생성형 AI가 LCNC 영역에 일으키는 파문

생성형 AI의 진화가 로우코드 및 노코드(LCNC) 개발 도구의 장벽을 한층 더 허물 전망이다. 이는 완전히 새로운 개발자 기술의 출현으로 이어질 수 있다.
 

로우코드 플랫폼과 노코드 플랫폼은 이미 중요한 역할을 하고 있다. 코딩에 대한 지식이 거의 없거나 전혀 없는 현업 사용자들이 자체 소프트웨어 애플리케이션을 구축하도록 돕는다. 그러나 다양한 업계 관계자에 따르면 생성형 AI가 추가됨에 따라 이러한 플랫폼에 신기원이 열릴 전망이다. 또 로우코드와 노코드 시스템의 사용이 증가하는 한편, 완전히 새로운 종류의 개발 도구로 이어질 가능성도 있다.

많은 전문 개발자들이 이미 챗GPT 및 소프트웨어 개발 실험을 시작했다. 초기 결과는 코드 검토를 포함하여 챗GPT가 유용할 수 있음을 보여준다. 물론 복잡한 애플리케이션을 프로그래밍하는 코딩 작업까지 AI 도구에게 일임하기란 어려울 것이다. 그러나 생성형 AI는 로우 코드와 노코드 개발 환경의 사용에 혁명을 일으킬 준비가 되어 있다고 애널리스트들은 말했다.

콘스텔레이션 리서치의 수석 애널리스트인 디온 힌치클리프는 “생성형 AI는 고수준의 요청을 소화할 수 있는 기능을 이들 플랫폼에 훨씬 쉽게 제공할 것이며, 결과적으로 로우코드와 노코드 플랫폼 분야를 바꿔낼 것이다”라고 말했다. 

로우코드와 노코드 플랫폼에 생성형 AI를 추가한다면 기업에게 매력적인 제안일 수 있다. 이러한 시스템의 채택에 대한 장벽을 낮추고 비즈니스 사용자가 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원함으로써 개발 주기를 단축할 수 있다.

앱 개발용 자연어 처리
IDC 리서치 매니저 미셸 로젠에 따르면, 시각적 개발자 인터페이스의 이점을 생성형 AI 모델과 결합하면 큰 가능성이 열린다. 그는 “또한 텍스트와 멀티미디어 데이터도 생산할 수 있다. 그리고 노코드 공급업체와 로우코드 공급업체는 채팅 인터페이스를 제공하여 앱 생성 프로세스 전반에 걸쳐 개발자를 지원할 수 있다”라고 말했다.

마이크로소프트의 로우코드 서비스인 파워 앱스는 간단한 애플리케이션을 만들 수 있는 채팅 인터페이스를 포함하여 이미 코파일럿 추가 이후 채팅 인터페이스를 통해 챗GPT 기반 기능을 제공한다.

라이언 커닝험 마이크로소프트 파워 앱스 부사장은 기존 애플리케이션에 챗GPT 인스턴스를 더할 수도 있다고 말했다. 커닝험은 “코파일럿에 생성형 AI를 추가하는 것은 2가지 사용 사례를 제공한다. 하나는 개발 주기를 가속화하는 데 도움이 되는 것이고 다른 하나는 제작된 애플리케이션에 생성형 AI를 추가하는 것이다”라고 말했다.

커닝험에 따르면 마이크로소프트의 파워 앱스는 생성형 AI의 자연어 처리 측면을 사용하여 비즈니스 사용자에게 권한을 부여한다.

커닝험은 “생성형 AI 기능은 비즈니스 사용자에게 애플리케이션을 만들 수 있는 힘을 제공한다. 이들 사용자는 각자의 비즈니스 부서에 필요한 애플리케이션이 무엇인지 알고 있지만 컴퓨터 과학이나 코딩을 공부하지는 않았다”라고 말했다. 마이크로소프트는 챗GPT의 제작업체인 오픈AI에 투자했다.

