2025년 6월 19일·8분
AI가 코드를 작성하는 미래의 모바일 앱 개발
AI가 생성한 코드가 기획, UX, 아키텍처, 테스트, 보안, 역할에 어떤 변화를 가져올지, 그리고 지금 어떻게 준비해야 하는지 알아보세요.
AI가 생성한 코드가 기획, UX, 아키텍처, 테스트, 보안, 역할에 어떤 변화를 가져올지, 그리고 지금 어떻게 준비해야 하는지 알아보세요.
사람들이 'AI가 대부분의 코드를 작성할 것이다'라고 말할 때, 대개 제품에 관한 어려운 결정들이 사라진다는 의미는 아닙니다. 흔히 의미하는 바는 일상적인 생산 작업의 큰 부분이 기계 생성물이 된다는 것입니다: 화면, 계층 간 연결, 반복적인 데이터 처리, 그리고 아이디어를 컴파일 가능한 형태로 바꾸는 스캐폴딩 같은 것들입니다.
모바일 팀에서 가장 쉽게 이득을 얻는 영역은 보통 다음과 같습니다:
AI는 좋은 초안을 빠르게 만들어내는 데 뛰어나고, 모든 세부사항을 완벽히 맞추는 데는 약합니다: 엣지 케이스, 플랫폼 특유의 요령, 제품의 미묘한 부분들. 편집하고, 삭제하고, 부분을 재작성하는 일이 자주 필요할 것으로 예상하세요.
제품을 형성하는 결정들은 여전히 사람의 몫입니다: 요구사항, 개인정보 경계, 성능 예산, 오프라인 동작, 접근성 기준, 속도·품질·유지보수성 간의 트레이드오프 등. AI는 옵션을 제안할 수 있지만, 사용자나 비즈니스에 무엇이 용인되는지 선택할 수는 없습니다.
모바일 팀은 여전히 브리프에서 시작하지만, 전달 방식이 바뀝니다. '스크린 A–D를 작성하라' 대신, AI가 신뢰성 있게 풀 리퀘스트로 변환할 수 있는 구조화된 입력으로 의도를 번역합니다.
일반적인 흐름은 다음과 같습니다:
핵심 변화는 요구사항이 데이터가 된다는 것입니다. 긴 문서를 쓰고 모두가 동일하게 해석해주길 바라기보다, 팀은 다음을 표준화된 템플릿으로 만듭니다:
AI 출력은 거의 '한 번으로 끝'나지 않습니다. 건강한 팀은 생성을 반복 루프로 다룹니다:
이 접근은 프롬프트가 범위화되어 있고 테스트가 엄격할 때 재작성보다 빠릅니다.
규율이 없으면 프롬프트, 채팅, 티켓, 코드가 따로 놀게 됩니다. 해결책은 간단합니다: 기록 시스템을 하나 정하고 강제하세요.
/docs/specs/...)하고 PR에서 참조모든 AI 생성 PR은 티켓과 스펙으로 링크되어야 합니다. 코드가 동작을 변경하면 스펙도 변경되어야 하며, 다음 프롬프트는 기억이 아닌 진실에서 시작해야 합니다.
AI 코딩 도구는 실제 iOS/Android 릴리스를 시도해보기 전까지는 구분이 잘 되지 않습니다. 각 도구는 사람들의 작업 방식, 조직 밖으로 나가는 데이터, 출력의 예측 가능성에 영향을 줍니다. 목표는 '더 많은 AI'가 아니라 '더 적은 놀라움'입니다.
운영 통제에 우선순위를 두세요:
'워크플로우 우선' 접근의 예로 Koder.ai 같은 플랫폼은 구조화된 채팅을 실제 앱 출력(웹/백엔드/모바일)으로 전환하면서 계획 및 롤백 같은 가드레일을 유지하는 데 집중합니다. 전체 플랫폼을 도입하지 않더라도 이런 기능들을 벤치마크할 가치가 있습니다.
