생성형 AI 시대의 코딩 없는 개발자 시대: 로우코드와 협력하다

이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다.
[원문보기] : https://www.itworld.co.kr/techlibrary/343655#csidx7407749d38a10c3be18f606036d75ff

하나의 기술이 발전하면 관련된 애플리케이션 개발과 현대화의 변화도 일어납니다. 스마트폰과 앱 스토어가 출시되면서 모바일 우선 개발 전략이 강조됐고, 클라우드 인프라가 등장한 후 많은 비IT 기업이 애플리케이션을 개선하고 분석 기능을 개발할 수 있게 됐습니다. 지금 생성형 AI도 이와 동일한 패턴의 초기 단계에 있습니다. 특별히 의식하지 않은 상태에서도 소프트웨어를 만들 수 있습니다. 조금 과장된 표현을 하자면, 코파일럿에 적절한 질문을 던질 줄 아는 것만으로도 신속하게 앱을 만들거나 솔루션을 배포할 수 있습니다. 머지않아 코딩은 거의 완전히 자동화될 것이고, UX 디자이너가 사실상 프론트엔드 개발자가 될 수도 있을 것입니다. 피그마(Figma) 같은 그래픽 툴로 UI 모형을 제작하지 않고도, 생성형 AI 툴을 사용해서 회사가 선택한 프레임워크에서 실제로 작동하는 UI 프로토타입을 생성할 수 있게 되는 것입니다.

코딩하지 않는 개발자의 시대

AI의 발전으로 프로그래밍을 도와주는 도구가 계속해서 늘어나고 있습니다. 전문 개발자부터 비즈니스 애널리스트까지 ChatGPT 같은 도구를 사용하면 누구나 애플리케이션을 개발할 수 있는 시대가 온 것입니다. 생성형 AI를 통해 코드, 테스트 사례, 문서화를 비롯해 소프트웨어 개발에 필요한 요소를 생성할 수 있습니다. 개발자가 아닌 사람이 만든 앱이 기업 전반에 급격하게 확산되고 있습니다. 프로세스가 간단하기 때문입니다. 현재 코드 생성기는 코드를 제안하고, 코드 한 라인, 또는 작은 모듈을 생성할 수 있습니다.

그렇다면 코딩하지 않는 개발자에게는 무엇이 중요해질까요? 서비스형 통합플랫폼 데이터업체 부미(Boomi)의 최고 제품 및 기술 책임자 에드 마코스키는 전통적인 코딩 전문 기술과 함께 로우코드/노코드 플랫폼 활용 능력, AI 기술을 통합하는 방법에 대한 이해, 이런 툴을 사용한 팀 내에서의 효과적인 협업까지 포함하도록 스킬셋이 발전할 것이라고 강조했습니다. 로우코드와 코파일럿의 조합을 통해 개발자는 코딩 언어 배우기에 시간을 소비할 필요 없이 개인 기술을 강화하고 비즈니스 성과를 지원하는 데 집중할 수 있게 됩니다.

더 똑똑해지는 로우코드 플랫폼

최근 몇 년 동안 전통적인 SDLC가 로우코드 애플리케이션 플랫폼에 밀려나는 현상이 일어났습니다. 그러면서 수명 주기가 대폭 간소화되고, 기업은 시장 진출의 속도를 높일 수 있게 됐습니다. 애플리케이션 개발에 생성형 AI가 들어오면서 오늘날의 수명 주기는 곧 도약기가 될 것입니다.

소프트웨어 개발에는 많은 반복 작업이 수반됩니다. 이는 부인할 수 없는 사실입니다. 로우코드 플랫폼은 이런 작업을 간소화해 개발자가 더 나은 결과를 도출하고, 핵심 문제 해결에 집중하도록 돕습니다. 최고의 로우코드 플랫폼은 프로그래밍 결정을 지시하지 않습니다. 대신 프로그래밍을 간소화해 더 빠른 개발을 촉진하는 프레임워크를 제공합니다. 프로그래밍 인터페이스가 대화형으로 바뀌면서 로우코드 플랫폼과 코파일럿 유형의 툴이 융합되고 있습니다. 스킬셋이 진화함에 따라 개발자는 AI 원칙을 수용하고 시민 개발자는 비즈니스 로직에 집중하면서 협업적인 AI가 이끄는 효율성과 맞춤화된 솔루션을 통해 품질이 개선될 것입니다. 개발자는 생성형 AI와 로우코드 등의 툴을 함께 사용해 훨씬 더 빠른 속도로 애플리케이션을 만들고, 똑같은 자원으로 더 많은 작업을 수행하고 있습니다. 이런 기술에 내장된 가드레일은 실험을 촉진하는 동시에 퍼블릭 AI 모델과 관련된 개인정보 보호 및 보안 위험을 없애줍니다.

