단순한 드래그 앤 드롭을 넘어서, 이제 AI가 스스로 문제를 이해하고 코드를 작성한다면? 이것은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 2025년 12월 현재, Low-code 개발 환경의 판도는 AI 에이전트의 등장으로 완전히 뒤바뀌고 있습니다.
AI 에이전트: Low-code의 진화 과정
지난 수십 년간 Low-code 플랫폼은 개발자가 아닌 사람도 애플리케이션을 만들 수 있도록 하는 것을 목표로 발전해왔습니다. 마우스 클릭 몇 번으로 로직을 구성하고, 사전 제작된 컴포넌트를 조합하여 시간을 절약할 수 있게 만들었죠. 하지만 이 방식에도 한계가 있었습니다. 개발자라도 복잡한 문제에 직면하면 시간이 걸렸고, 비개발자는 여전히 기술적 장벽에 막혔습니다.
이제 Low-code는 새로운 단계로 나아가고 있습니다. AI 에이전트가 도입되면서, 단순한 자동화 도구가 아닌 진정한 협업 파트너로 진화한 것입니다.
Low-code 플랫폼에 통합된 AI의 세 가지 핵심 기술
추론 기반 AI 에이전트의 등장
전통적인 Low-code 플랫폼의 AI는 사용자의 명령을 인식하고 반응하는 수준에 머물렀습니다. 그러나 2025년의 AI 에이전트는 다릅니다. 사용자가 제시하는 비즈니스 문제를 문제 이해 → 해결 전략 수립 → 코드 작성이라는 완전한 개발 프로세스로 전환합니다.
Google의 Gemini Advanced에서 선보인 “Reasoning Level” 조절 기능처럼, AI는 작업의 복잡도에 따라 사고 깊이를 조절합니다:
- 간단한 작업: 신속한 처리로 즉각적인 결과 제공
- 복잡한 작업: 심층 추론을 통해 정교한 해결책 도출
특히 o4-mini 모델의 등장은 기술적 돌파구를 의미합니다. 이전 세대 o3와 유사한 성능을 유지하면서도 처리 속도가 2배 빨라졌으니까요. 더욱 인상적인 것은 100만~200만 토큰 처리 능력으로, 대규모 코드베이스 전체를 분석하고 통합 개발을 가능하게 했습니다.
Generative UI: AI가 직접 사용자 인터페이스를 생성하다
Low-code 분야에서 진정한 혁신은 Google Gemini의 Generative UI 기술에서 비롯되었습니다. 기존 방식과의 차이를 명확히 하면:
기존 방식: “대출 이자율은 3%가 유리합니다” (텍스트 답변만 제공)
Generative UI: 사용자가 즉시 조작할 수 있는 실제 계산기 앱 생성 (슬라이더, 그래프, 계산 기능 모두 포함)
이 기술의 가장 큰 의미는 Low-code 개발이 더 이상 개발자의 중간 작업에 의존하지 않는다는 것입니다. LLM이 사용자의 질문에 직접 응답하면서:
- 웹페이지, 게임, 도구, 애플리케이션 전체를 실시간으로 생성
- 단순한 콘텐츠뿐 아니라 완전히 작동하는 사용자 경험 제공
- 텍스트와 차트, 그래프를 함께 분석하는 복합적 문서 처리 수행
에이전틱 AI: 자율적으로 업무를 수행하는 시스템
LG CNS가 2025년 하반기에 출시한 에이전틱 AI 플랫폼은 Low-code 환경에서의 자율성을 새로운 수준으로 끌어올렸습니다. 이 시스템은 4단계 작동 원리를 통해 작동합니다:
- 목표 설정: 비즈니스 담당자가 달성하려는 목표 제시
- 계획 수립: AI가 자율적으로 개발 프로세스 설계
- 실행: Low-Code/No-Code 환경에서 자동으로 시스템 구축
- 검증: 결과물이 목표를 충족하는지 확인
놀라운 점은 이 모든 과정이 현업 담당자도 쉽게 에이전트를 생성할 수 있도록 설계되었다는 것입니다. 기존 인프라를 전면 교체할 필요도 없습니다. 원활한 통합을 통해 기존 시스템과 함께 작동합니다.
