노코드 AI 앱 제작 과정: 누구나 시작할 수 있는 실전 가이드
프로그래밍을 전혀 모르는 상태에서 AI 앱을 만들어보겠다고 마음먹었을 때, 주변 사람들은 모두 무모하다고 말했습니다. 하지만 노코드 플랫폼의 발전 덕분에 불과 2주 만에 제법 쓸만한 AI 기반 고객 상담 앱을 완성할 수 있었습니다. 물론 처음에는 용어조차 생소해서 헤맸지만, 차근차근 따라하다 보니 생각보다 어렵지 않다는 것을 깨달았어요. 특히 요즘 노코드 도구들은 정말 직관적으로 만들어져 있어서, 마치 레고 블록을 조립하는 것처럼 원하는 기능들을 하나씩 연결해나갈 수 있습니다. 지금까지의 경험을 바탕으로 실제로 앱을 만들면서 겪은 시행착오와 노하우들을 솔직하게 공유해보려고 합니다.노코드 플랫폼 선택과 기초 설정가장 먼저 해야 할 일은 어떤 노코드 플랫폼을 사용할지 결정하는 것입니다. 저는 Bubble, Adalo, FlutterFlow 등 여러 플랫폼을 직접 사용해봤는데, 각각 장단점이 뚜렷했습니다. Bubble은 기능이 가장 강력하지만 학습 곡선이 가파르고, Adalo는 모바일 앱에 특화되어 있어서 사용하기 쉬운 반면 커스터마이징에 한계가 있었어요. 결국 저는 FlutterFlow를 선택했는데, 구글의 Flutter 기반이라 안정성이 좋고 AI 기능 연동이 상대적으로 쉬웠기 때문입니다. 무료 플랜으로도 충분히 프로토타입을 만들어볼 수 있어서 부담없이 시작할 수 있었습니다.플랫폼을 선택했다면 이제 본격적인 설정 단계입니다. 첫 번째 프로젝트를 생성할 때는 정말 막막했는데, 다행히 대부분의 노코드 플랫폼들이 템플릿을 제공해서 큰 도움이 되었습니다. 저는 "고객 서비스 앱" 템플릿을 기반으로 시작했는데, 기본적인 로그인, 메인 화면, 채팅 기능이 이미 구현되어 있어서 바로 커스터마이징에 들어갈 수 있었습니다. 가장 중요한 것은 처음부터 완벽한 앱을 만들려고 하지 말고, 핵심 기능 하나씩 차근차근 구현해나가는 것입니다. 저도 처음에는 욕심부려서 이것저것 다 넣으려다가 오히려 복잡해져서 몇 번 다시 시작했거든요.데이터베이스 설계도 생각보다 간단했습니다. 기존에는 SQL이나 복잡한 데이터베이스 지식이 필요하다고 생각했는데, 노코드 플랫폼에서는 엑셀 표를 만드는 것처럼 직관적으로 데이터 구조를 설정할 수 있었습니다. 사용자 정보, 채팅 내역, AI 응답 데이터 등을 테이블 형태로 정리하고, 서로 간의 관계를 드래그앤드롭으로 연결하는 방식이 정말 혁신적이라고 느꼈습니다. 실수하더라도 쉽게 수정할 수 있어서 부담없이 여러 가지를 실험해볼 수 있었어요.
