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ZDNET의 주요 시사점
- Google은 Android Studio 워크플로 전반에 걸쳐 AI를 확장하고 있습니다.
- Google은 AI가 테스트, 업데이트, API 마이그레이션과 같은 작업의 “수고”를 줄이려고 합니다.
- 구글은 코딩이 ‘어떻게’에서 ‘무엇’을 정의하는 것으로 전환된다고 말합니다.
Anthropic의 Claude Code가 AI 코딩의 모든 관심을 사로잡은 것처럼 보일 수도 있지만, 다른 대형 AI 플레이어들도 엄청난 개발 진전을 이루고 있습니다.
예를 들어 Google은 Android 개발자를 위한 AI 기반 개발 기능을 확장하기 위해 열심히 노력해 왔습니다. ZDNET은 최근 Google의 Google Play 및 개발자 생태계 부사장 겸 GM인 Sam Bright와 대화할 기회를 가졌습니다.
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우리는 Google의 Gemini 생성 AI 기술의 사용과 이 기술이 Android Studio에 통합되는 방식에 대해 논의했습니다. 이는 전체 Android 개발 워크플로에 걸쳐 AI 기능을 제공합니다.
흥미롭게도 Google은 점점 더 인상적인 LLM 제공을 자랑스럽게 생각하지만 개발자를 Gemini에만 국한시키지 않습니다. Google은 개발자가 IDE 내부의 AI 기능을 강화하는 대규모 언어 모델을 선택할 수 있도록 허용합니다. 이는 Apple 생태계 개발자가 Xcode 내에서 선호하는 모델을 선택할 수 있는 방식과 유사합니다.
Bright는 또한 Gemini의 비즈니스 계층에 엔터프라이즈급 개인정보 보호, 보안, 저장소 인식 사용자 정의와 같은 엔터프라이즈급 기능을 추가하는 방법에 대해서도 논의했습니다.
큰 생각: AI는 개발자를 ‘어떻게’에서 ‘무엇’으로 전환합니다.
Bright는 ZDNET과의 인터뷰에서 “앞으로 3~5년 후에 Android 개발자의 일상 업무는 ‘어떻게’ 작성에서 ‘무엇’을 설명하는 것으로 바뀔 것입니다.”라고 말했습니다. 그는 코더의 일상 업무가 구현 세부 사항 작성에서 의도와 결과 정의로 바뀔 것이라고 주장합니다.
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AI를 사용하여 앱을 구축한 경험에 따르면 어느 정도는 확실히 그렇습니다. 프로그래머가 사용할 수 있는 시간은 코드를 한 줄씩 작성하는 데 소비되지 않았지만 AI가 수행하기를 원하는 작업을 지정하는 것뿐만 아니라 AI가 놓친 작업을 파악하는 데 상당한 시간을 소비했습니다.
예를 들어 모바일과 데스크톱 구현 간에 동기화해야 하는 앱이 있습니다. 그렇습니다. 그러나 완전히는 아닙니다. AI는 동기화 작업을 놓친 부분을 지적하지 않았습니다. 그것은 버그 수정을 위해 프로그래밍 및 문제 해결 기술을 사용하여 발견하고 범위를 좁힌 다음 AI에 제시해야 했던 것입니다.
즉, 구글은 “AI를 더 빠르게 움직일 수 있도록 돕는 파트너”로 포지셔닝하고 있습니다. 그건 제가 확실히 경험한 일입니다. AI가 없었다면 몇 년이 걸렸을 작업이 며칠 또는 몇 주 만에 완료되었습니다.
에이전트 자동화를 통한 수고 감소
Bright는 AI가 도울 수 있는 작업을 설명하기 위해 “수고”라는 단어를 매우 적극적으로 사용합니다. 구체적으로 그는 다음과 같은 작업을 언급했습니다.
- 대부분의 개발자가 건너뛰고 싶어하는 필요하지만 지루한 단계입니다.
- 상용구 테스트 작성 또는 종속성 업데이트와 같은 반복적인 작업.
- “픽셀 푸시”의 수작업입니다.
- 종속성 업그레이드, 더 이상 사용되지 않는 API 마이그레이션 또는 표준 단위 테스트 작성을 포함하는 마찰이 많고 창의성이 낮은 작업입니다.
