소프트웨어를 구축하는 방식이 AI에 의해 빠르게 진화하고 있습니다. 당신이 금융 프로젝트를 진행하고 있다고 상상해 보세요. IDE를 열고 "월별 지출을 추적하는 대시보드를 생성해 줘"와 같은 간단한 프롬프트를 입력하기만 하면, AI가 코드, 테스트, 심지어 문서까지 모두 생성해 줍니다. 이는 단순한 미래의 비전이 아니라, 우리는 이미 그 방향으로 나아가고 있습니다.

AI가 매일 더 똑똑해지고 프로세서가 더 강력해짐에 따라, 코딩에서 AI가 대부분의 무거운 작업을 처리하는 아이디어는 멀지 않았습니다. 이 기사에서는 AI와 함께하는 코딩의 미래가 어떻게 될지, 특히 금융 애플리케이션과 같은 것을 구축하는 맥락에서 상상해 보겠습니다. 함께 들어가 보죠!

미래의 가능성

  1. 진정한 코딩 어시스턴트로서의 AI

AI는 IDE에 내장된 실시간 코딩 파트너가 될 것입니다. 단순히 코드를 자동 완성하는 것뿐만 아니라, 데이터베이스 변경, 스키마 업데이트, 백엔드/프론트엔드 통합을 수월하게 처리할 것입니다.

예시:

재무 앱에 이자율을 계산하는 기능을 추가한다고 가정해 보세요. AI에게 간단히 프롬프트를 입력할 수 있습니다:

자금 테이블에 상환 상태 열을 추가하고 이를 백엔드 API와 프론트엔드에 통합해 줘.

  • 데이터베이스 업데이트를 위한 Liquibase ChangeSet: AI가 자금 테이블에 repayment_status 열을 추가하는 Liquibase changeset을 생성합니다.
  • Java 백엔드 업데이트: AI가 FundingEntity와 FundingService를 업데이트하여 새로운 열을 포함합니다. AI는 또한 상환 상태를 가져오고 업데이트할 수 있도록 API를 업데이트합니다.
  • ReactJS 프론트엔드 업데이트: AI가 자금 페이지에 상환 상태 드롭다운을 생성합니다.
  • 단위 테스트 생성: AI가 FundingService에 대한 단위 테스트를 생성하여 상환 상태가 올바르게 업데이트되는지 확인합니다.
  1. 지능형 디버깅 및 문제 해결 

디버깅은 항상 소프트웨어 개발에서 시간 소모적인 부분이었지만, AI 덕분에 이는 쉬워질 수 있습니다. 애플리케이션을 실행하고 런타임 오류에 직면했다고 상상해 보세요. 로그를 뒤지거나 오류 메시지를 구글링하는 대신, AI 어시스턴트가 즉시 문제를 분석하고, 원인을 쉽게 설명하며, 해결책을 제안합니다.

예를 들어, 당신이 금융 앱을 배포하고 사용자가 "이자 계산" 기능이 잘못된 값을 반환한다고 보고했다고 가정해 보세요. AI가 어떻게 도와줄 수 있을까요:

  • 오류 분석: AI가 문제의 원인이 이자율 계산 로직에 있으며, 주어진 경우에서 원금이 0일 때 발생하는 엣지 케이스에 있다고 식별합니다.
  • 제안된 수정: 제로 원금 케이스를 처리하기 위해 공식을 수정할 것을 제안하고, 업데이트된 코드 스니펫을 제공합니다.
  • 자동화된 테스트 생성: 엣지 케이스를 커버하기 위한 단위 테스트를 생성하고, 수정이 기존 기능을 깨지 않도록 보장합니다.

이런 유형의 AI 지원은 개발자들이 지루한 디버깅 작업에 시간을 낭비하는 대신 복잡한 문제를 해결하는 데 집중할 수 있게 해줄 것입니다.