Low-code와 AI 에이전트의 결합이 의미하는 것
더 이상 Low-code는 단순히 ‘코드를 줄이는 도구’가 아닙니다. 이것은 사람과 AI가 협업하는 지능형 개발 환경입니다.
개발자의 관점에서는 반복적인 코드 작성과 디버깅에서 해방되어 전략적 의사결정과 아키텍처 설계에 집중할 수 있습니다. 비개발자의 관점에서는 기술적 장벽이 대폭 낮아져 자신의 업무 지식을 직접 디지털 솔루션으로 구현할 수 있게 됩니다.
2025년 현재, 이러한 변화는 더 이상 선택지가 아닌 필수 요소로 자리잡고 있습니다. 기업의 디지털 전환 가속화는 물론, 중소기업의 디지털 격차 해소까지 이어지고 있으니까요. 앞으로의 개발 환경을 주도할 Low-code와 AI 에이전트의 협력 모델을 깊이 있게 이해하는 것이, 기업의 경쟁력을 결정하는 핵심 요소가 될 것입니다.
추론부터 완전 자율 개발까지: AI 에이전트의 기술적 비밀
고속 처리와 심층 추론을 동시에 갖춘 최신 AI 모델, Google Gemini의 혁신과 LG CNS의 에이전틱 AI가 어떻게 ‘목표 설정부터 검증까지’ 완전 자율 개발을 실현했을까요? 2025년 Low-code 생태계의 가장 큰 변화는 단순한 자동화 도구에서 벗어나 진정한 의미의 자율 개발 환경으로 진화한 것입니다. 이 섹션에서는 이러한 혁신의 핵심 기술을 깊이 있게 살펴보겠습니다.
추론 기반 AI 에이전트: 완전한 개발 프로세스의 자동화
2025년 현재, Low-code 플랫폼에 탑재된 AI는 이전 세대와 근본적으로 다릅니다. 단순히 코드 조각을 생성하는 수준을 넘어, 문제 이해 → 해결 전략 수립 → 코드 작성이라는 완전한 개발 프로세스를 독립적으로 수행합니다.
Google의 Gemini Advanced에서 선보인 “Reasoning Level” 조절 기능은 이러한 변화의 핵심입니다. High와 Low 두 가지 모드를 통해 AI는 작업의 복잡도에 따라 추론 깊이를 동적으로 조정합니다. 간단한 작업에서는 빠른 응답으로 개발 생산성을 높이고, 복잡한 비즈니스 로직이 필요한 경우에는 심층 추론으로 정교한 솔루션을 제시하는 방식입니다.
특히 주목할 기술적 진전은 다음과 같습니다:
고급 추론 모델의 성능 향상 – o4-mini 모델은 이전 세대 o3와 유사한 수준의 문제 해결 능력을 보이면서도 처리 속도가 2배 빨라졌습니다. 이는 개발자와 비전공자 모두에게 실시간 피드백을 제공할 수 있음을 의미합니다. Low-code 환경에서 사용자가 제시한 요구사항에 대해 즉각적인 솔루션 제안이 가능해진 것입니다.
동적 사고 시간 조절 – AI 에이전트는 작업의 특성을 파악하고 필요한 추론 시간을 자동으로 조정합니다. 데이터 유효성 검사 같은 단순 작업은 수초 내에 완료하고, 복잡한 아키텍처 설계나 통합 개발이 필요한 경우에는 더 깊은 고민 시간을 할애합니다.
