로드리고 쿠티호 Outsystems의 공동 설립자 및 AI 제품 관리자입니다. 2001 년 회사를 공동 설립 한 이후, 그는 제품의 설계 및 비전, 특히 건축 및 시각적 언어에 결정적인 참여를 해왔습니다. 첫날부터 그는 엔터프라이즈 애플리케이션의 전달 속도를 높이기위한 혁신적이고 실용적인 방법을 개발하는 데 중점을 두었습니다. 그는 이제 AI를 사용하여 생산성을 몇 배로 증가 시켜이 목표를 두 배로 늘릴 책임이 있습니다.
아웃 시스템 생성 AI로 구동되는 저 코드 플랫폼으로 조직이 엔터프라이즈 급 응용 프로그램을 신속하게 구축, 관리 및 발전시킬 수 있도록 도와줍니다. 미션 크리티컬 소프트웨어의 빠른 개발을 가능하게하고 IT와 비즈니스 팀 간의 협업을 장려하며 확장 가능한 클라우드 네이티브 아키텍처를 지원하여 전체 소프트웨어 수명주기를 강화하면서 백 로그를 줄입니다.
AI는 저 코드 개발 환경을 어떻게 변형 시키는가?
새로운 AI 도구는 생산성 및 통신 방법의 두 가지 중요한 변환을 제공합니다. 생성 AI는 저 코드 개발자가 응용 프로그램을 더 빠르고 더 나은 품질로 구축하도록 돕고 있습니다. 모델은 건축 모범 사례를 사용하여 교육을 받으므로 개발자에게 제시된 제안이 건전합니다. 또한 생성 AI는 앱 디자인, 앱 검증 및 준비와 같은 수명주기의 다른 부분에서도 아이디어에서 앱으로의 속도를 더 빨리 가속화합니다.
두 번째 큰 변화, 첫 번째 변화는 IT와 비즈니스 사이의 의사 소통이 극적으로 변할 것이라는 것입니다. AI 및 로우 코드를 사용하여 첫 번째 버전의 응용 프로그램을 몇 분 안에 생성하고 몇 초 만에 막대한 변화를 만들 수 있으므로 응용 프로그램은 비즈니스와 함께 이루어질 수 있습니다. 요구 사항 문서를 통해 통신하는 대신 실제 실행 응용 프로그램을 실시간으로 표시 할 수 있습니다.
이를 통해 IT의 역할을 변화시켜 개발자를 테이블로 데려 오며 혁신이 비즈니스와 기술과의 관계를 맺을 수 있습니다.
전통적인 코딩 접근법에 대한 AI 기반 저 코드 개발의 주요 장점은 무엇입니까?
AI가있는 기존 코드와 달리 Outsystems Mentor와 같은 AI로 구동되는 저 코드 플랫폼은 고아 코드, 코드 품질 저하, 투명성 및 설명 부족과 같은 주요 과제를 극복합니다. 이는 Outsystems와 같은 저 코드 도구가 코드의 복잡성을 추상화하는 고급 모델을 사용하여 생성 된 응용 프로그램을 검증하여 작동하고 모범 사례를 준수 할 수 있기 때문에 가능합니다.
AI 중심의 저 코드 플랫폼을 구현할 때 조직은 어떤 과제에 직면합니까?
이러한 로우 코드 전원 플랫폼을 선택하고 구현할 때 조직이 알아야 할 사항이 몇 가지 있습니다. 먼저 코드 생성뿐만 아니라 전체 SDLC를 향상시키기 위해 AI를 사용하는 플랫폼을 찾으십시오. 둘째, 도구가 어떻게 우리의 작동 방식을 변화시키는 데 도움이 될 수 있는지 생각해보십시오. 예를 들어, 멘토를 사용하면 Outsystems는 IT와 비즈니스 간의 관계를 변화시키는 것을 목표로합니다. 이는 개발자 생산성을 높이는 것 외에는 조직에 훨씬 더 큰 영향을 미칠 것입니다.
마지막으로, 준수하는 것은 AI 중심의 저 코드 플랫폼을 사용하는 조직에게는 과제가 될 수 있습니다. 개발자 팀은 규정 준수 레드 플래그 또는 잠재적 보안 취약점에 대한 과거 감사 속도를 속이지 않아야하며, 특히 고객이나 민감한 데이터와 함께 일할 때 항상 법률 팀과 관련이 있습니다. 그렇기 때문에 Outsystems가 이미 조정하여 데이터 거버넌스 및 규제 준수를 자동으로 보장하는 프레임 워크를 제공합니다.
