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내부 소프트웨어 개발은 이제 생성형 AI 덕분에 비전문가도 자연어로 완전한 앱을 만들 수 있는 시대로 진입함
- 과거의 로우코드·노코드 도구는 통합·보안·확장성 한계로 인해 엔지니어 의존에서 벗어나지 못했음
- 그러나 Replit, Lovable, Vercel v0 같은 AI 기반 앱 빌더는 신속한 프로토타이핑과 사용자 주도 워크플로 구현을 가능하게 하고 있음
- Sears, Zillow, Intuit 사례처럼 비엔지니어 팀이 실제 운영에 활용할 수 있는 수십 개의 내부 앱을 직접 개발 중임
- 다만 보안·거버넌스·통합이 여전히 관건이며, 프로토타입이 곧바로 운영 시스템으로 이어지는 새로운 패러다임이 다가오고 있음
내부 도구의 역사
- 오랫동안 기업은 대시보드·워크플로·데이터베이스 같은 내부 소프트웨어를 필요로 했음
- Lotus Notes, Excel 매크로, Access 등 시도가 있었지만 유지보수와 확장성 문제로 한계가 있었음
- 2010년대 클라우드·SaaS 확산으로 데이터 단절이 심화되며, 내부 툴이 필수 인프라로 인식되기 시작함
- Facebook은 내부 대시보드와 개발자 도구에 투자해 성공했으나 대부분 기업은 자체 구축 역량이 부족했음
- 이로 인해 Retool과 Zapier 같은 1세대 플랫폼이 등장했지만 여전히 한계가 존재함
로우코드/노코드의 한계
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완전한 셀프서비스 부재: 단순 자동화는 가능하나 복잡한 로직은 여전히 스크립트 필요
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통합·보안 문제: 대기업 도입 시 RBAC, 감사 로그, 보안 인증 부족
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확장성 제약: 대규모 데이터·고성능 UI 지원 한계, API 접근 제약
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조직적 마찰: 문서화 부족, 권한 관리 부재, 섀도우 IT 위험
생성형 AI와 Text-to-Apps
- 2023년 이후, 자연어로 앱 생성이 가능한 새로운 세대의 도구가 등장함
- Lovable, Replit, Vercel v0, Figma Make, Bolt 등이 UI·로직·DB·배포까지 자동화 제공
- 장점:
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프로토타입 시간이 주 단위에서 몇 시간으로 단축
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비엔지니어도 실제 업무 앱 제작 가능
- 초기 적용 사례는 대시보드, 티켓 관리, API 기반 자동화 등 실제 비즈니스 요구
실제 사례
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Sears Home Services: 비전문가가 50개 이상 내부 앱 구축 (티켓 시스템, SMS 알림, 부품 주문 대시보드 등)
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Zillow: 전략팀이 Three.js 기반 판매 대시보드 제작, 리더십의 의사결정에 활용
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Oscar Health: 엔지니어가 AI 도구로 제공자 아바타 생성 툴 제작
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Ostro: 고객 지원 로그 분류, 데이터 파이프라인 정리 도구 구축
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Intuit: 제품 매니저가 리플릿으로 실제 캠페인·대시보드 시뮬레이션 제작
현재 한계
- 비전문가가 오류 수정 시 어려움, 재프롬프트 한계 존재
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내부 시스템 통합 시 보안 검토, 인증 복잡성, 커넥터 부족으로 속도 저하
- 생성된 코드도 결국은 유지보수 필요
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거버넌스 미비: 접근 제어, 감사, 버전 관리 부족
- 대부분은 여전히 프로토타입 중심, 운영급 시스템은 엔지니어가 필요
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프롬프트 품질 한계: 비표준 디자인이나 로직 처리 시 오류 발생
내부 도구와 프로토타입의 우선순위 차이
- 내부 도구 제작 시: 보안·접근제어·통합·거버넌스가 핵심
- 프로토타입 제작 시: UI/디자인·유연성·빠른 반복이 더 중시됨
향후 전망
- 생성형 AI 툴은 아직 엔지니어를 대체하지는 않지만, 내부 소프트웨어 기획·테스트·공유 방식을 변화시키고 있음
- 발전 방향:
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프로토타입 → 운영 도구로의 매끄러운 전환
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프런트라인 팀의 즉각적 앱 구축 가능
- 각 팀 워크플로에 최적화된 맞춤형 내부 시스템 직접 구축
- 일부 기업은 내부 배포 엔지니어(IDE) 를 고용해 이 변화를 조직 차원에서 가속화 중임
결론
- 1세대 노코드가 접근성을 약속했다면, AI 기반 툴은 속도와 확장성을 제공
- 프로토타입에 머무르던 내부 툴이 곧 운영 환경의 핵심 인프라로 진화할 가능성이 높음