GenAI는 로우 코드/노 코드에 대한 실존적 위험입니까?
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작성자 coding12 작성일 24-07-17 16:42 조회 12회 댓글 0건본문
GenAI는 로우 코드/노 코드에 대한 실존적 위험입니까?
로우 코드/노 코드 플랫폼은 소프트웨어 개발을 단순화합니다. GenAI도 마찬가지입니다. 아직 로우 코드/노 코드로 해가 지지는 않지만, 결국에는 --아니면 --이 될 수도 있습니다.
로우 코드/노 코드 도구는 개발자와 "시민 개발자" 모두에게 인기를 얻었습니다. 전자는 처음에 그것을 받아들이는 데 어려움을 겪었지만, 소프트웨어 제공 속도가 빨라지면서 그것에 대한 필요성을 부정하기에는 너무 어려웠습니다. 그리고 로우 코드는 많은 기업이 절실히 필요로 하는 기술 부채를 줄이는 데에도 사용될 수 있습니다.
그런 다음 GenAI가 현장을 강타하여 코드를 생성하는 또 다른 쉬운 방법을 제공하고 갑자기 게임이 바뀌기 시작했습니다.
대부분의 다른 유형의 소프트웨어 개발 회사와 마찬가지로 저코드/노코드 플랫폼은 제품에 GenAI를 추가하기 시작했으며, 이는 단기적으로는 이익이 될 수 있지만 장기적으로는 실존적 위협이 될 수 있습니다.
예를 들어, IT 서비스 회사 TEK Systems의 CTO인 Ramasamy Palaniappan은 GenAI가 가까운 장래에 낮은 코드/부호에 대한 위험은 아니지만 강화된 학습을 통해 효율성이 향상됨에 따라 GenAI가 영향을 미칠 것으로 예상하고 있습니다.
"GenAI 툴을 애플리케이션에서 중요한 비즈니스 로직과 관련된 엔터프라이즈 사용 사례에 도입하려면 거버넌스와 보안에 대한 성숙한 접근 방식이 필요합니다. 결과적으로 일부 기업들은 코드 생성을 위해 GenAI 툴을 대규모로 수용하는 것을 꺼립니다."라고 Palaniappan은 이메일 인터뷰에서 말합니다. "저코드 및 노코드 툴은 조직의 방화벽 내에 유지되며 생성된 코드를 공공 재단 모델로 이동하지 않습니다. 하지만 기업들이 GenAI 성숙도를 높이면서 더 많은 조직들이 특정 애플리케이션에 이러한 툴을 수용하여 일부 저코드 툴의 작업량을 줄일 수 있기를 기대합니다."
이 이야기를 위해 인터뷰한 다른 사람들과 마찬가지로, 그는 개발에는 다양한 추상화 계층이 존재한다고 말합니다: 구현될 물리적 코드(첫 번째 수준), 개발 프로세스를 가속화하는 로우 코드/노 코드(두 번째 수준), 고객 요구 사항을 구현 가능한 유닛으로 변환할 수 있는 GenAI(세 번째 수준). 이러한 GenAI 도구는 코드 또는 로우 코드/노 코드 도구와 직접적으로 작동합니다.
저코드/노코드 툴이 GenAI보다 더 성숙함
로우 코드/노 코드 플랫폼은 ChatGPT보다 약 10배 더 오래 존재해 왔습니다 (대규모 언어 모델(LLM)은 새로운 것이 아닙니다). 새로운 것은 간단한 인터페이스로 일반 영어로 작성된 프롬프트를 기반으로 자동으로 코드를 생성합니다. 로우 코드 솔루션이 애플리케이션 코드의 약 80%를 생성할 수 있고, 20%는 여전히 사람이 작성해야 하는 엣지 케이스와 코드의 일부를 남길 수 있다는 것은 상식이지만, GenAI는 미래에 그 분할을 복제할 수 있을지도 모릅니다.
