Low Code AI가 전통적인 소프트웨어를 잠식하고 있다

Source: Dev.to

수십 년 동안 소프트웨어는 익숙한 방정식을 따랐습니다.

• 더 많은 기능은 더 많은 코드를 필요로 했습니다.
• 더 많은 맞춤화는 더 많은 엔지니어를 필요로 했습니다.
• 더 큰 규모는 더 큰 팀을 필요로 했습니다.

그 방정식이 깨지고 있습니다—소프트웨어가 사라지고 있기 때문이 아니라, 로우코드 AI가 전통적인 소프트웨어가 하던 일을 조용히 흡수하고 있기 때문입니다. 이는 갑작스러운 붕괴가 아니라, 점진적인 구조적 변화입니다. 한 번 눈에 들어오면 그 흐름을 무시하기 어렵습니다.

전통 소프트웨어의 원래 약속

전통 소프트웨어는 다음에 뛰어났습니다:

• 규칙 적용
• 워크플로우 표준화
• 인간 오류 감소
• 일관된 프로세스 확장

하지만 다음과 같은 트레이드‑오프도 있었습니다:

• 경직된 논리
• 긴 개발 주기
• 부서진 커스터마이징
• 비용이 많이 드는 유지보수

“행복한 경로”에서 벗어나는 모든 경우는 새로운 코드를 필요로 했습니다. 이러한 경직성은 비즈니스 변화가 느릴 때는 허용될 수 있었지만, 지금은 부담이 됩니다.

Low‑Code AI가 적응 비용을 바꾸다

Low‑code AI는 “더 나은 코드”가 되어 소프트웨어를 대체하는 것이 아니라, 변경 비용을 낮춤으로써 대체합니다.

대신에

• 새로운 로직 작성
• 새로운 릴리스 배포
• 배포 조정

팀은 다음을 할 수 있습니다

• 동작 재구성
• 워크플로우 조정
• 규칙 수정
• 에지 케이스를 동적으로 처리

이로써 소프트웨어는 재구축해야 하는 대상에서 재형성할 수 있는 대상으로 전환됩니다.

전통적인 소프트웨어가 변동성에 어려움을 겪는 이유

전통적인 소프트웨어는 다음을 전제로 합니다:

• 명확한 입력
• 안정적인 규칙
• 예측 가능한 경로

현대 업무는 드물게 그렇게 보입니다. 그것은:

• 복잡함
• 상황에 따라 다름
• 예외가 많음
• 판단에 의존함

저코드 AI가 여기서 번성하는 이유는:

• 모호함을 수용함
• 상황에 맞게 적응함
• 확률적으로 추론함
• 불완전한 정보를 처리함

이는 깨끗한 스키마에 맞지 않는 실제 프로세스에 훨씬 더 적합하게 만듭니다.

조용한 교체 패턴

Low‑code AI는 전체 교체 형태로 나타나는 경우가 드물고, 가장자리부터 시작합니다. 먼저 다음을 처리합니다:

• 수동 검토
• 데이터 분류
• 고객 지원 라우팅
• 내부 승인
• 보고 및 요약

그 후 확장됩니다. 시간이 지나면서 전체 하위 시스템이 다음과 같이 변합니다:

• 코딩된 것이 아니라 구성 가능한 형태로
• 정적인 것이 아니라 적응형으로
• 논리만이 아니라 규칙 + AI에 의해 관리됩니다

전통적인 소프트웨어가 사라지는 것은 아니며, 내부가 비워집니다.

개발자들이 먼저 압박을 느끼는 이유

Developers often sense this shift before leadership does. They notice:

• Less demand for bespoke features
• More demand for flexible systems
• Pressure to deliver adaptability, not just correctness

Low‑code AI doesn’t remove the need for engineers; it changes where engineering effort is applied:

• From implementation → orchestration
• From logic → constraints
• From features → systems

Developers who cling only to static implementation feel squeezed, while those who move into system design gain leverage.

이것은 “비개발자가 개발자를 대체한다”는 이야기가 아니다

그 서사는 핵심을 놓친다. 로우코드 AI는 복잡성을 없애는 것이 아니라 옮긴다. 복잡성은 다음으로 이동한다:

• 시스템 설계
• 거버넌스
• 평가
• 경계 정의

여전히 누군가가 해야 한다:

• 워크플로우 설계
• 허용 가능한 행동 정의
• 실패 모드 관리
• 안전성과 신뢰성 보장

그 작업은 엔지니어링 사고를 요구한다, 다만 더 높은 수준에서.

왜 기업들은 로우‑코드 AI를 선호하는가 (비공식적으로라도)

비즈니스 관점에서 로우‑코드 AI는 다음과 같은 장점을 제공합니다:

• 더 빠른 반복
• 릴리스 주기에 대한 의존도 감소
• 보다 쉬운 실험
• 장기 유지보수 비용 절감

경영진은 이를 종종 다음과 같이 표현합니다:

• 민첩성
• 대응성
• 적응성

하지만 근본적인 변화는 동일합니다.

전통 소프트웨어가 아직도 우위인 경우

이는 완전한 대체가 아니다. 전통 소프트웨어는 다음과 같은 경우에 여전히 우위를 점한다:

• 논리가 결정론적이어야 할 때
• 규정 준수가 엄격한 보장을 요구할 때
• 성능 제약이 극심할 때
• 안전 여유가 좁을 때

저코드 AI는 안정적인 기반 위에서 최고의 성능을 발휘하며, 그 자체를 대체하는 것이 아니다. 미래는 하이브리드.

향후 방향

Low‑code AI가 성숙해짐에 따라:

• 더 많은 비즈니스 로직이 구성 가능해짐
• 더 많은 워크플로가 적응형이 됨
• 재배포가 필요한 변경이 감소함
• 인텔리전스가 비즈니스 레이어에 더 가까워짐

전통적인 소프트웨어는 기반이 되고; Low‑code AI는 인터페이스가 된다.

실제 요점

Low‑code AI가 기존 소프트웨어를 하룻밤 사이에 “삼켜버리는” 것은 아닙니다. 오히려 다음과 같은 부분을 차지하고 있습니다:

• 지속적인 변화를 요구하는 부분
• 판단이 필요한 부분
• 워크플로우의 경계에 위치한 부분

이는 도구 간의 전쟁이 아니라 논리가 어디에 존재하는지를 재조정하는 과정입니다. 개발자들에게 전하는 메시지는 명확합니다:

미래는 가장 많은 코드를 작성하는 사람에게 달려 있지 않습니다.
미래는 코드를 다시 작성하지 않고도 적응할 수 있는 시스템을 설계하는 사람에게 달려 있습니다.

이것이 Low‑code AI가 가능하게 하는 일입니다.