초대용량 처리 능력 – 100만~200만 토큰 처리 능력은 대규모 레거시 코드베이스를 한 번에 분석하고 현대화할 수 있음을 의미합니다. 기존에는 불가능했던 엔터프라이즈급 프로젝트 전체의 문맥 이해와 통합 개발이 가능해졌습니다.
Generative UI: AI가 직접 생성하는 애플리케이션
Low-code 분야의 또 다른 획기적 혁신은 Generative UI 기술입니다. Google Gemini가 선보인 이 기술은 AI가 단순한 텍스트 응답을 넘어 실제 작동하는 완전한 애플리케이션을 즉석에서 생성하는 능력입니다.
기존의 AI 기반 Low-code 플랫폼에서 사용자가 “연이율 3%인 대출의 월 이자를 계산해줘”라고 요청하면, AI는 “월 이자는 다음과 같이 계산됩니다”라는 텍스트 답변만 제공했습니다. 하지만 Generative UI 시대에는 슬라이더, 계산 그래프, 실시간 업데이트 기능을 포함한 완전히 작동하는 계산기 애플리케이션을 생성합니다.
이 기술의 가치는 세 가지입니다:
콘텐츠와 UX의 동시 생성 – LLM(Large Language Model)이 정보 제공과 사용자 경험 설계를 동시에 수행합니다. Low-code 플랫폼에서 개발자가 해야 하는 대부분의 UI/UX 작업이 자동화되는 것입니다.
복합 문서 분석 및 시각화 – 텍스트, 표, 그래프, 차트 등 다양한 형식의 정보를 종합적으로 분석하고, 이를 사용자 맞춤형 시각화로 변환합니다. 예를 들어, 판매 데이터와 시장 보고서를 함께 분석하여 대시보드 형태의 분석 도구를 자동으로 생성할 수 있습니다.
웹페이지부터 게임까지의 전 범위 – 단순한 도구와 계산기 수준을 넘어 웹 애플리케이션, 게임, 관리 도구 등 다양한 형태의 완성도 높은 애플리케이션을 실시간 생성할 수 있습니다.
에이전틱 AI: 자율 업무 수행 시스템의 표준
LG CNS가 2025년 하반기에 선보인 에이전틱 AI 플랫폼은 Low-code 영역에서 새로운 기준을 제시하고 있습니다. 이는 단순한 코드 생성 도구가 아닌, 목표를 받으면 자율적으로 계획을 수립하고 실행하는 지능형 에이전트입니다.
에이전틱 AI의 작동 방식은 4단계로 이루어집니다:
1단계: 목표 설정 – 사용자나 비즈니스 담당자가 비즈니스 목표를 명확히 제시합니다. 예를 들어, “고객 주문 처리 프로세스를 자동화하고, 처리 시간을 50% 단축하고 싶다”는 식의 구체적인 목표입니다.
2단계: 계획 수립 – AI 에이전트는 제시된 목표를 분석하고, 이를 달성하기 위한 상세한 개발 계획을 자동으로 수립합니다. 필요한 데이터 정의, 프로세스 흐름 설계, 통합 필요 시스템 파악, 우선순위 결정까지 모두 자동화됩니다.
3단계: 실행 – Low-Code/No-Code 개발 환경을 활용하여 계획을 바탕으로 실제 애플리케이션 개발을 진행합니다. 현업 담당자도 에이전트 생성에 직접 참여할 수 있어, 기존의 전문 개발자 의존도를 획기적으로 낮춥니다.
4단계: 검증 – 개발된 솔루션이 초기 목표를 충족하는지 자동으로 검증합니다. 필요한 경우 계획 단계로 돌아가 최적화를 반복합니다.
특히 강력한 점은 기존 인프라 전면 교체가 불필요하다는 것입니다. 에이전틱 AI는 현존하는 레거시 시스템, 데이터베이스, API 등과 원활하게 통합되며, 기업의 기존 IT 환경을 완전히 존중합니다. 이는 대규모 기업의 도입 장벽을 획기적으로 낮추고, 디지털 전환의 속도를 가속화합니다.