"LLM은 아직 존재하지 않으며, 저는 그것이 바로 AGI [인공지능]이 들어오는 곳이라고 생각합니다"라고 구직 과정을 빠르게 하는 인공지능 도구인 Sonar의 개발자 관계 및 커뮤니티 부사장인 Peter McKee는 말합니다. "저는 LLM과 AGI를 결합하는 것, 즉 이러한 LLM 위에 추론하는 능력은 매우 강력할 것이라고 생각합니다."
AWS 클라우드 서비스 회사인 Caylent의 개발 팀들은 조직화된 코드 저장소와 같은 대략적인 초안을 만들기 위해 GenAI를 사용하고 있습니다. Caylent의 데이터 및 애플리케이션 수석 이사인 Ryan Gross에 따르면, 그것은 약 5년 전의 로우 코드/노 코드 시스템들이 그랬던 것처럼 성능을 극적으로 향상시켰습니다.
"저는 혼란이 정말로 사용자 경험에 관한 것이라고 생각합니다. [로우 코드] 공급업체들은 개발자들과 소통하는 그들의 제품 팀에 훨씬 더 많은 시간과 노력을 들였고 그들이 결과가 제시되기를 원한다는 것을 이해합니다."라고 그로스는 말합니다. "따라서, 그들이 이 생성적인 인공지능 접근 방식을 활용하는 데 필요한 기술력을 구축할 수 있다면, 그들은 핵심 전력 사용자나 지역 개발자의 요구를 정말로 충족시키는 것과 관련이 있기 때문에 기술 공급업체들보다 앞서 나갈 수 있습니다."
GenAI가 로우/노 코드를 대체할 수 없는 이유
엔터프라이즈 소프트웨어 서비스 제공업체인 Aimprosoft의 라이프레이 설계자인 비탈리 코셸렌코는 GenAI가 중단적인 변화보다는 낮은 코드/없는 코드로 시너지 효과를 낼 것이라고 믿고 있습니다.
"우리는 반복 작업을 자동화하고, 사용자 경험을 개선하며, 비개발자들이 만들 수 있는 응용 프로그램의 범위를 확장함으로써 GenAI 도구가 어떻게 저코드/노코드 플랫폼을 향상시키는지 볼 수 있습니다. 이러한 통합은 그들을 훨씬 더 강력하고, 접근 가능하며, 효율적으로 만듭니다"라고 코셸렌코는 이메일 인터뷰에서 말합니다. "GenAI는 저코드/노코드 플랫폼을 위협하지 않지만, 그것들을 보완하고 향상시킵니다. 그것은 일상적인 작업을 자동화하고 사용자 경험을 향상시킴으로써 그들을 더 강력하고 효율적으로 만듭니다. 그들은 함께 소프트웨어 개발을 위한 유망한 미래를 만듭니다."
풀스택 자동화 회사인 레드우드 소프트웨어의 최고 AI 및 혁신 책임자인 아브히짓 카칸디키는 GenAI가 IT 전문가와 비기술 사용자 모두에게 생산성을 높이고 부가가치를 창출하는 작업에 집중할 수 있는 기회를 제공하지만, 미션 크리티컬한 핸즈오프 프로세스에 사용하는 것에 대한 신뢰는 여전히 낮다고 말합니다.
"[R]인공지능을 저코드/노코드 개발에 대한 실존적인 위험으로 보는 것이 아니라, 저는 인공지능이 환경을 재구성하는 것으로 봅니다. 생성 인공지능은 이미 코드 스니펫이나 보일러 플레이트 코드를 생성하고, 코드를 검토하고, 심지어 코드를 테스트하는 데도 꽤 좋습니다. 프로그래머들은 점점 더 그것을 개념 증명에 사용하고 있습니다."라고 카칸디키는 이메일 인터뷰에서 말합니다. "저코드 플랫폼은 코딩 구문을 시각적 드래그 앤 드롭으로 변환하는 '사용 용이성' 계층으로 볼 수 있습니다. 제나아이는 시민 개발자 기술 세트를 늘리거나 고급 코딩을 위한 장벽을 낮춤으로써 잠재적인 개발자의 풀을 확장하고 있습니다. 결국, 이러한 추세로 인해, 미래의 개발 환경은 시민 개발자, 전문 프로그래머 및 인공지능 간의 보다 협력적인 성격이 될 것이며, 궁극적으로 우리는 더 나은 애플리케이션을 더 빨리 만들 수 있습니다."