- 라이브러리 업데이트 유지와 같은 전체 애플리케이션 수명주기에 걸친 작업입니다.
- AI가 개발자를 대신하여 처리할 수 있는 기계적 작업입니다.
나는 그에게 “어떤 작업을 자동화해야 하는지, 아니면 개발자의 손에 확고히 남아 있어야 하는 작업을 어떻게 결정합니까?”라고 물었습니다.
일부 작업, 특히 프로젝트의 비전과 방향은 사람의 손에 맡겨야 하기 때문에 이는 중요합니다. 또한 우리가 살펴본 것처럼 AI 작업을 감독하고 사각지대를 찾는 것도 인간 프로그래머의 손에 달려 있어야 합니다.
계속해서 수고를 주제로 Bright는 “무엇을 자동화할지 결정할 때 수고를 찾습니다. 이는 일반적으로 개발자의 추진력을 죽이는 작업이며 창의적인 불꽃이 필요하지 않습니다.”라고 말했습니다.
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이러한 작업은 또한 많은 시간이 걸릴 수 있는 작업이며 왜 처음부터 프로그래밍을 시작했는지 의문을 갖게 할 수 있습니다. 플랫폼 공급업체가 API를 계속 변경했기 때문에 업데이트 API 외에는 거의 아무것도 하지 않는 데 사용 가능한 모든 프로그래밍 시간을 사용하여 몇 년을 보냈습니다. 나의 욕설 실력이 기하급수적으로 늘어났다.
Bright는 그의 팀이 AI가 코드 베이스에 느슨하게 설정되었을 때 무엇을 하는지에 대해서도 우려하고 있다고 말했습니다. “또한 AI가 자체적으로 변경하지 않고 개발자가 이미 사용하고 있는 코드 검토 및 워크플로에 딱 맞는 개선 사항을 제안하도록 투명성을 우선시합니다.” 그는 “이렇게 하면 AI가 수동으로 무거운 물건을 드는 일만 처리하는 동안 그들은 운전석에 앉아 프로젝트 방향에 대한 결정을 내릴 수 있습니다”라고 설명했습니다.
엔터프라이즈급 유연성, 개인 정보 보호 및 제어
Bright는 “모든 개발자는 AI를 사용할 때 고유한 워크플로를 갖고 있으며 회사마다 AI 모델 사용에 대한 정책이 다릅니다”라고 말했습니다. 이것이 개발자가 Android Studio에서 사용하려는 LLM을 선택할 수 있는 기능을 활성화한 이유입니다. 이를 통해 성능, 개인 정보 보호 및 비용을 제어할 수 있습니다. 상황 인식 에이전트는 아키텍처와 스타일을 컴파일하고 존중하는 프로젝트별 제안을 생성합니다.
새로운 비즈니스 계층은 ‘Google Cloud의 지원’을 받습니다. 비공개 Google 액세스, VPC 서비스 제어, 세분화된 ID 및 액세스 관리 권한을 갖춘 엔터프라이즈 액세스 제어와 같은 보안 기능이 제공되므로 기업이 보안 및 개인 정보 보호를 손상시키지 않고 대규모로 AI 지원을 채택할 수 있습니다. Bright는 개인정보 보호 문제가 궁금하다면 Google의 데이터 거버넌스 정책을 살펴보라고 권했습니다.
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Bright는 Gemini의 코드 사용 및 개인 정보 보호 사용에 대한 우려를 완화하기 위해 ZDNET에 “우리 정책은 고객 코드, 고객 입력 및 생성된 권장 사항이 공유 모델을 교육하는 데 사용되지 않도록 하는 데 도움이 됩니다.”라고 말했습니다.
“또한 팀은 자신의 독점 코드가 그대로 유지된다는 점을 신뢰해야 합니다.”라고 Bright는 계속 말했습니다. “이것이 코드가 저장되지 않는 이유이며, 결정적으로 비즈니스 코드는 모델 교육에 사용되지 않습니다.”
신속한 프로토타이핑부터 장기 유지보수까지
AI 시스템은 설계부터 프로토타입까지의 일정을 대폭 단축할 수 있습니다. Bright는 “개발자가 단지 그것이 올바른지 확인하기 위해 Figma 디자인을 코드로 변환하는 데 며칠을 소비하는 대신 이제 몇 분 안에 기능적인 프로토타입을 얻을 수 있습니다. 피드백 루프를 대폭 강화합니다.”라고 말합니다.