추론 능력과 자율성의 결합: 새로운 개발 패러다임
이 세 가지 핵심 기술이 만나면서 Low-code 영역에서 근본적인 변화가 일어나고 있습니다. 기존의 ‘사용자의 명령을 수동적으로 처리하는 도구’에서 벗어나, ‘목표를 이해하고 자율적으로 해결책을 제시하는 지능형 협력자’로 진화한 것입니다.
고급 추론 능력을 갖춘 AI 모델이 Generative UI를 통해 즉각적인 결과물을 만들어내고, 이를 에이전틱 AI의 자율 실행 능력과 결합하면, 개발 프로세스의 거의 모든 단계가 자동화되고 가속화됩니다. 개발자는 AI 에이전트의 결정을 검토하고 방향을 조정하는 감독자 역할로 변모하며, 비전공자는 Low-code 환경에서 직접 업무 자동화 솔루션을 구축할 수 있게 됩니다.
이러한 기술적 진전은 단순한 효율성 개선을 넘어, 산업 전체의 개발 구조를 재편하고 있습니다.
3. Generative UI와 에이전틱 AI가 만드는 진짜 앱
텍스트 답변에서 벗어나 실시간으로 작동하는 웹페이지와 도구 생성까지, AI가 직접 앱을 만들고 사람과 완벽하게 협업하는 현실을 직접 목격하세요.
Generative UI: AI가 직접 앱을 생성하는 혁명
2025년 현재 Low-code 분야에서 가장 획기적인 변화 중 하나는 Generative UI 기술의 등장입니다. Google Gemini가 선보인 이 기술은 기존의 AI 응답 방식을 완전히 탈바꿈했습니다.
과거에는 사용자가 “대출 이자율은 몇 퍼센트가 유리한가?”라고 물으면, AI는 단순히 “3%가 유리합니다”라는 텍스트 답변만 제공했습니다. 하지만 이제는 다릅니다. AI는 사용자의 질문에 대한 응답으로 즉석에서 실제로 작동하는 계산기 애플리케이션을 생성할 수 있게 되었습니다. 여기에는 슬라이더, 그래프, 실시간 계산 기능 등이 모두 포함되어 있죠.
이 기술이 Low-code 환경에 미치는 영향은 매우 깊이 있습니다:
- 웹페이지, 게임, 도구, 애플리케이션을 사용자 질문에 대한 응답으로 생성: 단순한 정보 제공을 넘어, 완전히 기능하는 UI를 실시간으로 만들어냅니다.
- LLM이 콘텐츠와 사용자 경험을 동시에 설계: 기존의 콘텐츠 생성과 UI/UX 디자인이 별개의 프로세스였다면, 이제는 AI가 양쪽을 동시에 고려하여 최적화된 경험을 제공합니다.
- 복합적인 문서 분석 가능: 텍스트, 차트, 그래프 등 다양한 형태의 정보를 종합적으로 분석하고 이를 시각화된 앱으로 변환합니다.
이는 Low-code 플랫폼의 근본적인 패러다임 변화를 의미합니다. 개발자가 일일이 UI 컴포넌트를 배치하고 로직을 구성해야 했던 과정이, AI의 추론 능력과 생성 능력에 의해 자동화되는 것이죠.
에이전틱 AI: 자율적으로 작동하는 개발 협력자
한편, 에이전틱 AI는 Low-code 환경에서 또 다른 차원의 혁신을 가져오고 있습니다. LG CNS가 2025년 하반기에 출시한 에이전틱 AI 플랫폼은 단순한 자동화 도구를 넘어, 진정한 의미의 자율적 협력자로서의 역할을 수행합니다.
에이전틱 AI의 4단계 작동 원리는 다음과 같습니다:
- 목표 설정: 사용자가 비즈니스 목표를 제시합니다.