로우 코드/노 코드 플랫폼은 소프트웨어 개발을 단순화합니다. GenAI도 마찬가지입니다. 아직 로우 코드/노 코드로 해가 지지는 않지만, 결국에는 --아니면 --이 될 수도 있습니다.
로우 코드/노 코드 도구는 개발자와 "시민 개발자" 모두에게 인기를 얻었습니다. 전자는 처음에 그것을 받아들이는 데 어려움을 겪었지만, 소프트웨어 제공 속도가 빨라지면서 그것에 대한 필요성을 부정하기에는 너무 어려웠습니다. 그리고 로우 코드는 많은 기업이 절실히 필요로 하는 기술 부채를 줄이는 데에도 사용될 수 있습니다.
그런 다음 GenAI가 현장을 강타하여 코드를 생성하는 또 다른 쉬운 방법을 제공하고 갑자기 게임이 바뀌기 시작했습니다.
대부분의 다른 유형의 소프트웨어 개발 회사와 마찬가지로 저코드/노코드 플랫폼은 제품에 GenAI를 추가하기 시작했으며, 이는 단기적으로는 이익이 될 수 있지만 장기적으로는 실존적 위협이 될 수 있습니다.
예를 들어, IT 서비스 회사 TEK Systems의 CTO인 Ramasamy Palaniappan은 GenAI가 가까운 장래에 낮은 코드/부호에 대한 위험은 아니지만 강화된 학습을 통해 효율성이 향상됨에 따라 GenAI가 영향을 미칠 것으로 예상하고 있습니다.
"GenAI 툴을 애플리케이션에서 중요한 비즈니스 로직과 관련된 엔터프라이즈 사용 사례에 도입하려면 거버넌스와 보안에 대한 성숙한 접근 방식이 필요합니다. 결과적으로 일부 기업들은 코드 생성을 위해 GenAI 툴을 대규모로 수용하는 것을 꺼립니다."라고 Palaniappan은 이메일 인터뷰에서 말합니다. "저코드 및 노코드 툴은 조직의 방화벽 내에 유지되며 생성된 코드를 공공 재단 모델로 이동하지 않습니다. 하지만 기업들이 GenAI 성숙도를 높이면서 더 많은 조직들이 특정 애플리케이션에 이러한 툴을 수용하여 일부 저코드 툴의 작업량을 줄일 수 있기를 기대합니다."
이 이야기를 위해 인터뷰한 다른 사람들과 마찬가지로, 그는 개발에는 다양한 추상화 계층이 존재한다고 말합니다: 구현될 물리적 코드(첫 번째 수준), 개발 프로세스를 가속화하는 로우 코드/노 코드(두 번째 수준), 고객 요구 사항을 구현 가능한 유닛으로 변환할 수 있는 GenAI(세 번째 수준). 이러한 GenAI 도구는 코드 또는 로우 코드/노 코드 도구와 직접적으로 작동합니다.
저코드/노코드 툴이 GenAI보다 더 성숙함
로우 코드/노 코드 플랫폼은 ChatGPT보다 약 10배 더 오래 존재해 왔습니다 (대규모 언어 모델(LLM)은 새로운 것이 아닙니다). 새로운 것은 간단한 인터페이스로 일반 영어로 작성된 프롬프트를 기반으로 자동으로 코드를 생성합니다. 로우 코드 솔루션이 애플리케이션 코드의 약 80%를 생성할 수 있고, 20%는 여전히 사람이 작성해야 하는 엣지 케이스와 코드의 일부를 남길 수 있다는 것은 상식이지만, GenAI는 미래에 그 분할을 복제할 수 있을지도 모릅니다.
"LLM은 아직 존재하지 않으며, 저는 그것이 바로 AGI [인공지능]이 들어오는 곳이라고 생각합니다"라고 구직 과정을 빠르게 하는 인공지능 도구인 Sonar의 개발자 관계 및 커뮤니티 부사장인 Peter McKee는 말합니다. "저는 LLM과 AGI를 결합하는 것, 즉 이러한 LLM 위에 추론하는 능력은 매우 강력할 것이라고 생각합니다."