다른 저 코드 개발 플랫폼과 차별화 된 시스템은 무엇입니까?
OutSystems는 저 코드 시장에서 가장 정교한 AI 및 생성 AI 도구 세트에서 최상의 개발자 경험을 제공하도록 설계되었습니다. Outsystems 플랫폼은 보안 취약점, 기술 부채 및 기타 유지 보수 문제를 해결하기 위해 AI 도구를 사용하여 비교할 수없는 속도 및 스케일을위한 AI 중심 개발에 전원을 공급합니다. 자동화 된 AI 에이전트 빌더를 통해 IT 팀은 고급 Genai 전문 지식없이 Genai 주입 앱을 쉽게 구축 할 수 있습니다.
Outsystems는 또한 모든 유스 케이스에서 사용할 수있는 유일한 LCAP 플랫폼이며, 가장 예측할 수없고 일관되지 않은 트래픽조차 지원할 수있는 비교할 수없는 성능 및 규모를 제공합니다. OutSystems를 구축 할 때는 다른 기술 및 기존 인프라와 쉽게 통합되거나 벽이나 기능에 대한 제한이없는 앱을 구축하고 항상 그렇습니다.
AI는 기업이 소프트웨어 개발에서 ‘구매 대 구축’딜레마를 어떻게 해결하는 데 도움이됩니까?
AI 및 로우 코드 플랫폼은 사용자 정의 구축 소프트웨어를보다 액세스 가능하고 비용 효율적이며 적응할 수있게하여 기업에 전통적인 비용의 일부로 자체 플랫폼을 구축 할 수있는 새로운 기회를 제공합니다. 또한 AI 기반의 저 코드 개발 플랫폼을 사용하면 더 적은 리소스를 사용하여 기술 스택을 훨씬 빠르게 구축 할 수 있습니다.
현실은 AI가 전력의 균형을 바꾸고 있다는 것입니다. 이전에 자체 외부 소프트웨어의 비용이 많이 드는 사용자 정의에 투자해야했던 회사는 종종 재정적 이유로 제어 및 가시성을 희생해야하며 이제는 새로운 길을 구축하여 특별히 작동하는 소프트웨어를 구축 할 수 있습니다.
Outsystems 멘토 란 무엇이며 AI를 활용하여 전체 소프트웨어 개발 라이프 사이클 (SDLC)을 자동화하는 방법은 무엇입니까?
Outsystems Mentor는 업계 최초의 최초의 전체 소프트웨어 개발 라이프 사이클 (SDLC) 디지털 작업자로서 저 코드 및 Genai로 구동되는 앱 생성, 전달 및 모니터링을 가능하게합니다. Mentor는 앱 생성에 대한 진정한 “Shift-Left”접근 방식을 도입하여 개발자가 프로세스에서 일찍 시작할 수 있도록합니다. Discovery 및 빠른 프로토 타이핑을 시작으로 IT 팀은 본격적인 개발 전에 아이디어를 검증하고 초기 설계를 개선 할 수 있습니다. 사용자는 단순히 필요한 앱이나 비전을 설명하고 멘토는 프론트 엔드 기능, 데이터 모델 및 임베디드 비즈니스 로직을 갖춘 초기 버전을 생성합니다. 앱 프로토 타이핑을 자동화하고 동급 최고의 코드 품질을 보장함으로써 멘토는 SDLC를 재정의합니다.
멘토를 다른 AI 기반 저 코드 개발 도구와 차별화하는 것은 무엇입니까?
멘토는 소프트웨어 개발 및 관리 워크 플로를 주요 경쟁력있는 차별화 요소로 변환합니다. AI 중심 앱 생성, 최적화, 자동 품질 점검 및 중앙 집중식 IT의 거버넌스하에있는 에이전트를 사용하여 멘토는 개발자의 생산성을 높이고 응용 프로그램이 최고 품질 표준을 충족하도록합니다. 또한, 멘토는 이전에 불가능하다고 생각 된 속도로이를 수행 할 수있게하여 팀이 시간을 더 많이 수행하고 개발 전반에 걸쳐 필요한만큼 조정할 수있게합니다.