- 계획 수립: AI가 자율적으로 개발 프로세스와 실행 전략을 수립합니다.
- 실행: Low-code 환경을 활용해 실제 개발이 진행됩니다.
- 검증: AI가 결과물을 검증하고 필요시 자동으로 개선합니다.
이 시스템의 가장 큰 특징은 목표만 제시하면 AI가 나머지를 자율적으로 처리한다는 점입니다. 기존의 AI 에이전트들이 사용자의 명령에 수동적으로 응답했다면, 에이전틱 AI는 주어진 목표를 깊이 있게 이해하고 최적의 해결 경로를 스스로 찾아냅니다.
더욱 주목할 점은, Low-code/No-code 환경을 통해 현업 담당자도 직접 에이전트를 생성할 수 있다는 것입니다. 이는 전문 개발자의 부담을 크게 줄이고, 비즈니스 담당자가 자신의 업무 지식을 직접 AI에 반영할 수 있게 만들어줍니다.
인프라 교체 없이 기존 시스템과의 완벽한 통합
에이전틱 AI 기반의 Low-code 플랫폼이 기업 환경에서 빠르게 채택되는 또 다른 이유는 기존 인프라와의 원활한 통합입니다. 많은 기업들이 기술 도입을 꺼리는 이유는 기존 시스템을 전면 교체해야 한다는 부담 때문입니다. 하지만 현대의 Low-code 플랫폼은 기존 시스템을 유지하면서도 새로운 AI 기능을 추가할 수 있는 개방형 아키텍처를 제공합니다.
이는 특히 Visa와 LG 유플러스의 파트너십 사례에서 명확하게 드러납니다. 대규모 금융 기관과 통신사가 기존의 레거시 시스템을 유지하면서도 에이전틱 AI 기반의 새로운 서비스를 신속하게 구축할 수 있었던 것은, 개방형 Low-code 플랫폼의 유연성 덕분입니다.
협업 지능의 실제 모습
Generative UI와 에이전틱 AI가 만나면, 사람과 AI가 정말로 협업하는 개발 환경이 탄생합니다. 개발자는 더 이상 모든 코드를 직접 작성할 필요가 없습니다. 대신, 개발 방향을 설정하고 AI가 생성한 코드를 검토하고 조정하는 역할로 전환됩니다. 이 과정에서 AI는 사용자의 의도를 빠르게 파악하고, 실제로 작동하는 UI를 즉시 제시합니다.
예를 들어, 금융 상품 비교 애플리케이션을 개발한다면:
- 개발자가 “3가지 이상의 금융 상품을 비교할 수 있는 대시보드를 만들어야 한다”고 명시
- AI는 즉시 선택 가능한 상품 필터, 가격 비교 그래프, 시뮬레이션 계산기 등을 포함한 완전한 UI를 생성
- 개발자는 생성된 UI를 검토하고, “계산기 부분을 더 강조하고 싶다”는 요청을 하면 AI가 자동으로 레이아웃을 조정
- 테스트와 배포까지 Low-code 플랫폼이 자동화
이러한 협업 방식은 개발 생산성을 혁격적으로 향상시킵니다. 개발 주기가 단축되고, 비개발자도 일정 수준의 애플리케이션을 직접 구축할 수 있게 되는 것입니다.
미래를 향한 진화
2025년 현재, Generative UI와 에이전틱 AI는 아직 초기 단계이지만, 이미 충분히 강력합니다. 앞으로 1년 내로 이 기술은 사용자의 업무 패턴을 학습하고 예측하여 자동으로 개발 환경을 최적화하는 수준에 도달할 것으로 예상됩니다. 즉, AI가 단순히 명령에 응하는 것을 넘어, 사용자의 필요를 선제적으로 파악하고 최적의 솔루션을 제안하는 수준으로 진화하는 것이죠.
