AI 에이전트의 시대, AI 웹 개발 분야에서 가장 중요한 요소
2025년에 접어든 지금, 인공지능 AI는 웹 및 앱 개발 방식에 근본적인 변혁을 일으키며 본격적인 AI 웹개발 시대를 열고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 한정적으로 활용되던 AI가 이제는 AI 에이전트로의 전환과 함께 개발 현장의 필수 요소로 이미 자리 잡았다. 맥킨지의 조사에서도 전 세계 기업의 72%가 최소 한 가지 분야에 AI를 도입한 것으로 나타났으며 , 개발자들의 92%는 이미 AI 기반 코딩 도구를 활용하고 있을 정도다. AI는 개발 분야의 판도를 뒤바꾸고 있다.
AI 에이전트 시대 속 웹 개발 트렌드와 변화의 양상
특히 생성형 AI와 초거대 언어 모델(LLM)의 등장은 웹·앱 개발 패러다임을 급격히 전환시켰다. ChatGPT와 같은 LLM 기반 도구의 보급으로 코드 작성부터 테스트까지 개발 프로세스 전반에 AI의 실시간 보조가 가능해진 것이다. 연구에 따르면 생성형 AI 코딩 도구를 활용할 경우 일부 개발 작업을 평소 대비 절반의 시간에 완료하여 생산성이 거의 두 배로 높아졌고 , GitHub Copilot을 도입한 실험에서도 개발 속도가 55% 향상되며 최종 코드의 40%가 AI에 의해 작성되는 결과가 나왔다 . 즉, AI가 개발자의 공동 창작자로 자리매김하면서 코드 작성 방식 자체를 혁신하고 있다.
또한 AutoML 기술과 AI 기반 코드 생성 도구의 발전으로 개발 생태계의 판도도 바뀌고 있다. 복잡한 머신러닝 모델을 자동으로 만들어주는 AutoML과 저코드/노코드 플랫폼의 대중화로 이제 전문 개발자가 아니어도 AI를 활용해 웹 서비스나 앱에 지능형 기능을 손쉽게 추가할 수 있는 시대다. 실제로 Gartner는 2024년까지 기술 제품의 80%가 IT 부서가 아닌 현업 부서, 혹은 비개발자에 의해 개발될 것으로 내다봤는데 , 이는 AI 도구를 통한 개발의 민주화가 빠르게 진행되고 있음을 보여준다.
사용자 경험(UX) 최적화 측면에서도 AI의 영향력은 뚜렷하다. 지능형 챗봇이나 개인화 추천 시스템 등 웹사이트와 앱 내에 AI 기능을 내장하는 사례가 빠르게 확산되고 있다. 2026년에는 신규 웹사이트와 모바일 앱 디자인 작업의 60%가 AI에 의해 자동화될 것이라는 전망도 나왔다 . 이미 많은 서비스들이 고객 응대 챗봇, 개인화 추천 엔진, AI 디자인 도구 등을 도입하여 한층 개인화되고 역동적인 UX를 구현하고 있다. 예컨대 이커머스에서는 AI가 사용자 선호를 학습해 맞춤 상품을 추천하고, 디자인 분야에서는 AI가 다양한 UI 시안을 자동 생성해 A/B 테스트에 활용하는 식이다.
이제 기업과 개발자는 이러한 변화에 어떻게 대응하여 경쟁력을 확보할 것인가? 아래에서는 최신 통계와 사례를 통해 앞서 언급한 핵심 트렌드들이 웹 및 앱 개발 생태계에 미친 영향을 분석하고, AI 시대의 대응 전략을 모색해본다.
웹 개발 시장의 변화와 AI 기술의 영향
AI 기술의 도입은 웹 개발 시장을 급속히 재편하고 있다. 기존의 정적 웹 페이지에서 AI 기술이 적용된 지능형 동적 웹 애플리케이션으로의 전환이 빠르게 진행되고 있으며, 이는 단순한 웹 페이지 이상의 사용자 맞춤형 서비스 구현을 가능케 하고 있다. TechTarget의 보고서에 따르면, 2025년 웹 개발 프로젝트의 70% 이상이 AI 기술과 결합될 것으로 예상된다. 이는 개인화된 사용자 경험을 위한 AI 알고리즘의 활용과 데이터 중심의 서비스 운영을 위한 필수적 변화이다. 기업들은 이 같은 시장의 변화에 능동적으로 대처하기 위해 AI 기술의 비즈니스적 가치를 깊이 이해하고 전략적으로 활용해야 한다.
