전자 상거래의 AI 개발: 악몽인가, 꿈이 실현되는 것인가?

이 수수께끼는 마비로 이어질 수 있습니다. 특히 인공 지능(AI)이 전자 상거래 개발에 미칠 영향을 고려할 때... 그리고 이미 받고 있습니다. AI를 사용하도록 IT 팀을 승인해야 합니까? 아니면 위험과 보안에 대해 추가 조사를 받을 수 있을 때까지 AI 앱을 차단해야 할까요? 이것은 상인들이 씨름하고 있는 실제 질문이며 현재 두 가지 접근 방식(공격적 및 보수적)이 사용되고 있는 것을 볼 수 있습니다.

오늘날의 AI 개발자 도구

AI 기반 프로그래밍 도우미는 코드 컴파일, 코드 디버깅 및 코드 기반 테스트를 위해 소프트웨어 개발자 사이에서 이미 널리 사용되고 있습니다. 이미 이와 같은 수십 가지 도구가 존재하며 모든 개발자가 사용하고 있습니다. 프로그래밍 어시스턴트는 상대적으로 간단하지만 종종 시간이 많이 걸리는 문제를 해결할 수 있으므로 개발자의 생산성을 높이고 반복 작업 실행으로 인한 피로를 줄일 수 있습니다.

예를 들어 Codex는 자연어를 코드로 변환하는 Chat GPT 시스템(코딩 작업에 자주 사용됨)의 제작자가 만든 AI 도구(베타 버전)입니다. Codex는 또 다른 유사한 도구인 GitHub Copilot을 지원합니다. 개발자는 유용한 결과를 생성하기 위해 이러한 AI 도우미에게 잘 정의된 질문을 하는 데 능숙해야 합니다. 선택하지 않은 상태로 두면 AI 도우미는 취약점을 남기거나 새로운 취약점을 생성하는 것으로도 알려져 있습니다. 따라서 도구를 신중하고 잘 모니터링할 수 있는 전문성을 갖춘 개발자를 선택하는 것이 가장 중요합니다.

AlphaCode 라는 새로운 도구는 더 복잡한 프로그래밍 작업을 해결하는 놀라운 가능성을 보여주지만 여전히 광범위한 문제 정의, 테스트 지침 및 결과 설명이 필요합니다.

다른 종류의 도구는 텍스트 프로그램과 검색 필드에서 자주 볼 수 있는 "자동 완성" 기능과 유사합니다. 개발자가 코드 라인을 입력하면 AI 프로그램(예: Tabnine)이 완성된 코드 라인을 제안합니다. 이러한 도구를 많이 사용할수록 개발자가 수행하는 작업을 더 잘 예측할 수 있습니다.

정의된 결과 또는 일련의 결과가 있고 AI가 패턴 인식을 추적하기 위한 입력이 있는 경우 피드백 루프가 있습니다. AI는 피드백 루프에서 번창하고 있으며 이미 피드백 루프를 잘 활용하여 현장 검색을 위한 새로운 특징과 기능, 개인화된 쇼핑 경험을 위한 제품 추천 및 개인화를 제공하고 있습니다(https://www.adobe.com/sensei.html 참조 ) .

앞을 내다보다

향후 1~3년 안에 간단한 개발 작업의 상당 부분이 AI에 의해 거의 추월당할 것으로 예상됩니다. 예를 들어:

• 더 많은 "코드 없는" 테마 개발. 이들은 Shopify, Adobe Commerce(일명 Magento) 및 BigCommerce와 같은 플랫폼을 위한 테마로, 사용자가 더 이상 코드를 편집할 수 없도록 하면서 콘텐츠, 디자인 및 레이아웃을 빠르게 수정하고 사용자 정의할 수 있습니다. 대신 모든 CSS/디자인 코드 변경 사항은 AI에서 관리합니다. 이렇게 하면 AI가 디버깅 및 테스트를 신속하게 처리할 수 있고 인간 개발자가 변경 사항을 적용하기 위해 자주 사용하는 패치 또는 구둣주걱 접근 방식에 의존하지 않기 때문에 더 깨끗하고 부풀어 오르지 않으며 더 안정적인 코드가 가능해야 합니다.
• 사용하기 쉽고 빠른 설계 도구 개발. 끌어서 놓기는 한동안 사용되어 왔지만 소프트웨어가 테마 요소 전체에서 일관된 모양의 변경을 예상하고 구현할 수 있다고 상상해 보십시오. 그런 다음 AI가 첫 번째 패스에서 제대로 얻지 못한 변경 사항을 정리할 수 있습니다.