이는 Low-code 분야뿐 아니라 전체 소프트웨어 개발 산업의 미래를 예측할 수 있는 신호입니다. AI와 인간이 협업하는 개발 모델이 표준이 되는 시대, 우리는 이미 그 입구에 도달했습니다.
섹션 4: 비즈니스와 보안의 두 마리 토끼: Low-code + AI가 여는 새로운 시장
중소기업의 78%가 채택한 Low-code AI 플랫폼, 40% 향상된 협업 효율과 강화된 온디바이스 AI 보안으로 무장한 혁신의 비밀은 무엇일까요? 이 질문의 답은 2025년 기술 시장에서 가장 주목할 만한 변화를 설명해 줍니다.
중소기업의 디지털 전환을 가속화하는 Low-code 혁명
과거 디지털 전환은 대기업의 전유물이었습니다. 막대한 개발 비용, 전문 인력 부족, 장기간의 프로젝트 기간—이 모든 것이 중소기업에게는 넘기 어려운 장벽이었죠. 하지만 2025년 현재, 상황은 급속도로 변화했습니다.
Low-code 플랫폼에 AI 에이전트 기술이 결합되면서, 전문 개발자 없이도 비즈니스 솔루션을 개발할 수 있는 환경이 형성됐습니다. 이제 현업 담당자가 직접 자신의 업무 요구사항을 정의하면, AI가 이를 실행 가능한 애플리케이션으로 변환해 주는 것입니다.
실제로 중소기업 대상 설문에서 78%가 Low-code + AI 플랫폼을 도입했다는 통계는 단순한 수치 이상의 의미를 담고 있습니다. 이는 기술 접근성의 민주화를 의미하며, 기업 규모와 관계없이 누구나 혁신할 수 있는 환경이 도래했음을 시사합니다.
협업 효율 40% 향상: 프로 개발자와 비전공자의 완벽한 조화
Low-code 환경에서 AI 에이전트는 단순한 자동화 도구가 아닙니다. 이는 개발자와 비개발자를 잇는 협업 지능형 인터페이스의 역할을 수행합니다.
SAP의 ‘AI 파운데이션’ 사례에서 보여주듯, 이러한 협업 구조는 다음과 같은 실질적 성과를 만들어냅니다:
개발 프로세스의 혁신적 변화
- 프로 개발자는 아키텍처 설계와 복잡한 로직에 집중
- AI 에이전트는 반복적인 코드 작성, 리팩토링, 디버깅을 자동화
- 비개발자는 Low-code 플랫폼을 통해 간단한 모듈과 워크플로우 개발
이러한 역할 분담이 가져오는 결과는 명확합니다. 협업 효율이 40% 향상되고, 애플리케이션 개발 주기는 60% 단축되며, 유지보수 비용은 35% 감소합니다. 이는 단순히 시간을 절약하는 것을 넘어 조직 전체의 생산성과 혁신 속도를 근본적으로 개선하는 것입니다.
보안과 효율의 균형: 온디바이스 AI가 해결하는 기업의 고민
그런데 한 가지 걱정거리가 있었습니다. AI를 적극 활용하려면 클라우드 기반 서비스를 이용해야 하는데, 많은 기업이 보안 정책으로 인해 외부 AI 서비스 도입에 어려움을 겪고 있었던 것입니다. 특히 금융, 의료, 정부 등 민감한 데이터를 다루는 조직에게 클라우드 기반 AI는 선택지가 될 수 없었습니다.
CodeCenter 같은 솔루션의 등장이 이 문제를 해결했습니다. 온디바이스 AI는 기업의 내부 환경에서 자체적으로 대규모 언어 모델(LLM)을 실행할 수 있게 해줍니다:
- Air Gap 환경에서도 작동: 외부 네트워크와 단절된 폐쇄 환경에서도 Low-code 기반 개발과 코드 생성이 가능
- 데이터 유출 위험 최소화: 민감한 비즈니스 데이터나 개인정보가 외부로 나갈 염려가 없음
- 민감한 업무 프로세스 자동화: 규제가 엄격한 산업에서도 안심하고 AI 기반 자동화 구축 가능
이러한 기술적 혁신은 단순히 보안 문제를 해결하는 것 이상의 의미를 갖습니다. 기업이 Low-code와 AI의 이점을 누리면서 동시에 보안 요구사항을 충족할 수 있게 된 것입니다.
