By Sanjay Gidwani, InfoWorld | AUG 8, 2023 2:00 AM PDT
Emerging tech dissected by technologists
AI와 #소프트웨어개발 미래
#AI and the future of software development
인공 지능은 소프트웨어 개발 속도를 획기적으로 높이고 지속적 배포를 일상화할 것입니다.
프로세스와 역할, 특히 테스트는 진화해야 합니다.
Artificial intelligence will dramatically increase the pace of software development and make continuous delivery routine. Processes and roles will need to evolve, especially testing.
인공 지능은 크고 작은 방식으로 소프트웨어 개발을 변화시키고 있습니다.
많은 기업들이 AI 지원 기능을 출시하기 위해 경쟁하고 있지만 AI의 잠재력은 기능 수준을 넘어섭니다.
오히려 AI는 전부는 아니더라도 대부분의 SaaS 솔루션의 기반이 될 것입니다.
기계 학습 및 AI 모델을 통해 SaaS 기술은 다양한 비즈니스 프로세스에서 지속적으로 새로운 효율성을 주도할 수 있습니다.
AI는 새로운 개발 방식의 기반으로 여겨져야 합니다.
Artificial intelligence is changing software development in ways large and small. While many companies race to roll out AI-enabled features, the potential for AI goes beyond the feature level. Rather, AI will become the foundation for most—if not all—SaaS solutions. Machine learning and AI models will allow SaaS technologies to continually drive new efficiencies across a variety of business processes. AI should be seen as the foundation for a new way of development.
소프트웨어 제공은 유틸리티가 될 것입니다.
증분 가치에 대해 높은 세금을 요구하는 고된 작업은 그냥 일어날 것이고 고부가가치 추가 및 혁신의 백로그는 생산으로 급증할 것입니다.
인간은 대체되지 않습니다.
오히려 소프트웨어 개발자의 더 큰 잠재력이 발휘되는 것을 보게 될 것입니다.
Software delivery will become a utility. The grunt work that exacted a high tax for incremental value will just happen, and the backlog of high-value additions and innovation will surge into production. Humans will not get replaced. Rather, you will see the greater potential of software developers unleashed.
[ AI를 사용한 코딩: 개발자의 팁 및 모범 사례
Coding with AI: Tips and best practices from developers ]
From design to platform thinking
디자인에서 플랫폼 사고로
플랫폼(및 SaaS) 개발의 핵심에 AI가 있으면 "디자인 사고"가 "플랫폼 사고"로 진화하는 것을 볼 수 있습니다.
탐색과 학습은 AI 기반 기술의 세계에서 필수적입니다.
소프트웨어 설계는 결과 지향적이 아니라 목표 지향적이 될 것입니다.
AI를 사용하여 개발 팀은 다음을 수행할 수 있습니다.
With AI at the core of platform (and SaaS) development, you’ll start to see “design thinking” evolve into “platform thinking.” Exploration and learning will be essential in a world of AI-powered technology. Rather than outcome-oriented, software design will become goal-oriented. Using AI, development teams will be able to:
- 설계 프로토타입뿐만 아니라 기능적 개념 증명(POC)을 신속하게 구축하고 배포합니다. Rapidly build and deploy functional proofs of concept (POCs), not just design prototypes.
- 실제 최종 사용자와 함께 A/B 테스트 및 다변량 테스트를 실행합니다. Run A/B tests and multivariate tests with real end users.
- 실시간 사용자 증거를 기반으로 완전히 테스트된 애플리케이션을 식별하고 배포합니다. Identify and deploy fully tested applications based on real-time user evidence.
AI를 통해 모든 기술 세트의 전문가가 프로세스와 기술을 모두 설계, 제공 및 개선할 수 있으므로 플랫폼 사고가 전체 비즈니스에 뿌리내리게 될 것입니다.
최종 결과는 기업의 모든 직원이 아이디어를 매우 빠르게 현실화할 수 있는 권한을 부여할 것입니다.
Because AI enables professionals of all skill sets to design, deliver, and improve both processes and technology, platform thinking will become ingrained across entire businesses. The end result will be empowering every employee in the enterprise to bring ideas to reality very rapidly.
AI가 소프트웨어 개발(및 궁극적으로 비즈니스 프로세스)의 필수 요소가 됨에 따라 팀 구조와 기술 세트가 진화해야 합니다.
다양한 형태(플랫폼 제안, 컴패니언 봇, 분석 및 보고)로 나타날 AI 엔진은 소프트웨어 제공 팀의 적극적 부분이 될 것입니다.
As AI becomes an essential part of software development (and ultimately business processes), team structure and skill sets will need to evolve. The AI engine, which will appear in many forms (platform suggestions, companion bots, analytics and reporting), will become an active part of the software delivery team.
소프트웨어 제공의 확장으로서의 AI
AI as an extension of software delivery
애자일 방법론이 널리 채택된 것으로 칭찬을 받았지만 진정으로 지속적인 제공을 달성한 기업은 거의 없습니다.
소프트웨어 제공 팀의 확장 역할을 하는 AI를 통해 진정한 애자일이 가능해집니다.
지능형 자동화를 통해 팀은 지속적 흐름으로 변경사항을 제공할 수 있습니다.
Although agile methodology has been praised as widely adopted, few businesses have truly achieved continuous delivery. With AI serving as an extension of your software delivery teams, true agile will be made possible. Intelligent automation will enable teams to deliver changes at a continuous flow.
이 지능형 자동화는 어떤 형태를 띨까요?
디자인 시스템은 봇이 기본 코드를 빌드함에 따라 동적으로 생성되고 구현됩니다.
