AI 코드 생성은 인공 지능과 머신 러닝을 사용하여 프롬프트 또는 설명을 기반으로 컴퓨터 코드를 자동으로 생성하는 것입니다. 이 기술은 베스트 프랙티스와 거버넌스 표준에 따라 코딩을 용이하게 하고 숙련된 코더의 생산성을 높입니다.
프로그래밍 언어는 소프트웨어 개발의 중추이며, 인간이 작업과 프로세스를 디지털 시스템에 전달하는 매개체 역할을 합니다. 간단한 계산기부터 복잡한 운영 체제에 이르기까지 모든 애플리케이션은 코드를 사용해 특정 상황에서 작동하는 방법을 이해합니다. 숙련된 개발자라 할지라도 이러한 프로그래밍 언어로 작업하면 속도도 느리고 시간도 많이 걸리며, 비효율적인 프로세스가 되는 경우가 많습니다.
산업 전반에 걸쳐 애플리케이션 개발에 대한 수요가 급증하고 소프트웨어 개발자 기술 격차가 점점 커짐에 따라 일반 사용자 개발자, 즉 기존의 프로그래밍 기술 없이도 애플리케이션을 개발할 수 있는 개발자가 더 많이 필요해졌습니다. 노코드 및 로우코드 개발 플랫폼은 이러한 격차를 해소하는 데 도움이 되었으며, AI 덕분에 광범위한 프로그래밍 경험 없이도 가능한 일이 더욱 최적화되고 있습니다. 더 중요한 것은 인공 지능의 발전 덕분에 전문 프로그래머의 역량이 강화되어 더 많은 것을 성취하는 동시에 작업의 정확성과 효과성도 개선되고 있다는 점입니다. 이러한 혁신의 핵심에는 AI 코드 생성이 있습니다.
AI 코드 생성(AI 지원 프로그래밍 또는 생성형 AI 코드 지원이라고도 함)은 인공 지능 기술을 활용하여 인간 언어로 된 명령을 기능 코드로 변환하므로 누구나 소프트웨어 개발에 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 로우코드 개발 플랫폼은 시각적 인터페이스와 사전 구축된 구성요소를 통해 코딩의 복잡성을 줄여 줍니다. 한편 AI 코드 생성은 처음부터 사용자의 설명에 기반해 코드를 작성하고 코드 조각을 완성하며 사용자 입력을 기반으로 코드를 추천합니다. 각각의 접근 방식은 개발 프로세스를 간소화하고 관련된 사람들의 역량을 강화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 솔루션을 함께 사용하면 조직이 효과적인 애플리케이션을 신속하게 개발하는 역량을 크게 강화할 수 있습니다.
로우코드 개발 플랫폼은 사용자가 최소한의 코딩 경험이 필요한 그래픽 사용자 인터페이스로 앱을 어셈블할 수 있도록 하여 애플리케이션 개발 프로세스가 빠르게 진행되도록 설계되었습니다. 이러한 플랫폼은 프로그래밍의 난해한 측면을 자세히 살펴보지 않고도 기능하는 애플리케이션을 개발하고자 하는 비즈니스 전문가 및 비개발자에게 적합합니다. 그러나 작업 코드의 사전 정의된 부분에 크게 의존합니다. 기본적으로 사전에 만들어진 구성 요소를 제공하면 이를 기반으로 사용자가 새 소프트웨어를 구축하는 것입니다.
AI 코드 생성은 일반 언어 입력을 해석하여 사용자의 구체적인 요구 사항에 맞게 조정된 원본 코드 스니펫을 생성합니다. 이 방법은 보다 신속한 개발을 촉진할 뿐만 아니라 유연성을 높여 주므로 개발자가 기존 구성요소와 템플릿으로 인한 제약 없이 혁신할 수 있습니다. 결과적으로 AI 코드 생성은 숙련된 소프트웨어 개발자가 개선된 코드를 대규모로 작성할 수 있는 귀중한 도구인 동시에 소프트웨어를 개발할 수 있는 인력, 개발 방법 및 소프트웨어의 기능 범위를 넓히는 데에도 도움이 될 수 있습니다.
다시 한 번 강조하지만, 이 두 기술은 양자택일의 문제가 아니라는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 로우코드와 AI 코드 생성은 서로를 매우 효과적으로 보완하며, 함께 사용하면 보다 균형 잡히고 효율적인 개발 프로그램을 만들 수 있습니다.
AI 코드 생성은 코딩 프로세스를 크게 간소화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 개발자와 조직에서 이를 최대한 활용하기 전에 고려해야 할 몇 가지 과제가 있습니다. 이러한 과제를 해결하려면 기업은 기술이 소프트웨어 개발 노력을 복잡하게 만들기 보다는 개선할 수 있도록 몇 가지 단계를 거쳐야 합니다.