기업들이 AI 기술을 효과적으로 활용하기 위해서는 데이터 관리와 분석 역량을 강화하고, 이를 비즈니스 전략과 연결 짓는 작업이 필수적이다. 구체적으로 데이터 중심 조직 문화를 구축하고, AI가 기업 운영에 미치는 실질적인 효과를 분석하고 평가할 수 있는 전문적 역량을 갖춰야 한다.
AI 웹개발이 필요한 클라이언트 기업에게 요구되는 역량
이같은 AI 기술 변화와 이에 기반한 웹개발 환경에서 클라이언트 기업들이 갖춰야 할 역량은 크게 세 가지로 정리할 수 있다.
첫째, 데이터 중심의 조직 문화를 구축하는 것이다. 데이터를 단순 수집하는 것을 넘어 분석 및 의사결정 과정까지 명확히 체계화하고 관리할 수 있어야 한다.
둘째, AI 기술을 통한 비즈니스 혁신 능력이다. 기술을 도입하는 수준을 넘어, AI를 통해 기업 내부의 업무 프로세스를 혁신하고 시장에서의 새로운 기회를 창출할 수 있도록 전략적 접근이 필요하다. 이를 위해 기업 내부적으로 다양한 AI 적용 사례와 성과를 철저히 분석하고 평가할 수 있는 체계가 마련되어야 한다.
마지막으로, 외부 전문 업체와의 협력 및 커뮤니케이션 능력을 강화해야 한다. AI 기술을 적용하는 데 있어 외부 전문 기업의 기술적 역량과 프로젝트 관리 능력을 정확히 평가하고 신뢰성 있는 협업 구조를 형성하는 것이 필수적이다. 이러한 역량을 모두 효율적으로 실행하기 위해서 기업 내부에서 PM의 역할이 더욱 중요해졌다. PM은 개발자 관점에서 기술적 이해와 비즈니스적 전략 수립 능력을 동시에 보유하고 있으며, AI 기반의 프로젝트 성공을 위한 필수적인 조정자 역할을 수행한다. 이 역할을 통해 개발 관련한 외주 기업을 비롯해서 다양한 외부 이해 관계자들의 리소스를 효과적으로 조망할 수 있는 한편, 이는 비용 절감을 비롯한 서비스의 성과와도 직결된다.
웹 개발 외주 기업의 과제와 전략적 대응 방안
웹 개발 외주 기업 역시 급변하는 흐름과 트렌드에 발맞춰 변화에 대응해야 한다. 먼저 빠르게 변화하는 AI 기술 트렌드에 맞추어 지속적인 연구와 학습 환경을 구축해야 한다. 주요하게 사용하던 개발 언어에 국한짓지 않고 클라이언트의 요구에 유연하게 대응할 수 있도록, 계속해서 업데이트 되고 개발되는 최신 AI 개발 도구와 플랫폼을 빠르게 도입하여 업무 효율성을 높이고, 개발자들의 역량 강화에도 지속적으로 투자해야 한다.
또한, AI 모델의 투명성과 신뢰성을 확보해야 한다. 외주 기업은 AI 기술의 결과물에 대한 신뢰성을 높이기 위해 설명 가능한 AI 기술을 적극적으로 활용하고, AI의 결정 과정을 고객과 사용자에게 명확히 전달할 수 있는 능력을 갖춰야 한다.
마지막으로, 데이터 관리와 보안 체계를 강화하는 것이 필수적이다. GDPR 및 국내 개인정보 보호법을 철저히 준수하면서, 최신 보안 프로토콜과 데이터 보호 정책을 투명하게 운영하여 고객 신뢰를 높이고 장기적 협력 관계를 구축해야 한다. 이같은 요소들은 이미 선택이 아닌 시장의 다양한 요구에 대응하기 위한 필수적 요소로 자리잡고 있다. 그리고 이는 AI라는 도구를 효율적이면서도 효과적으로 다룰 수 있는 인적 자원의 중요성과도 직결된다.
