로우코드 앱 개발에서 AI의 5가지 한계는 무엇입니까?

로우코드 앱 개발 도구가 계속 등장함에 따라 팀은 시장 변화에 빠르게 적응하고 최신 혁신에 보조를 맞춰 새로운 접근 방식으로 기존 개념을 깨야 합니다. 애자일 방법론을 채택하는 것부터 더 많은 자동화 솔루션을 활용하는 것까지, 생산성을 높이고 가치를 더 빠르게 제공하며 시대를 앞서가기 위해 개발 관행을 지속적으로 개선하고 있습니다.

이제 마이크로 앱, 슈퍼 앱, 컴포저블 앱이 현대의 로우코드 플랫폼과 생성형 AI를 결합한 선구적인 방법으로 구축되었습니다. App Builder와 같은 도구는 팀이 프로젝트를 더 빠르게 제공하여 팀의 백로그를 단축하고 고도로 숙련된 개발자의 필요성을 줄이는 데 도움이 됩니다. 그러나 업계의 초점이 인공 지능을 이러한 도구에 통합하는 방향으로 전환되기 시작함에 따라 이러한 전환에 수반되는 한계와 과제를 고려하는 것이 중요합니다.

​로우코드 개발의 정의, 로우코드 AI의 한계, 로우코드와 관련된 5가지 주요 과제에 대해 자세히 알아보겠습니다.

앱 개발 재발명 – 로우 코드 플랫폼

로우코드 앱 개발이란 무엇인가요? 본질적으로 로우 코드 플랫폼을 사용하는 모든 프레임워크에 대해 모든 기능을 갖춘 앱을 만드는 프로세스입니다. 오늘날의 앱 개발 팀이 직면하는 많은 장애물과 병목 현상을 해결하기 위해 이러한 도구는 디자인에서 코드에 이르기까지 앱 구축의 모든 것을 자동화하는 일련의 기능과 함께 제공됩니다.

로우코드 개발 플랫폼은 개발 프로세스를 간소화하고 생산성을 향상시키도록 설계된 많은 기능을 제공합니다. 이러한 플랫폼은 고속 RAD(Rapid Application Development)와 결합된 사용자 친화적인 드래그 앤 드롭 앱 구축 경험을 제공합니다. 여기에는 사용자 인터페이스, 데이터 모델, 워크플로 등을 정의하기 위한 시각적 IDE(통합 개발 환경)가 포함되어 있어 개발자가 광범위한 수동 코딩 없이 복잡한 앱을 쉽게 만들 수 있습니다.

로우 코드 플랫폼의 주요 이점은 Angular, Blazor 및 Web Components 위한 재사용 가능한 UI 구성 요소의 포괄적인 도구 상자입니다. 또한 이러한 플랫폼은 UX 패턴 및 브랜드 스타일 지침의 인벤토리를 준수하는 디자인 시스템을 제공하여 애플리케이션이 잘 작동하고 일관된 UX를 제공하도록 합니다. 즉각적인 코드 생성 및 실시간 코드 미리보기 기능도 로우코드 플랫폼의 중요한 기능입니다. 이를 통해 개발자는 변경 사항을 즉시 확인할 수 있으므로 더 빠른 반복이 가능합니다.

이러한 핵심 사항 외에도 App Builder와 같은 로우 코드 도구가 팀에 제공하는 다른 중요한 이점은 다음과 같습니다.

