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국내 노코드 AI 에이전트 플랫폼의 현황과 개발자-기획자 역할의 패러다임 전환

노코드 AI 플랫폼 확산으로 개발자와 기획자의 역할이 융합·확장되며, 협업 기반의 AI 네이티브 조직 전환이 디지털 경쟁력의 핵심으로 부상하고 있습니다.

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2025-06-18 17:46

1. 서론: 노코드 AI 혁명의 시작

국내 IT 생태계에서 노코드 AI 에이전트 플랫폼이 급속도로 확산되고 있습니다.

이는 단순한 기술 트렌드를 넘어서, 소프트웨어 개발 방식의 근본적 변화를 의미합니다.

전통적인 개발 프로세스에서는 개발자가 코드를 작성하고 기획자가 요구사항을 정의하는 명확한 역할 분담이 존재했습니다.

하지만 노코드 AI 시대에는 이러한 경계가 모호해지면서, 양쪽 모두에게 새로운 역량이 요구되고 있습니다.

특히 국내 기업들이 디지털 전환을 가속화하면서, 빠른 프로토타이핑과 시장 검증이 가능한 노코드 AI 플랫폼에 대한 수요가 폭증하고 있습니다.

이러한 변화 속에서 개발자와 기획자는 각각 어떤 새로운 역할을 담당해야 할까요?

2. 국내 노코드 AI 플랫폼 심층 분석

2-1. 주요 플랫폼별 기술 아키텍처 및 특징

- 웹스퀘어 AI (인스웨이브) 핵심 기술 스택
  - 자연어 처리 기반 코드 자동 생성 엔진
  - 통합 테스트 자동화 프레임워크
  - 엔터프라이즈급 UI/UX 컴포넌트 라이브러리

시장 포지셔닝: 국내 금융권과 공공기관을 대상으로 한 B2B 특화 솔루션입니다.

특히 홈택스 고도화 사업 등 대규모 국책 프로젝트에 도입되면서 엔터프라이즈 시장에서의 신뢰성을 입증했습니다.

보안과 안정성이 중요한 금융 서비스 영역에서 PoC를 넘어 실제 운영 단계까지 진입한 사례가 증가하고 있습니다.

- 수트라 에어 (투플랫폼) 핵심 기술 스택
  - Multi-Agent Coordination Protocol (MCP) 지원
  - 다중 LLM 모델 선택 및 조합 기능
  - ERP/CRM/데이터베이스 네이티브 통합

차별화 요소: A2A(Agent-to-Agent) 통신을 통해 복잡한 워크플로우를 자동화할 수 있는 멀티 에이전트 아키텍처를 제공합니다.

이는 단순한 챗봇을 넘어서 실제 비즈니스 프로세스를 자동화하는 수준까지 발전시킨 것으로 평가됩니다.

- 하이퍼플로우 (미리내테크) 핵심 기술 스택
  - 라마(LLaMA) 기반 커스텀 LLM 엔진
  - RAG(Retrieval-Augmented Generation) 최적화 아키텍처
  - 한국어 형태소 분석 기반 성능 튜닝

실제 도입 성과: 의료기관에서 월 30만원 수준의 운영비로 환자 상담 시스템을 구축한 사례가 주목받고 있습니다.

이는 노코드 AI 플랫폼의 비용 효율성을 실증한 대표적인 케이스로 평가됩니다.

2.2 개발자 역할의 진화: 코더에서 AI 시스템 아키텍트로

전통적인 개발자의 역할이 코드 작성에서 AI 시스템 설계와 운영으로 전환되고 있습니다.

새로운 핵심 역량

- AI 워크플로우 설계 : 복잡한 비즈니스 로직을 AI 에이전트 간의 협력 구조로 설계하는 능력이 필요합니다.
  예를 들어, 고객 문의 처리 시스템에서 1차 분류 에이전트, 전문 상담 에이전트, 에스컬레이션 에이전트 간의 협력 구조를 설계하는 것입니다.
- 데이터 파이프라인 최적화 : RAG 시스템의 성능을 좌우하는 데이터 전처리, 벡터 임베딩, 검색 최적화 등의 기술적 이해가 필수가 되었습니다.
  특히 한국어 특성을 고려한 형태소 분석과 의미 검색 정확도 향상이 중요한 차별화 포인트입니다.
- 보안 및 컴플라이언스 설계 : GDPR, 개인정보보호법, 의료정보 보호 등 다양한 규제 요구사항을 AI 시스템 설계 단계부터 고려해야 합니다.
  특히 금융권에서는 AI 모델의 결정 과정을 추적하고 설명할 수 있는 XAI(Explainable AI) 기능 구현이 필수가 되고 있습니다.

