로우코드란?

로우코드는 사람들이 최소한의 수동 코딩으로 애플리케이션을 구축할 수 있도록 하는 소프트웨어 개발 접근 방식입니다. 개발자는 처음부터 모든 것을 작성하는 대신 드래그 앤 드롭 인터페이스, 사전 구축된 구성 요소, 워크플로 및 템플릿과 같은 시각적 도구를 사용합니다.

로우코드 플랫폼이 없기 때문에, 전통적인 개발은 간단한 앱을 만들기 위해 수백에서 수천 줄의 코드를 작성해야 합니다. 로우코드를 통해 형식적인 코딩 능력이 부족한 사용자도 직관적인 시각적 인터페이스로 설계할 수 있습니다. 숙련된 개발자도 이러한 기능의 이점을 누릴 수 있습니다.

예를 들어, 일부 비즈니스 애플리케이션의 경우 특정 프로그래밍 언어에 대한 지식이 필요하므로 개발자의 선택 폭이 좁아집니다. 로우코드 개발 플랫폼은 이러한 병목 현상을 제거함으로써 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC)을 단축시켜 숙련된 엔지니어가 더 많은 작업을 더 빠르게 수행할 수 있도록 합니다.

로우 코드 플랫폼의 그래픽 사용자 인터페이스와 드래그 앤 드롭 기능은 개발 프로세스의 여러 측면을 자동화하여 기존 코딩 방식에 대한 종속성을 제거합니다. 로우코드 플랫폼은 특히 비즈니스 분석가 또는 프로젝트 관리자처럼 공식적인 코딩 경험이 거의 없는 비즈니스 사용자, 즉 시민 개발자를 위해 앱 개발을 민주화합니다.

사용자가 코드를 작성하지 않고도 애플리케이션을 만들고 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있게 해주는 노코드 개발 플랫폼과 달리, 로우코드 환경은 전문 개발자들이 코딩의 일반적인 부분을 자동화하는 데 자주 사용됩니다. 이는 개발의 마지막 '마무리 단계'에 집중되는 노력을 재분배합니다.

두 접근 방식 모두 시각적 인터페이스와 사전 구성된 템플릿을 사용하여 코딩의 복잡한 측면을 추상화하는 것을 목표로 하지만 대상 사용자, 사용 사례 등의 측면에서 차이가 있습니다.

AI를 활용하는 코딩의 등장으로 이전에는 이 두 가지 범주를 정의했던 경계가 모호해졌습니다. 이러한 변화는 1980년대부터 이어져 온 로우코드의 오랜 진화 과정에서 가장 최근의 단계입니다.

1980년대에는 새로운 도구를 통해 개발자가 기존 프로그래밍 방법보다 훨씬 적은 코드로 데이터베이스 기반 애플리케이션을 만들 수 있었습니다.

1990년대에는 시각적 도구를 활용하여 소프트웨어 제공 속도를 높이는 데 중점을 둔 신속 애플리케이션 개발(RAD)이 등장했습니다. Microsoft Visual Basic과 같은 통합 개발 환경 (IDE)은 드래그 앤 드롭 인터페이스를 대중화하는 데 도움이 되었습니다.

비주얼 디자이너, 재사용 가능한 컨트롤, 이벤트 기반 프로그래밍은 개발 복잡성을 줄였으며 최신 로우코드 플랫폼에서 볼 수 있는 많은 기능의 전조가 되었습니다.

2000년대에는 광범위한 코딩 리소스 없이도 프로세스 자동화를 지원할 수 있는 도구에 대한 필요성을 해결하기 위해 비즈니스 프로세스 관리(BPM) 플랫폼이 도입되었습니다. 또한 조직에서 워크플로를 시각적으로 모델링하고 자동화할 수 있는 도구가 등장했습니다.

그 후 10년 동안 클라우드 서비스가 도입되어 로우코드 플랫폼이 번창할 수 있는 이상적인 조건이 조성되어 '시민 개발자'라는 개념이 부상했습니다. 코딩 기술이 제한된 비즈니스 사용자는 팀을 위한 앱과 워크플로를 구축해야 했으며 로우코드 플랫폼이 그 격차를 메웠습니다. 로우코드 플랫폼은 워크플로 자동화를 넘어 고객 대면 앱, 모바일 앱, API 및 데이터 통합, 분석 대시보드 등을 지원하도록 확장되었습니다.

2020년대에는 로우코드 플랫폼 발전의 새로운 장이 열렸습니다. 이전에는 로우코드 공급업체가 소프트웨어 개발은 너무 어렵기 때문에 개발자와 비즈니스 사용자는 코드 작성을 피하려면 시각적 추상화가 필요하다는 단순한 전제로 경쟁했습니다. 소프트웨어 개발은 느리고 숙련된 개발자가 부족하고 비용이 많이 들었습니다. 코딩 능력이 제한된 비즈니스 사용자는 앱 제작에 참여할 수 없습니다. Mendix, Microsoft Power Apps, Appian과 같은 플랫폼은 제어에 대한 대가로 속도를 제공하는 스마트한 시각적 추상화를 통해 이 문제를 해결했습니다.

