Microsoft는 강력한 대규모 언어 모델(LLM)인 ChatGPT를 Power Platform 개발자 제품군에 통합하여 low-code 개발을 위한 생산성을 향상함으로써 헤드라인을 장식했습니다. 이 발표는 ChatGPT로 구동되는 Bing 검색과 파트너 회사인 OpenAI에 수십억 달러를 투자하겠다는 Microsoft의 약속 이후 나온 것입니다. 이러한 개발로 인해 특히 low-code 플랫폼에 대한 통합의 영향과 발생할 수 있는 잠재적 문제를 둘러싼 수많은 질문이 제기됩니다.
ChatGPT와 같은 LLM을 low-code 개발 프레임워크에 통합할 때의 이점과 잠재적 위험에 대해 논의하여 AI 기반 개발의 의미를 탐구합니다. 또한 이것이 어떻게 경쟁 구도를 방해할 수 있는지 검토하고 이 획기적인 기술을 채택하려는 리더를 위한 주요 고려 사항을 강조할 것입니다.
AppMaster와 같은 Low-code 개발 플랫폼(LCDP) AppMaster, allow for abstraction of complex functionalities into user-friendly components, typically offering drag-and-drop capabilities and reusable templates for both novice and experienced developers. Integrating ChatGPT into such environments unlocks numerous benefits:
ChatGPT 통합은 시장 전체에 파문을 일으켰고 기술 거대 기업이 자체적인 생성 AI 솔루션을 공개했습니다. 결과적으로 소프트웨어 개발에서 low-code 플랫폼과 AI의 역할은 논쟁의 여지가 있습니다. 자연어 기반 코드 생성은 잠재적으로 기존 프로그래밍과 코드 없는 솔루션을 모두 대체할 수 있습니다.
그럼에도 불구하고 가장 가능성이 높은 결과는 개발자 경험, 맞춤형 ML 모델 및 지능적인 최종 사용자 경험을 개선하여 AI가 LCDP를 강화하는 소프트웨어 산업 전반의 개선인 것 같습니다. AppMaster already offer powerful appmaster.io/blog/no-code-app-builder> no-code 앱 빌더 및 appmaster .io/blog/build-enterprise-software-with-no-code>enterprise application solutions 제공하고 있습니다. 이 접근 방식은 광범위한 조직에 도움이 될 수 있습니다.
그러나 AI 연구 및 개발에 대한 Microsoft의 막대한 투자는 자체 AI 통합을 채택하지 않으면 더 작은 LCDP를 불리하게 만들 수 있습니다. 결과적으로 AI 기능이 부족하면 가입자를 잃거나 더 큰 클라우드 기술 제품군과 협력하여 데이터에 액세스하고 저장할 수 있습니다.
발전에도 불구하고 ChatGPT 및 기타 생성 AI 모델은 완전히 신뢰할 수 없습니다. 현재 PowerApps의 ChatGPT 사용은 실험적이며 생성 AI의 상태를 진행 중인 작업으로 나타냅니다. 잠재적인 부정확성을 고려할 때 이러한 모델에 의존하는 개발자는 문제에 직면할 수 있습니다.
ChatGPT 출력의 권위 있는 어조 외에도 버그, 오류 및 비효율성을 포함할 수 있는 공개적으로 사용 가능한 정보에서 생성됩니다. 심지어 지오코딩 API 제공업체인 OpenCage에서 볼 수 있듯이 ChatGPT가 존재하지 않는 기능을 제안할 수도 있습니다. 결과적으로 개발자는 타사 종속성과 관련된 배포 문제 및 보안 문제와 씨름하면서 프롬프트 생성 및 구성과 오류 디버깅에 적응해야 합니다.
no-code 사용자는 새로운 서비스를 채택할 때 적절한 보안 감독이 없을 수 있으므로 거버넌스는 low-code 플랫폼을 보호하는 데 필수적입니다. AI가 혼합되면 기술 복잡성이 증가하여 신중하게 관리하지 않으면 잠재적으로 윤리 위반 및 비합리적인 의사 소통으로 이어질 수 있습니다.
ChatGPT와 같은 AI 모델은 자신 있게 출력을 생성하지만 때때로 무의미하거나 부정확한 결과를 생성합니다. 지속적인 피드백과 재교육을 통해 시간이 지남에 따라 이러한 출력이 향상됩니다. 그러나 엔지니어는 AI 기반 솔루션의 실험적 특성을 기억하고 프로젝트에 새로운 AI 혁신을 구현할 때 주의해야 합니다.
AI가 소프트웨어 개발 환경을 재구성함에 따라 개발자는 효율성 향상과 함께 새로운 과제에 직면합니다. 표준 소프트웨어 제공 파이프라인과 중앙 집중식 협업 기능을 제공하는 Low-code 솔루션은 이 진화하는 시대에 가장 큰 이점을 얻을 것입니다. AppMaster platform, and embed AI into their workflows are poised to thrive in the changing industry.