2.3 기획자 역할의 확장: 시나리오 디자이너에서 AI UX 전략가로

기획자의 역할 또한 단순한 요구사항 정의를 넘어서 AI 사용자 경험 전체를 설계하는 방향으로 진화하고 있습니다.

핵심 변화 영역

- 대화형 인터페이스 설계 : 전통적인 GUI 기반 사용자 경험에서 자연어 대화 기반 인터페이스로 패러다임이 전환되면서,
  대화 흐름 설계, 의도 파악, 컨텍스트 유지 등의 전문성이 요구됩니다.
- AI 행동 패턴 정의 : AI 에이전트가 어떤 상황에서 어떻게 반응해야 하는지를 정의하는 것이 새로운 기획 영역이 되었습니다.
  예를 들어, 고객이 감정적으로 흥분한 상태일 때 AI가 어떤 톤으로 응답해야 하는지,
  어느 시점에서 인간 상담원에게 연결해야 하는지 등을 세밀하게 설계해야 합니다.
- 성과 측정 및 최적화 : AI 시스템의 성과를 측정하고 지속적으로 개선하는 방법론을 수립해야 합니다.
  단순한 정확도 측정을 넘어서 사용자 만족도, 업무 효율성 향상, 비용 절감 등 다각적인 KPI를 설정하고 모니터링하는 역량이 필요합니다.

3. 실전 도입 사례 및 성공 요인

3.1 금융권 도입 사례: 신한금융그룹의 AI 상담 시스템

신한금융그룹은 웹스퀘어 AI를 활용하여 고객 상담 시스템을 구축했습니다.

이 프로젝트에서 주목할 점은 개발자와 기획자의 협업 방식입니다.

- 개발자 역할
  - 기존 코어뱅킹 시스템과 AI 에이전트 간의 안전한 API 연동 구조 설계
  - 금융 규제 요구사항을 만족하는 데이터 보안 및 감사 로그 시스템 구축
  - 실시간 모니터링 및 장애 대응 체계 구축
- 기획자 역할
  - 금융 상품별 상담 시나리오 설계 및 고객 여정 매핑
  - AI 응답의 톤앤매너 및 브랜드 일관성 가이드라인 수립
  - A/B 테스트를 통한 사용자 경험 최적화

3.2 의료기관 도입 사례: 서울대병원의 환자 안내 시스템

하이퍼플로우를 활용한 환자 안내 시스템 구축 사례에서는 의료진의 도메인 지식과 AI 기술의 결합이 핵심 성공 요인이었습니다.

- 성과 지표
  - 환자 대기시간 30% 단축
  - 간호사 업무 부담 25% 감소
  - 환자 만족도 15% 향상

4. 리스크 관리 및 윤리적 고려사항

- 기술적 리스크
  - 모델 환각(Hallucination) 문제 : AI 모델이 잘못된 정보를 확신에 차서 제공하는 문제를 해결하기 위해서는 다층적 검증 시스템이 필요합니다.
    특히 의료, 금융, 법무 등 전문 영역에서는 AI 응답에 대한 인간 전문가의 최종 검토 프로세스가 필수적입니다.
  - 데이터 편향성 문제 : 학습 데이터의 편향으로 인한 차별적 결과를 방지하기 위해 다양성 있는 데이터셋 구성과 정기적인 편향성 검사가 필요합니다.

- 법적 컴플라이언스
  - 개인정보보호법 준수 : AI 시스템이 처리하는 개인정보의 수집, 이용, 제공에 대한 명확한 동의 절차와 데이터 최소화 원칙 적용이 필요합니다.
  - AI 윤리 가이드라인 : 과학기술정보통신부의 'AI 윤리기준'과 금융위원회의 'AI 활용 가이드라인' 등 관련 규정을 준수하는 시스템 설계가 필요합니다.

5. 미래 전망 및 대응 전략

- 시장 전망
  - 국내 노코드 AI 플랫폼 시장은 2024년 약 500억원에서 2027년 2,000억원 규모로 성장할 것으로 예상됩니다.
    특히 중소기업과 스타트업의 AI 도입 가속화가 주요 성장 동력이 될 것입니다.
- 개발자와 기획자를 위한 로드맵을 통한 개발자 역량 강화 방향
  - 클라우드 네이티브 AI 서비스 이해
  - MLOps 및 AI 시스템 운영 경험
  - 도메인별 AI 윤리 및 규제 이해
  - 멀티모달 AI 시스템 설계 역량
- 기획자 역량 강화 방향
  - 대화형 AI UX 설계 방법
  - AI 성과 측정 및 분석 기법
  - 도메인별 AI 활용 전략 수립
  - 인간-AI 협업 워크플로우 설계