작은 'AI 플레이북'을 만드세요: 스타터 프로젝트 템플릿, 승인된 프롬프트 가이드(예: "접근성 노트가 포함된 Flutter 위젯 생성"), 강제되는 코딩 표준(린트 규칙, 아키텍처 규약, PR 체크리스트). 필수 휴먼 리뷰 단계를 요구하고 팀 문서에서 링크하세요(e.g., /engineering/mobile-standards).
AI가 화면, 뷰모델, API 클라이언트를 몇 분 만에 생성할 수 있으면 병목은 결정이 됩니다. 진짜 비용은 앱 구조를 형성하는 결정들입니다: 책임의 위치, 변경이 시스템을 통과하는 방식, 그리고 안전하게 변화가 흐르는 경로.
AI는 패턴을 채우는 데 능하지만 패턴이 암묵적이면 신뢰도가 떨어집니다. 명확한 경계는 '도움이 되는' 코드가 관심사를 침범하는 것을 막습니다.
생각할 요소:
목표는 '더 많은 아키텍처'가 아니라 '무엇이든 일어날 수 있는 장소를 줄이는 것'입니다.
일관된 AI 생성 코드를 원하면 레일을 제공하세요:
스캐폴드가 있으면 AI는 "다른 FeatureX 화면"을 기존 앱과 유사하게 생성할 수 있고, 매번 결정을 다시 설명할 필요가 줄어듭니다.
문서는 작고 결정 중심으로 유지하세요:
이 문서는 팀과 AI가 코드 리뷰 중 참조할 수 있는 기준이 되어, 생성된 코드가 예측 가능해지게 합니다.
AI가 능숙한 화면, 네트워킹 코드, 상태 관리를 즉각 생성할 수 있으면 '앱을 갖는 것' 자체는 어려운 일이 아닙니다. 차별화는 무엇을 만들고, 왜 만들며, 얼마나 빠르게 배우는지—UX 선택, 그 뒤의 제품 통찰, 실제 피드백을 더 나은 결정으로 바꾸는 속도에서 생깁니다.
사용자 피드백은 흔히 모호합니다("혼란스럽다", "단계가 너무 많다"). 제품 역량은 이를 AI가 추측 없이 실행할 수 있는 정밀한 작업 항목으로 바꾸는 것입니다. 유용한 구조는:
예시: "온보딩을 개선" 대신에 다음과 같이 작성하세요: "계정 생성 절차를 1단계에서 제거해 시간-첫-성공을 90초에서 45초로 단축; '게스트로 계속' 추가; 모든 컨트롤에 VoiceOver 레이블 추가; 이벤트 onboarding_completed를 기간과 함께 추적." 이런 수준의 명확성은 AI가 생성한 코드를 훨씬 더 신뢰할 수 있게 하고 리뷰 시간을 단축합니다.
코드가 싸질수록 일관성이 비용이 됩니다. 잘 정의된 디자인 시스템(컴포넌트, 간격, 타이포그래피, 모션 규칙, 콘텐츠 가이드라인)은 제품·디자인·엔지니어링 간의 공유 계약이자 AI 프롬프트에 대한 강력한 제약 세트입니다.
접근성은 여기서 자연스럽게 포함됩니다: 색 대비 토큰, 최소 터치 타깃, 동적 텍스트 규칙, 포커스 상태, 스크린 리더 네이밍 규칙. 규칙이 표준화되면 AI는 기본적으로 준수하는 UI를 생성할 가능성이 높아집니다.
AI 코딩 워크플로우에서 계측은 선택 사항이 아니라 학습 수단입니다. 분석 이벤트, 퍼널, 실험을 핵심 기능처럼 다루세요:
팀이 앞서 나가는 곳은 더 많은 코드를 배포하는 것이 아니라 더 나은 질문을 던지고, 올바른 신호를 캡처하며, 경쟁자보다 더 빠르게 반복하는 곳입니다.