시장의 새로운 기회와 전략적 선택
결국, Low-code + AI가 여는 새로운 시장은 다음 세 가지 특징으로 정의됩니다:
첫째, 진입 장벽의 해소: 중소기업도 대기업 수준의 디지털 역량을 갖출 수 있게 됨
둘째, 인력 구조의 유연화: 개발 인력 확보가 어려운 조직도 비전공자를 활용해 솔루션을 개발할 수 있게 됨
셋째, 보안과 효율성의 통합: 기업의 보안 정책을 훼손하지 않으면서도 AI의 이점을 최대한 활용할 수 있게 됨
2025년 현재, Low-code는 더 이상 선택지가 아닌 필수 전략입니다. 이 기술을 얼마나 빠르고 체계적으로 도입하는지가 향후 기업의 경쟁력을 결정할 것입니다.
Low-code 3.0 시대를 맞이할 준비: 협업 지능으로 무장하라
AI와 사람이 함께 만드는 지능형 개발 환경, 조직은 어떻게 준비해야 할까? 2025년 12월 현재, Low-code 기술은 단순한 개발 자동화 도구를 넘어 협업 지능의 시대로 진화하고 있습니다. 전문가 조언과 미래 전망을 통해 Low-code의 진정한 미래를 마주할 준비를 해봅시다.
조직이 직면한 현실: Low-code는 선택이 아닌 필수
기업의 디지털 전환 요구는 그 어느 때보다 절실합니다. 전통적인 개발 방식으로는 비즈니스 변화 속도를 따라갈 수 없기 때문입니다. 특히 2025년 현재, 중소기업의 78%가 이미 Low-code와 AI 플랫폼을 도입했다는 통계는 시장의 방향성을 명확히 보여줍니다.
더욱 주목할 점은 Low-code 기술이 더 이상 프로 개발자만의 영역이 아니라는 것입니다. 비개발자인 비즈니스 담당자도 AI 에이전트의 지원을 받아 실무 솔루션을 직접 개발할 수 있는 환경이 구축되었습니다. 이는 조직 전체의 개발 생산성을 혁신할 수 있는 기회이자, 동시에 준비하지 않은 기업에게는 도태의 위험을 의미합니다.
전문가가 제시하는 3가지 핵심 전략
1단계: 에이전트 보조 개발 문화 정착
Low-code 3.0 시대에서 성공하려면 에이전트 보조 개발(Agent-assisted development) 모델을 조직의 개발 철학으로 삼아야 합니다. 이는 개발자가 완전한 주도권을 포기하는 것이 아니라, 다음과 같은 균형 잡힌 협업 방식을 의미합니다:
- 개발자의 역할: 개발 방향 설정, 아키텍처 설계, 코드 품질 검증
- AI 에이전트의 역할: 코드 작성, 리팩토링, 디버깅, 최적화 제안
이러한 분업 체계를 통해 SAP의 ‘AI 파운데이션’을 도입한 기업들은 다음과 같은 성과를 거두었습니다:
- 프로 개발자와 비전공자 간 협업 효율 40% 향상
- 애플리케이션 개발 주기 60% 단축
- 유지보수 비용 35% 감소
2단계: 문제 해결 능력을 갖춘 Low-code 플랫폼 선별
현재 시장에 나와 있는 Low-code 솔루션은 천차만별입니다. 단순한 자동화 기능만 제공하는 플랫폼과, 진정한 문제 해결 능력을 갖춘 플랫폼을 구분하는 것이 중요합니다.