자체 구축된 POC는 처음부터 전체 기능 테스트를 가능하게 합니다.
내장된 진화하는 테스트 자동화는 품질을 보장하고 속도를 빠르게 증가시킵니다.
What forms will this intelligent automation take? Design systems will be dynamically created and implemented as bots build underlying code. Self-built POCs will enable full feature testing from the outset. Built-in and evolving test automation will ensure quality and rapidly increase velocity.
How AI will affect software development roles
AI가 소프트웨어 개발 역할에 미치는 영향
기업은 AI가 플랫폼엔지니어링에서 수행할 역할을 고려하고 한 발 앞서 나가야 합니다.
이 새로운 개발 방식이 등장함에 따라 새로운 직업 기회도 등장할 것입니다.
Companies will need to consider the role AI will play in platform engineering and be one step ahead. As this new way of development emerges, so will new job opportunities.
비즈니스 분석가의 역할은 비즈니스 전략을 추진하기 위해 높아질 것입니다.
아마도 AI는 개별 사용자 스토리, 요구 사항 및 수용 기준을 작성할 것입니다.
비즈니스 분석가는 기준을 포착하는 대신 AI가 생성한 아이디어를 평가하고 플랫폼 사고에 대한 비즈니스 조정을 추진합니다.
AI와 기술은 비즈니스 전략의 원동력이 될 것이며 비즈니스 분석가는 이 전략 부문의 얼굴이 될 것입니다.
- The role of the business analyst will be elevated to drive business strategy. In all likelihood, AI will write individual user stories, requirements, and acceptance criteria. Rather than capturing criteria, business analysts will assess AI-generated ideas and drive business alignment to platform thinking. AI and technology will be a driving factor in business strategy, and business analysts will be the face of this arm of the strategy.
인터랙션 디자인 역할은 UI 디자인 역할을 능가할 것입니다.
시각적 AI가 빠르게 발전함에 따라 페이지 및 비즈니스 프로세스 흐름을 개별적으로 레이아웃하는 UI 디자인에 대한 수요가 줄어들 것입니다.
인터랙션 디자이너는 JavaScript 디자인 시스템, 그래픽 지침 및 지속적인 사용자 테스트를 통해 AI가 UI 및 UX를 디자인하도록 안내합니다.
- Interaction design roles will outpace UI design roles. As visual AI rapidly evolves, demand for UI design to individually lay out pages and business process flows will decrease. Interaction designers will guide AI to design UI and UX through JavaScript design systems, graphical guidelines, and continuous user testing.
소프트웨어 아키텍트는 AI의 힘을 휘두를 것입니다.
소프트웨어 개발에서 AI의 초기 단계에서도 우리는 이미 플랫폼 엔지니어링의 급속한 출현을 목격하고 있습니다.
기업은 포인트 SaaS 솔루션에서 빠르게 벗어나 Salesforce, ServiceNow 및 Workday와 같은 맞춤형 구축 및 SaaS 지원 플랫폼 모두에서 통합하고 있습니다.
오늘날 소프트웨어 설계자는 코드 표준, 개발 프로세스 등을 안내하는 거버넌스 시스템을 설계하고 있습니다.
미래에 그들은 AI가 그들을 대신하여 이러한 시스템을 구축, 적용 및 발전시킬 수 있도록 지원할 것입니다.
- Software architects will wield the power of AI. Even at the infancy of AI in software development, we’re already seeing the rapid emergence of platform engineering. Businesses are quickly moving away from point-SaaS solutions and consolidating on both custom-built and SaaS-enabled platforms such as Salesforce, ServiceNow, and Workday. Today, software architects are designing governance systems to guide code standards, development processes and more. In the future, they will power AI to build, enforce and evolve these systems on their behalf.
테스트 아키텍처는 높은 급여를 받고 수요가 많은 역할로 등장할 것입니다.
자율적으로 구축된 소프트웨어를 사용하면 지속적인 테스트가 중요합니다.
배송 수명 주기가 단축됨에 따라 이전보다 더 많은 테스트가 필요합니다.
승인 기준에 따라 사용자 테스트를 자동화하는 것만으로는 충분하지 않습니다.
테스트 설계자는 복잡한 테스트 아키텍처를 설계, 배포 및 유지 관리하고 새로운 기능을 엔드 투 엔드로 테스트하며 지속적으로 탐색 테스트를 수행하고 지속적으로 진화하는 회귀 스위트를 실행합니다.
- Test architecture will emerge as a highly-paid, in-demand role. With autonomously built software, continuous testing will be critical. As the delivery lifecycle condenses, more testing will be needed than ever before. Automating user tests based on acceptance criteria will not be enough. Test architects will design, deploy, and maintain complex test architectures, end-to-end test new functionality, continually conduct exploratory testing, and execute ever-evolving regression suites.
궁극적으로 AI를 SaaS의 기반으로 사용하면 소프트웨어 빌더의 일상 업무가 근본적으로 바뀔 것입니다.
지속적 테스트는 AI 기반 소프트웨어 개발 세계에서 결정적인 요소가 될 것이며 이 새로운 작업 속도에서 어떤 비즈니스가 성공하고 어떤 비즈니스가 뒤쳐질 것인지를 결정할 것입니다.
Ultimately, with AI as the foundation of SaaS, the day-to-day work of software builders will fundamentally change. Continuous testing will be the deciding factor in a world of AI-driven software development and will determine which businesses thrive and which will fall behind in this new pace of work.
Sanjay Gidwani is COO of Copado.
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