“도구만 믿지 마라” AI 기반 노코드/로우코드 성공 공식 8가지 : zum 뉴스

기술 업계 전반에 에이전틱 AI가 확산하면서 개발 도구는 AI 기반 기능을 빠르게 통합하고 있다. 전문가 사이에서는 AI 지원 노코드/로우코드 개발 도구 수요가 늘고 있다는 분석이 나온다.

마르쿠스-아우렐리우스 디지털(Marcus-Aurelius Digital)의 마크-오렐 르고는 “수요가 매우 크다. 이런 도구는 코딩 지식이 거의 없거나 전혀 없는 사람도 막대한 비용이나 수년의 시간·경험·노력이 필요한 결과물을 개발할 수 있게 해준다”라고 설명했다.

르고는 사용자 경험을 돕는 맞춤형 코딩 도구를 만들거나, 고객이 점검 또는 테스트할 수 있도록 환경을 빠르게 구성하는 데 AI 기술을 자주 활용한다고 밝혔다.

모드 오프(Mod Op)의 크리에이티브 혁신 부문 부사장 애런 그란도는 “이런 기술은 개발 기간을 크게 단축하고 비엔지니어의 기술 장벽을 낮추며, 틈새형·업무 특화 애플리케이션의 원형을 빠르게 만들 수 있다”라고 말했다.

특히, AI 지원 코딩이 소프트웨어 개발의 경제성을 바꿔 놓았다고 평가했다. 그란도는 “상당한 엔지니어링 투자가 필요했던 문제의 대다수를 더 작은 팀이나 특정 도메인 지식에 집중한 팀, 심지어 개인도 실행할 수 있게 됐다. 해결책이 필요한 사람이 스스로 만들 수 있게 되면 문제의 핵심에 더 빨리 도달하고 더 총체적으로 해결한다”라고 설명했다.

그란도는 모드 오프가 엔지니어에게 AI 코딩 어시스턴트를 배포했을 뿐만 아니라, 경력 수준과 무관하게 직원이 사용할 수 있는 노코드 에이전트 빌더도 도입해 조직 전반에서 “속도와 전문성을 끌어올렸다”고 밝혔다.

WP 엑스퍼트 서비스(WP Expert Services)의 설립자 이샨 아민은 AI 기반 노코드/로우코드 도구의 수요가 급증하고 있다며, “즉각적인 애플리케이션 생성”과 “강력한 작업 자동화”를 그 이유로 꼽았다.

아민은 “생성 측면에서는 러버블(Lovable.dev)과 볼트(Bolt.new) 같은 도구로 코딩 지식 없이도 독립형 웹 또는 모바일 애플리케이션 전체를 만들 수 있다. 사용자는 채팅에서 필요한 내용을 설명하기만 하면 AI가 프론트엔드 디자인과 애플리케이션 로직, 그리고 클라우드 데이터베이스 지원까지 포함한 완전한 백엔드를 생성한다”라고 설명했다.

또한, 기업 입장에서는 “제품 관리자, 디자이너, 개발자가 전체 규모의 앱을 빠르게 개발할 수 있다는 점에서 게임 체인저”라고 덧붙였다.

작업 자동화와 관련해 시장에 나와 있는 여러 플랫폼이 간단한 드래그 앤 드롭 구성 요소만으로 복잡한 업무를 자동화할 수 있게 해준다. 아민은 “수동으로 이런 연결을 스크립팅하던 시대는 끝났고, AI가 뒤에서 그 스크립팅을 처리한다”라며, “지각변동 수준의 변화가 매달 이어지고 있다. 이제 제품 관리자는 믿기 어려울 정도로 빠르게 움직여야 한다”라고 강조했다.

독립 소프트웨어 엔지니어 소누 카푸르도 이런 도구의 지지자다. 카푸르는 “이들 플랫폼은 전통적인 개발자 장벽을 허물고, AI가 스캐폴딩과 검증, 로직 제안을 상당 부분 처리하는 동안 교차 기능 조직이 소프트웨어 제작에 직접 기여할 수 있게 한다”라고 평가했다.

카푸르는 시티코프(Citicorp), 소니 뮤직 퍼블리싱(Sony Music Publishing), 시스코 시스템즈(Cisco Systems) 같은 기업의 AI 통합 시스템을 설계했다. 카푸르는 “AI 코파일럿이 로우코드 플랫폼을 지능형 개발 환경으로 바꾸는 모습을 직접 봤다”라며, “로우코드 플랫폼은 더 이상 ‘장난감 도구’가 아니라, 진지한 생산성 엔진이 되고 있다”라고 덧붙였다.

AI 기반 노코드/로우코드 개발 베스트 프랙티스 8가지

개발팀과 기업은 AI 기반 노코드/로우코드 개발 도구를 활용한 성공 가능성을 높이기 위해 몇 가지 구체적인 조치를 취할 수 있다. 노코드/로우코드 도구를 사용하는 전문가들이 공유한 베스트 프랙티스를 소개한다.

1. 거버넌스 전략을 수립한다

카푸르는 “초기에 거버넌스와 리뷰 파이프라인을 구축하라. AI 코파일럿이 패턴을 강제하고 회귀를 찾아낼 수 있어도, 개발자는 확장성과 유지보수성을 여전히 검증해야 한다”라고 강조했다.

특히, 거버넌스의 일부로 데이터 경계를 신중하게 관리해야 한다고 말했다. 카푸르는 “많은 AI 빌더가 사용자 입력과 API 호출에 의존하는데, 이 과정에서 민감 데이터가 의도치 않게 노출될 수 있다. 강력한 데이터 거버넌스를 마련하면 그런 위험을 막을 수 있다”라고 설명했다.

시스코의 대표 엔지니어 닉 케일은 “거버넌스가 없으면 로우코드 AI 모델은 기업에 부담이 된다. 시스코에서 배운 첫 번째 교훈 중 하나는 내장형 거버넌스 없이 로우코드 AI 도구를 쓰면 엔터프라이즈 규모에서 금세 관리 불능 상태가 된다는 점”이라고 말했다.

케일은 CDAP(Digital Adoption Platform)에서는 거버넌스를 개발 프로세스에 직접 통합했다고 밝혔다. 케일은 “업무팀이 만든 모든 워크플로우나 자동화는 출시 전에 설명 가능성과 프라이버시 영향, 성능에 대한 자동 점검을 거친다. 설계 단계부터 거버넌스를 적용하는 접근법은 AI의 탈선을 막고 내외부 표준 준수를 보장한다”라고 설명했다.

코그니전트(Cognizant)의 글로벌 SRE 및 클라우드 복원력 아키텍트 아카시 타쿠르는 “AI 지원 코드 생성은 프로토타이핑을 가속화하지만, 신뢰성을 유지하려면 사람의 코드 리뷰와 가시성 정책이 필수”라고 말했다. 또한, “도메인 사용자를 엔지니어링 멘토와 짝지어 품질과 성능을 보장하라. 최대 ROI는 업무 직관과 기술적 규율이 만날 때 나온다”라고 조언했다.

2. AI가 경험을 대체한다고 가정하지 않는다

사용자는 도구가 작동하는 방식과 소프트웨어 개발 원칙을 최소한 기본 수준으로 이해해야 한다. 노코드/로우코드 도구의 장점 중 하나는 사용이 쉬워 프로그래밍 기술이나 경험이 거의 없는 사람도 코드를 개발할 수 있다는 것이다. 하지만 노코드/로우코드 도구만으로 누구나 빠르게 코드를 만들 수 있다고 가정하는 것은 실수다.

르고는 자연어로 필요한 기능을 설명하면 AI 도구가 코드를 생성하고 다듬는 개발 방식인 바이브 코딩을 사용하고 있지만, AI 도구에는 한계가 있다는 것을 알고 있다. 르고는 “앱을 만들어본 경험이 전혀 없는데 몇 시간 만에 완성형 애플리케이션을 만들 수 있다는 생각은 버려야 한다”라며, “가장 흔한 오해다. 하지만, 시작하기 전에 어떤 형태로든 경험과 지식이 필요하다”라고 강조했다.

