OutSystems의 공동 창립자이자 AI 제품 관리자인 Rodrigo Coutinho – 인터뷰 시리즈

로드리고 쿠티뉴 OutSystems의 공동 창립자이자 AI 제품 관리자입니다. 2001년 회사를 공동 창립한 이래로 그는 특히 아키텍처와 시각적 언어와 같은 제품의 디자인과 비전에 결정적인 참여를 했습니다. 첫날부터 그는 엔터프라이즈 애플리케이션의 제공 속도를 높이는 혁신적이고 실용적인 방법을 개발하는 데 집중했습니다. 그는 이제 AI를 사용하여 생산성을 XNUMX배나 높여 이 목표를 두 배로 높이는 책임을 맡고 있습니다.

아웃 시스템 생성적 AI로 구동되는 로우코드 플랫폼으로, 조직이 엔터프라이즈급 애플리케이션을 빠르게 구축, 관리 및 발전시키는 데 도움이 됩니다. 미션 크리티컬 소프트웨어의 더 빠른 개발을 가능하게 하고, IT와 비즈니스 팀 간의 협업을 장려하며, 확장 가능한 클라우드 네이티브 아키텍처를 지원하여 전체 소프트웨어 라이프사이클을 간소화하고 백로그를 줄입니다.

AI는 로우코드 개발 환경을 어떻게 변화시키고 있나요?

새로운 AI 도구는 로우코드에 두 가지 중요한 변화를 가져옵니다. 생산성과 커뮤니케이션 방법입니다. 생성적 AI는 로우코드 개발자가 더 빠르고 더 나은 품질로 애플리케이션을 빌드하도록 돕습니다. 모델은 아키텍처 모범 사례를 사용하여 학습되므로 개발자에게 제시된 제안이 타당합니다. 또한 생성적 AI는 앱 디자인, 앱 검증 및 스테이징과 같은 라이프사이클의 다른 부분에서도 사용되어 아이디어에서 앱으로의 속도가 더욱 빨라집니다.

두 번째 큰 변화는 첫 번째 변화의 결과이며, IT와 비즈니스 간의 커뮤니케이션이 극적으로 변할 것입니다. AI와 로우코드를 사용하여 몇 분 만에 애플리케이션의 첫 번째 버전을 만들고 몇 초 만에 큰 변경을 할 수 있으므로 애플리케이션을 비즈니스와 함께 만들 수 있습니다. 요구 사항 문서를 통해 커뮤니케이션하는 대신 IT는 실시간으로 실제 실행 중인 애플리케이션을 보여줄 수 있습니다.

이를 통해 IT의 역할이 바뀌고 개발자들이 참여하게 되며 비즈니스와 기술의 결합을 통해 혁신이 촉진될 것입니다.

기존 코딩 방식에 비해 AI 기반 로우코드 개발의 주요 장점은 무엇입니까?

AI를 탑재한 기존 코드와 달리, OutSystems Mentor와 같은 AI 기반 로우코드 플랫폼은 고아 코드, 코드 품질 저하, 투명성 및 설명 가능성 부족과 같은 주요 과제를 극복합니다. OutSystems와 같은 로우코드 도구는 코드의 복잡성을 추상화하는 고수준 모델을 사용하여 생성된 애플리케이션을 검증하여 작동하고 모범 사례를 따르는지 확인하는 것이 가능하기 때문에 가능합니다.

조직이 AI 기반 로우코드 플랫폼을 구현할 때 직면하는 과제는 무엇입니까?

조직이 이러한 로우코드 기반 플랫폼을 선택하고 구현할 때 알아야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 첫째, 코드 생성뿐만 아니라 전체 SDLC를 향상시키기 위해 AI를 사용하는 플랫폼을 찾으십시오. 둘째, 도구가 우리의 작업 방식을 바꾸는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 생각해보십시오. 예를 들어, Mentor를 통해 OutSystems는 IT와 비즈니스 간의 관계를 바꾸는 것을 목표로 하며, 이는 개발자 생산성을 높이는 것 이상으로 조직에 훨씬 더 큰 영향을 미칠 것입니다.

