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Figma/AI

110 개의 포스트

figma3분 읽기큐레이션 요약

요점 정리: 제11호

AI가 작업 방식을 바꾸고 있지만, 좋은 결과물을 만들기 위한 장인정신과 품질 기준의 중요성은 여전히 변하지 않는다는 내용이다. Figma는 AI를 단순 자동화 도구가 아니라 창의성과 감정을 표현하는 협업자로 바라보며, 디자인 맥락·신뢰·안전·연습을 통해 더 인간적인 결과를 만들어야 한다고 강조한다. ## 프롬프트로 구현하는 인터랙티브 프로토타입 - Figma Make는 자연어 프롬프트나 정적 디자인을 바탕으로 인터랙티브 프로토타입을 생성하는 prompt-to-code 도구다. - 아이디어를 코드로 옮기는 초기 단계에서 활용할 수 있으며, 사용 시점이나 제작 범위에 제한이 적다. - 효과적인 활용을 위해서는 적절한 프롬프트 작성법, 반복적인 개선, 팀의 제작 과정에 맞춘 사용 방식이 중요하다. ## 디자인 맥락을 연결하는 Figma MCP 서버 - AI 코딩 도구는 충분한 맥락이 없으면 사용자의 의도와 디자인을 정확히 반영하기 어렵다. - Figma MCP 서버는 Figma 파일의 디자인 정보를 AI 코딩 도구에 전달한다. - LLM이 변수, 컴포넌트, 스타일 등의 정보를 활용해 디자인 의도에 가까운 코드를 생성할 수 있도록 돕는다. - 이를 통해 AI 기반 코드 생성이 단순한 시각적 모방을 넘어 디자인 시스템과 구현 맥락을 반영하도록 한다. ## 효율성보다 중요한 애정과 연결 - Config 2025에서는 AI가 단순한 도구에서 협업자 또는 팀원에 가까운 존재로 발전하고 있다는 논의가 다뤄졌다. - 작업 효율만 극대화하면 결과물에서 배려, 관계, 감정 같은 인간적인 요소가 약화될 수 있다는 문제를 제기한다. - “최소 실행 가능한 결과물”을 만드는 것과 충분한 완성도·의미를 담는 것 사이의 균형이 필요하다. - 효율성은 목표가 아니라 좋은 작업을 돕는 수단이어야 한다는 관점이다. ## 신뢰와 안전을 우선한 AI 정신건강 동반자 - Headspace는 AI 정신건강 동반자 Ebb를 설계하면서 신뢰와 안전을 핵심 기준으로 삼았다. - 캐릭터의 이름과 외형뿐 아니라 대화 방식과 conversational guideline까지 세심하게 설계했다. - AI라는 사실을 숨기지 않으면서도 사용자가 지지받고 있다고 느끼도록 균형을 맞췄다. - 정신건강처럼 민감한 영역에서는 기능 구현보다 투명성, 사용자 보호, 적절한 상호작용 설계가 우선되어야 한다. ## 장인정신은 반복적인 연습에서 나온다 - Figma의 출판물 *Practice*는 디자인과 제작 역량을 키우는 과정을 다룬다. - 숙련에는 인내심, 정밀함, 경계를 넓히려는 태도, 지속적인 연습이 필요하다. - AI가 제작 속도를 높이더라도 결과물의 완성도와 독창성을 판단하고 다듬는 능력은 여전히 사람에게 요구된다. - 좋은 작업은 한 번의 생성으로 완성되는 것이 아니라 반복적인 수정과 실험을 통해 만들어진다. AI 도구를 사용할 때는 속도와 자동화만 추구하기보다 디자인 맥락을 충분히 제공하고, 결과물을 반복해서 검토하며, 신뢰·안전·감정적 경험까지 고려하는 것이 바람직하다. Ultimately, AI가 제작을 돕더라도 품질과 의미를 결정하는 것은 여전히 사람의 관심과 장인정신이다.

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AIFigma대규모 언어 모델프로토타이핑+3
figma4분 읽기큐레이션 요약