로우코드 도구에 대한 장벽 낮추기
생성형 AI가 로우코드와 노코드 플랫폼에 통합되면 기업에서 이러한 개발 환경을 채택하는 장벽이 낮아질 것이라고 포레스터의 수석 애널리스트인 존 브라틴체비치는 동의했다. 브라틴체비치는 “생성형 AI의 통합은 애플리케이션 개발에 요구되는 학습 곡선을 낮출 것이다. 더 폭넓은 비즈니스 사용자들이 로우코드를 채택하게 될 것”이라고 말했다.

생성형 AI와 로우코드 플랫폼과 노코드 플랫폼의 결합이 전문 개발자들에게도 도움이 될 수 있다. IDC에 전 세계적으로 부족한 개발자 수는 2021년 140만 명에서 2025년 400만 명으로 증가할 것으로 예상된다.

아말감 인사이트의 수석 애널리스트인 박효은은 “생성형 AI 코딩 기능이 가장 도움이 되는 대상은 지름길을 찾는 전문 개발자일 것”이라고 밝혔다.

박효은은 “올바른 라이브러리를 검색하거나 특정 명령어나 용어를 기억하려고 하는 데 집착하하지 않아도 된다. GPT와 유사한 다른 생성형 AI 도구는 개발자들이 사용하고 편집하고 증강할 수 있는 코드의 샘플을 제공할 수 있을 것이다”라고 말했다.

오토코드 완성은 이미 사용 가능함
마이크로소프트와 아마존을 포함한 회사들은 마이크로소프트의 코파일럿과 아마존 코드위스퍼러의 형태로 이미 오토코드 완성 소프트웨어를 제공하고 있다. 마이크로소프트는 이미 코파일럿의 미래 버전이 오픈AI의 챗GPT-4 기술, 즉 오픈AI의 GPT(Generative Pretrained Transformer)의 차기 버전인 GPT-4를 채택할 것이라고 발표했다.

포레스터의 브라틴체비치에 따르면 AI 기술은 개발자들이 프로그램 아키텍처에 대한 새로운 코딩 기술과 접근 방식을 배우는 데에도 유용할 수 있다. 실제로 포레스터의 AI 수석 제품 관리자인 아미르 필탄은 로우코드 플랫폼 제공업체인 멘딕스가 개발 플랫폼에 개발자-지침 기능을 통합하려 시도 중이다. 필탄은 “개발자들은 멘딕스 내 개발 환경 내에서 생성형 AI가 권장하는 모범 사례를 기반으로 애플리케이션을 구축할 수 있다”라고 말했다.

아말감의 박효은에 따르면 생성형 AI를 로우코드와 노코드 플랫폼에 통합한다는 것은 벤더들에게도 무시할 수 없는 기회다. 

박효은은 “즉각적인 기회가 있다. 요구 사항을 입력하고 더 많은 상급 개발자들이 사용할 수 있는 로우 코드 스니펫을 만듦으로써 로우 코드의 앱 개발 노력에 기여할 수 있는 사용자 기반을 5배에서 10배까지 늘릴 수 있다”라고 말하면서, 향후 18개월에서 2년 안에 로우코드 시장이 두 배 늘어날 수 있다고 덧붙였다. 

아말감 인사이트는 로우코드 앱 개발 시장이 전 세계적으로 약 100억 달러에 달하며, 어느 정도 앱 쓰기가 가능하거나 편집 액세스 권한을 가진 사용자가 1,000만 명 미만인 것으로 추정한다. 이에 비해 챗GPT는 이미 1억 명이 넘는 사용자를 보유하고 있다.

로우코드 개발에서 생성형 AI에 대한 도전과제
그러나 기업이 생성형 AI 기능을 갖춘 로우코드 및 노코드 플랫폼을 사용하는 데에는 어려움도 있을 것이다. 자연어 프롬프트를 사용하기까지 익숙해지는 데 다소 시간이 걸릴 것이며, 생성형 AI는 법적 및 보안 문제를 일으킬 수 있다. IDC의 로젠은 “모델이 사용자가 원하는 것을 정확히 생산하도록 유도하기가 어려울 수 있다”라고 말했다. 

게다가, 박효은에 따르면 GPT와 같은 모델의 사용은 데이터 계통과 지적 재산권과 같은 여러 가지 문제로 인해 법적 우려로 이어질 수 있다.