AI가 화면, 데이터 레이어, 접착 코드를 몇 분 만에 생성하면 위험은 '나쁜 개발자'가 아니라 검토되지 않은 양입니다. 더 많은 코드 변경은 미묘한 회귀가 발생할 기회를 증가시키므로 더 강력한 자동화 검사가 필요합니다.
유닛 테스트는 여전히 가장 저렴한 안전망입니다. 작은 규칙(가격 포맷, 폼 유효성 검사, API 필드 매핑)을 검증하고 AI가 로직을 재작성할 때 리팩터를 더 안전하게 합니다.
통합 테스트는 경계를 보호합니다: 네트워킹 + 캐싱, 인증 흐름, 오프라인 동작, 기능 플래그. 생성된 코드는 종종 '해피 패스'에서는 작동하지만 통합 테스트가 타임아웃, 재시도, 엣지 케이스를 드러냅니다.
UI 테스트(디바이스/에뮬레이터)는 실제 사용자가 핵심 여정을 완료할 수 있는지 확인합니다: 가입, 체크아웃, 검색, 권한, 딥링크. 고부가가치 흐름에 집중하세요—너무 많은 깨지기 쉬운 UI 테스트는 속도를 늦춥니다.
스냅샷 테스트는 디자인 회귀에 유용할 수 있으나 단점이 있습니다: OS 버전, 폰트, 동적 콘텐츠, 애니메이션이 노이즈성 diff를 만들 수 있습니다. 안정적인 컴포넌트에만 스냅샷을 사용하고, 동적 화면에는 의미론적 어설션(예: '버튼이 존재하고 활성화되어 있다')을 선호하세요.
AI는 반복적 케이스의 테스트 초안을 빠르게 만들 수 있습니다. 생성된 테스트는 생성된 코드처럼 다루세요:
모든 변경이 기준을 충족하도록 CI에 자동 게이트를 추가하세요:
AI가 더 많은 코드를 작성할수록 QA는 수동 점검에서 오류가 배포되기 어렵게 만드는 가드레일 설계로 옮겨갑니다.
AI가 앱의 큰 부분을 생성하면 보안이 '자동으로 해결'되지는 않습니다. 오히려 기본값에 아웃소싱되는 경향이 있는데—기본값이 문제의 시작인 경우가 많습니다. AI 출력을 새로운 외부 계약자 코드로 간주하세요: 도움되고 빠르지만 항상 검증이 필요합니다.
예상 가능한 실패 양식은 예측 가능하므로 검사 설계가 가능합니다:
AI 도구는 프롬프트, 코드 스니펫, 스택 트레이스, 때로는 전체 파일을 캡처할 수 있습니다. 이는 프라이버시와 규정 준수 문제를 만듭니다:
정책을 세우세요: 어떤 어시스턴트에도 사용자 데이터, 자격증명, 비밀 키를 붙여넣지 마십시오. 규제가 있는 앱이라면 엔터프라이즈 제어(데이터 보유, 감사 로그, 학습 차단)를 지원하는 도구를 우선하세요.
모바일 앱은 AI가 놓치기 쉬운 고유한 공격 표면을 가집니다:
AI 출력 주위에 반복 가능한 파이프라인을 구축하세요:
AI는 코딩을 가속화하지만, 여러분의 통제는 신뢰를 가속화해야 합니다.
AI가 올바른 코드를 생성하고 기본 테스트를 통과해도 구형 안드로이드에서는 버벅이거나 백그라운드에서 배터리를 소모하거나 느린 네트워크에서 무너질 수 있습니다. 모델은 보통 정확성과 일반 패턴을 최적화하며, 엣지 디바이스의 제약, 열 스로틀링, 벤더 특이성은 반영하지 못합니다.
모바일에서 합리적이라고 여겨지는 기본값이 합리적이지 않을 수 있습니다: 과도한 로깅, 잦은 리렌더링, 무거운 애니메이션, 제약 없는 리스트, 공격적 폴링, 메인 스레드에서의 대형 파싱. AI는 또한 스타트업 오버헤드나 바이너리 크기를 증가시키는 편의성 라이브러리를 선택할 수 있습니다.
성능을 기능처럼 취급하고 반복 가능한 검사를 만드세요. 최소한 다음을 프로파일하세요:
대표적인 저사양 안드로이드와 구형 iPhone에서 반복적으로 측정하세요.
디바이스 단편화는 렌더링 차이, 벤더 특이 크래시, 권한 동작 변화, API 폐기로 나타납니다. 지원하는 OS 버전과 디바이스 매트릭스를 명확히 정의하고, 중요한 흐름은 실제 하드웨어(또는 신뢰할 수 있는 디바이스 팜)에서 검증하세요.
성능 예산을 설정하세요(예: 최대 콜드 스타트, 5분 후 최대 RAM, 최대 백그라운드 웨이크업 수). PR을 게이트할 때 자동 벤치마크와 크래시-프리 세션 임계값을 사용하여 생성된 변경이 메트릭을 악화시키면 CI가 실패하게 하세요. 'AI가 작성했으니 괜찮다'가 느리고 불안정한 릴리스를 정당화하지 못하게 해야 합니다.
AI가 대부분의 앱 코드를 생성하면 법적 위험은 모델이 '소유'하는 데서 오는 것이 아니라 내부 관행이 엉망일 때 생깁니다. AI 출력을 다른 서드파티 기여처럼 다루세요: 리뷰하고 추적하며 소유권을 명확히 하세요.
실무적으로 직원이나 계약자가 업무 범위 내에서 만든 코드는 입력 방식과 관계없이 회사 소유입니다—AI를 사용해 생성했든 직접 타이핑했든 관계없이 계약이 그렇게 규정되어 있어야 합니다. 엔지니어링 핸드북에 명확히 하세요: AI 도구 사용을 허용하되, 개발자가 여전히 최종 저자이며 출시에 대해 책임을 진다고.
혼란을 피하려면:
AI는 인기 저장소의 특징적인 패턴을 재생산할 수 있습니다. 의도치 않더라도 GPL/AGPL과 유사한 코드나 저작권 헤더를 포함하면 라이선스 오염 문제가 될 수 있습니다.
안전한 관행: 생성된 블록이 지나치게 특정해 보이면 검색하거나(또는 AI에게 출처를 요구) 일치하는 소스를 찾으면 교체하거나 원본 라이선스·저작권 요구사항을 준수하세요.
대부분의 IP 위험은 본인 코드가 아니라 의존성에서 옵니다. 항상 켜져 있는 의존성 인벤토리(SBOM)와 새 패키지에 대한 승인 경로를 유지하세요.
최소 워크플로:
분석, 광고, 결제, 인증용 SDK는 계약 조건을 동반합니다. AI가 '도움이 되게' 추가하게 두지 마세요.
가이드라인:
/docs에 저장롤아웃 템플릿에 /security의 정책 링크를 연결하고 PR 체크에서 강제하세요.
AI가 모바일 코드의 큰 부분을 생성해도 개발자는 사라지지 않습니다—'코드 타이핑'에서 '결과 지시'로 역할이 이동합니다. 일상 업무는 동작을 명확히 규정하고, 생성된 것을 리뷰하며 실제 기기와 사용자 시나리오에서 검증하는 쪽으로 기울어집니다.
다음에 더 많은 시간을 쓰게 될 것입니다:
가치의 이동은 '다음에 무엇을 빌드할지 결정하는 능력'과 앱 스토어/플레이에 도달하기 전에 미묘한 문제를 잡아내는 능력으로 이동합니다.
AI는 코드를 제안할 수 있지만 트레이드오프를 완전히 소유할 수는 없습니다. 지속적으로 가치가 쌓이는 기술은 디버깅(트레이스 읽기, 원인 분리), 시스템 사고(앱·백엔드·분석·OS 특징의 상호작용), 커뮤니케이션(제품 의도를 명확한 스펙으로 변환), 위험 관리(보안·프라이버시·신뢰성·롤아웃 전략)입니다.
