이번 IDC Market Perspective에서는 AI 우선 개발의 중요성에 대해 설명합니다. 이 패러다임은 머신 러닝 프레임워크, 자연어 처리(NLP), 예측 분석, 기반 모델을 통해 애플리케이션에 인텔리전스를 내장하여 개발자가 인텔리전트 기능을 효과적으로 제공하고 수정할 수 있도록 합니다. 애플리케이션을 마이크로서비스라고 하는 더 작고 독립적인 서비스로 세분화함으로써 AI 우선 개발은 모듈성과 확장성을 촉진하여 AI 통합을 용이하게 합니다. 또한 데이터 중심의 인사이트를 강조하여 개발자가 머신러닝 모델의 학습 데이터를 관리하고 정형 및 비정형 데이터 세트를 모두 평가할 수 있도록 지원합니다. 또한 DevOps, MLOps 및 기타 도구를 활용하여 기술 업데이트를 자동화함으로써 애플리케이션이 환경 변화에 빠르게 적응할 수 있도록 합니다. 지속적인 학습은 또 다른 중요한 측면으로, 애플리케이션이 새로운 데이터, 사용자 피드백 및 실제 상호 작용을 통해 학습함으로써 진화하여 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있도록 합니다. IDC의 소프트웨어 개발 부문 Research Vice President인 Arnal Dayaratna는 "AI 우선 개발은 처음부터 애플리케이션의 핵심 속성으로 지능을 통합하여 스마트하고 적응력이 뛰어나며 확장성을 보장하는 혁신적인 패러다임입니다."라고 설명합니다.
This IDC Market Perspective discusses the significance of AI-first development. This paradigm embeds intelligence into applications through machine learning frameworks, natural language processing (NLP), predictive analytics, and foundation models, allowing developers to deliver and modify intelligent capabilities effectively. By breaking down applications into smaller, independent services, known as microservices, AI-first development promotes modularity and scalability, facilitating easier AI integration. It emphasizes data-centric insights, enabling developers to manage training data for machine learning models and valuing both structured and unstructured data sets. In addition, it leverages DevOps, MLOps, and other tools to automate technology updates, ensuring applications can quickly adapt to environmental changes. Continuous learning is another critical aspect, allowing applications to evolve by learning from new data, user feedback, and real-world interactions, thereby improving performance over time. "AI-first development is a transformative paradigm that integrates intelligence as a core attribute of applications from the outset, ensuring they are smart, adaptable, and scalable," notes Arnal Dayaratna, research vice president, Software Development at IDC.