2026.07.02 / 동준상.넥스트플랫폼
(AWS SAA, AWS AIF, GCP GenAI Leader)
GPT, Claude, Gemini와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 물론, Cursor와 같은 AI 코딩 에이전트까지 등장하면서 앱을 만드는 방식, 앱을 사용하는 방식, 그리고 앱스토어의 경쟁 구도 자체가 빠르게 변화하고 있습니다.
이번 포스트에서는 ‘AI 이후의 앱은 무엇이어야 하는가?’라는 질문에 대한 답을 함께 탐색합니다.
앱은 더 이상 기능이 아니라 ‘AI 서비스’가 된다
불과 몇 년 전만 해도 좋은 앱은 다양한 기능을 갖춘 앱이었습니다. 메모 앱은 메모를 잘 저장하면 되었고, 여행 앱은 일정 관리만 잘해도 충분했습니다. 계산기, 번역기, QR 스캐너처럼 하나의 기능에 집중한 앱도 꾸준한 수요를 얻을 수 있었습니다.
하지만 생성형 AI가 보편화되면서 사용자의 기대 수준은 크게 높아졌습니다. 이제 사용자는 단순히 기능을 실행하는 앱보다 스스로 생각하고 제안하는 앱을 원합니다.
예를 들어 여행 앱이라면 일정을 입력받는 데서 끝나지 않습니다.
- 여행 목적에 맞는 코스를 추천하고
- 예상 비용을 계산하며
- 현지 맛집과 날씨를 분석하고
- 여행 중 발생하는 문제까지 함께 해결해 주는 AI 여행 비서를 기대합니다.
교육 앱도 마찬가지입니다.
단순히 강의를 재생하는 것이 아니라 학습 수준을 분석하고, 부족한 개념을 설명하며, 질문에 실시간으로 답변하는 AI 튜터가 새로운 기준이 되고 있습니다.
즉, 앱의 경쟁력은 화면(UI)이 아니라 앱 안에서 일하는 AI의 품질로 이동하고 있습니다.
코딩 에이전트는 개발자의 역할을 바꾸고 있다
ADA Q&A: grug 팀, 멋진 앱 만들다
https://developer.apple.com/kr/news/?id=ux44ymcr&cid=ADC-DM-c00494-M01053
앱을 만드는 과정 역시 빠르게 변하고 있습니다.
과거에는 기획, 디자인, 개발, 테스트, 배포까지 수개월이 걸리는 경우가 많았습니다.
하지만 지금은 Cursor, Claude, GPT와 같은 AI 코딩 도구를 활용하면 아이디어를 빠르게 MVP로 구현할 수 있습니다.
AI는 코드 작성뿐 아니라 다음과 같은 업무도 함께 수행합니다.
- 프로젝트 구조 생성
- 컴포넌트 개발
- API 연동
- 오류 수정
- 테스트 코드 작성
- 리팩터링
- 문서 생성
그 결과 개발자의 역할은 점점 **’코드를 직접 작성하는 사람’**에서 **’AI와 협업하며 제품을 설계하는 사람’**으로 변화하고 있습니다.
앞으로 경쟁력 있는 개발자는 가장 빠르게 코드를 입력하는 사람이 아니라, AI에게 무엇을 맡기고 어떤 결과를 검증할지를 설계하는 사람이 될 가능성이 큽니다.
앞으로 사라질 앱과 성장할 앱
AI 시대에는 모든 앱이 동일한 영향을 받는 것은 아닙니다.
단순 기능만 제공하는 앱은 운영체제나 AI 플랫폼에 흡수될 가능성이 높습니다.
예를 들어 다음과 같은 앱은 차별화가 점점 어려워지고 있습니다.
- 단순 계산기
- 기본 메모 앱
- QR 스캐너
- 번역기
- OCR 앱
- 손전등 앱
반대로 AI를 중심으로 사용자와 지속적으로 상호작용하는 서비스는 더욱 성장할 가능성이 큽니다.
대표적인 분야는 다음과 같습니다.
- AI 생산성 도구
- AI 교육 서비스
- AI 건강 관리
- AI 금융 분석
- AI 콘텐츠 제작
- AI 업무 비서
- AI 연구 도우미
공통점은 단순히 정보를 보여주는 것이 아니라 사용자의 업무를 함께 수행한다는 점입니다.
모바일 앱의 새로운 아키텍처
과거 모바일 앱은 비교적 단순한 구조를 가졌습니다.
앱 → API → 데이터베이스
하지만 AI 시대에는 새로운 계층이 추가되고 있습니다.
모바일 앱
│
AI Gateway
│
멀티 LLM
(GPT · Claude · Gemini · Perplexity)
│
Memory
│
Tools
│
MCP 서버
│
비즈니스 서비스
이 구조의 장점은 특정 AI 모델에 종속되지 않는다는 것입니다.
상황에 따라 가장 적합한 모델을 선택하거나, 새로운 모델이 등장했을 때도 핵심 애플리케이션을 크게 수정하지 않고 확장할 수 있습니다.
최근 많은 AI 플랫폼이 멀티 LLM과 AI Gateway 구조를 채택하는 이유도 여기에 있습니다. 이러한 구조는 AI 공급자가 빠르게 변화하는 환경에서 유연성과 유지보수성을 크게 높여 줍니다.
앞으로 개발자가 준비해야 할 다섯 가지
AI 시대의 앱 개발자는 단순히 새로운 프레임워크를 배우는 것만으로는 충분하지 않습니다.
다음 다섯 가지 역량이 점점 더 중요해질 것입니다.
첫째, AI First 사고방식
AI를 부가 기능으로 추가하는 것이 아니라 제품의 핵심 경험으로 설계해야 합니다.
둘째, 멀티 LLM 아키텍처
GPT 하나에 의존하기보다 여러 모델을 상황에 맞게 활용할 수 있는 구조를 준비해야 합니다.
셋째, 크로스 플랫폼 개발
React Native와 같은 기술을 활용하면 하나의 코드베이스로 iOS와 Android를 함께 대응할 수 있습니다.
넷째, AI 에이전트 설계 능력
앞으로의 앱은 화면 중심이 아니라 AI가 실제 업무를 수행하는 에이전트 중심으로 발전할 가능성이 높습니다.
다섯째, 데이터와 커뮤니티
AI는 점점 평준화되고 있습니다.
결국 장기적인 경쟁력은 사용자 데이터, 서비스 경험, 그리고 커뮤니티에서 만들어질 가능성이 큽니다.
결론: 이제는 ‘앱’ 빌드가 아닌 ‘AI 협업 방법’을 모색하는 시대
앞으로 성공하는 모바일 서비스는 기능이 많은 앱이 아니라 사용자의 문제를 함께 해결하는 AI 동료가 될 것입니다. 개발자의 역할도 단순한 프로그래머에서 AI 아키텍트와 제품 설계자로 확장되고 있습니다.
지금이야말로 새로운 기술을 두려워하기보다 AI와 함께 더 빠르게 실험하고, 더 작은 비용으로 제품을 만들며, 더 넓은 시장을 향해 도전할 수 있는 최고의 시기입니다.
모바일 앱의 미래는 더 많은 기능을 추가하는 것이 아니라, 더 똑똑한 AI를 품는 것에 달려 있습니다.
그리고 그 변화는 이미 시작되었습니다.