마지막으로, 규정 준수를 유지하는 것은 AI 기반 로우코드 플랫폼을 사용하는 조직에 도전이 될 수 있습니다. 개발자 팀은 규정 준수 레드 플래그 또는 잠재적 보안 취약성에 대한 감사를 서두르지 말고 항상 법률 팀을 참여시켜야 하며, 특히 고객이나 민감한 데이터로 작업할 때는 더욱 그렇습니다. OutSystems가 이미 이에 적응하여 데이터 거버넌스와 규정 준수를 자동으로 보장하는 프레임워크를 제공한 이유입니다.

OutSystems를 다른 로우코드 개발 플랫폼과 차별화하는 요소는 무엇입니까?

OutSystems는 로우코드 시장에서 가장 정교한 AI 및 생성 AI 툴셋으로 최고의 개발자 경험을 제공하도록 설계되었습니다. OutSystems 플랫폼은 보안 취약성, 기술 부채 및 기타 유지 관리 문제를 해결하기 위한 AI 툴로 비교할 수 없는 속도와 규모를 위한 AI 기반 개발을 지원합니다. 당사의 자동화된 AI 에이전트 빌더를 사용하면 IT 팀은 고급 GenAI 전문 지식 없이도 GenAI가 주입된 앱을 쉽게 빌드할 수 있습니다.

OutSystems는 또한 모든 사용 사례에서 사용할 수 있는 유일한 LCAP 플랫폼으로, 가장 예측 불가능하고 일관되지 않은 트래픽도 지원할 수 있는 탁월한 성능과 규모를 제공합니다. OutSystems를 기반으로 빌드하면 다른 기술 및 기존 인프라와 쉽게 통합되고 기능에 대한 벽이나 제한 없이 항상 여러분의 앱이 될 것입니다.

AI는 기업이 소프트웨어 개발에서 '구매 대 구축'이라는 딜레마를 해결하는 데 어떻게 도움이 될까요?

AI와 로우코드 플랫폼은 맞춤형 소프트웨어를 더 접근하기 쉽고, 비용 효율적이며, 적응하기 쉽게 만들어 기업에 기존 비용의 일부로 자체 플랫폼을 구축할 수 있는 새로운 기회를 제공합니다. 게다가 AI 기반 로우코드 개발 플랫폼을 사용하면 더 적은 리소스를 사용하여 기술 스택을 훨씬 더 빠르게 구축할 수 있습니다.

현실은 AI가 여기에서 힘의 균형을 바꾸고 있다는 것입니다. 이전에는 기성형 소프트웨어의 비용이 많이 드는 맞춤형 제작에 투자해야 했고, 재정적인 이유로 통제력과 가시성을 희생해야 했던 회사들이 이제는 자신들에게 특별히 적합한 소프트웨어를 구축할 수 있는 새로운 수단을 활용할 수 있게 되었습니다.

OutSystems Mentor란 무엇이고, 어떻게 AI를 활용하여 전체 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC)을 자동화합니까?

OutSystems Mentor는 업계 최초의 전체 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC) 디지털 워커로, 로우코드와 GenAI로 구동되는 앱 생성, 제공 및 모니터링을 지원합니다. Mentor는 앱 생성에 진정한 "시프트-레프트" 접근 방식을 도입하여 개발자가 프로세스 초기에 시작할 수 있도록 합니다. 발견 및 신속한 프로토타입 제작으로 시작하여 IT 팀은 본격적인 개발 전에 아이디어를 검증하고 초기 디자인을 개선할 수 있습니다. 사용자는 필요한 앱이나 비전을 간단히 설명하면 Mentor는 프런트엔드 기능, 데이터 모델 및 내장된 비즈니스 로직이 포함된 초기 버전을 생성합니다. Mentor는 앱 프로토타입 제작을 자동화하고 동급 최고의 코드 품질을 보장함으로써 SDLC를 재정의합니다.

Mentor를 다른 AI 기반 로우코드 개발 도구와 차별화하는 요소는 무엇입니까?

Mentor는 소프트웨어 개발 및 관리 워크플로를 주요 경쟁 차별화 요소로 전환합니다. AI 기반 앱 생성, 최적화, 자동화된 품질 검사 및 에이전트를 모두 중앙 집중식 IT의 거버넌스 하에 사용하여 Mentor는 개발자 생산성을 높이는 동시에 애플리케이션이 최고 품질 표준을 충족하도록 보장합니다. 또한 Mentor는 이전에는 불가능하다고 생각했던 속도로 이를 수행할 수 있도록 하여 팀이 시간을 더 많이 사용하고 개발 전반에 걸쳐 필요에 따라 조정할 수 있도록 합니다.