AWS 클라우드 서비스 회사인 Caylent의 개발 팀들은 조직화된 코드 저장소와 같은 대략적인 초안을 만들기 위해 GenAI를 사용하고 있습니다. Caylent의 데이터 및 애플리케이션 수석 이사인 Ryan Gross에 따르면, 그것은 약 5년 전의 로우 코드/노 코드 시스템들이 그랬던 것처럼 성능을 극적으로 향상시켰습니다.
"저는 혼란이 정말로 사용자 경험에 관한 것이라고 생각합니다. [로우 코드] 공급업체들은 개발자들과 소통하는 그들의 제품 팀에 훨씬 더 많은 시간과 노력을 들였고 그들이 결과가 제시되기를 원한다는 것을 이해합니다."라고 그로스는 말합니다. "따라서, 그들이 이 생성적인 인공지능 접근 방식을 활용하는 데 필요한 기술력을 구축할 수 있다면, 그들은 핵심 전력 사용자나 지역 개발자의 요구를 정말로 충족시키는 것과 관련이 있기 때문에 기술 공급업체들보다 앞서 나갈 수 있습니다."
GenAI가 로우/노 코드를 대체할 수 없는 이유
엔터프라이즈 소프트웨어 서비스 제공업체인 Aimprosoft의 라이프레이 설계자인 비탈리 코셸렌코는 GenAI가 중단적인 변화보다는 낮은 코드/없는 코드로 시너지 효과를 낼 것이라고 믿고 있습니다.
"우리는 반복 작업을 자동화하고, 사용자 경험을 개선하며, 비개발자들이 만들 수 있는 응용 프로그램의 범위를 확장함으로써 GenAI 도구가 어떻게 저코드/노코드 플랫폼을 향상시키는지 볼 수 있습니다. 이러한 통합은 그들을 훨씬 더 강력하고, 접근 가능하며, 효율적으로 만듭니다"라고 코셸렌코는 이메일 인터뷰에서 말합니다. "GenAI는 저코드/노코드 플랫폼을 위협하지 않지만, 그것들을 보완하고 향상시킵니다. 그것은 일상적인 작업을 자동화하고 사용자 경험을 향상시킴으로써 그들을 더 강력하고 효율적으로 만듭니다. 그들은 함께 소프트웨어 개발을 위한 유망한 미래를 만듭니다."
풀스택 자동화 회사인 레드우드 소프트웨어의 최고 AI 및 혁신 책임자인 아브히짓 카칸디키는 GenAI가 IT 전문가와 비기술 사용자 모두에게 생산성을 높이고 부가가치를 창출하는 작업에 집중할 수 있는 기회를 제공하지만, 미션 크리티컬한 핸즈오프 프로세스에 사용하는 것에 대한 신뢰는 여전히 낮다고 말합니다.
"[R]인공지능을 저코드/노코드 개발에 대한 실존적인 위험으로 보는 것이 아니라, 저는 인공지능이 환경을 재구성하는 것으로 봅니다. 생성 인공지능은 이미 코드 스니펫이나 보일러 플레이트 코드를 생성하고, 코드를 검토하고, 심지어 코드를 테스트하는 데도 꽤 좋습니다. 프로그래머들은 점점 더 그것을 개념 증명에 사용하고 있습니다."라고 카칸디키는 이메일 인터뷰에서 말합니다. "저코드 플랫폼은 코딩 구문을 시각적 드래그 앤 드롭으로 변환하는 '사용 용이성' 계층으로 볼 수 있습니다. 제나아이는 시민 개발자 기술 세트를 늘리거나 고급 코딩을 위한 장벽을 낮춤으로써 잠재적인 개발자의 풀을 확장하고 있습니다. 결국, 이러한 추세로 인해, 미래의 개발 환경은 시민 개발자, 전문 프로그래머 및 인공지능 간의 보다 협력적인 성격이 될 것이며, 궁극적으로 우리는 더 나은 애플리케이션을 더 빨리 만들 수 있습니다."