아웃시스템스(Rodrigo Coutinho) 공동 창립자 및 AI 제품 매니저 – 인터뷰 시리즈

로드리고 코우치뉴는 아웃시스템스의 공동 창립자이자 AI 제품 매니저입니다. 2001년 회사 공동 창립 이후로 그는 제품의 설계와 비전, 특히 아키텍처와 시각 언어에 결정적인 참여를 해왔습니다. 첫날부터 그는 기업 어플리케이션의 배포 속도를 높이는 혁신적이고 실용적인 방법을 개발하는 데 집중했습니다. 그는 이제 이 목표를 달성하기 위해 AI를 사용하여 생산성을 몇 단계 높이는 것을 책임지고 있습니다.

아웃시스템스는 생성적 AI를 사용하는 로우코드 플랫폼으로, 조직이 빠르게 기업급 어플리케이션을 구축, 관리, 발전시킬 수 있게 도와줍니다. 미션クリ티컬 소프트웨어의 개발을 더 빠르게 할 수 있게 해주며, IT와 비즈니스 팀 간의 협력을 장려하며, 확장 가능하고 클라우드 네이티브 아키텍처를 지원하여 소프트웨어 라이프사이클 전체를 간소화하고 백로그를 줄여줍니다.

로우코드 개발 환경에서 AI는 어떻게 변화를 가져오고 있나요?

새로운 AI 도구는 로우코드에 두 가지 중요한 변화를 가져옵니다. 생산성과 커뮤니케이션 방법입니다. 생성적 AI는 로우코드 개발자가 어플리케이션을 더 빠르고 높은 품질로 구축하도록 도와줍니다. 아키텍처 최선의 관행을 사용하여 모델을 훈련시킵니다. 이는 개발자에게 제시되는 제안이 올바르다는 것을 보장합니다. 또한 생성적 AI는 어플리케이션 설계, 검증, 스테이징 등 라이프사이클의 다른 부분에서도 사용되어 아이디어에서 어플리케이션까지의 속도를 더욱 빠르게 합니다.

두 번째 큰 변환은 첫 번째의 결과입니다. IT와 비즈니스 간의 커뮤니케이션이 극적으로 변경됩니다. AI와 로우코드를 사용하여 몇 분 안에 어플리케이션의 첫 번째 버전을 만들고 몇 초 안에 큰 변경을 할 수 있습니다. 어플리케이션은 비즈니스와 함께 생성될 수 있습니다. 요구사항 문서를 통해 커뮤니케이션하는 대신, IT는 실제 실행 중인 어플리케이션을 실시간으로 보여줄 수 있습니다.

이는 IT의 역할을 변환시키며, 개발자를 테이블에 올려놓고 비즈니스와 기술의 결합으로부터 혁신을 가능하게 합니다.

AI 기반 로우코드 개발의 전통적인 코딩 접근 방식보다 핵심적인 이점은 무엇인가요?

전통적인 코드와 달리 AI 기반 로우코드 플랫폼은 아웃시스템스 멘토와 같은 코드 품질, 투명성, 설명 가능성의 문제를 해결합니다. 이는 로우코드 도구가 코드의 복잡성을 추상화하여 생성된 어플리케이션을 검증하고 최고의 관행을 따르는지 확인할 수 있기 때문입니다.

AI 기반 로우코드 플랫폼을 구현할 때 조직은 어떤 도전을 맞이하게 되나요?

조직은 이러한 로우코드 플랫폼을 선택하고 구현할 때 몇 가지 사항을 염두에 두어야 합니다. 첫째, 전체 SDLC를 강화하는 AI를 사용하는 플랫폼을 찾습니다. 둘째, 이 도구가 우리의 작업 방식을 변경하는 방법에 대해 생각합니다. 예를 들어, 멘토는 IT와 비즈니스의 관계를 변경하려고 합니다. 이는 단순히 개발자 생산성을 높이는 것보다 조직에 더 깊은 영향을 미칠 것입니다.