생성적 AI를 사용한 기존 코드와 달리 Mentor는 고아 코드, 코드 품질 저하, 투명성 및 설명 가능성 부족과 같은 주요 과제를 극복합니다. 팀이 통제력을 유지하고, 기술 부채를 줄이며, AI 기반 소프트웨어 개발의 잠재력을 최대한 활용하도록 보장하여 현대적이고 신속한 애플리케이션 개발을 위한 더 스마트하고 효율적인 선택이 됩니다.

Mentor는 모든 데이터 거버넌스 요구 사항과 표준을 충족하도록 설계부터 안전하여 규정 준수와 보안을 보장합니다. 모델 기반 개발을 통해 코드보다는 모델에 집중하여 유지 관리가 더 쉬워지고 궁극적으로 개발자가 현재 진행 중인 프로젝트에 집중할 수 있습니다.

Mentor의 AI 기반 접근 방식은 기존 GenAI 도구에 비해 어떻게 거버넌스와 보안을 개선합니까?

Mentor를 사용하면 팀은 AI 기반 코드 검토를 통해 애플리케이션을 검증하고 유지 관리하여 모든 애플리케이션이 개발, 보안, 성능, 아키텍처 및 장기 유지 관리에 대한 가장 높은 표준을 충족하도록 할 수 있습니다. 개발자는 이러한 검토를 처음부터 구현하여 프로세스의 모든 단계에서 데이터 거버넌스와 가시성을 유지할 수 있습니다.

Mentor는 또한 앱이 프로덕션 환경에 들어간 후 품질이나 보안에 대한 타협을 시사할 수 있는 문제를 사전에 정기적으로 확인합니다. 아키텍처, 보안, 성능 및 유지 관리와 같은 이러한 애플리케이션의 모든 중요한 측면은 개발 주기 전반에 걸쳐 최상의 코딩 관행 및 품질을 위해 면밀히 모니터링하고 확인할 수 있습니다. OutSystems에서는 엔터프라이즈 보안을 최우선으로 여기고 고객이 구축한 플랫폼과 애플리케이션의 세계를 보호하는 것이 얼마나 중요한지 인식하고 궁극적으로 고객이 보안에 대한 심층적인 기술 전문 지식이 필요 없이 OutSystems 기술과 클라우드 기반 서비스를 활용하여 안전한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.

Mentor의 AI 아키텍처는 어떻게 여러 에이전트를 조율하여 애플리케이션 개발을 가속화합니까?

Mentor는 디지털 워커입니다. 순차적 작업과 전체 프로세스를 완료하거나 지원하도록 훈련된 비인간적 AI 기반 팀원입니다. 생성적 AI 프롬프트, 자연어 처리, 선도적 AI 모델, 머신 러닝을 결합하여 지루하고 분산적이며 복잡한 프로세스를 자동화하고 인간의 작업을 증강합니다.

Mentor는 애플리케이션 개발의 특정 측면을 전문으로 하는 여러 에이전트를 활용하여 프로젝트의 다양한 부분에서 동시에 협업함으로써 완벽하게 작동하는 애플리케이션을 빠르게 생성합니다. 이를 통해 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC) 전체에서 각 에이전트의 장점을 활용하여 품질을 유지하면서도 개발 시간을 크게 단축합니다.

OutSystems는 향후 몇 년 동안 AI 역량을 어떻게 발전시킬 계획인가요?

OutSystems에서 당사의 AI 전략은 반복적 애플리케이션 개발을 가속화하고, 보안, 성능 및 민첩성을 개선하고, GenAI 기반 애플리케이션을 구축하여 변환을 가속화하기 위해 AI와 머신 러닝을 사용하는 데 중점을 두고 있습니다. Mentor와 AI 에이전트 빌더, 우리는 GenAI와 에이전트 AI를 계속 활용해 IT 팀이 제한 없이 혁신할 수 있도록 지원할 것입니다.

훌륭한 인터뷰 감사합니다. 자세한 내용을 알고 싶은 독자는 방문하세요. 아웃 시스템.