AI 웹개발을 지휘하는, 개발자 관점의 PM(Project Manager)의 가치
이러한 변화는 개발 인력과 시장 구조에도 큰 영향을 미치고 있다. Gartner는 2027년까지 소프트웨어 엔지니어의 80%가 AI와 협업하는 역량을 갖추기 위해 업스킬(up-skill)이 필요할 것으로 예측하면서 , AI가 개발자 역할을 대체하기보다는 업무 내용을 재편할 것이라고 분석한다 . 이미 현업에서는 프롬프트 엔지니어처럼 AI와 상호작용을 전문으로 하는 새로운 직무가 나타나고 있으며, 초급 개발자는 AI의 도움으로 빠르게 역량을 키우는 한편 숙련 개발자는 AI가 생성한 결과물을 검증·개선하는 조율자로 역할이 바뀌는 등, 사람과 AI의 공생을 통한 시너지가 현실화되고 있다.
결국 2025년 현재, 이같은 AI 혁신의 물결은 개발 프로세스와 업계 전반에 걸쳐 큰 파도를 일으키고 있으며, 생성형 AI의 활용 확대, AutoML 및 코드 자동생성 도구의 보급, 그리고 UX 디자인의 지능형 최적화에 이르기까지 소프트웨어 개발의 양상은 크게 달라졌다. 이 과정에서 PM은 기존에 담당하던 역할을 넘어 기술적 이해와 비즈니스 전략적 시각을 동시에 갖추고 내부 조직과 외부 개발업체 간의 긴밀한 소통을 유지하며, 명확한 목표 설정과 효과적인 실행 방안을 제시하는 핵심 인재로 자리 잡고 있다.
PM(Project Manager)은 이러한 복잡한 환경에서 기술과 비즈니스 요구사항을 조화롭게 관리하며 프로젝트 전반을 감독하는 역할을 맡는다. 예컨대, 생성형 AI 프로젝트에서는 기술적 성능과 더불어 데이터 윤리 및 사용자의 개인 정보 보호와 같은 비기술적 요인들도 민감하게 관리해야 한다. PM은 프로젝트가 이러한 요소들을 적절히 반영하도록 조율하고, 프로젝트의 전 과정에서 투명성과 신뢰성을 확보하는 역할을 수행한다. 또한, 이같은 환경에서 커뮤니케이션 능력의 중요성 또한 증대했다. AI 기술은 여전히 많은 기업에 낯선 분야이며, PM은 기술적 용어와 복잡한 개념을 쉽게 풀어내 고객 및 내부 이해관계자와 효과적인 의사소통을 이끌어야 한다. 이는 생성형 AI의 적용 결과를 이해시키고, 조직 내외부의 저항을 최소화하기 위한 필수적 역량이다.
기업 내부에서 이러한 PM 역할을 담당할 수 있는 전문가가 있다면 변화하는 AI 관련 시장 트렌드에도 효과적으로 대응할 수 있다. 서비스 개발에서부터 웹 개편 등, 새로운 현안들을 적재적소에서 관리하고 컨트롤 할 수 있다. 그러나 이러한 역량 있는 PM이 지금 부재하다면, 아웃소싱으로 해결할 수밖에 없다. 아웃소싱의 기준은, 숙련된 개발자의 유무가 아닌 숙련된 PM의 유무가 될 수밖에 없다. 개발적 역량과 함께 전체를 조망하는 폭 넓은 시야와 향후의 불확실성 또한 감안할 수 있는 역량이 담보되어야 한다.
앞으로의 AI 웹개발 시장에서는 기술과 비즈니스 전략을 통합적으로 이해하고, 기업 내외부의 협력을 조율할 수 있는 PM의 역량이 기업의 핵심 경쟁력이 될 것이다. PM은 기술적 전문성을 바탕으로 프로젝트 목표 설정과 실행을 효과적으로 이끌고, 기업의 AI 전략 성공을 위한 중추적인 역할을 담당하게 될 것이다. 결국, AI 웹개발 시대의 승자는 역량 있는 PM을 보유한 기업이 될 것이다.