마지막으로, 규정 준수를 유지하는 것이 AI 기반 로우코드 플랫폼을 사용하는 조직에게 도전이 될 수 있습니다. 개발 팀은 컴플라이언스 및 보안 취약성에 대한 심사를 건너뛰지 말고 법적 팀을 포함하여 고객이나 민감한 데이터와 함께 작업할 때 항상 참여해야 합니다. 따라서 아웃시스템스는 이미 데이터 거버넌스와 규제 컴플라이언스를 자동으로 보장하는 프레임워크를 제공했습니다.

아웃시스템스를 다른 로우코드 개발 플랫폼과 구별하는 점은 무엇인가요?

아웃시스템스는 개발자에게 가장 우수한 경험을 제공하는 가장 정교한 AI 및 생성적 AI 도구 세트를 갖춘 로우코드 시장의 플랫폼입니다. 아웃시스템스 플랫폼은 비할 수 없는 속도와 규모의 AI 기반 개발을 제공하며 보안 취약성, 기술 부채, 유지 보수 문제를 해결하는 AI 도구를 제공합니다. 자동화된 AI 에이전트 빌더를 통해 IT 팀은 고급 GenAI 전문 지식 없이 GenAI 기반 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다.

아웃시스템스는 또한 모든 사용 사례에서 사용할 수 있는 유일한 LCAP 플랫폼으로, 예측 불가능하고 일관되지 않은 트래픽을 지원할 수 있는 비할 수 없는 성능과 규모를 제공합니다. 아웃시스템스에서 구축하면 항상 귀하의 애플리케이션이 됩니다. 다른 기술 및 기존 인프라와의 통합이 쉽고, 기능에 대한 제한이나 벽이 없습니다.

AI는 소프트웨어 개발의 ‘구매 대 빌드’ 딜레마를 어떻게 해결하나요?

AI와 로우코드 플랫폼은 사용자 지정 소프트웨어를 더 접근하기 쉽고 비용 효율적이고 적응 가능하게 만들어 기업에게 새로운 기회를 제공합니다. 또한 AI 기반 로우코드 개발 플랫폼을 사용하면 기술 스택을 더 빠르게 구축할 수 있으며 더 적은 리소스를 사용할 수 있습니다.

현실은 AI가 여기서 힘의 균형을 변경하고 있습니다. 이전에 비용으로 인해 사용자 지정 소프트웨어의 비용을 투자해야 했던 회사들은 이제 자신을 위해 작동하는 소프트웨어를 구축하기 위한 새로운 길을 열어두었습니다.

아웃시스템스 멘토는 무엇이며, 전체 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC)을 자동화하기 위해 AI를 어떻게 활용하나요?

아웃시스템스 멘토는 산업 최초의 전체 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC) 디지털 워커로, 어플리케이션 생성, 배포, 모니터링을 모두 로우코드와 GenAI로 구동합니다. 멘토는 어플리케이션 생성에真正한 “shift-left” 접근 방식을 도입하여 개발자가 프로세스의 초기에 시작할 수 있도록 합니다. 발견과 빠른 프로토 타이핑을 시작하여 IT 팀은 아이디어를 검증하고 초기 디자인을 정제하기 전에 전체 개발을 시작하기 전에 할 수 있습니다. 사용자는 필요한 어플리케이션 또는 비전을 설명하기만 하면 멘토는 초기 버전을 프론트엔드 기능, 데이터 모델 및 내장된 비즈니스 로직과 함께 생성합니다. 어플리케이션 프로토 타이핑을 자동화하고 최고의 코드 품질을 보장함으로써 멘토는 SDLC를 재정의합니다.

멘토를 다른 AI 기반 로우코드 개발 도구와 구별하는 점은 무엇인가요?