그는 온라인 학습 앱인 Entri를 예로 들었습니다. “일반적으로 몇 시간씩 걸리던 UI 작업이 단 45분 만에 완료되었습니다. 이를 통해 평균 UI 빌드 시간을 40% 단축할 수 있었습니다.”
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하지만 개발자의 일은 새로운 앱이나 새로운 코드를 만들어낸다고 끝나는 것이 아닙니다. 그것과는 거리가 멀다. 실제로 개발자의 작업 노력 중 상당 부분은 해당 코드를 유지 관리하고 업데이트하는 데 소요됩니다. Google의 버전 업그레이드 에이전트는 개발자의 종속성 업데이트를 돕기 위해 설계되었습니다. 이는 프로젝트를 분석하고 잠재적인 업데이트를 확인한 다음 적용을 시도하는 방식으로 수행됩니다.
Bright는 ZDNET에 “이를 통해 개발자는 상당한 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 그리고 애플리케이션 개발자에게는 최신 상태를 유지하기 위한 모든 투자가 전략적 이점이 됩니다.”라고 말했습니다.
Android Studio의 AI는 충돌 보고서를 분석하고 목표 수정 사항을 제안함으로써 유지 관리에도 도움을 줄 수 있습니다.
수고를 줄이면서 혁신 극대화
Bright는 ZDNET과의 인터뷰에서 “전문 Android 개발자 측면에서는 AI가 개발자를 대신하여 많은 기계적 작업을 처리하므로 앱 품질이 향상될 것으로 기대합니다”라고 말했습니다.
그는 AI가 개발자가 모든 사소한 업데이트를 수동으로 추적하지 않고도 최신 모범 사례를 따르는 데 도움이 될 것이라고 말했습니다. AI는 성능 병목 현상이나 충돌이 사용자에게 도달하기 전에 이를 식별하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 특히 AI 시스템이 Google의 App Quality Insights와 같은 개발자 도구와 더 잘 통합되기 때문입니다.
AI는 개발자가 더 많은 테스트를 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그렇게 하는 데 드는 수고가 크게 줄어들기 때문입니다. 결과적으로 앱이 버그와 함께 실행될 가능성이 줄어들고 다양한 장치에서 훨씬 더 안정적으로 느껴질 것입니다.
Bright는 또한 바이브 코딩이 문을 여는 것을 봅니다. 그는 ZDNET과의 인터뷰에서 “더 많은 사람들이 앱 개발을 시작하고 있으며 진입 장벽이 낮아지는 것을 보고 매우 기쁩니다.”라고 말했습니다. “이러한 변화는 차세대 Android 앱이 훨씬 더 다양한 제작자 그룹에서 나올 것임을 의미합니다.”
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브라이트는 “기본이 AI로 뒷받침되면 개발자가 실제 혁신에 집중할 수 있는 여유가 생긴다”고 말했습니다.
그는 “그들은 잡초에 갇히기보다는 앱을 특별하게 만드는 고유한 기능과 창의적인 경험에 에너지를 쏟을 수 있습니다. 이는 앱 자체에 더 나은 기반을 제공하여 조만간 모든 사람이 더 유능하고 신뢰할 수 있도록 하는 것입니다.”라고 말했습니다.
저는 AI 기반 코딩이 다른 방법으로는 절대 불가능했을 기간 내에 앱을 만드는 데 도움이 되었다는 것을 알고 있습니다. 당신은 어때요?
일상적인 작업 흐름의 일부로 Android Studio 또는 다른 IDE 내에서 AI를 사용하고 계십니까? AI가 프로젝트의 “노력”을 줄였습니까? 아니면 AI가 생성한 내용을 검토하고 수정하는 데 그만큼 많은 시간을 소비하고 있습니까? 자신의 개발 작업에서 “어떻게”를 작성하는 것에서 “무엇”을 정의하는 것으로 전환되고 있습니까? 그리고 이러한 도구를 채택하기로 결정하는 데 모델 선택, 개인 정보 보호 보장 및 엔터프라이즈 제어가 얼마나 중요합니까? 아래 댓글을 통해 알려주세요.
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