로우코드 솔루션의 접근 방식은 AI가 코드를 생성하는 과정과는 다릅니다. 따라서 편견에 영향을 덜 받습니다. 가령 AI를 코딩 작업에서 쓴다면, 개발자는 코드를 검토하고 기술 스택을 유지 관리하고 업그레이드하는 데 더 시간을 투자해야 합니다. 반면, 로우코드 솔루션은 엔터프라이즈 애플리케이션에 쓸 수 있도록 테스트와 검증을 먼저 진행해 놓습니다. AI와 달리 로우코드 솔루션은 디버깅이나 기능 개선 등 반복적인 개발을 지원하도록 설계됐습니다. 로우코드 도구는 예측을 요구하지 않기 때문에 편견이 없는 사전 정의된 템플릿으로 코드를 생성하고, 템플릿은 항상 일관되고 정확합니다.

로우코드 도구를 이용하면 개발자는 구성요소 또는 모듈 수준의 추상화로 재사용성을 높여 생산성을 대폭 개선할 수 있습니다. 코드를 재사용하면 맞춤형 솔루션 개발 속도가 개선됩니다. 로우코드 플랫폼을 사용하면 개발팀은 반복적인 접근 방식을 사용해 코드를 개선하고, 사용 현황을 관찰하고, 개선 사항을 파악하며 소프트웨어를 더 쉽게 구축할 수 있습니다. 애자일 개발 방법론을 염두에 두고 개발된 도구이기도 합니다.

AI를 품은 로우코드 활용 사례

애플리케이션을 현대화하고, 새로운 디지털 기능을 개발하고, 비즈니스 프로세스를 자동화하고, 새로운 기술로 혁신할 때 필요한 모든 개발 자원을 다 갖춘 CIO는 없습니다. 로우코드/노코드 플랫폼은 이런 격차를 해소할 수 있는 기회를 제공합니다.


로우코드 RAG로 LLM 개발

어울리지 않는 조합처럼 보일 수 있지만, 생성형 AI 영역에도 로우코드를 활용할 만한 여지가 있습니다. 검색 증강 생성(RAG)을 활용하는 대규모 언어 모델 개발을 고려하고 있다면, 처음부터 구축해야 할까요, 아니면 필요한 서비스를 구입해야 할까요? 대기업에서는 자체 구축 옵션도 모색할 수 있습니다. 그러나 자원이 부족한 소규모 기업은 로우코드 활용을 검토할 만합니다.

기업이 다양한 내부 및 외부 애플리케이션을 지원하기 위해 자체 LLM을 구축하거나 오픈소스 모델을 미세 조정해 사용해야 합니다. 하지만 RAG 기능을 갖춘 로우코드 플랫폼을 사용하면 문서 저장소를 가리키고 클릭하는 것만으로 그 콘텐츠를 활용하는 AI 모델을 자동으로 구축할 수 있습니다. 다만, AI 애플리케이션 디자인을 이해하려면 여전히 컴퓨터 과학에 대한 고급 지식이 필요합니다. 로우코드의 시각적 디자인 개념은 엔드 투 엔드 프로세스 자동화에 AI 기능을 담는 데 이상적입니다. 또 로우코드와 생성형 AI는 작업자가 결과물을 계속 확인하고 제어할 수 있도록 돕습니다. 다른 새로운 사용례도 있습니다. 로우코드 플랫폼과 생성형 AI 기능을 사용해 데이터 파이프라인과 생성형 AI 애플리케이션의 개발을 간소화하는 것입니다. 기업이 개발자나 데이터 과학자를 배치하기 어려운 영역에서도 애플리케이션을 신속하게 개발하고 배포할 수 있도록 돕습니다.


