저코드 개발에서 AI의 5가지 제한점은 무엇입니까?

저코드 앱 개발 도구가 계속 등장함에 따라, 팀들은 시장 변화에 빠르게 적응하고 최신 혁신과 보조를 맞춰야 합니다. 따라서 새로운 접근 방식으로 기존 개념을 깨뜨립니다. 민첩한 방법론 도입에서부터 더 많은 자동화 솔루션 활용에 이르기까지, 개발 관행은 생산성을 향상시키고 더 빠르게 가치를 제공하며 경쟁에서 앞서기 위해 지속적으로 개선되고 있습니다.

이제 현대식 저코드 플랫폼과 생성형 AI를 결합한 선구적인 방법으로 구축된 마이크로 앱, 슈퍼 앱 및 조합형 앱이 있습니다. App Builder와 같은 도구는 팀이 프로젝트를 더 빠르게 전달하고, 팀의 백로그를 단축하며, 고도로 숙련된 개발자의 필요성을 줄이도록 도와줍니다. 그러나 업계의 초점이 이러한 도구에 인공지능을 통합하는 방향으로 돌아가고 있으므로, 이 전환을 동반하는 제한점과 과제를 고려하는 것이 필수적입니다.

더 깊이 있게 탐구하여 저코드 개발이 무엇인지, 저코드에서 AI의 제한점은 무엇인지, 그리고 이에 따른 5가지 주요 과제를 알아봅시다.

앱 개발 혁신자 – 저코드 플랫폼

저코드 앱 개발이란 무엇입니까? 본질적으로 저코드 플랫폼을 사용하여 모든 프레임워크를 위한 완전히 구성된 앱을 만드는 과정입니다. 오늘날의 앱 개발 팀이 직면한 많은 장애물과 병목 현상을 해결하기 위해, 이러한 도구는 설계에서 코드에 이르기까지 앱 구축 뒤의 모든 것을 자동화하는 기능 세트를 갖고 있습니다.

저코드 개발 플랫폼은 개발 프로세스를 간소화하고 생산성을 향상시키도록 설계된 많은 기능을 제공합니다. 이러한 플랫폼은 사용자 친화적인 드래그 앤 드롭 앱 빌딩 환경을 고속 빠른 응용 프로그램 개발(RAD)과 함께 제공합니다. 사용자 인터페이스, 데이터 모델, 워크플로우 등을 정의하기 위한 시각적 통합 개발 환경(IDE)을 포함하고 있으며, 개발자가 광범위한 수동 코딩 없이도 복잡한 앱을 만들기 쉽게 합니다.

저코드 플랫폼의 핵심 장점은 Angular, Blazor 및 Web Components용 재사용 가능한 UI 구성 요소의 포괄적인 도구 상자입니다. 또한, 이러한 플랫폼은 UX 패턴 인벤토리와 브랜드 스타일 가이드라인을 준수하는 설계 시스템을 제공하여, 응용 프로그램이 잘 작동하고 일관된 UX를 제공하도록 보장합니다. 즉각적인 코드 생성 및 실시간 코드 미리보기 기능도 저코드 플랫폼의 중요한 특징입니다. 이러한 기능은 개발자가 변경 사항을 즉시 볼 수 있게 하여, 더 빠른 반복을 용이하게 합니다.

이러한 핵심 사항 외에도, App Builder와 같은 저코드 도구가 팀에 제공하는 기타 중요한 이점은 다음과 같습니다:

• 응용 프로그램 개발을 위한 진입 장벽을 낮춰 다양한 기술 수준의 사람들이 완벽하게 작동하는 앱을 만들 수 있습니다.
• 테마, 브랜딩, 스타일링, 고급 기능을 포함한 광범위한 커스터마이제이션 옵션으로 애플리케이션을 특정 요구 사항에 맞게 조정합니다.
• 다양한 백엔드 및 서비스에 대한 커넥터, 외부 데이터 원본을 추가하고 안전하게 애플리케이션에 바인딩할 수 있는 기능, 그리고 다른 시스템과의 원활한 통합을 용이하게 하는 Open API 지원.
• 빌딩, 디버깅, 배포 및 테스트, 스테이징, 프로덕션 전반에서 앱을 유지 관리하도록 지원하는 응용 프로그램 라이프사이클 관리자를 통한 앱 생성 속도.
• 처음부터 프로젝트를 시작하거나, 설계 파일을 픽셀 완벽한 애플리케이션으로 변환하거나, 개발 프로세스를 가속화하거나, 최소한의 노력으로 비용 효과적으로 실험할 수 있습니다.
• 프로젝트를 빠르게 시작하기 위한 즉시 사용 가능한 템플릿, 시작 레이아웃 및 샘플 앱.
• 데이터 분석 기능 및 비즈니스 인텔리전스(BI) 대시보드는 귀중한 통찰력을 제공하고 의사결정을 돕습니다.
• 데이터 원본, 이미지, 테마, 이미지 프로토타입의 뷰 등을 빠르고 쉽게 생성할 수 있는 통합 AI 기능.

Forrester가 그들의 “대규모 기업이 저코드로 성공” 보고서에서 “미국, 영국, 캐나다, 호주의 기업에서 디지털 변환 이니셔티브를 담당하는 IT 및 비즈니스 의사결정자의 91%가 기존 IT 기능을 개선하고 민첩성과 혁신을 촉진하기 위해 저코드를 사용한다”고 나타낸 것은 놀라운 일이 아닙니다.

그리고 Gartner의 “엔터프라이즈 저코드 응용 프로그램 플랫폼을 위한 매직 쿼드런트”에 따르면, 저코드 응용 프로그램 개발은 올해 “응용 프로그램 개발 활동의 65% 이상을 담당할”것으로 예상됩니다. 이러한 유형의 기능과 가속화된 워크플로우를 통해 저코드 도구는 앱 개발의 “구식 추세를 재정의하고 있습니다. 그러나 AI를 그림에 추가하면 어떻게 됩니까?

AI 저코드: 저코드의 AI 이해하기

요약하면, 저코드의 AI는 저코드 개발 플랫폼 내에서 인공지능 기능을 통합하는 것을 의미합니다. 이러한 결합으로 팀은 두 기술의 강점을 활용할 수 있으며, 개발 프로세스를 향상시키고 속도를 높이면서 수동 코딩 노력을 줄입니다.

저코드 개발에서 AI의 기능의 한 예는 AI 지원 프로그래밍으로, AI가 사용자 입력을 분석한 후 코드 조각, 워크플로우 또는 전체 앱을 생성합니다. AI 알고리즘은 반복적인 작업을 자동화하고 기존의 수동 코딩보다 훨씬 빠르게 완료할 수 있습니다.

AI 기반 자연어 처리(NLP) 기능을 통해 사용자는 평문으로 자신이 원하는 것을 쉽게 설명하고 매개변수를 정의할 수 있습니다. 그러면 AI 기반 플랫폼은 빠르게 데이터를 스캔하고 이러한 설명을 기능적 코드 또는 구성 요소로 변환합니다. 이러한 방식으로, 기술 배경이 제한된 사람들도 실제로 응용 프로그램을 쉽게 구축할 수 있으며 거의 지원을 받지 않습니다.

그러나 이러한 장점과 실용적인 시나리오에도 불구하고, 이미 언급된 특정 단점이 있습니다.

저코드 개발에서 AI의 제한점에 대해 논의해봅시다.

AI를 생각할 때, 우리는 일반적으로 다음과 같은 새로운 방법을 제공하는 것과 같은 중요한 요소와 결과를 생각합니다:

• 작업 자동화 방식 혁신.
• AI 코드 지원자로 코드 출력 생성.
• 비즈니스 프로세스 및 솔루션 개선.

이 모든 것은 광범위한 데이터 세트에서 패턴을 이해하고 복제할 수 있는 능력 덕분입니다. 그럼에도 불구하고, 앱 개발에서 AI의 사용이 계속 증가함에 따라, 특정 제한점이 없지 않습니다. 예를 들어, Gartner 조사는 “46%의 CIO가 IT와 비즈니스 영역 직원을 함께 가져와 엔터프라이즈 규모에서 디지털 전달을 공동으로 소유하기 위해 CxO 동료와 파트너십을 맺고 있다”고 드러냅니다. 이러한 민주화는 제품 및 서비스의 디지털 전달이 비기술 팀에 위임되기 때문에 시간과 개발 리소스를 절약하는 것을 의미하지만, 비기술인이 정말 예견할 수 없는 기술적 결과가 무엇인지에 대한 질문이 있습니다.

고려할 다른 핵심 과제는 다음과 같습니다:

1. 개발자들이 최종 제품에 대한 통제력을 잃습니다.

AI 기반 기능은 개발 프로세스를 단순화하는 것을 목표로 하지만, 개발자의 주요 우려 사항은 그들이 구축하고 있는 것에 대한 통제력을 잃고 싶지 않다는 것입니다. App Builder와 같은 도구를 사용하면, 차별화 요소는 최종 사용자에게 완벽한 통제력과 편집 가능한 코드를 제공하는 것입니다. 플랫폼 내에서 생성한 모든 것은 귀사 소유이며, Angular, Blazor, Web Components 또는 기타 제품 준비 코드를 내보낼 수 있는 확장성을 통해 완벽하게 커스터마이징할 수 있습니다.

2. 낮은 품질의 사용 불가능한 코드

저코드 개발 도구의 주요 장점은 제품 준비, 사용 가능한 코드를 전달할 수 있다는 것입니다. 여기서 우리는 AI 생성 코드의 또 다른 제한점을 봅니다: 품질이 아닌 수량, 버그 없는 코드에 초점을 맞추는 경향이 있습니다. 이는 팀이 프로젝트의 장기 유지 관리성을 희생하도록 강요하여, 발생하는 문제를 빠르게 해결하고 디버깅할 수 있는 능력을 방해합니다.

3. 유연성과 적응성

저코드 플랫폼은 사용자에게 특정 요구 사항에 맞게 애플리케이션을 조정할 수 있는 유연성을 제공하며, 사용자 정의 비즈니스 로직, 통합 및 워크플로우를 통합합니다. 반면에, AI 모델은 다양한 사용 사례에 걸쳐 일반화하거나 진화하는 요구 사항에 적응하기 위해 상당한 교육 및 커스터마이제이션이 필요할 수 있습니다.

4. 사용자 경험 및 통제

AI 기반 기능은 개발 프로세스를 단순화하는 것을 목표로 하지만, 자동화와 사용자 통제의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪습니다. 개발자는 처음 특정 매개변수를 설명했음에도 불구하고, 자신의 비전이나 선호도와 일치하지 않을 수 있는 AI 생성 제안으로 인해 제한됩니다. 이는 차례로 앱 설계의 인적 요소를 제거하여 창의성이 부족하고 더 이상 혁신을 장려하지 않습니다.

5. 보안 및 준수

AI 모델로 구축한 앱이 업계 표준 및 요구 사항을 준수하도록 보장하려면, 자동화된 프로세스가 제공하지 못할 수 있는 꼼꼼한 코드 품질 보증이 필요합니다. 결과적으로, 이는 준수 문제 및 코드 오류 또는 취약성으로 이어질 수 있으며, 전체 프로젝트를 보안 위험에 노출시키고 배포 후 해결하는 데 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요되는 법적 문제를 유발할 수 있습니다.

공통점 찾기

저코드 앱 개발을 AI 기반 접근 방식과 비교할 때, 이러한 기술의 상호 보완적인 특성을 인식하는 것이 필수적입니다. 저코드 플랫폼이 빠른 앱 개발을 위한 사용자 친화적인 환경을 제공하는 반면, AI는 특정 작업을 자동화하고, 설계 권장 사항을 향상시키며, 코드 생성을 최적화함으로써 이러한 도구를 강화할 수 있습니다. 그러나 AI 생성 코드가 항상 엄격한 중요한 보안 및 준수 요구 사항을 충족할 수는 없습니다.

결론적으로, AI는 저코드 앱 개발을 향상시킬 수 있는 흥미로운 기회를 제시하지만, 그 제한점과 과제를 인식하면서 통합을 신중하게 접근하는 것이 필수적입니다. 저코드 개발의 강점과 AI의 잠재력을 결합한 균형잡힌 접근 방식을 수용함으로써, 조직은 진화하는 앱 개발 환경에서 새로운 수준의 효율성, 혁신 및 경쟁력을 달성할 수 있습니다.

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