'겉보기에는 올바른' 코드가 싸지면 리뷰는 더 높은 수준의 질문에 집중해야 합니다:
리뷰 체크리스트를 업데이트하고, 'AI가 괜찮다고 했다'는 이유는 정당하지 않도록 하세요.
AI를 빨리 배우는 도구로 사용하되 기초를 건너뛰지 마세요. Swift/Kotlin(또는 Flutter/React Native), 네트워킹, 상태 관리, 디버깅을 직접 작성해보며 학습하세요. 어시스턴트에게 트레이드오프를 설명하도록 요청한 다음, 작은 코드를 직접 작성하고 테스트를 추가하며 시니어와 리뷰하세요. 목표는 스스로 작성하지 않았더라도 코드를 판단할 수 있는 사람이 되는 것입니다.
AI는 빌드를 빠르게 하지만 올바른 전달 모델을 선택할 필요성을 없애주지는 않습니다. 질문은 '우리가 이것을 만들 수 있나?'가 아니라 '이걸 배포하고 진화시키는 데 가장 낮은 위험 모델은 무엇인가?'로 바뀝니다.
네이티브 iOS/Android는 최고의 성능, 깊은 디바이스 기능, 플랫폼별 폴리싱이 필요할 때 여전히 우위입니다. AI는 화면·네트워킹·접착 코드를 빠르게 생성하지만 유지보수와 기능 동기화 비용(두 앱)을 계속 부담해야 합니다.
**크로스플랫폼(Flutter/React Native)**은 AI의 도움을 가장 많이 받습니다. 단일 코드베이스는 AI 보조 변경이 양쪽 플랫폼에 동시에 반영되기 때문에 소비자 앱에서는 강력한 기본 선택입니다.
로우코드는 구성, 통합, 빠른 반복에 AI가 결합되면 매력적입니다. 그러나 한계점은 그대로 남습니다: 플랫폼의 제약을 수용할 수 있을 때 적합합니다.
로우코드는 대개 다음에 적합합니다:
맞춤형 오프라인 동기화, 고급 미디어, 복잡한 실시간 기능이 필요하면 로우코드를 금방 벗어날 가능성이 큽니다.
결정 전에 다음을 점검하세요:
AI는 모든 옵션을 가속화하지만 트레이드오프를 사라지게 하진 않습니다.
AI 코딩은 새로운 생산 의존성처럼 다뤄야 합니다: 규칙을 정하고, 영향을 측정하며, 통제된 단계로 롤아웃하세요.
1–30일: 가드레일을 둔 파일럿. 작은 위험 영역(또는 한 스쿼드)을 선택하고 PR 리뷰, 기능에 대한 위협 모델링, PR 설명에 '프롬프트 + 출력' 저장을 의무화하세요. 도구는 처음엔 읽기 전용 레포 접근으로 시작한 뒤 점차 확장합니다.
31–60일: 표준화 및 보안 검토. 팀 표준(선호 아키텍처, 에러 처리, 로깅, 분석 이벤트, 접근성 기본)을 작성하세요. 보안/프라이버시는 어시스턴트 설정(데이터 보유, 학습 옵트아웃, 비밀 처리)을 검토하고, 무엇을 붙여넣어도 되는지 문서화합니다.
61–90일: CI 게이트 및 교육. 교훈을 자동 검사로 전환하세요: 린트/포맷, 의존성 스캔, 테스트 커버리지 임계, 코드 내 비밀 감지. 프롬프트 패턴, 리뷰 체크리스트, 환각된 API 식별 방법에 대한 실습 교육을 진행합니다.