박효은은 “솔직히 말해서 GPT는 응답할 때 저작권이 있는 프로세스를 사용하는지 아니면 특허가 있는 프로세스를 사용하는지 본질적으로 알지 못한다. 그리고 GPT를 사용했다는 변명은 법적으로 유효하지 않다”라며, 이로 인해 개발자가 코드의 저작권 여부를 확인해야 할 수 있다고 덧붙였다. 코파일럿에서 챗GPT를 사용하는 깃허브는 이미 이 기술의 합법성에 대해 이의를 제기하는 집단 소송에 직면해 있다.

AI는 엔터프라이즈 데이터 보안에 대한 의문을 제기함
또한, 로우코드 플랫폼과 노코드 플랫폼의 생성형 AI 측면을 최대한 활용하려면 기업은 사내 데이터 세트를 이용해 이를 교육해야 할 것이다. 

콘스텔레이션의 힌치클리프는 “기업은 역할 기반 액세스로 데이터를 보호하는 방법을 알아야 할 것이며, 이는 기본적인 AI 모델에서는 쉽지 않을 수 있다. 따라서 생성형 AI에 필요한 데이터 보안 및 거버넌스는 거의 틀림없이 더 까다롭고 더 정교한 솔루션을 요구할 것이다”라고 말했다.

또한, 개발자들은 기업에서 일반적으로 사용할 수 있도록 준비하기 위해 노코드 플랫폼과 로우코드 플랫폼에서 사용되는 기본 모델을 교육해야 할 것이며, 따라서 개발자들 자신은 이를 위해 추가 교육이 필요할 수도 있다고 브라틴체비치는 지적했다.

새 유형의 개발 플랫폼 나온다?
궁극적으로, 생성형 AI의 능력은 새로운 유형의 개발자 기술의 탄생으로 이어질 수 있다고 애널리스트들은 말했다. 예를 들어, 자연어 처리는 현재의 로우코드와 노코드 플랫폼에서 사용하는 드래그 앤 드롭 인터페이스가 불필요해질 수 있는 수준까지 개선될 수 있다.

힌치클리프에 따르면 생성형 AI 라는 가치를 더하는 도구를 제공할 수 있는 공급업체는 이 기술에 대한 매우 높은 관심을 고려할 때 사용자를 끌어들일 수 있는 기회를 갖게 될 것이라고 IDC의 로젠은 강조했다.

한편, 노코드 플랫폼과 로우코드 플랫폼의 사용은 빠르게 증가하고 있다. 콘스텔레이션 리서치의 초기 분석에 따르면 애플리케이션 개발을 위한 생성형 AI 시장은 2023년 말까지 41억 달러로 연간 약 32% 성장할 것으로 예상된다.

큰 이익을 얻을 수 있는 AI 제공업체
새로운 유형의 노코드 및 로우코드 도구의 부상 가능성에도 불구하고 대부분의 애널리스트들은 마이크로소프트, 구글 및 아마존이 로우코드 및 노코드 플랫폼에 생성형 AI를 추가함으로써 이득을 얻을 수 있다고 보고 있다. 

브라틴체비치에 따르면 마이크로소프트는 다른 회사들보다 앞서 나갈 수 있었다. 그는 “마이크로소프트가 발 빠르다. 기에 생성형 AI에 투자했으며 로우코드 경쟁에서 앞서고 있다. 또한 마이크로소프트는 이미 기업 채택 분야에서 최고의 로우코드 플랫폼이며, (오피스 도구와 같이) 기업 내의 모든 직원이 공통적으로 사용할 수 있다. 이러한 요소들이 결합되어 마이크로소프트가 현격히 유리한 상황이다”라고 말했다.

커닝험에 따르면 마이크로소프트 파워 앱스는 매월 플랫폼에서 최소 740만 개의 새로운 빌드를 산출하고 있다. 

로우코드 플랫폼 내에서 생성형 AI 기능에 대한 수요로 인해 지능형 개발자 기술 시장에서도 인수 작업이 활발해질 것이라고 박효은은 말했다. 그는 “애플리케이션 개발 라이프사이클을 관리하고자 하는 더 큰 공급업체가 성공적인 생성형 로우코드 플랫폼을 인수할 것으로 예상한다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr