로우코드와 생성형 AI가 만드는 소프트웨어 개발의 변곡점 : zum 뉴스

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지난 25년간 소프트웨어 개발은 지속적으로 발전해왔다. 2000년대 초부터 SaaS(Software-as-a-Service)라는 개념이 확립되면서 기업은 데이터센터 애플리케이션을 공공 네트워크로 이전하기 시작했다. 이는 곧 클라우드 시스템으로 자리 잡으며 새로운 개발 환경을 여는 계기가 됐다.

이후에는 애자일 개발과 데브옵스(DevOps)가 소프트웨어 개발 접근 방식을 크게 변화시켰다. 애자일은 짧은 주기의 개발을 반복해 하나의 큰 프로젝트를 완성해 나가는 개발 문화로, 소프트웨어 개발 전체 과정에서 고객의 요구를 빠르게 반영하며 지속적으로 가치를 제공하는 방식이 확산했다. 데브옵스는 개발과 운영 간 장벽을 허물고 제품 출시 주기와 품질 향상에 기여했다.

2014년부터는 로우코드 플랫폼이 본격적으로 주목받으며 개발 속도와 접근성이 개선됐으며, 2023년 생성형 AI의 등장으로 개발 환경은 또 다른 전환점을 맞이했다.

소프트웨어 개발 환경의 재정의

전통적인 소프트웨어 개발은 개발자가 코드를 한 줄씩 작성해야 하는 노동 집약적인 과정이었다. 높은 비용, 느린 속도, 변경의 어려움 등 여러 제약을 동반했다. 여러 산업 전반에서 소프트웨어를 활용해 생산성이 향상됐지만, 정작 소프트웨어를 개발하는 과정 자체는 수작업에 의존해왔다.

로우코드 플랫폼은 이런 문제를 해결하기 위해 등장했다. 직관적인 사용자 인터페이스와 드래그 앤 드롭 방식으로 앱 설계를 지원하며, 기존 방식보다 3~5배 더 빠르고 배우기 쉬운 개발 환경을 제공한다. 로우코드는 개발자가 복잡한 코딩 작업에서 벗어나 설계와 프로세스 최적화에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 돕는다.

여기에 생성형 AI가 결합되면서 개발 과정의 자동화와 효율성이 크게 향상됐다. 생성형 AI는 코드 생성뿐 아니라 설계, 테스트, 배포 과정까지 지원하며, 복잡한 작업을 단순화한다. 이는 과거 자동차 제조가 수작업에서 자동화된 로봇 제조로 전환된 것과 유사한 변화로 평가받고 있다.

오늘날 로우코드와 AI는 디지털 트랜스포메이션의 핵심 도구로 자리 잡고 있다. 가트너에 따르면, 2025년까지 미국 CIO의 2/3가 생성형 AI를 도입하고, 절반은 로우코드 플랫폼을 활용할 것으로 전망된다. 이는 로우코드가 초기 도입 단계를 넘어 전 세계 기업이 사용하는 보편적인 기술로 자리 잡았음을 보여준다.

또한 가트너는 2029년까지 미션 크리티컬 애플리케이션을 개발하는 기업의 80%가 로우코드 플랫폼을 사용할 것이라고 예측했다. 이는 현재 15%에서 크게 증가하는 수치다. 종합하면 로우코드와 생성형 AI의 결합이 필수적인 기술로 자리매김한다는 전망이다.

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‘있으면 좋은’ 도구가 아닌 필수 도구

가트너는 매직 쿼드런트 보고서에서 대표적인 로우코드 플랫폼으로 아웃시스템즈를 꼽았다. 아웃시스템즈 단순한 앱 개발 지원을 넘어 테스트, 운영까지 전체 라이프사이클을 관리할 수 있는 풀스택 플랫폼을 제공한다. 아웃시스템즈는 다양한 산업군에서 사용례를 보유할 뿐 아니라 생성형 AI와 같은 최신 기술을 안정적으로 제공하며 기술 변화의 흐름을 주도한다는 평가를 받고 있다.

최근 아웃시스템즈는 애플리케이션 개발 전 과정의 생산성을 높이고 자동화를 강화하기 위해 생성형 AI 기반 ‘AI 멘토(AI Mentor)’와 ‘에이전트 워크벤치(Agent Workbench)’ 기능을 출시했다.