멘토는 소프트웨어 개발 및 관리 워크플로우를 주요 경쟁력으로 변환합니다. AI 기반 어플리케이션 생성, 최적화, 자동화된 품질 검사 및 중앙 IT의 거버넌스下的 에이전트를 모두 사용하여 멘토는 개발자 생산성을 높이면서 어플리케이션이最高의 품질 기준을 충족하도록 보장합니다. 또한 इसस가 이전에 불가능하다고 생각했던 속도로 발생하며, 팀이 시간을 더 효율적으로 사용하고 개발 과정 전체에서 필요한 경우 조정할 수 있도록 합니다.

전통적인 코드와 생성적 AI와 달리, 멘토는 고아 코드, 코드 품질이 낮음, 투명성 및 설명 가능성의 부족과 같은 주요 도전을 극복합니다. 이는 팀이 제어를 유지하고 기술 부채를 줄이고 AI 기반 소프트웨어 개발의 잠재력을 완전히 활용할 수 있도록 합니다. 이는 현대적인 신속한 어플리케이션 개발을 위한 더智能하고 효율적인 선택입니다.

멘토는 모든 데이터 거버넌스 요구 사항과 표준을 충족하여 컴플라이언스와 보안을 보장하기 위해 설계되었습니다. 모델 기반 개발을 통해 코드보다 모델에 중점을 둔 유지 관리가 더 쉬워지며, 개발자가 프로젝트에 집중할 수 있도록 합니다.

멘토의 AI 기반 접근 방식은 전통적인 GenAI 도구와 비교하여 거버넌스와 보안을 어떻게 개선하나요?

멘토를 사용하면 팀이 AI 기반 코드 리뷰를 통해 어플리케이션을 검증하고 유지보수할 수 있으며, 모든 어플리케이션이 개발, 보안, 성능, 아키텍처 및 장기 유지 보수에 대한最高의 기준을 충족하도록 보장합니다. 이러한 검토를 프로세스의 처음부터 구현하면 개발자는 데이터 거버넌스와 가시성을 모든 단계에서 유지할 수 있습니다.

멘토는 또한 생산 환경에 있는 어플리케이션에서 품질이나 보안을 손상시킬 수 있는 문제를 주기적으로 프로액티브하게 확인합니다. 어플리케이션의 모든 중요한 측면 – 아키텍처, 보안, 성능, 유지 보수 – 를 개발 사이클 전체에서密接하게 모니터링하고 검사하여 최고의 코딩 관행과 품질을 확인할 수 있습니다. 아웃시스템스에서는 기업 보안의 중요성을 인식하며, 플랫폼과 고객이 구축한 어플리케이션의 우주를 보호하는 것이 얼마나 중요한지 알고 있습니다. 따라서 고객이 아웃시스템스 기술과 클라우드 기반 서비스를 사용하여 보안 어플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.

멘토의 AI 아키텍처는 어플리케이션 개발을 가속화하기 위해 여러 에이전트를 어떻게 오케스트레이션하나요?

멘토는 순차적 작업 또는 전체 프로세스를 완료하거나 지원하도록 훈련된 비인간형 AI 기반 팀 멤버인 디지털 워커입니다. 멘토는 어플리케이션 개발의 특정 측면에 전문적인 여러 에이전트를 사용하여 프로젝트의 다른 부분에서同時적으로 협력하여 완전히 기능적인 어플리케이션을 빠르게 생성합니다. 이는 개발 시간을 크게 줄이면서 품질을 유지합니다.

아웃시스템스는 향후 몇 년 동안 AI 기능을 어떻게 발전시킬 계획인가요?

아웃시스템스에서는 AI 전략을 반복적인 어플리케이션 개발, 보안, 성능, 민첩성 향상, GenAI 기반 어플리케이션 구축을 통해 변환을 가속화하는 데 중점을 두고 있습니다. 멘토와 AI 에이전트 빌더를 통해 제품을 확장함에 따라 우리는 GenAI와 에이전트형 AI를 사용하여 IT 팀이 제한 없이 혁신할 수 있도록 계속해서 활용할 것입니다.

优秀한 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 아웃시스템스를 방문하십시오.