로우코드‧노코드 기술, 만성적 개발자 부족의 해결사
[아이티데일리] 오늘날 개발자 부족은 더 이상 IT 산업계만의 문제가 아니다. 대다수 기업들은 최신 IT 기술을 활용해 디지털 트랜스포메이션을 추진하고 싶어 하지만, 이를 지원할 수 있는 개발자들이 태부족해 어려움을 겪고 있다. 이러한 상황에 최소한의 개발자로도 방대한 IT 개발 수요를 감당할 수 있는 로우코드‧노코드 기술이 주목을 받고 있다. 최근 국내에서도 로우코드‧노코드 기술에 대한 요구가 속속 등장하고 있어, 산업계의 성장이 조속히 요구되는 상황이다.
만성적 개발자 부족…LCNC로 해결한다
IT 업계의 만성적인 인력난은 앞으로도 한동안 계속될 것으로 보인다. 정부와 학계, 민간에서 모두 IT 인력 양성에 열을 올리고 있지만, 여전히 공급이 수요를 따라가지 못하고 있기 때문이다. 특히 전 산업계에서 디지털 전환이 핵심 이슈로 자리잡으면서 비 IT 기업들 역시 개발자들을 직접 고용하는 추세고, 이는 IT 업계의 인력난을 더욱 가속화시키고 있다. 글로벌 시장조사기관 가트너가 지난 7월 공개한 글로벌 고용시장 설문조사(Global Labor Market Survey) 결과에 따르면, 전 세계 기업들은 IT 기술 수준을 강화하거나 유지하기 위해 IT 인력 유치와 고용 유지에 가장 큰 비용을 투자할 것으로 예상된다.
이에 따라 만성적인 IT 인력난을 해결하기 위한 방법 중 하나로 로우코드‧노코드(Low code‧No code, 이하 LCNC) 개발이 주목받기 시작했다. LCNC는 개발 과정에서 코드를 직접 작성하는 것을 최소화하고, 기존에 만들어놓은 컴포넌트와 모듈들을 블록 조립을 하듯 결합해 원하는 SW를 만드는 것을 의미한다. 코로나19(COVID-19) 팬데믹이 촉발한 전 산업계의 디지털 전환 수요로 인해 개발자 인력 부족이 단순히 IT 업계의 문제만은 아니게 되면서, 이를 해결할 수 있는 LCNC에 대한 관심은 더욱 빠르게 증가하고 있다.
구글은 2016년에 로우코드 모바일 애플리케이션 개발 서비스 앱메이커(App Maker)를 공개했다. 간단한 드래그 앤 드롭과 약간의 코딩을 더해 원하는 앱을 손쉽게 만들 수 있는 서비스다. 해당 서비스는 2020년 1월에 서비스 중단을 선언했지만, 같은 시기에 노코드 애플리케이션 개발 플랫폼 앱시트(AppSheet)를 인수하면서 여전히 LCNC를 주요 비즈니스 전략으로 이끌어갈 것임을 시사한 바 있다. 앱시트는 엑셀 같은 스프레드시트나 그리드(grid) 형식으로 작성된 파일로 모바일 앱을 손쉽게 개발할 수 있는 플랫폼이다.
마이크로소프트는 2021년에 개최된 연례 개발자 컨퍼런스 빌드 2021(Build 2021)에서 로우코드 플랫폼 파워앱스(Power Apps)를 발표했다. 파워앱스는 오픈AI가 개발한 대규모 언어 모델 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer-3)를 적용해, 코딩이나 드래그 앤 드롭 대신 자연스러운 대화 명령으로 원하는 기능을 구현할 수 있도록 지원한다. 구체적인 지시사항을 하나하나 작성하는 대신 자연어 문장을 입력하기만 하면, 컴퓨터는 GPT-3 모델을 통해 해당 문장을 이해하고 사용자가 원하는 기능을 수행하는 코드를 만들어낸다.
단순한 앱 개발이 아닌 AI 서비스 개발에도 LCNC 사용 사례가 늘어나고 있다. 국내에서는 네이버의 클로바 스튜디오(CLOVA Studio)가 대표적이다. 네이버가 지난해 7월 공개한 클로바 스튜디오는 충분한 데이터셋을 업로드하고 요구사항을 자연어 문장으로 입력하면 자동으로 머신러닝 과정을 수행해 AI 서비스를 개발할 수 있도록 도와준다. 특히 영어 기반의 GPT-3 대신 한국어 기반의 초대형 언어모델 하이퍼클로바(HyperCLOVA)를 사용하기에 더욱 뛰어난 한국어 인식 성능을 자랑한다. 아직은 클로즈 베타 서비스 단계지만, 출시 이후 지속적으로 신규 기능 추가나 업그레이드가 이뤄지고 있어 향후 전망도 밝다.
딥파이(DEEP:PHI)는 딥노이드가 개발해 지난 2021년 공개한 의료 AI 전문 노코딩 플랫폼이다. AI나 머신러닝, 코딩에 대한 지식이 부족해도 마우스 드래그 앤 드롭만으로 원하는 AI 모델이나 앱을 개발할 수 있다. 사용자는 의료 데이터들을 업로드하고 몇 가지 주요 모듈을 선택하기만 하면 된다. 부득이하게 코드 변경이나 추가가 필요할 경우에도 사전 구축된 명령어 블록들을 배치하기만 하면 되는 블록코딩 방법을 사용할 수 있다.
특히 딥파이의 장점은 의료 현장에서 종사하고 있는 의사와 연구자들에게 높은 접근성을 제공한다는 점이다. 최근 의료 분야에서는 AI 기술을 접목해 주요 질환을 진단하거나 중요한 판단을 보조하려는 시도가 늘어나고 있는데, 의료 분야는 사람의 생명과 직접적으로 연관돼 있는 만큼 AI 개발과 연구에 높은 도메인 지식이 요구된다. 현장에서 직접 경험과 노하우를 쌓은 의사와 연구자들이 직접 AI 기술을 활용해 연구를 수행하고 서비스 개발에 참여하는 것이 효과적이지만, 의료 현장에서 발생하는 이슈에 대응하면서 AI 관련 역량을 쌓는 것은 쉽지 않은 일이다. 이러한 점에서 의료 AI 전문 노코딩 플랫폼 딥파이는 의사와 연구자들이 별도의 코딩 공부를 하지 않고도 손쉽게 AI를 개발할 수 있도록 돕는다는 점에서 뛰어난 장점을 갖추고 있다.