AI 기능 통합과 워크플로우 구성
노코드 앱의 진짜 매력은 복잡한 AI 기능도 쉽게 연동할 수 있다는 점입니다. 저는 OpenAI의 ChatGPT API를 연결했는데, 기존에는 복잡한 코딩이 필요했을 작업이 설정 몇 번으로 완성되었습니다. FlutterFlow에서 제공하는 API 연동 기능을 사용해서 OpenAI 키만 입력하면 바로 AI 채팅 기능을 사용할 수 있었어요. 물론 처음에는 API 키가 뭔지도 모르고 헤맸지만, 유튜브 튜토리얼 몇 개만 보니 금방 이해할 수 있었습니다. 가장 신기했던 것은 사용자가 입력한 질문이 자동으로 AI에게 전달되고, 답변이 실시간으로 화면에 표시되는 과정이 모두 드래그앤드롭으로 구현된다는 점이었습니다.워크플로우 설정도 생각보다 직관적이었습니다. 노코드 플랫폼에서는 "만약 사용자가 버튼을 클릭하면 AI에게 질문을 보내고 답변을 받아서 화면에 표시한다"와 같은 로직을 시각적인 흐름도로 구성할 수 있습니다. 처음에는 단순한 일문일답 형태로 시작했는데, 점차 대화 맥락을 기억하는 기능, 이전 대화 내역 저장, 자주 묻는 질문 자동 제안 등의 고급 기능들도 하나씩 추가해나갔습니다. 특히 조건부 로직 설정이 가능해서, 특정 키워드가 포함된 질문에는 다른 응답을 하도록 설정하는 것도 어렵지 않았어요.가장 어려웠던 부분은 AI 응답의 품질을 일정하게 유지하는 것이었습니다. 같은 질문에도 매번 다른 답변을 하거나, 때로는 부정확한 정보를 제공하는 경우가 있어서 프롬프트 엔지니어링에 신경을 많이 써야 했습니다. 결국 "당신은 친절한 고객 상담원입니다. 정확하지 않은 정보는 제공하지 말고, 모르는 것은 솔직히 모른다고 답변하세요"와 같은 시스템 프롬프트를 설정해서 어느 정도 해결할 수 있었습니다. 이런 부분들은 실제로 사용해보면서 계속 개선해나가야 하는 영역인 것 같아요.
배포와 실제 운영 경험
앱 개발이 어느 정도 완성되면 이제 실제로 사용자들이 사용할 수 있도록 배포해야 합니다. 기존에는 앱스토어 등록이나 웹 호스팅 등이 복잡한 과정이라고 생각했는데, 노코드 플랫폼에서는 정말 간단했습니다. FlutterFlow의 경우 "배포" 버튼 하나로 웹앱 형태로 바로 서비스할 수 있었고, 모바일 앱으로도 쉽게 변환이 가능했어요. 물론 본격적인 서비스를 위해서는 유료 플랜으로 업그레이드해야 하지만, 테스트 목적으로는 무료 플랜만으로도 충분했습니다. 실제로 동료들에게 테스트를 부탁해봤는데, 반응이 생각보다 좋아서 정말 뿌듯했습니다.운영 과정에서 가장 많이 배운 것은 사용자 피드백의 중요성입니다. 제가 생각하기에는 완벽한 기능이라고 생각했던 것들이 실제 사용자들에게는 불편하거나 불필요한 경우가 많았어요. 예를 들어, AI 응답 시간을 단축하려고 만든 "빠른 답변" 기능은 오히려 답변 품질을 떨어뜨린다는 피드백을 받았습니다. 반대로 제가 대수롭지 않게 생각했던 "이전 대화 불러오기" 기능은 사용자들이 가장 유용하다고 평가한 기능 중 하나였어요. 이런 경험을 통해 개발자의 시각과 사용자의 관점이 얼마나 다를 수 있는지 깨달았습니다.현재는 소규모로 운영하면서 계속 개선해나가고 있습니다. AI 모델을 더 최신 버전으로 업그레이드하거나, 사용자 인터페이스를 더 직관적으로 개선하는 등의 작업을 주기적으로 하고 있어요. 가장 보람찬 것은 실제로 이 앱을 사용해서 업무 효율성이 향상되었다는 피드백을 받을 때입니다. 앞으로는 좀 더 복잡한 AI 기능들도 도전해보고 싶고, 다른 노코드 플랫폼들도 경험해보면서 더 나은 앱을 만들어보려고 합니다. 프로그래밍 지식 없이도 이 정도 수준의 AI 앱을 만들 수 있다는 것 자체가 정말 놀랍고, 앞으로 노코드 생태계가 어떻게 발전할지 정말 기대가 됩니다.