더 많은 조직이 일상 업무에서 인공지능(AI)을 테스트하고 배포함에 따라 이 기술은 서서히 일상 업무를 보강하거나 대체하고 있다. 이것은 다음과 같은 질문을 제기한다: AI가 로우코드/노코드 개발을 대체할 것인가?

간단히 말해서, 적어도 가까운 미래에는 그렇지 않을 것이다.

 

로우 코드/노 코드 개발 플랫폼은 비 IT 전문가가 애플리케이션 개발 프로세스에 기여할 수 있다는 점에서 고유한 이점이 있다. AI는 애플리케이션 개발을 지원하는 데 어느 정도 역할을 할 수 있지만 창의성 및 문제 해결과 같은 인지 능력과 이러한 비즈니스 솔루션을 구축하는 인간 시민 개발자의 심층 도메인 경험을 대체할 수는 없다.

 

로우 코드/노 코드가 증가하는 이유는 무엇일까?

현대 비즈니스 세계는 숙련된 직원 부족, 과중한 작업 부하, 처리 시간 연장, 이 작업을 간소화하기 위한 응용 프로그램 개발 요청 증가와 같은 증가하는 문제에 직면해 있다. 기업은 디지털화해야 했지만 모바일 앱 개발자는 찾기 어려웠고 고용하거나 직원을 유지하기는 훨씬 더 어려웠다. 동시에 모바일 앱 개발을 아웃소싱하는 것은 비용이 많이 들고 많은 시간을 소비했다. 디지털 혁신을 가능하게 하기 위해 회사는 IT 팀의 프로세스 속도를 높이거나 비즈니스 작업자가 자신의 앱을 만들 수 있도록 하는 기술 솔루션을 찾기 시작했다.

 

기업은 이제 로우코드 및 노코드 소프트웨어에 의존하여 비즈니스 프로세스를 디지털화하고 모바일 장치를 사용하여 직원과 고객에게 서비스를 제공한다. 기술은 재능 격차(디지털 솔루션을 개발하고 유지하는 데 필요한 기술 전문 지식을 갖춘 숙련된 근로자의 부족)를 해결하면서 다리 역할을 한다. 현재 고용주의 75%가 고민하고 있다.

로우 코드/노 코드 개발은 다음과 같은 다양한 이점을 제공한다.

 

●가속화된 애플리케이션 개발: 로우 코드/노 코드 플랫폼은 애플리케이션에 필요한 개발 시간을 크게 줄임으로써 비즈니스의 시장 출시 시간을 단축할 수 있다.

●향상된 민첩성: 이러한 플랫폼을 통해 조직은 신속한 애플리케이션 개발 및 배포를 통해 변화하는 시장 상황과 고객 요구에 신속하게 대응할 수 있다.

●비용 효율성: 로우 코드/노 코드 개발은 전문 프로그래밍 전문 지식의 필요성을 줄임으로써 소프트웨어 개발 및 유지 관리 비용을 낮출 수 있다.

●응용 프로그램 개발의 민주화: 비기술 사용자는 응용 프로그램을 만들고 배포하여 조직 전체에서 혁신과 협업을 촉진할 수 있다.

 

로우코드/노코드 개발 현황

로우코드 플랫폼과 노코드 드래그 앤 드롭 앱 빌더가 한동안 존재했지만, 대유행 속에서 디지털 혁신에 대한 긴급한 요구로 인해 이러한 도구가 더욱 대중화되었다. 이제 최신 비즈니스 앱의 지속적으로 진화하는 요구 사항을 충족하도록 설계된 다양한 플랫폼과 솔루션이 있다. Gartner에서 실시한 설문 조사에 따르면 로우코드 및 노코드 개발 플랫폼이 2024년까지 모든 애플리케이션의 65% 이상을 생성하게 된다.

 

로우코드 및 노코드 개발 플랫폼을 통해 사용자는 전문 모바일 앱 개발자가 아니거나 코딩 방법을 전혀 알 필요 없이 애플리케이션을 만들 수 있다. 시각적 인터페이스와 직관적인 앱 구축 컨트롤을 사용하는 이러한 솔루션은 광범위한 프로그래밍 지식이 필요하지 않다. 복잡성이 감소하고 전문 기술이 덜 필요하므로 기업은 시간, 비용 및 리소스를 절약하면서 비즈니스 애플리케이션을 신속하게 개발 및 배포할 수 있다. 이 혁신적인 소프트웨어는 앱 개발에서 극적인 생산성 향상을 지원한다. McKinsey는 로우 코드 개발 플랫폼을 사용하면 개발 시간을 최대 90% 단축하여 궁극적으로 개발 비용을 크게 절감할 수 있다고 말한다.

 

많은 산업에서 로우코드/노코드 개발을 성공적으로 활용하여 운영을 간소화하고 효율성을 개선했다. 예를 들어 금융 부문에서는 이러한 플랫폼을 사용하여 고객 대면 애플리케이션을 만들고 회계 및 규정 준수 보고와 같은 내부 프로세스를 자동화했다. 마찬가지로 의료 조직은 환자 포털을 개발하고, 환자 접수 양식을 가속화하고, 원격 의료 애플리케이션을 만들고, 의료 기록 관리 시스템의 정확성을 개선하기 위해 코드가 낮은/노코드 솔루션을 채택했다.

 

AI의 잠재적 영향은 무엇일까?

