많은 개발자들이 이미 생성 AI의 세계를 탐구했다. O'Reilly의 최근 설문 조사에 따르면 응답자의 1/3이 GitHub Copilot 및 ChatGPT와 같은 환경을 사용하고 있으며 설문 조사 작성자인 마이크 루키데스(Mike Loukides)는 이 추정치가 실제 사용량을 과소평가할 수 있음을 시사한다. 전문적인 작업에서는 이러한 도구를 사용하지 않는 사람들도 개인 프로젝트에서 이러한 도구를 사용해 볼 수 있습니다. 그러나 광범위한 채택에는 시간이 걸릴 수 있다.

설문 조사에서는 이러한 새로운 도구를 사용하는 개발자의 가장 큰 과제는 교육이며, 34%는 이를 어려움으로 꼽았다. 또 다른 12%는 사용 편의성을 주요 과제로 꼽았다. 놀랍게도 응답자의 13%는 도구가 개발자가 직면한 문제를 효과적으로 해결하지 못했다고 언급했다. 코드가 적거나 없는 기능이 있다는 약속에도 불구하고 예상보다 학습 곡선이 더 가파른 것으로 보인다.

생산성 도구, 특히 Copilot과 같은 도구의 후속 제품은 소프트웨어 개발에 급격한 변화를 가져오고 있다. 개발자는 실제로 이러한 도구를 통해 가치를 얻고 있지만 이 가치는 학습 곡선과 함께 제공된다는 점을 인식하는 것이 중요하다. 누구도 단순히 ChatGPT에 요청을 입력하고 신발 판매를 위한 모든 기능을 갖춘 엔터프라이즈 애플리케이션을 기대할 수 없다. 그러나 개발자가 생성 AI 개발 코드를 마스터하면 이러한 기능이 시민 개발자에게 전달될 가능성이 높다.

생성 AI는 소프트웨어가 생성, 테스트 및 배포되는 방식을 혁신하여 로우 코드 및 노코드 운동에 새로운 차원을 추가할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. Creatio의 CEO인 캐서린 코스테레바(Katherine Kostereva)는 코드 없는 자동화를 위한 생성 AI의 전망에 열정을 갖고 있으며 향후 몇 년 동안 사용 사례가 크게 확산될 것으로 예측한다.

노코드와 생성 AI의 융합은 개발자와 비개발자 모두에게 새로운 기회를 열어준다. 시각적 드래그 앤 드롭 도구를 생성 AI와 결합하여 코드 없는 개발 프로세스를 가속화할 수 있다. 생성 AI는 사용자 입력을 기반으로 템플릿, 구성 요소 또는 전체 애플리케이션을 자동으로 사전 생성하여 기본 요구 사항을 프로토타입으로 변환하는 데 드는 시간과 노력을 절약할 수 있다.

생성 AI의 기능은 인간과 유사한 텍스트 응답 생성부터 기록 데이터 분석 및 의사 결정 권장 사항 제공에 이르기까지 광범위한 기회를 포괄한다. 로우 코드 및 노 코드 공간에서 생성 AI는 개발을 가속화하여 사용자가 원하는 결과를 달성하기 위한 각 단계를 꼼꼼하게 설명하기보다는 원하는 결과를 설명하는 데 더 집중할 수 있게 할 것으로 예상된다. 생성 AI의 기능이 계속 발전함에 따라 소프트웨어 개발의 미래는 중요한 변화를 맞이하게 되었다.

출처: Impact Lab