0가지 규칙 | 피그마

메타 CTO 앤드루 “보즈” 보스워스는 AI와 공간 컴퓨팅이 기존 디자인 패러다임을 바꿀 것이라고 본다. 디자이너는 기술 자체보다 실제 인간의 문제에서 출발하고, 당연하게 여겨온 제약과 상호작용 방식을 의심해야 한다. 또한 거친 프로토타입을 빠르게 만들고 전체 시스템을 함께 설계하며, 사용자의 의도를 이해하는 도구와 지속적인 개선을 지향해야 한다. ## 1. 실제 문제를 가진 사람에서 출발하기 - 제품 개발의 기준점은 기술이나 유행이 아니라 문제를 겪는 실제 사람이어야 한다. - “이 도구가 문제를 해결하는가?”를 먼저 물어야 한다. - 최종적으로 제품의 가치를 판단하는 사람은 사용자다. - 사용자가 유용하다고 느끼면 사용하고, 그렇지 않으면 외면한다. ## 2. 당연하게 받아들인 제약을 의심하기 - 우리는 기존 디자인 관습과 시스템 안에서 살아가며, 그것을 자연스러운 현실처럼 받아들이기 쉽다. - 데이비드 포스터 월리스의 ‘물속에 사는 물고기’ 비유처럼, 현재의 제약이 인위적으로 만들어졌다는 사실을 인식해야 한다. - 다음과 같은 질문이 필요하다. - 지금의 접근 방식이 문제에 정말 적합한가? - 이 제약은 실제 제약인가? - 바꾸거나 없앨 수 있는 규칙은 무엇인가? ## 3. 전체 상호작용 패러다임을 의심하기 - 현재의 컴퓨팅 환경은 단순한 의도를 여러 앱과 단계로 쪼개는 경우가 많다. - 예를 들어 운동 중 음악을 듣기 위해 음악 권리 구조, 서비스별 제공 여부, 여러 음악 앱 사이의 전환을 이해해야 하는 것은 부자연스럽다. - 사용자가 “노래를 듣고 싶다”는 의도를 복잡한 앱 조작으로 번역하지 않아도 되는 새로운 상호작용이 필요하다. - 약 60년간 이어진 기존 컴퓨팅 방식을 부분적으로 개선하는 데 그치지 말고, 전체 방식을 재구상해야 한다. ## 4. 발명과 최적화를 구분하기 - 디자인에는 서로 다른 두 가지 모드가 있다. - **제로 투 원:** 고객과 제약이 없는 상태에서 완전히 새로운 가능성을 탐색하는 단계 - **최적화:** 실제 사용자와 함께 기존 결과물을 다듬고 개선하는 단계 - 공간 인터페이스와 AI는 기존 제약이 적은 새로운 영역이므로, 과거의 방식에 얽매이지 않고 발명가처럼 접근할 수 있다. - 현재 자신이 새로운 것을 발명하는 중인지, 기존 제품을 최적화하는 중인지 구분해야 한다. ## 5. 직관과 취향으로 올바른 문제 공간 선택하기 - 복잡한 최적화 문제에서는 어느 지점에서 시작하느냐가 결과에 큰 영향을 준다. - 낮은 언덕을 아무리 열심히 올라가도, 처음부터 더 좋은 지형에서 시작한 사람보다 나은 결과를 얻기 어려울 수 있다. - 디자이너의 직관과 취향은 어떤 문제와 방향을 선택할지 결정하는 중요한 도구다. - 선택 이후에는 여전히 많은 노력과 반복이 필요하지만, 적어도 가능성이 높은 영역에서 시작해야 한다. ## 6. 거칠더라도 가능한 모든 프로토타입 만들기 - 새로운 기술의 가능성은 문서나 토론만으로 판단하기 어렵다. - 메타는 시선 추적 모자를 쓰고 메시 벽으로 만든 방을 사용하는 등 조잡한 실험을 통해 기술의 가능성을 확인해 왔다. - 완성도 낮은 프로토타입이라도 실제로 사용해 보면 기술이 어떤 경험을 제공할 수 있는지 감을 얻을 수 있다. - 빠른 실험은 어떤 아이디어를 더 발전시킬지 결정하는 데 효과적이다. ## 7. 부분이 아니라 전체 시스템 설계하기 - 공간 컴퓨팅에서는 제스처, 피드백, 기능을 서로 분리해 설계하기 어렵다. - 함께 고려해야 할 요소는 다음과 같다. - 사용자가 어떤 제스처를 하는가 - 시각·청각·촉각 중 어떤 피드백을 제공하는가 - 그 상호작용으로 어떤 기능이 열리는가 - 이 요소들은 함께 발전하고 반복적으로 조정되어야 한다. - 진정한 디자인은 개별 화면을 만드는 것이 아니라 상호작용 전체를 설계하는 일이다. ## 8. 사용자의 의도를 이해하는 도구 만들기 - 미래의 도구는 사용자가 무엇을 하려는지 파악할 수 있어야 한다. - ‘마음 이론(theory of mind)’은 자신과 별개로 의도와 목표를 가진 존재가 있음을 이해하는 능력을 뜻한다. - 도구 역시 사용자의 목표를 추론하고 적절히 도와야 한다. - 다만 도구의 자율성은 너무 높아도, 너무 낮아도 안 되며 사용자를 대신하는 정도를 세심하게 조절해야 한다. ## 9. 자신을 완성된 제품으로 보지 않기 - 제품은 출시된 순간 끝나는 것이 아니라 다음 버전을 준비하는 지속적인 과정이다. - 보스워스는 현재의 자신과 제품을 모두 “V43” 같은 버전으로 바라본다. - 다음 버전에서는 기존 버그를 고치지만 새로운 버그도 생길 수 있으며, 그 과정 자체를 즐겨야 한다. - 업무에 적용하는 반복과 개선의 태도를 자기 자신에게도 적용해야 한다. ## 10. 인터페이스를 사라지게 만들기 - 이상적인 인터페이스는 사용자가 의식하지 않아도 목적을 달성하게 하는 매끄러운 경험에 가깝다. - 인터페이스 자체가 본질적인 가치를 갖는 것이 아니라, 사용자가 원하는 일을 방해 없이 수행하도록 돕는 것이 중요하다. - AI와 공간 컴퓨팅은 화면과 앱을 직접 조작하는 과정을 줄이고, 의도 중심의 상호작용을 가능하게 할 수 있다. 실무적으로는 먼저 사용자의 구체적인 문제를 정의한 뒤, 기존 제약을 의심하고 작은 프로토타입을 빠르게 만들어보는 것이 좋다. 특히 새로운 기술을 다룰 때는 화면 하나가 아니라 제스처·피드백·기능·도구의 자율성을 포함한 전체 경험을 함께 설계해야 한다.

