AI 코드 생성의 미래가 개인화인 이유

맥킨지에 따르면, GenAI의 경제적 영향은 제품 개발 및 코딩 자동화 분야에서 가장 크며 결과적으로 900억 달러의 영향을 미칩니다.

코드 자동화, 코드 개인화 및 그 잠재력에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다.

2024년 GenAI 및 코드 자동화 현황

2023년에는 ChatGPT와 Github의 코딩 도우미인 CoPilot이 코더들 사이에서 폭발적인 인기를 끌었습니다. GPT 및 유사한 모델은 LLM(대형 언어 모델)이 코드를 매우 잘 생성, 완성, 리팩터링 및 변환할 수 있음을 보여주었습니다.

오늘날에는 다양한 코딩 도우미가 있습니다. CoPilot은 카테고리 리더로 간주되지만 다양한 전문 분야를 가진 GenAI 코딩 보조자가 있습니다. 몇 가지 예를 들면 다음과 같습니다.

• Anima는 디자인을 코드로 변환하는 프런트 엔드 전문 기업입니다(예: Figma에서 React로).

• Codium의 전문 지식은 테스트를 구성하고 풀 요청을 관리하는 것입니다.

• Replit은 전용 AI 비서가 포함된 온라인 협업 IDE를 제공합니다.

• Tab9은 기업을 위한 보안이 뛰어난 온프레미스 솔루션을 제공합니다.

CoPilot의 떠오르는 라이벌은 자주 발표됩니다. 예를 들어, Magic.dev 그리고 Poolside는 더 나은 성능과 더 나은 경험을 약속합니다. 모델은 계속 발전하고 있습니다. GPT5는 곧 발표될 예정이며 LlamaCode는 고급 오픈 소스 모델을 제공하며 HuggingFace에 미세 조정된 버전이 표시됩니다.코드 모델 리더보드]. 이는 LLM을 사용한 코드 자동화의 시작일 뿐입니다.

Github에 따르면 CoPilot은 개발 속도를 55% 향상시킵니다.연구]. Anima 사용자는 프런트엔드 코딩 시간을 최대 50% 절약했다고 ​​보고합니다.사례 연구], UX 측면에서 더 나은 제품 품질을 제공하는 동시에 2배 더 빠르게 만들고 디자이너와 개발자 사이의 탁구를 줄입니다.

AI 코드 개인화

JavaScript는 가장 인기 있는 코드 언어 중 1위입니다(깃허브 2023), React는 40% 이상의 개발자가 사용하는 가장 인기 있는 JavaScript 웹 프레임워크입니다(스택오버플로우 2023).

이제 React를 기반으로 구축된 100개의 다양한 엔지니어링 팀을 선택하면 100개의 다양한 코딩 스타일을 찾을 수 있습니다. 팀마다 코드를 작성하는 방법이 다릅니다.

각 팀에는 기술 스택(소프트웨어 아키텍처에 사용되는 기술 집합)이 있습니다. 일부 팀은 Next.js와 같은 오픈 소스 라이브러리를 사용하여 성능을 최적화합니다. 일부는 Radix, MUI 또는 Ant와 같은 UI 프레임워크를 사용합니다. React를 사용하는 팀은 React 쿼리, Redux, Mobx 등과 같은 상태 관리 패키지를 추가해야 합니다. 그리고 그 밖에도 수천 개의 인기 있는 오픈 소스 JavaScript 라이브러리가 있습니다.

또한 동일한 기능을 다양한 방법으로 구현할 수 있습니다. 일부 팀은 CSS 그리드 레이아웃을 선호하는 반면 다른 팀은 Flex 레이아웃을 선호하여 동일한 결과를 얻습니다. 구문 환경 설정이 있습니다. 일부는 클래식 JavaScript 기능을 사용하고 다른 일부는 화살표 기능을 사용합니다. camelCase, kebab-case와 같은 명명 규칙과 구성 요소 및 기능의 이름을 지정하는 다양한 방법이 있습니다. 코드 인터페이스가 오픈 소스 또는 독점 코드와 동일하게 보이도록 오픈 소스 구성 요소를 래핑하는 방법과 같이 코드를 구성하는 방법은 무궁무진합니다.

특정 프로젝트를 코딩할 때 각 개발자는 해당 코드 베이스의 규칙과 규칙을 따릅니다.

AI가 엔지니어링 팀의 코딩에서 핵심적인 역할을 하기 위해서는 팀처럼 코딩해야 합니다. 이는 AI가 코드를 맞춤화하고 개인화할 수 있는 많은 컨텍스트를 가져야 함을 의미합니다.

에필로그: AI 코드 생성의 잠재력

우리는 여전히 GenAI 기능의 표면을 긁는 중입니다.

GenAI 모델을 논의할 때 모델에 작업에 가장 적합한 컨텍스트를 제공하는 개인화를 고려하세요. 기존 코드, UX 및 사용자 작업에 대한 훌륭한 컨텍스트를 제공하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. GenAI 모델의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 우리는 이를 "구식" 알고리즘과 휴리스틱을 사용하는 지원 시스템을 갖춘 제품으로 패키징합니다. 이것이 우리가 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 방법입니다.

소프트웨어는 계속해서 세상을 더 빠르고 빠르게 먹어치워 생산성, 마진 및 GDP를 높일 것입니다.

자동화를 도입하는 CEO, IT 리더, PM 리더는 팀의 업무 처리 속도를 2배, 어쩌면 5배까지 높여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 제품을 더 빠르고 저렴하게 출시하면 기업의 마진이 증가하고 궁극적으로 기술 관련 GDP도 증가할 것입니다.

소프트웨어 개발 비용이 저렴해지면 소프트웨어가 출시되어 더 많은 문제를 해결할 수 있습니다. ROI가 부정적이었던 것이 ROI가 긍정적이 될 것입니다. 틈새 문제를 해결하는 소프트웨어는 개발 비용이 80% 절감된다면 가치가 있을 수 있습니다.

더 많은 사람들이 코딩하고 더 빠르게 코딩할 것입니다. GenAI 에이전트는 코드를 생성, 테스트 및 배포하고 인간은 창의적인 부분을 수행하여 오늘날 코딩으로 간주되는 것보다 더 많은 아키텍처와 UX를 개발합니다. 앞으로 개발자 자리가 더 많아질 것 같아요. 즉, 개발은 더 높은 수준의 추상화로 발전할 것입니다.