AI 기반 코드 생성의 잠재력과 자연어 처리의 발전은 로우코드/노코드 소프트웨어의 관련성에 도전할 수 있다. AI 알고리즘은 인간보다 더 효과적이고 정확하게 코드를 생성할 수 있는 능력을 가지고 있어 개발 프로세스를 최적화하고 인간의 오류를 제거한다. 또한 자연어 처리가 발전함에 따라 사용자는 요구 사항을 일반 언어로 간단히 설명함으로써 AI를 사용하여 애플리케이션을 구축할 수 있으므로 시각적 인터페이스의 필요성이 줄어든다. 이러한 집단적 기능은 점점 더 정교해지는 AI 기술에 직면하여 인간 중심의 로우 코드/노 코드 앱 개발의 장기적 생존 가능성에 의문을 제기하게 만들 수 있다.

 

AI는 애플리케이션 개발의 특정 측면을 자동화할 수 있지만 직관적이고 사용자 친화적인 디자인을 만드는 데 필요한 필수 인간 입력을 대체할 수는 없다. 인간 중심 설계는 응용 프로그램이 최종 사용자의 고유한 요구 사항과 선호도를 충족하도록 하는 데 필수적인 요소이다. 또한 AI 알고리즘에는 산업별 응용 프로그램을 만드는 데 필요한 특정 도메인 전문 지식이 부족한 경우가 많다. 이러한 맥락에서 인간의 손길과 로우 코드/노 코드 플랫폼의 유연성은 AI 기술이 계속 발전하더라도 애플리케이션 개발 프로세스에서 여전히 필수 불가결한 요소이다. 그러나 비즈니스에서 코드가 적거나 코드가 없는 개발을 AI의 힘과 결합하면 빠르고 직관적인 앱 개발을 위한 모든 새로운 가능성이 나타난다.

 

AI와 로우코드/노코드 페어링

AI가 가까운 시일 내에 로우코드 및 노코드 개발을 완전히 대체할 것 같지는 않지만 두 기술이 공존하여 현대 비즈니스 앱 개발을 개선할 가능성이 높다. AI와 로우코드/노코드 기술이 함께 작동하여 가치를 제공하는 몇 가지 시나리오가 있다.

 

AI 지원 개발

AI는 로우코드/노코드 플랫폼에 통합되어 사용자가 코드를 생성하고 워크플로를 최적화하고 모범 사례를 기반으로 권장 사항을 제공하도록 지원할 수 있다. 예를 들어 Microsoft의 Power Apps 플랫폼은 이제 AI Copilot을 사용하여 애플리케이션에서 사용할 구성 요소에 대한 제안을 사용자에게 제공한다.

 

요구 사항 수집 및 문서화

문서화를 계획하고 문서를 활용하고 완료하는 방법에 대해 사용자를 교육하는 데 필수적이지만 요구 사항 수집 및 문서화의 일부는 지루할 수 있다. 두 가지 측면 중 일부는 AI로 자동화할 수 있다. 예를 들어 회사는 챗봇을 사용하여 새로운 소프트웨어 애플리케이션에 대한 사용자의 요구 사항을 수집할 수 있다. 챗봇은 사용자 선호도, 필요한 기능 및 원하는 결과와 같은 필요한 정보를 도출하기 위해 대상 질문을 할 수 있다. 또한 챗봇은 사용자의 응답을 자동으로 문서화할 수 있으므로 수동 문서화가 필요하지 않다.

 

지능형 자동화

AI는 로보틱 프로세스 자동화(RPA)와 같은 지능형 자동화 기능을 통해 로우코드/노코드 플랫폼을 개선하는 데 사용할 수 있어 기업이 워크플로우를 보다 쉽게 자동화할 수 있다. 예를 들어, 로우 코드 개발 플랫폼에 통합된 AI 기반 챗봇은 코드 테스트 및 디버깅을 자동화하여 수작업을 줄이고 효율성을 높일 수 있다. 코드를 분석하고 솔루션을 제안하여 오류를 식별하고 해결할 수 있으므로 개발자에게 필요한 시간과 노력이 줄어든다.

 

맞춤형 AI 구성 요소 통합

로우코드/노코드 플랫폼을 통해 개발자는 머신러닝 모델 또는 자연어 처리 알고리즘과 같은 맞춤형 AI 구성 요소를 애플리케이션에 통합할 수 있다. 이를 통해 기업은 광범위한 코딩 지식 없이도 특정 요구에 맞는 AI 기능을 활용할 수 있다. Google의 AutoML 및 Microsoft의 Custom Vision은 맞춤형 AI 모델 개발을 위해 로우코드/노코드 플랫폼에 통합할 수 있는 AI 서비스의 예이다.

 

결론

AI는 코드가 적거나 코드가 없는 개발에 영향을 미칠 가능성이 있지만 이러한 플랫폼이나 플랫폼을 사용하여 앱을 개발하는 작업자를 완전히 대체할 가능성은 낮다. 대신 AI와 로우코드/노코드 솔루션이 공존하고 서로를 보완하여 기업이 애플리케이션을 개발하는 더 강력하고 효율적인 방법을 제공할 수 있다. AI 기능을 로우코드/노코드 플랫폼에 통합함으로써 소프트웨어 공급업체와 조직은 두 기술의 이점을 모두 누리고 디지털 혁신 여정을 계속할 수 있다.

 

운영을 디지털 방식으로 발전시키려는 조직은 AI를 코드가 적거나 코드가 없는 개발에 대한 위험으로 인식하지 말고 도구 집합에 대한 유익한 개선으로 인식해야 한다. AI와 로우코드/노코드 접근 방식 간의 협업 강점을 채택함으로써 기업은 애플리케이션 개발 프로세스를 보다 효율적으로 만들고 시간과 리소스를 절약하며 전사적으로 혁신을 촉진할 수 있다.