• 애플리케이션 개발의 진입 장벽을 낮춰 다양한 기술 수준의 사람들이 완전한 기능을 갖춘 앱을 만들 수 있습니다.
• 테마, 브랜딩, 스타일링, 특정 요구 사항에 맞게 응용 프로그램을 조정할 수 있는 고급 기능을 포함한 광범위한 사용자 지정 옵션.
• 다양한 백엔드 및 서비스를 위한 커넥터, 외부 데이터 소스를 추가하고 애플리케이션에 안전하게 바인딩하는 기능, Open API를 지원하여 다른 시스템과의 원활한 통합을 촉진합니다.
• Application Lifecycle Manager를 통한 앱 생성 속도는 테스트, 스테이징 및 프로덕션 전반에 걸쳐 앱 빌드, 디버깅, 배포 및 유지 관리를 지원합니다.
• 프로젝트를 처음부터 시작하거나, 디자인 파일을 픽셀 단위까지 완벽한 애플리케이션으로 변환하거나, 개발 프로세스를 가속화하거나, 최소한의 노력으로 비용 효율적으로 실험할 수 있습니다.
• 바로 사용할 수 있는 템플릿, 스타터 레이아웃, 샘플 앱을 통해 프로젝트를 바로 시작할 수 있습니다.
• 데이터 분석 기능 및 비즈니스 인텔리전스(BI) 대시보드는 귀중한 통찰력을 제공하고 의사 결정을 지원합니다.
• 데이터 소스, 이미지, 테마, 이미지 프로토타입의 보기 등을 빠르고 쉽게 생성할 수 있는 통합 AI 기능입니다.

Forrester는 "로우 코드로 성공한 대기업" 보고서에서 "미국, 영국, 캐나다 및 호주의 기업에서 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브를 담당하는 IT 및 비즈니스 의사 결정권자의 91%가 로우 코드를 사용하여 기존 IT 기능을 개선하여 민첩성과 혁신을 촉진한다"고 밝혔습니다.

또한 Gartner의 "엔터프라이즈 로우코드 애플리케이션 플랫폼 부문 매직 쿼드런트" 에서는 올해 로우코드 애플리케이션 개발이 "애플리케이션 개발 활동의 65% 이상"을 차지할 것으로 예상됩니다. 이러한 유형의 기능과 가속화된 워크플로를 통해 로우코드 도구는 "앱 개발의 구식 트렌드"를 재정의하고 있습니다. 하지만 여기에 AI를 추가하면 어떻게 될까요?

AI 로우 코드: 로우 코드의 AI 이해

요약하자면, 로우코드의 AI는 로우코드 개발 플랫폼 내에서 인공 지능 기능을 통합하는 것을 의미합니다. 이 조합을 통해 팀은 두 기술의 강점을 활용하여 수동 코딩 작업을 줄이면서 개발 프로세스를 개선하고 가속화할 수 있습니다.

로우 코드 개발에서 AI 기능의 한 가지 예는 AI가 사용자 입력을 분석한 다음 코드 조각, 워크플로 또는 전체 앱을 생성하는 AI 지원 프로그래밍입니다. AI 알고리즘을 사용하면 반복적인 작업을 자동화하고 기존 수동 코딩보다 훨씬 빠르게 완료할 수 있습니다.

AI 기반 자연어 처리(NLP) 기능을 통해 사용자는 원하는 것을 일반 언어로 쉽게 설명하고 매개변수를 정의할 수 있습니다. 그런 다음 AI 기반 플랫폼은 데이터를 빠르게 스캔하고 이러한 설명을 기능 코드 또는 구성 요소로 변환합니다. 이렇게 하면 기술적 배경이 제한된 사람들도 실제로 약간의 도움 없이 쉽게 응용 프로그램을 빌드할 수 있습니다.

그러나 이러한 장점과 실제 시나리오에도 불구하고 이미 언급했듯이 몇 가지 단점이 있습니다.

로우코드 개발에서 AI의 한계에 대해 논의해 보겠습니다

AI에 대해 생각할 때 우리는 일반적으로 다음을 위한 새로운 방법을 제공하는 것과 같은 중요한 요소와 결과를 생각합니다.

• 작업 자동화 방식을 혁신합니다.
• AI 코드 어시스턴트로 코드 출력 생성
• 비즈니스 프로세스 및 솔루션 개선.

이 모든 것은 방대한 데이터 세트의 패턴을 이해하고 복제하는 능력 덕분입니다. 그럼에도 불구하고 앱 개발에서 AI의 사용이 계속 증가함에 따라 특정 제한 사항이 없는 것은 아닙니다. 예를 들어, Gartner 설문 조사에 따르면 "CIO의 46%가 CxO 동료와 협력하여 IT 및 비즈니스 영역 직원을 한데 모아 전사적 규모의 디지털 딜리버리를 공동 소유하고 있습니다". 이러한 민주화는 제품과 서비스의 디지털 제공이 비기술 팀에 맡겨지기 때문에 시간과 개발 리소스를 절약하는 것을 의미하지만, 비기술 인력이 실제로 예측할 수 없는 기술적 결과가 무엇인지와 같은 질문이 있습니다.