AI 멘토는 로우코드 환경에서 소프트웨어 개발 수명 주기(Software Development Life Cycle, SDLC) 전 단계에 걸쳐 생성형 AI 기반 자동화 및 권장 작업 기능을 제공하는 디지털 어시스턴트로, 프론트엔드·데이터 모델·백엔드 로직을 포함한 풀스택 앱 생성을 수분 내에 수행한다. 또한 보안 및 성능에 대한 자동 코드 리뷰 및 지속적 분석을 통해 기술 부채와 보안 위험을 줄여주는 지능형 지원 시스템이다. 예를 들어 AI 멘토는 앱 생성 기능을 통해 사용자가 요구사항을 입력하면 AI가 자동으로 애플리케이션을 생성한다. 이는 기존 로우코드 개발에서 발전된 형태로, 생성된 앱은 풀스택 형태로 즉시 배포 및 사용할 수 있다. 배포 이후에는 AI 멘토가 생성된 애플리케이션을 지속적으로 분석해 개선점을 제안하거나 추가 기능을 추천한다. 이런 반복적인 개선 과정을 통해 개발자는 품질 높은 결과물을 얻을 수 있다.

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함께 출시된 에이전트 워크벤치는 기업이 로우코드 방식으로 AI 에이전트를 설계·배포·운영하도록 지원한다. 멀티 LLM 연결, 내·외부 데이터 연동, 사용자 행동 기반 트리거 등 복잡한 AI 에이전트 구조를 쉽게 구성할 수 있도록 시각적으로 간단하게 표현한 것이 특징이다. 단순한 프로토타입 수준을 넘어 보안·거버넌스·운영 모니터링 기능까지 통합한 실무형 툴로 설계됐다. 아웃시스템즈의 기존 플랫폼과 완전하게 통합되어 있어 개발자와 비즈니스 담당자가 협업해 빠르게 에이전틱 AI 시스템을 구현할 수 있다.

이처럼 생성형 AI와 로우코드의 결합은 개발 과정의 생산성과 품질을 동시에 향상시키는 새로운 접근법으로 주목받고 있다. 아웃시스템즈는 이 같은 방식을 통해 반복 작업을 줄이고 복잡한 프로세스를 자동화해 개발 효율을 높이고 있으며, 로우코드 플랫폼 선두주자로서 AI 전환 시대에 발맞춰 기술 생태계를 더욱 강화할 계획이다.

‘생성형 소프트웨어 시대’를 준비할 때

2024년은 생성형 AI로 소프트웨어 개발이 전환점을 맞이한 해로 평가된다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 “소프트웨어 엔지니어가 모든 코드를 직접 작성하는 시대는 끝났다. 모든 개발자는 24시간 함께 일하는 디지털 동반자를 가지게 될 것”이라고 언급했다.

레거시 시스템은 유지비용이 많이 들며, 운영 효율성을 저해하는 경우가 많다. 그러나 생성형 AI와 로우코드가 결합된 플랫폼을 통해 레거시 시스템을 더욱 신속하고 유연한 방식으로 대체할 수 있다. 가트너는 이런 도구를 통해 아이디어를 몇 분 안에 애플리케이션으로 구현하고, 기존 코딩 방식보다 뛰어난 성능을 제공할 수 있다고 전망했다.

또한 포레스터 리서치는 생성형 AI와 로우코드의 결합이 보안, 확장성, 라이프사이클 관리까지 포함하는 포괄적 개발 환경으로 진화하고 있다고 분석했다. 단순한 코드 생성을 넘어 새로운 카테고리를 창출하고 있음을 시사한다. 이와 같은 변화는 기업의 개발 문화, 더 나아가 IT 전략을 근본적으로 재정의하고 있다.

디지털 트랜스포메이션은 새로운 기술을 활용해 기업의 운영과 경쟁력을 강화하는 과정이다. 이 노력에서 로우코드와 생성형 AI는 비즈니스 효율성을 높이고 성과를 개선하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 단순한 기술 도입을 넘어, 비즈니스 발전을 도모하는 전략적 도구로 자리 잡고 있다.

앞으로 생성형 AI와 로우코드 기술은 기업의 IT 인프라를 재구성하고, 기존 방식보다 효율적인 비즈니스 프로세스를 지원할 전망이다. 이런 기술의 발전을 통해 기업은 변화하는 시장 요구에 유연하게 대응하며 지속 가능하고 실질적인 성과를 창출할 수 있을 것이다.

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