  1. AI 주도 시스템 설계

미래에는 시스템을 처음부터 설계하는 것이 화이트보드에 아이디어를 스케치하는 것만큼 간단해질 것입니다. AI에게 당신의 금융 앱을 설명한다고 상상해 보세요:

“판매자가 송장을 업로드하고, 자금 제공자가 이를 자금 지원하며, 관리자가 모든 것을 관리할 수 있는 시스템이 필요해.”

몇 분 안에 AI가 생성할 수 있는 것들:

  • ERD (Entity-Relationship Diagram): Sellers, Invoices, Funders와 같은 테이블 간의 관계를 보여주는 상세한 스키마.
  • 마이크로서비스 아키텍처: 인증, 송장 관리, 보고와 같은 서비스로 앱을 분할하는 청사진.
  • DevOps 설정: Docker와 Kubernetes와 같은 도구를 사용하여 자동화된 CI/CD 파이프라인 및 인프라 프로비저닝.

예전에는 며칠 또는 몇 주가 걸리던 일이 이제는 짧은 시간 안에 이루어질 수 있어, 개발자들이 비즈니스 논리와 사용자 경험을 다듬는 데 더 집중할 수 있게 됩니다.

  1. 맞춤형 AI 모델

미래에는 특정 산업에 맞춘 AI 모델이 등장할 것입니다. 당신이 금융 앱을 구축하고 있다고 가정해 보세요. 일반 AI 대신 금융 시스템에 맞게 조정된 AI를 활용할 수 있습니다. 이 전문화된 AI는 산업 용어, 규제 요건, 심지어 금융 워크플로의 일반적인 패턴을 이해할 것입니다.

예를 들어, 당신은 AI에게 다음과 같이 요청할 수 있습니다:

  • “연체 송장을 구매자별로 그룹화하여 보여주는 보고서를 생성해 줘.”
  • “사용자 데이터를 저장할 때 GDPR 준수를 보장해 줘.”
  • “대량 데이터 세트를 검색하기 위한 데이터베이스 쿼리를 최적화해 줘.”

AI는 정확한 결과를 생성할 뿐만 아니라 그 이유를 설명하고 모범 사례를 제안할 것입니다.

  1. 팀 내 협업 AI

Git과 같은 도구가 팀이 코드에서 협업할 수 있게 해주는 것처럼, AI는 더 깊은 협업을 가능하게 할 것입니다. 당신의 전체 코드베이스를 이해하고 팀의 노력을 조정하는 AI를 상상해 보세요. AI는 다음과 같은 기능을 할 수 있습니다:

  • 작업 할당 제안: 각 팀원의 강점을 기반으로, AI는 특정 기능이나 버그를 처리할 사람을 추천할 수 있습니다.
  • 코드 일관성 보장: AI는 코딩 표준을 준수하고 잠재적인 병합 충돌을 감지하기 위해 풀 리퀘스트를 검토할 수 있습니다.
  • 온보딩 지원 제공: 새로운 개발자를 위해 AI는 멘토 역할을 하여 아키텍처를 설명하고 어디서 시작해야 할지 제안할 수 있습니다.

이렇게 되면 팀의 워크플로가 더 원활해지고 기술 격차를 해소하는 데 도움이 될 것입니다.

마무리 생각

AI와 함께하는 코딩의 미래는 흥미롭고 혁신적일 것으로 기대됩니다. AI는 개발자를 대체하는 것이 아니라 우리의 능력을 보완하여 복잡한 시스템을 더 빠르고 효율적으로 구축할 수 있게 해줄 것입니다. AI가 계속 발전함에 따라, 오늘 가능한 것과 우리가 상상할 수 있는 것의 경계가 흐려지며 소프트웨어를 만드는 방식의 한계를 넓히게 될 것입니다.

그러니 이 여정을 받아들이고 어디로 나아갈지 지켜봅시다. 누가 알겠습니까? 다음 큰 혁신은 단지 프롬프트 하나로 이루어질지도 모릅니다.