3. AI를 대체재가 아니라 동료로 대한다

그란도는 또 다른 베스트 프랙티스로 AI를 사람의 대체재가 아니라 전략 기획자이자 공동 저자로 대하라고 말한다. 그란도는 “문제를 완전히 이해하도록 깊은 노하우를 가진 사람이 AI를 도울 때 최고의 결과가 나온다”라며, “AI 도구는 제품 요구사항, 거버넌스, 컴플라이언스를 본질적으로 이해하지 못하므로 모든 조건을 충족하는 해법을 찾기 위해 사람의 감독이 필수”라고 말했다.

또한, 비엔지니어나 1인 솔루션 빌더라면 일상 루틴처럼 완전히 통제할 수 있는 영역에서 범위가 좁게 정의된 문제부터 시작할 것을 조언했다. 그란도는 “복잡성과 위험을 낮추고 자신감을 키우며 더 많은 성과로 이어진다”라며, “개인이나 소규모 팀의 범위를 넘어서는 해결책이 필요하거나 업무 프로세스의 핵심 요소가 되면 그때 엔지니어와 아키텍트를 투입해야 한다”라고 말했다.

4. 비즈니스 가치와 연결된 성과를 측정한다

케일은 “성공한 노코드 이니셔티브는 자동화를 얼마나 많이 만들었는지가 아니라 무엇을 달성했는지로 평가한다”라며 “시스코는 자동화 성과를 케이스 디플렉션, 평균 해결 시간, 고객 만족도 같은 핵심 지표와 연계하는 측정 대시보드를 사용한다”라고 말했다.

이런 지표를 개발자와 비즈니스 책임자 모두에게 보여주면 도입이 일회성 실험이 아니라 자생적으로 유지된다. 케일은 시스코의 고객 접점 플랫폼 전반에서 AI 기반 CDAP가 FTR(first-touch resolution) 속도를 기존 대비 22% 높였고, 더 풍부한 진단과 반복 단계 감소로 엔지니어 생산성을 15% 끌어올리는 등 효과를 냈다고 밝혔다.

5. 명확성과 맥락을 갖춰 프롬프트를 작성한다

그란도는 명확하고 구체적인 프롬프트 지시와 배경 맥락 제공이 핵심이라고 강조했다. 사용자가 원하는 결과와 데이터 소스, 참고 자료를 명확히 표현해야 한다는 것. 그란도는 “강력한 프롬프트와 전략적 맥락을 워크플로우 구축에 충분히 담으면 더 좋은 코드, 더 적은 수정, 더 높은 전략적 정렬을 얻는다”라고 말했다.

6. 당면 과제에 집중한다

아민은 AI 코딩 도구로 성공하려면 당면 문제에 집중해야 한다며, 혁신적인 신기술에 빠져 길을 잃기 쉽다고 지적했다. 아민은 “최신 도구는 굉장히 강력해서 거의 무엇이든 만들 수 있지만, 무엇을 만들어야 하는지는 알려주지 않는다. 해결하려는 구체적인 문제가 무엇인지 아는 것이 성공에 결정적”이라고 말했다.

7. 범용 자동화보다 도메인 특화 학습과 피드백 루프에 집중한다

케일은 “범용 로우코드 AI 도구는 맥락이 부족해 실패하는 경우가 많다”라며, “시스코의 AI 기반 지원 패브릭에서는 고객 지원 사례와 보안 엔드포인트의 도메인 특화 텔레메트리를 활용해 모델을 학습시킨다”라고 밝혔다.

이런 방식은 자동화가 범용 프로세스 단계를 실행하는 수준을 넘어 의도를 이해하게 만든다. 케일은 엔드포인트 문제 진단이나 반복 인시던트 예측이 그런 사례라고 설명했다.

8. 도구의 한계를 이해한다

아민은 시작 전에 도구의 한계를 아는 것이 중요하다고 말했다. 아민은 “사용자는 어떤 지점에서 ‘장벽’을 만나게 될지 철저히 조사해야 한다. 플랫폼에는 장벽이 있으니, 장벽이 특정 프로젝트에 방해가 되는지 판단하면 된다”라고 설명했다.

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