통합 비즈니스 프로세스 커스터마이징

비즈니스 프로세스 최적화와 워크플로우 최적화는 로우코드 옵션이 맞춤형 SaaS 솔루션보다 더 나을 수 있는 활용처입니다. 한 예로, 자산 관리와 고객 관계 관리 각각을 위한 SaaS 상품이 많은데, 기업의 전략적 워크플로우가 이 두 가지 기능 영역에 걸쳐 있다면 어떻게 될까요?

미국 14개 주에 걸쳐 1,000만㎡ 이상의 부동산을 관리하는 부동산 투자신탁, 스태그 인더스트리얼(STAG Industrial)이 경쟁 우위를 확보하기 위해 투명하고 자동화된 워크플로우를 추진한 사례가 여기에 해당합니다. 정보에 쉽게 접근할 수 있는 주거용 부동산과 달리, 산업용 부동산은 신뢰할 수 있는 거래 데이터를 확보하기 어렵습니다. 스태그 인더스트리얼은 투명성과 인사이트를 바탕으로 비즈니스를 관리할 수 있는 동적 업무 관리 플랫폼을 구축함으로써 불과 몇 년 만에 거래 파이프라인을 4억 달러에서 10억 달러 이상으로 늘릴 수 있었습니다.

미국 연방 정부의 또 다른 사례도 있습니다. 복잡하고 대규모의 종이 기반 데이터 수집 프로세스를 보다 자동화된 데이터 품질 중심 워크플로우로 전환한 것이었습니다. 미국 인구조사국은 로우코드를 사용해 과거 종이 기반 프로세스를 자동화된 디지털 프로세스로 전환해 전국의 모든 가구에서 데이터를 수집했습니다. 이를 통해 60만 명의 조사팀이 다운타임 없이 이전 인구 조사에 비해 절반의 시간으로 1억 2,500만 가구의 데이터를 집계할 수 있었습니다.

로우코드로 구축된 통합 워크플로우의 다른 예로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

• 보험 인수 프로세스를 간소화하기 위해 고객 서비스, 정책 관리, 청구 처리 및 위험 관리 프로세스를 중앙 집중화
• 건설 작업 현장의 안전 개선을 위해 작업자가 필요한 안전 교육을 받을 수 있도록 감독자, 하청업체, 프로젝트 관리자 등의 워크플로우를 조정
• 의료 분야에서 지능형 고객 경험을 개발하기 위해 고객 서비스, 개인화, 분석 기능을 조합

로우코드 플랫폼은 다양한 부서별 업무에 걸친 워크플로우 구성을 지원함으로써 통합 경험 개발을 가속합니다.


리엔지니어링 없이 사용자 경험 현대화

또 다른 방법은 전체 애플리케이션에 리프트 시프트를 적용하지 않고, 그 대신 구성 요소를 리플랫폼하는 것입니다. 리플랫폼 접근 방식은 백엔드 데이터베이스와 서비스를 유지하면서 로우코드 플랫폼으로 프론트엔드 사용자 경험을 재구축하는 것입니다. 이 접근 방법은 하나의 기능을 구축한 후 다양한 비즈니스 목적에 맞도록 여러 사용자 경험을 개발하는 데에도 유용합니다. 독립 소프트웨어 업체(ISV)들이 기존 인프라, 백엔드 마이크로서비스 및 API를 유지한 채 제품 UX를 재구성하는 것과 비슷합니다. 실제로 이들은 로우코드를 활용해 기존 시스템에 연결되는 사용자 지정 구성요소를 구축하고 웹과 모바일에서 구현을 가속화합니다.


부서 고유의 전문 워크플로우 구축

기업 내 각 부서는 표준적이고 확장 가능한 워크플로우에 다양한 SaaS 플랫폼을 사용합니다. 하지만 고유의 전문화된 비즈니스 프로세스를 자동화해야 할 때는 어떻게 해야 할까요? 로우코드 또는 노코드 도구를 사용해 워크플로우를 개발하는 것이 실행 가능한 접근 방식일 것입니다. 다음 두 가지 사례를 살펴봅니다.