AI 모델은 보통 구문적으로 올바른 코드를 생성하는 데 중점을 두기 때문에 품질, 효율성 또는 유지관리가 최적화되지 않을 수 있으며, 이로 인해 시간이 지남에 따라 기술적 부채의 부담이 커집니다. 숙련된 개발자라면 일반적으로 AI가 생성한 좋은 코드와 나쁜 코드를 구별할 수 있으며, 이러한 이유로 이 기술은 일반 사용자 개발자를 위한 로우코드 또는 노코드 솔루션으로 사용하기 보다 숙련된 프로그래머를 지원하는 데 사용하는 것이 더 효과적입니다. 이러한 위험을 더욱 효과적으로 완화하려면 팀에서는 AI 생성 코드를 대규모 프로젝트에 통합하기 전에 AI가 생성한 코드의 유지관리 가능성과 확장성을 평가하는 표준을 구현하고 프로세스를 검토해야 합니다.
도구에서는 특정 기능을 처리하거나 가능한 가장 포괄적인 방식으로 작업을 실행하기 위해 지나치게 복잡한 코드를 생성할 수 있습니다. 이러한 복잡성으로 인해 코드의 디버그, 업데이트 또는 이해가 어려워지거나 시간이 오래 걸리게 되면 향후 유지관리 작업이 복잡해질 수 있습니다. 조직에서 코드의 단순성과 명확성에 대한 분명한 지침을 정하고 AI 생성 코드의 불필요한 복잡성을 정기적으로 검토하면 이 문제를 해결할 수 있습니다.
AI 코드 생성은 아마도 현재 사용 가능한 작업 코드를 만드는 가장 빠른 방법이겠지만, 결과물이 항상 신뢰할 수 있거나 안전하지는 않을 수 있습니다. 이로 인해 버그 또는 취약성의 가능성이 높아질 수도 있습니다. 앞서 언급했듯이 이러한 문제는 숙련된 개발자가 더 쉽게 인식하고 수정할 수 있으며, 일반 사용자 개발자는 AI가 생성한 코드의 품질을 제대로 평가하는 데 필요한 경험이 부족할 수 있습니다. 모든 AI 생성 코드가 엄격한 테스트를 거치도록 기업은 AI 생성 소프트웨어의 기능, 보안 및 성능을 구체적으로 평가하는 포괄적인 검토 프레임워크를 마련하는 것이 좋습니다.
오늘날 AI 코딩 도구는 유용한 지원을 제공하지만, 이 기술이 널리 보급되면 개발자의 코딩 능력이 저하될 수 있습니다. 결과적으로 기업에 코드를 작성할 수 있는 AI는 있지만 이를 검토하거나 평가할 수 있는 숙련된 인간 직원이 없어 감독 기능이 부재하는 상황이 발생할 수 있습니다. 이에 대응하기 위해서는 조직이 AI 코드 생성을 인간의 대체물로 보는 것이 아니라 인간의 전문 지식을 보완하는 것으로 봐야 합니다. 지속적인 교육을 제공하고 개발자가 AI 제안에 비판적으로 참여하도록 장려하면 높은 수준의 기술과 통제력을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI 코드 생성과 관련된 문제에도 불구하고 소프트웨어 개발에 제공하는 이점은 단점을 훨씬 능가하는 경향이 있습니다. 가장 중요한 이점은 다음과 같습니다.
속도, 정확성, 품질 등 이 모든 이점이 AI 코드 생성에 합쳐져 이전에는 불가능했던 방식으로 개발자 생산성을 높일 수 있는 솔루션을 제공합니다. 코딩의 지루하고 일상적인 측면을 자동화함으로써 개발자는 더 복잡하고 창의적인 작업에 집중할 수 있습니다. 이러한 변화로 인해 개발 주기가 빨라지고 프로젝트 완료 시간이 단축됩니다. 코드가 작업 솔루션의 포괄적인 데이터 집합을 기반으로 구축되므로 개발자는 시장에 출시하고 다음 프로젝트를 시작하기 전에 기본적인 품질 검토만 하면 됩니다.
AI 코드 생성 도구는 모든 작업을 수행해 주기 보다는 최첨단 도우미의 역할을 합니다. 숙련된 프로그래머라도 즉시 알아채기 어려울 정도의 코드 제안과 대안을 제공해 줍니다. 코드 효율성을 최적화하고 향상시키는 옵션을 통해 개발자의 작업이 개선되므로 전반적인 소프트웨어 성능이 더 나아집니다.
