AI 코드 생성의 미래는 개인화이다

맥킨지에 따르면, GenAI의 경제적 영향은 제품 개발 및 코드 자동화 분야에서 가장 크며, 9000억 달러의 영향을 미친다.

코드 자동화, 코드 개인화 및 그 잠재력을 더 깊이 살펴보자.

2024년 GenAI 및 코드 자동화 현황

2023년, ChatGPT와 Github의 코딩 어시스턴트인 CoPilot이 개발자 사이에서 주류가 되었다. GPT와 유사한 모델은 코드를 생성, 완성, 리팩터링, 변환하는 데 매우 잘 작동하는 것으로 나타났다.

현재 다양한 코딩 어시스턴트가 있다. CoPilot이 카테고리 리더로 간주되지만, 다양한 전문 분야를 가진 GenAI 코딩 어시스턴트가 있다. 몇 가지를 언급하면:

• Anima는 프론트엔드에 전문적이며 디자인을 코드로 변환한다(예: Figma를 React로).

• Codium은 테스트를 구성하고 풀 리퀘스트를 관리하는 데 전문적이다.

• Replit은 온라인 협업 IDE에 전용 AI 어시스턴트를 제공한다.

• Tab9은 엔터프라이즈를 위한 온프레미스 솔루션을 제공한다.

CoPilot의 라이벌은 자주 발표되며, 예를 들어 magic.dev와 Poolside는 더 나은 성능과 경험을 약속한다. 모델은 계속 진화하고 있으며 GPT5는 곧 발표될 예정이며, LlamaCode는 고급 오픈소스 모델을 제공하며, HuggingFace의 [코드 모델 랭킹]에 미세 조정된 버전이 나타난다. 이는 코드 자동화와 LLM의 시작에 불과하다.

Github에 따르면, CoPilot은 개발을 55% 가속화한다 [연구]. Anima 사용자는 프론트엔드 코딩 시간을 최대 50% 절약한다고 보고한다 [사례 연구], 이는 2배 빠른 속도와 더 나은 제품 품질을 의미하며, UX와 디자이너와 개발자 간의 핑퐁을 줄인다.

AI 코드 개인화

JavaScript는 가장 인기 있는 프로그래밍 언어이다 (Github 2023), 그리고 React는 가장 인기 있는 JavaScript 웹 프레임워크로, 40% 이상의 개발자가 사용한다 (Stackoverflow 2023).

만약 100개의 다른 엔지니어링 팀이 React를 기반으로 구축한다면, 100개의 다른 코딩 스타일을 찾을 수 있다. 각 팀은 다른 코딩 방식을 가지고 있다.

각 팀에는 기술 스택(소프트웨어 아키텍처에서 사용되는 기술 집합)이 있다. 일부 팀은 Next.js와 같은 오픈소스 라이브러리를 사용하여 성능을 최적화한다. 일부 팀은 Radix, MUI 또는 Ant와 같은 UI 프레임워크를 사용한다. React를 사용하는 팀은 상태 관리 패키지인 React query, Redux, Mobx 등을 추가해야 한다. 그리고 수천 개의 인기 있는 JavaScript 라이브러리가 있다.

さらに, 동일한 기능을 달성하는 방법은 여러 가지이다. 일부 팀은 CSS 그리드 레이아웃을 선호하는 반면, 다른 팀은 플렉스 레이아웃을 사용하여 동일한 결과를 얻는다. 구문적 선호도도 있다. 일부 팀은 클래식 JavaScript 함수를 사용하는 반면, 다른 팀은 화살표 함수를 사용한다. 명명 규칙도 있다. 일부 팀은 카멜 케이스, 케밥 케이스, 컴포넌트와 함수를 이름짓는 다양한 방법을 사용한다. 코드를 조직하는 방법도 무수히 많다. 예를 들어, 오픈소스 컴포넌트를 어떻게 감싸서 코드 인터페이스를 동일하게 보이게 할 것인지에 대한 방법이다.

특정 프로젝트에서 코딩할 때, 각 개발자는 해당 코드베이스의 규칙과 규약을 따른다.

AI가 엔지니어링 팀의 코딩에서 핵심적인 역할을 하려면, 팀과 동일한 방식으로 코딩해야 한다. 이는 AI가 많은 컨텍스트를 가지고 코드를 개인화해야 함을 의미한다.

에필로그: AI 코드 생성의 잠재력

우리는 아직 GenAI의 능력의 표면을 긁고 있을 뿐이다.

GenAI 모델을 논의할 때, 개인화를 모델의 작업에 대한 최고의 컨텍스트를 제공하는 것으로 간주한다. 기존 코드, UX, 사용자의 작업에 대한 컨텍스트를 제공하면 더 나은 결과를 얻을 수 있다. GenAI 모델을 제품으로 패키징하여 “오래된” 알고리즘과 휴리스틱과 함께 작동하는 지원 시스템을 사용하여 최대 잠재력을 발휘한다.

소프트웨어는 계속해서 더 빠르게 세계를 먹어갈 것이며, 생산성을 높이고, 마진을 높이고, GDP를 증가시킬 것이다.

자동화를 도입하는 CEO, IT 리더, PM 리더는 팀이 2배, 혹은 5배 빠르게 제품을 제공할 수 있도록 하여 경쟁에서 우위를 점할 수 있다. 제품을 더 빠르게 시장에 출시하고 비용을 줄임으로써 회사 마진을 높이고 기술에서 비롯되는 GDP를 증가시킬 수 있다.

소프트웨어 개발 비용이 줄어들면 더 많은 문제를 해결할 수 있다. 이전에 ROI가 음수였던 것이 ROI가 양수가 될 수 있다. 소프트웨어 개발 비용이 80% 줄어든다면, 니치 문제를 해결하는 소프트웨어도 가치가 있을 수 있다.

더 많은 사람들이 코딩을 하게 되고, 더 빠르게 코딩을 할 것이다. GenAI 에이전트는 코드를 생성, 테스트, 배포할 것이며, 인간은 창의적인 부분을 담당하여 오늘날 코딩으로 간주되는 것보다 더 많은 아키텍처와 UX를 개발할 것이다. 나는 미래에 더 많은 개발자 직책을 예상한다. 그러나 개발은 더 높은 추상화 수준으로 발전할 것이다.