정의:
- 생성형 AI를 활용하여 소프트웨어를 이전보다 훨씬 빠르고 쉽게 개발할 수 있도록 지원하는 플랫폼
- 단일 프롬프트로 소프트웨어를 생성하는 '원샷' 도구부터 깊은 기술 지식 없이 개발을 가능하게 하는 '바이브 코딩' 도구, 여러 AI 에이전트를 조율하여 소프트웨어를 만드는 방식까지 다양함
핵심 동향: CIO들은 소프트웨어 개발 속도 향상과 생산성 증대에 열광하며, CEO와 CFO는 비용 절감 잠재력을 인식하고 있다. 이 플랫폼은 소규모 '초소형 팀(tiny teams)'이 동일한 자원으로 더 많은 애플리케이션을 구축할 수 있게 하여 조직의 민첩성을 극대화하고 혁신 속도를 높인다. 이는 CIO가 개발 백로그 문제를 해결하고 '구축 대 구매(build vs. buy)' 결정에서 '구축' 쪽으로 무게를 옮기는 데 도움을 준다.
주요 전망:
- 2030년까지 기업의 80%는 기존의 대규모 소프트웨어 엔지니어링 팀을 소규모 AI 증강 팀으로 전환할 것이다.
- 2030년까지 기업 애플리케이션 포트폴리오의 40%는 AI 네이티브 플랫폼을 사용해 구축된 맞춤형 애플리케이션을 포함할 것이다 (2025년 2%에서 증가).
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‘AI 네이티브 개발 플랫폼’ 관련 토픽
CI/CD for MLOps
- 연관성: ML 모델의 지속적 통합/배포를 자동화하여 코드, 데이터, 하이퍼파라미터를 버전 관리하고 자동 테스트/배포로 모델 업데이트를 가속함
- 핵심 특징:
- CI: 코드, 데이터, 모델 변경 시 자동 빌드 및 테스트
- CD: 검증된 모델을 프로덕션에 자동 배포
- 데이터 드리프트 조기 탐지 및 모델 성능 유지
- Git, Docker, Kubernetes 등과 통합하여 MLOps 파이프라인 구축
- MLOps 레벨:[44]
- Level 0: 수동 프로세스
- Level 1: 자동화된 ML 파이프라인
- Level 2: CI/CD 파이프라인 자동화 (2026년 목표)
로우코드/노코드 플랫폼
- 연관성: 비개발자도 AI 코파일럿으로 애플리케이션을 구축 가능하게 하며, 2030년까지 조직 80%가 소규모 AI 증강 팀으로 전환할 전망함
- 핵심 특징:
- 드래그 앤 드롭 인터페이스로 시각적 개발
- 2026년 투자 성장률 57% 예상(현재 45%에서)
- 도메인 전문가가 기술 팀 없이 AI 애플리케이션 개발
- Outsystems, Mendix, Microsoft Power Platform 등이 대표 플랫폼
품질 관리, 유지보수
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