가능한 경로

다른 많은 숙련된 거래 및 직업과 마찬가지로 소프트웨어 개발은 ​​패턴을 따르거나 표준화된 솔루션에 의존하는 높은 비율의 작업으로 구성됩니다. 기술과 경험은 세부 사항에 적용됩니다. AI 채택은 이러한 사실과 일치할 가능성이 높습니다. 의심할 여지 없이 AI 사용은 전자 상거래 개발 내에서 널리 퍼질 것이지만(이미 그렇습니다) 숙련된 프로그래머를 대체하지는 못할 것입니다. 순진하게 들릴 수 있으므로 더 자세히 설명하겠습니다. AI 지원이 더욱 강력하고 신뢰할 수 있게 됨에 따라 직업으로서의 프로그래밍은 분명히 변화하겠지만 시스템이 해결해야 할 문제를 정확히 알아야 하는 한 고도로 숙련된 개발자와 솔루션 설계자가 필요할 것입니다.

단기적으로 AI는 소프트웨어 아키텍처, 데이터베이스 관리, 새로운 기능 개발 및 고급 보안과 같은 웹사이트 개발의 보다 복잡한 요소에 훨씬 적은 영향을 미칠 것입니다.

일을 끝내고 싶다면…

일반적으로 대부분의 기술 주도적 변화와 마찬가지로 전자상거래 프로그래밍에 AI 통합은 파레토 원칙(일명 80/20 규칙)을 따릅니다. 개발자는 AI를 제한된 작업에 사용함으로써 AI에서 얻을 수 있는 대부분의 이점을 얻을 수 있습니다. 보다 주관적인 입력을 포함하는 다른 작업: (의견, 경험, 선호도)은 숙련된 인간 프로그래머가 파악하기에는 상당히 쉬운 반면 AI에게 수행하도록 요청하기는 매우 어려울 것입니다. 산업에서 로봇을 사용하는 것과 마찬가지로 AI는 분명한 이점이 있고 활동 규모에 따라 경제적으로 실현 가능한 곳에서 사용될 것입니다.

인간 개발자는 기본 지능을 사용하여 표현된 사양(때로는 모호하고 항상 상황에 맞는)을 다른 사람(프로젝트 관리자, 클라이언트)이 확인해야 하는 반복 시도로 변환합니다. 이는 세부 사항과 관련하여 예측할 수 없고 때로는 임의적인 프로세스가 될 수 있습니다.

AI를 활용하기 위해 전자 상거래 관리자는 무엇을 해야 합니까?

트렌드 AI 기술을 활용하기 위해 적극적으로 노력하는 전자 상거래 플랫폼에 있는 것이 중요합니다. 예를 들어 개발자는 빠르고 간단한 디자인 변경을 위해 AI에 의존하는 Shopify(예: nyla.app )용 코드 없는 테마를 이미 실험하고 있습니다. 그러나 혼란스러운 분위기에서는 플랫폼을 선택할 때 잘못된 의사 결정을 내릴 가능성이 있습니다. 이 시점에서 AI에 너무 많이 의존하는 소프트웨어는 중기적으로 현재 고도로 전문화된(따라서 막대한 비용이 드는) 유지 관리 및 설정 수준과 같은 의도하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다.

그 어느 때보다 우수하고 경험이 풍부한 지도가 최고의 동맹입니다. 플랫폼 및 도구와 관련하여 객관성을 기록하고 신뢰할 수 있는 에이전시 파트너를 선택하십시오. InteractOne은 제휴하지 않는다고 주장하지 않지만 Magento, Adobe, Shopify, BigCommerce 및 모든 기반 기술의 장단점에 대해 부끄러워하지 않았습니다. 우리의 역할은 생태계에서 일어나는 일을 바탕으로 꾸밈없는 조언을 제공하는 것입니다.

우리의 말을 그대로 받아들이지 마십시오. 업계 리더를 따르고 AI를 직접 실험하고 무역 박람회 및 세미나에 참석하여 최신 정보를 얻으십시오.

새로운 AI 기능을 사이트에 구현하기 전에 신중하게 검토하고 조사하십시오. "AI" 레이블이 있다고 해서 그냥 사용하지 마십시오. AI 기능이 귀하의 웹사이트에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 숙제를 하십시오.

전자 상거래 사이트를 최적화하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 당사에 문의하십시오 .