생성 AI가있는 기존 코드와 달리 멘토는 고아 코드, 코드 품질 저하, 투명성 및 설명 부족과 같은 주요 과제를 극복합니다. 팀은 통제를 유지하고 기술 부채를 줄이며 AI 중심 소프트웨어 개발의 잠재력을 완전히 활용하여 현대적이고 빠른 응용 프로그램 개발을 위해 더 똑똑하고 효율적인 선택입니다.
멘토는 규정 준수 및 보안을 보장하기 위해 모든 데이터 거버넌스 요구 사항 및 표준을 충족하기 위해 설계에 의해 안전합니다. 모델 중심의 개발은 코드보다는 모델에 집중함으로써 더 쉽게 유지 관리 할 수있게하여 궁극적으로 개발자가 현재 프로젝트에 집중할 수 있도록 강화합니다.
멘토의 AI 중심 접근 방식은 기존의 Genai 도구에 비해 거버넌스와 보안을 어떻게 개선합니까?
멘토를 통해 팀은 AI 기반 코드 검토를 통해 응용 프로그램을 검증하고 유지할 수있어 모든 응용 프로그램이 개발, 보안, 성능, 아키텍처 및 장기 유지 관리에 대한 가능한 최고 표준을 충족시킬 수 있습니다. 개발자는 처음부터 이러한 리뷰를 구현함으로써 프로세스의 모든 단계에서 데이터 거버넌스 및 가시성을 유지할 수 있습니다.
멘토는 또한 앱이 생산 환경에 있으면 품질이나 보안의 타협을 제안 할 수있는 문제를 사전에 정기적으로 확인합니다. 아키텍처, 보안, 성능 및 유지 보수와 같은 이러한 응용 프로그램의 모든 중요한 측면을 개발주기 동안 최상의 코딩 관행과 품질을 면밀히 모니터링하고 확인할 수 있습니다. Outsystems에서는 엔터프라이즈 보안에 가장 중요한 중요성을 부여하고 플랫폼과 고객이 구축 한 애플리케이션의 유니버스를 보호하는 것이 얼마나 중요한지 인식하고 궁극적으로 고객이 안전한 애플리케이션을 구축 할 수 있도록 권한을 부여하고 보안에 대한 깊은 기술 전문 지식을 필요로하지 않고 OutSystems 기술 및 클라우드 기반 서비스를 활용할 수 있도록 권한을 부여합니다.
멘토의 AI 아키텍처는 어떻게 여러 에이전트를 조정하여 응용 프로그램 개발을 가속화합니까?
멘토는 디지털 작업자입니다. 인간이 아닌 AI 기반 팀 구성원은 순차적 작업 및 전체 프로세스를 완료하거나 지원하도록 교육했습니다. 그것은 생성 AI 프롬프트, 자연어 처리, 주요 AI 모델 및 기계 학습의 조합을 사용하여 지루하고 이질적이며 복잡한 프로세스를 자동화하고 인간의 작업을 강화합니다.
Mentor는 각각의 응용 프로그램 개발의 특정 측면을 전문으로하는 여러 에이전트를 활용하여 프로젝트의 여러 부분을 동시에 협력하여 완전히 기능적 인 응용 프로그램을 빠르게 생성하여 개발 시간을 크게 줄이면서 소프트웨어 개발 수명주기 (SDLC) 전반에 걸쳐 각 에이전트의 강점을 활용하여 품질을 크게 줄입니다.
아웃 시스템은 앞으로 몇 년 안에 AI 기능을 발전시킬 계획입니까?
Outsystems에서 우리의 AI 전략은 AI 및 기계 학습을 사용하여 반복 응용 프로그램 개발을 가속화하고 보안, 성능 및 민첩성을 향상 시키며 혁신을 가속화하기 위해 Genai 구동 응용 프로그램을 구축하는 데 중점을두고 있습니다. 우리는 멘토와 우리의 AI 에이전트 빌더우리는 IT 팀이 제한없이 혁신 할 수 있도록 Genai와 Agentic AI를 계속 활용할 것입니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 배우고 싶은 독자들은 방문해야합니다. 아웃 시스템.
게시물 Rodrigo Coutinho, Outsystems의 공동 창립자 및 AI 제품 관리자-인터뷰 시리즈 먼저 나타났습니다 Unite.ai.