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AIhuman-computer-interactioninterface-designvirtual-reality+4
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더블 클릭: 효율성이

Config 2025에서 Figma는 AI의 가치를 단순한 속도와 자동화가 아니라 연결, 배려, 장인정신에서 찾는다. “효율성은 사랑을 죽인다”와 “디자인은 감정을 좇는 일”이라는 메시지는 AI가 인간의 창작 과정을 대체하기보다 의미와 감정을 더 잘 구현하도록 돕는 도구여야 한다는 주장으로 이어진다. 결론적으로 기술의 방향은 정해진 운명이 아니라, 사람들이 어떤 가치를 선택하느냐에 따라 의도적으로 결정된다. ## 효율성보다 중요한 창작의 감정 - Config 2025의 주요 화두는 AI 자체보다 **연결과 배려를 만드는 방법**이었다. - Smith & Diction은 협업형 브랜드 디자인 발표에서 “효율성은 사랑을 죽인다”고 강조했다. - Figma 공동 창업자이자 CEO인 Dylan Field는 “디자인은 감정을 좇는 일”이라고 표현했다. - 이는 디자인을 목표 지표, 작업 속도, 생산성만으로 평가할 수 없으며, 결과물에 담긴 감정과 의미도 중요하다는 관점이다. ## AI는 자동화보다 창작의 보조 수단 - 디자인 업계는 AI를 인간의 작업을 완전히 자동화하는 도구보다 **창작을 확장하고 보완하는 도구**로 바라보기 시작했다. - 새로운 AI 도구와 스토리텔링 프레임워크는 더 빠른 결과뿐 아니라 목적과 마법이 담긴 결과물을 만드는 데 활용될 수 있다. - Paradigm의 디자인 책임자 Yang You는 빠르게 변하는 환경에서도 “장인정신이 핵심이며, 배려가 이를 전달하는 통로”라고 말했다. - 따라서 AI의 성공 기준은 작업 시간을 얼마나 줄였는지뿐 아니라, 사람이 더 깊이 생각하고 더 의미 있는 것을 만들도록 돕는지에 달려 있다. ## 기술과 문화적 가치의 관계 - Atonaton의 창립자 Madeline Gannon은 기술이 문화를 반영한다고 설명했다. - 자동화는 피할 수 없이 발생하는 현상이 아니라, 사회가 어떤 가치를 선택하느냐에 따라 달라지는 의도적인 결과다. - AI를 어떻게 설계하고 어디에 적용할지는 기술적 문제가 동시에 윤리적·문화적 선택이기도 하다. - 기업과 디자이너는 효율성만을 최적화할 것이 아니라, 사람之间의 관계와 창작의 의미를 보존하는 방향을 선택해야 한다. ## 느림과 물리적 창작의 가치 - Polaroid는 AI 기반 사진 촬영 팁을 제공하면서도 사용자가 천천히 관찰하고 창의적으로 작업하며 물리적인 결과물을 만들도록 돕는 방향을 취한다. - Polaroid의 제품 철학은 AI를 사용하더라도 창작 경험을 지나치게 빠르고 자동화된 과정으로 만들지 않는 데 있다. - 이는 디지털 기술이 아날로그적 경험, 손으로 만드는 과정, 개인적인 의미와 공존할 수 있음을 보여준다. ## AI 시대의 새로운 태도 - Config 2025의 분위기는 AI에 대한 무조건적인 낙관이나 효율성 경쟁보다, 인간이 무엇을 아끼고 어떤 감정을 전달할지에 대한 성찰에 가까웠다. - 디자인의 핵심은 기능 구현이나 생산성 향상을 넘어 사람에게 특정한 감정과 경험을 전달하는 데 있다. - AI는 인간의 관심과 애정을 대체하기보다, 사람이 더 중요한 부분에 집중하도록 돕는 방식으로 사용되어야 한다. AI를 도입할 때는 “얼마나 빨라지는가”뿐 아니라 “무엇을 더 의미 있게 만들 수 있는가”를 함께 물어야 한다. 반복 업무는 자동화하되, 판단·배려·장인정신처럼 결과물에 인간적인 의미를 부여하는 과정은 의도적으로 보존하는 것이 바람직하다.