다음을 기준으로 플랫폼을 평가하세요:
- 추론 능력: 문제를 이해하고 해결 전략을 스스로 수립할 수 있는가?
- 동적 처리: 간단한 작업은 빠르게, 복잡한 작업은 깊이 있게 처리하는 유연성이 있는가?
- 대규모 코드 처리: 100만~200만 토큰 처리 능력으로 전체 시스템을 이해할 수 있는가?
- 생성형 UI: 텍스트 답변을 넘어 실제 작동하는 애플리케이션을 생성할 수 있는가?
LG CNS의 에이전틱 AI 플랫폼처럼, 4단계 작동 원리(목표 설정 → 계획 수립 → 실행 → 검증)를 통해 비즈니스 목표만 제시하면 자율적으로 개발 프로세스를 수립하는 솔루션이 이상적입니다.
3단계: 현업 담당자 역량 강화 교육 프로그램
Low-code의 진가는 비개발자가 업무 자동화를 구축할 수 있을 때 드러납니다. 이를 위해서는 체계적인 교육 프로그램이 필수입니다:
- 기초 단계: Low-code 플랫폼의 기본 개념과 AI 에이전트와의 협업 방식 이해
- 심화 단계: 실제 업무 프로세스를 자동화하는 실습
- 고급 단계: 기존 레거시 시스템과의 통합, 보안 고려사항
특히 주목할 점은, 기존 인프라를 전면 교체할 필요가 없다는 것입니다. Visa와 LG 유플러스의 파트너십에서 보여주듯, 개방형 Low-code 기반은 기존 시스템과의 원활한 통합을 지원합니다.
보안 고려: 온디바이스 AI의 중요성
모든 조직이 클라우드 기반 AI 서비스를 도입할 수 있는 것은 아닙니다. 규정상의 제약이나 보안 정책으로 인해 민감한 데이터를 외부에 전송할 수 없는 기업들이 많습니다.
이러한 상황에서 CodeCenter 같은 솔루션이 주목받고 있습니다. 이는 내부 환경에서 자체적으로 LLM을 실행할 수 있는 대안을 제공하여:
- Air Gap 환경에서도 Low-code 기반 개발 가능
- 외부 데이터 유출 위험 최소화
- 민감한 업무 프로세스 자동화 안전성 확보
조직의 보안 요구사항에 맞는 Low-code 솔루션을 선택하는 것이 장기적 성공의 핵심입니다.
향후 1년의 기술 발전 방향
전문가들은 앞으로 1년 내에 Low-code 기술이 다음 단계로 진화할 것으로 예측합니다:
사용자 업무 패턴 학습 및 예측 기능: AI 에이전트가 조직 내 업무 흐름을 학습하여, 사용자가 요청하기 전에 필요한 개발 환경을 자동으로 최적화하는 수준에 도달할 것입니다. 이는 단순한 자동화를 넘어 진정한 의미의 협업 지능을 구현하는 것입니다.
Low-code 3.0 시대 성공의 핵심 포인트
지금이 바로 조직이 움직여야 할 시점입니다. Low-code 기술의 급속한 발전을 뒤쫓아가려면:
조직 내 Low-code 역량을 체계적으로 구축하세요. 단순한 도구 도입이 아니라, 개발 문화 전체의 변화를 추진해야 합니다.
전문가 조언에 귀 기울이세요. 에이전트 보조 개발, 플랫폼 선별, 현업 역량 강화 이 세 가지 전략은 이미 성공 사례로 검증되었습니다.
미래를 준비하세요. AI와 사람이 함께 만드는 지능형 개발 환경은 이제 현실입니다. 준비된 조직은 기술 변화를 기회로, 준비되지 않은 조직은 위협으로 마주하게 될 것입니다.
Low-code의 미래는 밝습니다. 그 밝은 미래 속에 당신의 조직도 함께하길 바랍니다.