고려해야 할 다른 주요 과제는 다음과 같습니다.

1. 최종 제품에 대한 통제력을 상실하는 개발자

AI 기반 기능은 개발 프로세스를 단순화하는 것을 목표로 하지만 개발자의 주요 관심사는 구축 중인 항목에 대한 통제력을 잃고 싶지 않다는 것입니다. App Builder와 같은 도구를 사용하면 최종 사용자에게 완전한 제어와 편집 가능한 코드를 제공한다는 것이 차별화됩니다. 플랫폼 내에서 생성하는 모든 것은 사용자의 것이며, Angular, Blazor, Web Components 등을 위해 프로덕션 준비 코드를 내보낼 수 있는 확장성으로 완전히 사용자 지정할 수 있습니다.

2. 품질이 낮고 사용할 수 없는 코드

로우코드 개발 도구의 주요 이점은 프로덕션에서 바로 사용할 수 있는 코드를 제공할 수 있다는 것입니다. 여기서 우리는 AI 생성 코드의 또 다른 한계를 볼 수 있는데, 그것은 버그가 없는 품질의 코드보다는 양에 초점을 맞추는 경향이 있다는 것입니다. 이로 인해 팀은 프로젝트의 장기적인 유지 관리 가능성을 희생하게 되어 신속하게 발생하는 문제를 해결하고 디버그하는 능력을 방해합니다.

3. 유연성과 적응성

로우코드 플랫폼은 사용자에게 특정 요구 사항에 맞게 애플리케이션을 조정할 수 있는 유연성을 제공하여 맞춤형 비즈니스 로직, 통합 및 워크플로를 통합합니다. 반면에 AI 모델은 다양한 사용 사례에서 일반화하거나 진화하는 요구 사항에 적응하기 위해 상당한 교육 및 사용자 정의가 필요할 수 있습니다.

4. 사용자 경험 및 제어

AI 기반 기능은 개발 프로세스를 단순화하는 것을 목표로 하지만 자동화와 사용자 제어의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪고 있습니다. 개발자들은 애초에 특정 매개변수를 설명했음에도 불구하고 자신의 비전이나 선호도와 일치하지 않을 수 있는 AI 생성 제안에 집착합니다. 이는 결국 앱 디자인의 인간적 요소를 제거하여 창의성이 부족하고 더 이상 혁신을 촉진하지 않습니다.

5. 보안 및 규정 준수

AI 모델로 빌드된 앱이 업계 표준 및 요구 사항을 준수하도록 하려면 자동화된 프로세스가 제공하지 못할 수 있는 세심한 코드 품질 보증이 필요합니다. 결과적으로 규정 준수 문제와 코드 오류 또는 취약성이 발생할 수 있으며, 배포 후 해결하는 데 비용과 시간이 많이 소요되는 보안 위험 및 법적 복잡성에 전체 프로젝트가 노출될 수 있습니다.

공통점 찾기

로우코드 앱 개발을 AI 기반 접근 방식과 비교할 때 이러한 기술의 보완적인 특성을 인식하는 것이 중요합니다. 로우코드 플랫폼은 신속한 앱 개발을 위한 사용자 친화적인 환경을 제공하지만, AI는 특정 작업을 자동화하고, 디자인 권장 사항을 개선하고, 코드 생성을 최적화하여 이러한 도구를 보강할 수 있습니다. 그러나 AI 생성 코드가 항상 엄격하고 중요한 보안 및 규정 준수 요구 사항을 충족하는 것은 아닙니다.

결론적으로, AI는 로우코드 앱 개발을 강화할 수 있는 흥미로운 기회를 제공하지만, AI의 한계와 과제를 인식하고 신중하게 통합에 접근하는 것이 중요합니다. 로우코드 개발의 강점과 AI의 잠재력을 결합한 균형 잡힌 접근 방식을 수용함으로써 조직은 끊임없이 진화하는 앱 개발 환경에서 새로운 수준의 효율성, 혁신 및 경쟁력을 실현할 수 있습니다.