• 마케팅 부서 : 로우코드 플랫폼은 사람의 도움을 받아 다양한 채널에서 고객 커뮤니케이션 전략에 빠르게 AI를 프로토타입화하고 배포할 때 활용됩니다. 이런 플랫폼을 활용하면 기업은 마케팅 자료, 보고서 및 기타 문서를 대규모로 자동 생성하고 맞춤화해 효율성을 높이고 고객 참여를 강화할 수 있습니다.
  
  
• 정보 보안 부서 : 누구나 쉽게 자동화된 워크플로우를 생성할 수 있다는 사용 편의성은 로우코드의 핵심 요소입니다. 노코드나 로우코드로 자동화 워크플로우를 구축하면 비즈니스를 더 효율적으로 운영할 수 있습니다. 엘라스틱의 인포섹팀은 알림 폭증에 대비하는 조사 자동화 워크플로우를 구축해 93일 분량의 분석 작업을 줄였습니다.

그 밖에도 직원 온보딩 경험 간소화, 맞춤형 교육 프로그램, 현장 서비스 관리 등의 사례가 있습니다.


획기적인 분석 배포하기

보고서와 대시보드 개발은 별다른 코드 작업 없이도 수행할 수 있는 활용처입니다. 로우코드는 협업을 개선하고 실시간 분석 역량 구축에 도움이 됩니다. 로우코드/노코드 친화적인 분석 도구를 사용하면 숙련된 데이터 과학자가 비전문가와 동일한 플랫폼에서 협업할 수 있습니다. 또 사용자 환경 개선과 프로세스 자동화를 도모할 수 있어 기술 격차를 해소하고 데이터 관리 및 분석 프로세스를 가속합니다. 많은 기업에서 데이터 과학자, 기술자, 비즈니스 주제 전문가 간의 협업 프로세스로 애자일 방법론을 사용합니다. 이런 협업은 판도를 바꾸는 애플리케이션으로 이어질 수 있습니다. 메이저리그 야구 텍사스 레인저스의 실제 머니볼 사용례가 그렇습니다. 텍사스 레인저스에서는 파이프라인을 사용해 선수 및 경기 통계에 대한 데이터를 수집하고 매 경기 직후 코칭 스태프에게 전달합니다. 코치진은 이 데이터를 통해 선수단이 좋은 경기력을 발휘할지, 부상 위험이 없는지 확인합니다.


퍼블릭 클라우드 서비스에 워크플로우 구축

또 다른 혁신적인 사용례는 제품이나 서비스의 한 구성요소에 대한 개발 도구로 로우코드를 선택하는 것입니다. 개발자는 전문 개발 도구로 작업한 후 로우코드 도구를 활용해 간단한 인터페이스, 관리 도구 또는 보고서를 개발합니다. 이 접근 방식은 퍼블릭 클라우드에서 개발하거나 타사 서비스와 연동할 때 효과적입니다. 예를 들면, 구글 클라우드의 로우코드나 노코드 플랫폼을 사용하면 앱 개발이 간소화됩니다. 사용자가 데이터를 구글 스프레드시트나 빅쿼리 테이블에 직접 입력할 수 있도록 직관적인 인터페이스를 구성할 수 있어 데이터 처리 및 분석이 혁신적으로 개선됩니다. 로우코드 플랫폼은 챗봇 및 이미지 인식 애플리케이션 구축과 같은 혁신적인 사용례를 통해 팀 협업과 커뮤니케이션을 강화합니다. 혁신을 촉진하고 비즈니스 운영의 새로운 가능성을 열어줍니다.


로그인 및 인증 기능 업그레이드

로우코드 컴포넌트가 사내의 다른 상용 컴포넌트를 대체하는 경우도 또 다른 혁신 영역입니다. 오늘날의 까다로운 보안 환경 속에서 로우코드는 요구되는 수준의 사용자 경험, 보안 및 확장성을 개선할 수 있게 해줍니다. 사용자 경험에는 가입, 로그인, 다단계 인증, 정보 수집, CRM 도구와의 동기화 및 기타 기능 등 여러 단계가 포함됩니다. 노코드/로우코드 도구의 확장성은 다른 도구와의 통합을 간소화하고 비기술적인 팀도 프로세스에 참여할 수 있게 해줍니다. 노코드/로우코드 도구는 복잡한 인증 프로세스의 구현 세부 사항을 간소화해 개발자가 핵심 제품에 더 집중할 수 있습니다.

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