기존의 코딩은 정신적으로 지치기 때문에 쉽게 번아웃에 빠질 수 있습니다. AI 코드 생성이 소프트웨어 개발 중에 인지적 부하의 일부를 처리해 주면 이러한 정신적 부담이 덜어집니다. 예를 들어 구문과 상용구 코드를 기억해야 하는 부담이 덜어지면 개발자는 더 높은 수준의 문제 해결에 집중할 수 있습니다. 디버깅도 마찬가지로 간소화되며, 지루하고 정신력을 많이 소모하는 작업을 훨씬 덜 소모적인 작업으로 대체할 수 있습니다.
개발자가 여러 작업들 사이에서 주의를 전환해야 하는 컨텍스트 전환의 위험성은 간과되는 경우가 많습니다. 하지만 이는 프로그래머의 시간, 에너지, 생산성에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. AI 도구는 스택의 다양한 계층에서 코드를 생성할 수 있으므로 개발자가 서로 다른 코딩 환경과 사고 방식 사이를 전환해야 할 필요성을 최소화할 수 있습니다. 온라인에서 해결책을 검색하거나 문서를 참조하거나 다양한 외부 애플리케이션으로 작업할 필요 없이 IDE(통합 개발 환경) 내에서 모든 것을 처리할 수 있습니다.
늘어나는 AI 활용의 산하에 있는 다른 영역과 마찬가지로 AI 코드 생성은 다양한 소프트웨어 개발 프로세스 내에서 광범위하게 사용되고 있습니다. 이 기술이 발전함에 따라 소프트웨어 개발에서 그 역할이 확장되어 앞으로 더 큰 효율성과 혁신을 약속할 것이란 점이 더욱 중요합니다. 다음은 점점 더 중요해지는 AI 코드 생성의 역할을 보여줍니다.
소프트웨어 개발의 초기 단계에는 요구 사항을 수집하고 문서화하는 작업이 포함되는 경우가 많으며, 이 과정에는 부정확성과 모호성이 발생하기 쉽습니다. AI는 이러한 요구 사항이 처음부터 완전하고 분명하도록 이를 명확히 밝히고, 확인해서, 추적하는 데 도움이 됩니다. 개발자가 이러한 문서의 품질을 개선하여 프로젝트의 견고한 기반을 마련하면 오해의 가능성과 재작업의 필요성을 줄일 수 있습니다.
기존 코드의 방대한 데이터 세트를 학습한 AI 알고리즘은 새로운 코드를 분석하여 버그로 이어지는 패턴을 파악할 수 있습니다. 이러한 도구는 개발 프로세스 초기에 잠재적인 문제를 식별하여 코드 품질 및 보안에 대한 높은 기준을 유지하는 데 도움이 됩니다. 코드 검토에 대한 이러한 선제적 접근 방식은 다운스트림 오류를 최소화하는 동시에 소프트웨어의 전반적인 신뢰성을 향상시킵니다.
코드 줄이나 전체 기능을 제안하는 경우에도 AI 코드 생성 도구는 개발 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 도구는 개발자의 선호도에 맞게 조정되며 사용자 피드백을 통합하여 지속적으로 개선될 수 있습니다.
AI 기반 도구는 새로운 코드가 기존 기반에 통합될 때 자동으로 테스트를 구현할 수 있습니다. 이렇게 하면 수동 방법을 쉽게 능가하는 일관되고 신뢰할 수 있는 테스트 방법을 사용하여 소프트웨어가 예상대로 작동하도록 보장할 수 있습니다.
맞춤법 및 구문 오류를 실시간으로 수정할 수 있는 AI 코드 생성을 사용하면 수동 디버깅 및 수정 작업이 필요하지 않습니다. 또한 하나의 프로그래밍 언어에서 다른 프로그래밍 언어로 코드를 번역하는 것이 문제가 되지 않으므로, 다양한 기술 스택에서 보다 원활하게 전환하고 폭넓게 액세스할 수 있습니다.
AI 코드 생성의 구체적인 사용 사례는 다음과 같습니다.
IT Service Management(ITSM)
인시던트 관리, 변경 관리 및 문제 해결을 위해 자동화된 스크립트 생성으로 서비스 품질이 향상되고 해결 시간이 단축됩니다.
인사 관리
직원 온보딩 및 오프보딩 플레이북이 간소화되어 수작업을 줄이고 조직 정책과 규정을 준수할 수 있습니다.고객 서비스
연중무휴 24시간 고객 지원을 위해 자동화된 챗봇 스크립트를 생성하면 응답 시간과 전반적인 고객 경험이 개선됩니다.보안 운영
보안 인시던트 응답, 위협 탐지 및 취약성 관리를 위해 스크립트를 생성하면 조직의 전반적인 보안 태세가 개선됩니다.
비즈니스 프로세스 자동화
특정 비즈니스 요구 사항에 맞춤화된 사용자 지정 워크플로우와 애플리케이션을 생성하면 다양한 부서와 기능 전반의 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다.
