제인팅 (선택 사항이지만 필수) 

App Builder AI 자연스러운 텍스트 설명에서 실제 작동 데이터를 이해하고 생성합니다. 데이터 소스를 자동으로 생성하고, JSON 생성하며, 스키마를 감지하고, 수동으로 설정하지 않고도 컴포넌트에 데이터를 바인딩합니다. 필드를 매핑하고 바인딩을 똑똑하게 구성해 모든 것이 기본 상태로 작동하도록 보장합니다.

5단계: 사용 가능한 코드 내보내기 

애플리케이션 레이아웃과 UI가 확정되면, App Builder 한 번의 클릭으로 깔끔하고 운영 준비가 된 코드를 내보낼 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• HTML/CSS – 디자인 시스템, 간격 규칙, 반응형 레이아웃 구성을 반영하는 완전한 구조화된 마크업과 스타일링을 내보내세요.
• Angular / React / Blazor / Web Components–App Builder 선택한 기술 스택에 맞춘 프레임워크 전용 코드를 생성합니다. 즉, 출력 결과를 기존 애플리케이션에 즉시 통합하거나 개발을 계속하거나 엔지니어링 팀에 넘겨 추가 확장할 수 있습니다.

무대 뒤에서 App Builder의 AI는 생성된 결과물이 깔끔하고 의미적인 구조를 따르도록 보장합니다. 컴포넌트는 적절히 중첩되어 있고, 스타일은 일관되게 적용되며, 코드는 모범 사례를 따릅니다. 이렇게 하면 보일러플레이트 코드를 다시 작성하거나 정리하는 데 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 대신, 프로토타입에서 프로덕션 준비 가능한 앱으로의 전환을 원하는 프레임워크 내에서 가속화하는 견고한 유지보수 기반에서 시작할 수 있습니다.

하지만 꼭 기억해야 할 중요한 점이 있습니다.

AI 앱 빌더를 최대한 활용하기 위한 모범 사례

아래에서는 팀이 AI 기반 앱 생성의 가치를 극대화하는 데 도움이 되는 여러 검증된 모범 사례를 소개합니다. 결국 목표는 프롬프트, 워크플로우, 디자인 결정이 더 높은 품질의 결과물로 이어지는 것입니다.

• 명확하고 설명적인 프롬프트를 사용하세요.
• 정제할 때는 화면별로 작업하세요.
• 대화 편집을 빠르게 반복하세요.
• 수동 설계와 AI 조정을 결합해 최상의 결과를 얻으세요.

App Builder와 그 AI 기반 기능을 활용해 우리가 만든 것을 보여주기 위해, 다음은 몇 가지 예시 앱을 소개합니다:

• 대시보드: 보고 대시보드, HR 대시보드, 팀 관리 앱
• CRUD 앱: CRM 앱
• 관리자 포털: 학습 관리 앱
• 전자상거래 레이아웃: 자동차 샵
• 데이터 중심 UI: 재고 관리 앱

탐색하고, 다운로드하고, 코드를 검토하세요. 어떻게 작동하는지 확인해 보세요.

한계: AI가 여전히 대체할 수 없는 것들

AI 앱 빌더는 개발을 가속화하고 반복적인 작업을 줄일 수 있지만, 인간의 전문성을 완전히 대체하지는 못합니다. 앱 개발의 일부 측면은 여전히 인간의 전문성, 경험, 맥락적 이해에 의존하며, 특히 다층적인 디자인 결정, 복잡한 비즈니스 논리, 접근 가능하고 고품질의 UX 보장과 관련해서는 더욱 그렇습니다. AI는 강력한 출발점을 생성할 수 있지만, 최종 제품을 다듬고 검증하는 데 있어 인간의 감독이 여전히 필수적입니다. 제한점을 다음과 같이 요약할 수 있습니다:

• AI는 UX 사고를 대체할 수 없습니다.
• 비즈니스 로직을 다루는 데는 여전히 사람이 필요합니다.
• 접근성과 성능 튜닝은 수동 검토가 필요합니다.
• 기업용 앱에서는 AI 제안이 조정이 필요할 수 있습니다.
• 출력이 항상 완벽하지는 않습니다.

인프라스틱스 제품 개발 매니저 즈드라브코 콜레프가 강조하듯이:

"AI가 매번 완벽한 결과를 낸다고 주장하는 사람들은 잘못된 정보를 가지고 있거나 정직하지 않은 것입니다. AI는 매우 가치 있지만, 성공은 그 불완전함을 이해하고 올바른 마음가짐으로 접근하는 데 달려 있습니다. 어떤 결과물은 훌륭해지기 전에 품질이 좋지 않을 수 있고, 사용자는 여러 번 실험하고 반복하며 다듬어야 합니다. 저는 일과 개인적인 용도 모두에서 매일 여러 AI 도구를 사용하고 있으며, 이것이 하나의 제품뿐만 아니라 모든 AI 시스템에서 현실임을 항상 다른 사람들에게 상기시킵니다. 단 하나의 프롬프트에서 마법 수준의 완벽함을 기대하는 것은 비현실적입니다. 우리는 아직 그 단계에 이르지 않았고, AI도 마찬가지입니다."

그의 관점은 결코 고립된 것이 아니다. 최근에 AI 병목 현상에 관한 기사를 접했는데, 특히 한 사례가 눈에 띄었습니다;

"모든 시스템에는 병목 현상이 있어.  100년 전만 해도 자동차는 손으로 한 대씩 직접 제작되었기에, 잠재적 자동차 소유자들이 겪는 병목 현상은 전문 지식과 맞춤형 키트를 가진 지역 장인들을 찾는 것이었습니다.  조립 라인으로의 전환은 그 병목 현상을 제거했습니다...  하지만 조립기 팀을 관리하는 다음 병목 현상이 되었습니다.  일부 인간을 로봇으로 교체해 (자동차 패널을 리벳으로 고정하고 외관을 스프레이 페인트로 칠하는 것) 인력 병목 현상을 부분적으로 완화했습니다... 자재 관리와 운송 물류가 다음 병목 현상이 되었습니다.  다시 말하면, 더 큰 과정의 한 단계를 가속화하면, 또 다른 단계가 가장 느린 단계, 즉 새로운 제약, 병목 현상이 됩니다."

그래서 AI에는 한계가 있으며, 더 깊이 파고들고 싶다면 '로우코드 앱 개발에서 AI의 5가지 한계는 무엇 인가'를 읽어보실 수 있습니다.

이러한 한계를 이해하면 AI 기반 앱 구축이 언제 어디서 가장 큰 가치를 더하는지 결정하는 데도 도움이 됩니다.

마무리…

AI는 소프트웨어를 더 빠르게 개발하거나, 주니어 개발자나 비기술 팀이 프로세스에 참여할 수 있도록 하여 프로세스를 간소화할 때 큰 가치를 제공할 수 있습니다. 속도, 반복, 수작업 감소가 중요한 상황에서는 AI 기반 앱 개발이 가장 합리적이라고 말하는 것이 안전합니다.

예를 들어, 구 식 앱을 현대화하거나 기존 시스템을 이전 해야 하는 상황일 수 있습니다; 스타트업이 빠르게 프로토타입을 만들어야 할 때; 즉각적인 UI 스캐폴드를 원하는 디자인 팀; 반복적인 프론트엔드 작업을 없애고 싶거나, 앞서 언급한 것처럼 원활한 퓨전 팀 협업을 원하는 개발자, 그리고 아이디어를 빠르게 검증하고자 하는 프로덕트 매니저들.