새로운 AI 우선 코딩 시스템은 새로운 제안을 제시했습니다. 생성형 AI가 코드의 대부분 또는 전부를 대신 작성해 준다면 어떨까요? 오늘날의 에이전틱 코딩 시스템은 시각적 추상화의 필요성을 크게 없애줍니다. 이제 모델에 무엇을 만들지 지시하기만 하면 코드가 원하는 대로 작동하도록 만들 수 있습니다.

이제 개발자는 자연어로 애플리케이션을 설명할 수 있습니다. 예를 들어, "인증, 구독 청구, 이메일 알림, 관리 대시보드를 갖춘 고객 포털을 구축해줘."라고 지시할 수 있습니다. 에이전틱 시스템은 프로젝트 구조, 인프라 구성, 데이터베이스 스키마, API, 테스트 및 프런트엔드 구성 요소의 대부분을 자동으로 생성할 수 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 코드를 생성하고, 워크플로를 설계하고, 사용자 인터페이스를 생성하고, 자연어 프롬프트를 소프트웨어 구성 요소로 변환할 수 있습니다. 이로 인해 '바이브 코딩'이라는 관행도 가능해졌는데, 이는 프로그래밍의 기본 원리를 이해하지 않고도 AI 도구가 코드를 생성하도록 유도하는 방식입니다. 하지만 이러한 방식은 특히 기업용 애플리케이션을 개발하는 맥락에서 심각한 위험을 수반합니다. 오늘날 기업들은 직원들이 적절한 감독이나 확립된 프로세스 없이 AI 기반 코딩 플랫폼을 사용하는 새로운 형태의 섀도우 IT 문제에 직면하고 있습니다.

AI 에이전트는 코드 스니펫을 생성하는 것 외에도 훨씬 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 다음과 같은 작업을 예로 들 수 있습니다.

• 전체 리포지토리 분석

• 애플리케이션 아키텍처 이해

• 여러 파일을 동시에 생성

• 대형 시스템 리팩터링

• 테스트 생성

• 문제 디버깅

• 명령 실행 및 도구

• 목표를 향해 자율적인 반복 수행

많은 로우코드 공급업체들이 사용자가 일반적인 사람 언어로 애플리케이션을 설명할 수 있도록 AI 어시스턴트를 통합했지만, 에이전틱 AI로 구동되는 AI 코드 생성 플랫폼으로의 더욱 광범위한 변화가 진행되고 있습니다.

에이전틱 코딩은 AI 기반 자동 완성 그 이상입니다. 이러한 시스템은 코드를 생성할 뿐만 아니라, SDLC 전체에서 자율적인 작업을 수행할 수 있는 에이전트와 함께 개발자와 협력하는 역할을 합니다. 이러한 플랫폼은 점점 확대되어 GitHub Copilot, OpenAI Codex, Anthropic의 Claude Code, Cursor, IBM Bob을 포함합니다.

일각에서는 과거 로우코드라고 불렸던 기술이 시대에 뒤떨어졌다고 선언했습니다. 에이전틱 코딩의 주요 결과는 '코드 우선 로우코드' 패러다임입니다. 에이전틱 코딩 프로젝트의 결과는 로우코드 아티팩트가 아니라 기존 코드베이스입니다. 이는 완전한 소유권, 맞춤형 코드, 벤더 종속성 감소, 최신 도구와의 호환성을 의미합니다.

몇 년 전만 해도 로우코드 플랫폼을 선택했을 일부 조직들이 이제는 AI 에이전트를 사용하여 소프트웨어를 개발할 수 있습니다. 이에 대응하여 많은 로우코드 공급업체들이 자사 제품에 에이전틱 AI를 통합했습니다. 이러한 플랫폼의 특징인 시각적 캔버스는 그대로 유지되지만, 수동 코딩 경험은 AI 코드 생성으로 대체됩니다.

실제로 로우코드 공급업체는 제품을 비주얼 빌더에서 AI 에이전트를 위한 오케스트레이션 환경으로 발전시키고 있습니다. 로우코드 엔지니어링과 소프트웨어 엔지니어링 간의 경계가 희미해지고 있으며, 에이전틱 코딩으로 인해 구분이 더욱 모호해졌습니다. 에이전트는 코드를 대체하는 대신 훨씬 더 강력한 추상화인 코드를 생성하는 데 필요한 인간의 전문 지식과 노력의 대부분을 대체합니다. 이러한 이유로 많은 사람들은 에이전틱 코딩을 로우코드의 다음 단계가 아니라 그 후계자라고 생각합니다.