실제 코드 생성의 좋은 예인 ServiceNow의 AI 코드 생성 도구를 사용하면 개발자가 사용자 지정 애플리케이션을 신속하게 작성하여 배포하고, 조직의 구체적인 요구에 맞는 스크립트, 플로우, 플레이북 및 서비스 카탈로그 항목을 생성할 수 있으므로 바로 사용 가능한 워크플로우의 구현과 유지관리가 가속화됩니다. 예를 들어 Accenture는 개발자 중심의 생성형 AI 솔루션인 ServiceNow의 크리에이터용 Now Assist를 사용하여 코딩 생산성을 40~60% 높였습니다.
AI 코드 생성을 비즈니스에 통합하는 결정은 매우 중요합니다. 조직의 구체적인 요구 사항과 규제 환경에 부합하는 다양한 중요 요소를 철저하게 평가해야 합니다. 즉, 모든 조직은 결정을 내리기 전에 각자의 목표, 역량 및 상황을 자세히 살펴보는 것부터 시작해야 합니다.
다음은 AI 코드 생성 도구를 선택할 때 고려해야 할 가장 중요한 사항입니다.
GDPR 및 CCPA와 같은 글로벌 규정이 데이터 처리 관행을 형성하고 있는 상황에서 기업은 사용자 데이터를 관리하는 AI 도구의 정책을 검토하여 잠재적인 보안 약점이 발생하지 않도록 해야 합니다. 데이터 익명화 기술과 같은 기능은 개인정보 보호를 강화하는 데 유용합니다.
규정 준수는 개인정보 보호와 밀접한 관련이 있습니다. 다양한 데이터 보호법과 관련된 잠재적 처벌을 고려할 때 AI 도구가 모든 관련 규정과 표준을 준수하도록 하는 것이 최우선 과제여야 합니다. 여기에는 도구가 규정 준수 인증을 받았는지, 그리고 해당 산업별 규정 요구 사항을 충족하는지 확인하는 작업도 포함됩니다.
기업은 AI 도구가 데이터 전송 및 저장을 위한 포괄적인 암호화를 제공하는지 여부를 검토해야 합니다. 또한 무단 액세스를 방지하기 위해 액세스 제어 및 인증 조치의 강도를 평가하는 것도 중요합니다. 도구가 구현된 후에도 보안은 최우선 고려 사항으로 남아 있어야 합니다. 보안 감사와 도구의 확립된 보안 표준 준수는 철저하게 평가해야 하는 중요한 요소입니다.
도구가 사용자 역할과 책임을 기반으로 액세스를 관리할 수 있도록 합니다. 세분화된 권한을 제공하여 다양한 기능에 대한 액세스를 제어할 수 있는 도구는 데이터 유출 위험을 줄여줍니다. 사용자가 선호도에 따라 데이터 사용을 유연하게 관리할 수 있도록 옵트인 및 옵트아웃 메커니즘도 사용할 수 있어야 합니다.
가격만 고려하여 AI 코드 생성 솔루션을 선택하지 마세요. 저렴한 도구는 필요한 기능이나 신뢰성을 제공하지 않을 수 있으며, 높은 가격의 옵션이라도 ROI와 확장성을 높여 비용을 신속하게 회수할 수 있습니다. 투명한 가격 책정 모델을 갖춘 솔루션을 사용하면 AI 도구 통합 시 재무적 실효성을 더 쉽게 평가할 수 있습니다.
생산성 향상, 코드 품질 개선, 수동 코딩 작업 감소 등의 이점을 무시하기 어렵습니다. AI 코드 생성 기술을 통합하면 기업은 소프트웨어 요구 사항의 복잡성을 보다 효율적이고 민첩하게 극복할 수 있습니다. 엔터프라이즈 AI 솔루션 분야의 리더인 ServiceNow는 이러한 혁신의 최전선에 있습니다.
ServiceNow Now Platform®은 AI의 강력한 기능을 활용하여 비즈니스 운영 및 소프트웨어 개발을 최적화하는 포괄적인 프레임워크를 제공합니다. 생성형 AI(GenAI), 머신 러닝(ML), 자연어 처리(NLP), 프로세스 마이닝 등을 활용하는 이 완전 중앙 집중식 플랫폼은 효율성을 높이고 모든 관련 비즈니스 프로세스에서 의사 결정을 개선합니다. 앱 엔진은 AI 강화 코딩 기능을 한 단계 더 발전시켜 조직이 AI 코드 생성을 사용하여 특정 비즈니스 요구 사항에 직접 맞춤화된 효과적인 사용자 지정 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 로우코드 솔루션부터 숙련된 프로그래머를 위해 최적화된 지원에 이르기까지, ServiceNow는 조직의 코딩 역량을 최적화하는 도구를 제공합니다.
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