승인된 패턴을 엔드투엔드로 보여주는 작은 내부 앱을 만드세요: 네비게이션, 네트워킹, 상태 관리, 오프라인 동작, 몇 개의 화면을 포함. 프롬프트 라이브러리("참고 앱 패턴을 따르는 새 화면 생성")를 함께 제공하면 어시스턴트가 일관된 출력을 반복적으로 내게 할 수 있습니다.
Koder.ai 같은 채팅 기반 빌드 시스템을 사용하는 경우, 참고 앱을 "스타일 계약"으로 다루어 프롬프트를 고정하고 아키텍처 일관성을 강제하세요.
사이클 타임(아이디어 → 병합), 결함률(QA 버그/릴리스), 인시던트율(프로덕션 크래시, 회귀, 핫픽스) 같은 지표를 추적하세요. PR 당 리뷰 시간도 추가하여 속도가 단지 작업을 아래로 미루는 것이 아닌지 확인합니다.
플레이 테스트가 불안정하거나, 모듈 간 패턴 불일치, 그리고 숨은 복잡성(과도한 추상화, 큰 생성 파일, 불필요한 의존성)이 증가하면 확장을 중단하고 표준 및 CI 게이트를 강화하세요.
"대부분의 코드"는 보통 일상적인 생산 코드가 기계 생성된다는 의미입니다: UI/레이아웃, 계층 간 접착 코드(glue code), 반복적인 데이터 처리, 스캐폴딩, 그리고 초안 테스트/문서 등입니다.
제품 결정, 아키텍처 선택, 위험 트레이드오프, 검증 등이 사라지는 것은 아닙니다.
일반적으로 AI가 잘 생성할 수 있는 고수확 영역은 다음과 같습니다:
여전히 동작, 엣지 케이스, 앱 고유 제약은 검증해야 합니다.
자동완성은 이미 작성하려는 것을 빠르게 입력할 때 좋고, 점진적이며 보통 가장 안전합니다.
채팅 기반 코딩은 의도에서 초안을 만드는 데 유리합니다(예: "설정 화면 만들기"), 하지만 앱 고유 제약을 놓칠 수 있습니다.
에이전트형(Agentic) 코딩은 다중 파일 변경, 테스트 실행, 오류 수정 같은 여러 단계 작업을 시도합니다. 시간 절약 효과가 크지만 의도하지 않은 변경 위험도 증가합니다.
구조화된 파이프라인을 사용하세요:
/docs/specs/...)가 지속 가능한 스펙을 담고 PR에서 참조됩니다그리고 모든 AI 생성 PR이 해당 티켓/스펙을 링크하도록 요구하고, 동작이 변경되면 스펙을 업데이트하세요.
마케팅용 '최고 모델' 대신 운영 통제 기능에 우선순위를 두세요:
실제 iOS/Android 출시 워크플로우에서 놀라움이 적은 도구를 선택하세요.
생성된 코드가 일관되게 머물게 하려면 경계를 명시하세요:
목표는 '더 많은 아키텍처'가 아니라 '변경 가능한 위치를 줄이는 것'입니다.
생성은 보통 한 번으로 끝나지 않습니다. 반복 루프로 다루세요:
프롬프트가 잘 범위화되어 있고 테스트가 엄격할 때만 재작성보다 빠릅니다.
예상 가능한 실패 모드는 다음과 같습니다:
완화책: 사용자 데이터/자격증명/비밀을 어떤 어시스턴트에도 붙여넣지 않도록 정책을 세우고, SAST/DAST, 의존성 스캔과 허용 목록을 도입하세요.
AI가 선택한 '합리적 기본값'이 모바일에서는 비용이 클 수 있습니다:
출시마다 측정하세요: 콜드/웜 스타트, 메모리(누수), 배터리(백그라운드 작업), 네트워크(요청량, 페이로드)
대표적인 저사양 안드로이드와 구형 iPhone에서 프로파일링을 수행하세요.
초기에는 가드레일을 두고 도입하세요:
참고 앱(reference app)을 만들어 승인된 패턴을 예시로 제공하고, 결과물의 일관성을 높이세요.