애플리케이션 개발 소프트웨어(Application Development Software)는 컴퓨터 소프트웨어를 설계, 제작, 설치, 사용, 지원하는 데 사용되는 일련의 프로세스이다. 이는 주로 컴퓨터 프로그래머에 의해 수행된다. 컴퓨터 소프트웨어는 하드웨어와 별개이며 워드 프로세싱이나 웹 브라우징 애플리케이션과 같은 다양한 기능을 수행하도록 컴퓨터에 지시하는 명령어 또는 지침의 집합으로 정의할 수 있다. 애플리케이션 개발은 애플리케이션이 만들어지는 과정을 정의하며, 일반적으로 표준 방법론을 따른다.

시장조사 전문기관인 AMR(Allied Market Research)는, 전 세계 애플리케이션 개발 소프트웨어 시장 규모는 2021년 1425억 달러로 평가되었으며, 2022년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 23.5%로 성장하여 2031년에는 1조 1592억 달러에 이를 것으로 전망했다.

전 세계 애플리케이션 개발 소프트웨어 산업의 주요 기업으로는 앱시트, 구글 클라우드 플랫폼, 깃허브, 조호 크리에이터, 애저, 앨리스(Alice), 스내피 커스텀 모바일 앱스(Snappii Custom Mobile Apps), 트와일로 플랫폼(Twilio Platform), 데이터독 클라우드 모니터링(Datadog Cloud Monitoring), 액셔 RP 위프로(Axure RP Wipro), 후지쯔, HCL 테크놀로지스, 오라클, SAP SE, 조겟(Joget), 젯브레인(JetBrains) 등이 있다.

분야별 시장 분석

산업 분야별로 볼 때, BFSI 부문이 향후 몇 년 동안 시장 우위를 유지할 것으로 예상된다. 은행 거래의 디지털화와 빅데이터 분석의 발전으로 인해 애플리케이션 개발 소프트웨어의 도입이 강화될 것으로 예상된다.

지역별로는, 북미가 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상된다. 이는 미국의 상당한 산업 기반, 혁신을 촉진하기 위한 정부 이니셔티브, 그리고 큰 구매력 때문이다. 아시아 태평양 지역은 인도와 중국의 경제 성장과 일본 같은 클라우드 네이티브 국가들의 영향으로 예측 기간 동안 상당한 성장을 보일 것으로 전망된다.

오토ML과 노코드 AI를 통한 머신러닝 확장

머신러닝은 다양한 비즈니스 분야에 영향을 미치는 파괴적 기술로 주목받고 있다. 개인화된 추천과 광고, 이미지 및 음성 인식, 챗봇과 가상 비서, 사기 탐지 소프트웨어 시스템, 자율주행 자동차, 예측 분석 등이 모두 실용적인 머신러닝의 적용 사례이다.

점점 더 많은 기업들이 ML 기반 소프트웨어를 자사의 프로세스에 도입하고 이를 활용하고자 한다. 그러나 시장 수요를 충족시킬 만큼의 자격을 갖춘 머신러닝 전문가가 여전히 부족한 것이 문제이다. 게다가 제한된 지능형 기능만 도입하려는 기업의 경우 풀타임 ML 전문가를 고용하는 것은 비용상 부담이 될 수 있다.

오토ML(AutoML) 도구는 머신러닝 파이프라인의 생성을 더 단순하고 투명하게 만든다. 노코드 AI 소프트웨어 개발 플랫폼은 ML 및 AI 모델을 자동으로 생성하고 이를 실제 문제에 적용한다. 이들은 사용자 친화적인 인터페이스, 드래그 앤 드롭 기능을 갖추고 있으며 애플리케이션 개발에 코딩이 필요하지 않다.

이로써 머신러닝 소프트웨어 개발이 비기술 사용자와 중소기업에게도 가능해지고 있다.

로우코드/노코드로 소프트웨어 개발 속도 향상

소프트웨어 엔지니어링은 로우코드/노코드(LCNC) 개발을 통해 단순화되고 있다. LCNC 플랫폼은 그래픽 사용자 인터페이스와 구성을 통해 전통적인 코딩 없이도 실질적으로 누구나 소프트웨어를 개발할 수 있도록 지원한다. 이러한 프로그래밍 환경은 특정 소프트웨어 개발 기술이 제한적이거나 전혀 없는 사람들도 자신의 아이디어를 디지털 솔루션으로 구현할 수 있게 해주므로 큰 잠재력을 가지고 있다.

많은 개발자들이 로우코드 개발 접근 방식에 대해 회의적이지만, 이는 수동 작업 감소, 소프트웨어 솔루션 제작을 위한 시간과 비용 절감, 소프트웨어 개발 진입 장벽 낮춤 등의 다양한 이점을 제공한다. 로우코드 및 노코드 옵션은 사용자가 소프트웨어 솔루션과 배포 파이프라인의 일부를 개발, 배포 및 관리할 수 있게 함으로써 소프트웨어 개발 파이프라인을 보완하는 데 활용될 수 있다.