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AIFigma프로덕트 디자인collaborative-design+2
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Figma Sites로 웹

Figma Sites는 Figma 안에서 웹사이트를 디자인하고, 반응형 동작과 인터랙션을 적용한 뒤 바로 게시할 수 있는 올인원 도구다. 기존의 디자인·프로토타이핑·개발·배포로 이어지는 선형 작업을 하나의 반복적인 흐름으로 통합해, 개발 도구나 별도 협업 과정 없이 실제 웹사이트를 제작하도록 돕는다. 템플릿과 디자인 시스템 연동, 반응형 레이아웃, 다양한 애니메이션 기능을 통해 디자이너와 소규모 팀도 표현력 있는 사이트를 만들 수 있다. ## 디자인부터 게시까지 하나의 작업 흐름 - 기존 웹 제작은 Figma에서 디자인한 뒤 프로토타입을 만들고, 브레이크포인트를 설정하며, 디자인을 코드로 변환하고 테스트·배포하는 수작업과 도구 전환이 필요했다. - Figma Sites에서는 Figma를 떠나지 않고 디자인, 인터랙션 구현, 반응형 조정, 웹 게시를 수행할 수 있다. - 포트폴리오, 이벤트 사이트, 제품 랜딩 페이지 등 다양한 목적의 실제 동작하는 웹사이트를 제작할 수 있다. - 템플릿, 반응형 웹 요소, 사전 제작된 인터랙션을 제공해 디자인·개발 인력이 제한적인 팀도 빠르게 시작할 수 있다. - 향후 Figma Make 기반의 채팅-투-코드 기능을 통해 원하는 애니메이션이나 인터랙션을 자연어로 설명하고 생성할 수 있게 될 예정이다. ## 템플릿과 디자인 시스템 연동 - Inserts 패널을 통해 게시된 디자인 라이브러리를 사이트에 연결할 수 있다. - 팀의 컴포넌트와 스타일을 재사용해 제작 속도와 일관성을 높일 수 있다. - 별도의 디자인 시스템이 없는 경우에도 내비게이션, 히어로 섹션, 전체 페이지 같은 기본 블록을 활용할 수 있다. - 디자인 시스템을 처음부터 구축하지 않아도 검증된 구성 요소를 조합해 사이트를 만들 수 있다. ## 다양한 화면에 대응하는 반응형 디자인 - 레이아웃, 텍스트, 디자인이 화면 크기와 브레이크포인트에 맞춰 자동으로 조정된다. - Multi-edit 기능으로 여러 화면 크기의 요소를 한 번에 수정할 수 있다. - 텍스트 스타일마다 브레이크포인트별 글자 크기와 간격을 설정할 수 있으며, 별도의 변수를 사용하지 않아도 된다. - 자동 조정 기능을 기반으로 하면서도 세부 요소는 수동으로 조정해 정교하게 다듬을 수 있다. - 미리보기 창의 크기를 바꾸면서 레이아웃 재배치와 브레이크포인트 전환을 확인할 수 있다. ## 웹사이트 수준의 프로토타이핑과 검수 - 협업자에게 인터랙티브한 라이브 웹사이트 미리보기를 공유하고 피드백을 받을 수 있다. - 미리보기는 HTML과 CSS로 렌더링되므로 일반적인 Figma 프로토타입보다 실제 게시 환경에 가까운 결과를 확인할 수 있다. - 반응형 동작뿐 아니라 웹사이트에 특화된 인터랙션도 게시 전에 테스트할 수 있다. ## 기본 제공되는 애니메이션과 인터랙션 - 마우스 패럴랙스: 커서 움직임에 따라 객체를 이동시킨다. - 라이트박스: 이미지를 강조하고 배경을 어둡게 처리한다. - 스핀: 객체를 무한 회전시킨다. - 드래그 가능 요소: 페이지 안의 요소를 자유롭게 이동시킨다. - 타자기 효과: 텍스트를 한 글자씩 표시한다. - 스크램블 텍스트: 문자를 무작위로 보여준 뒤 원래 텍스트를 드러낸다. - 마키, 리빌, 스크롤 패럴랙스 같은 사전 제작 효과도 제공된다. ## Figma Sites만의 확장 기능 - Figma Design에는 아직 없는 스크롤 패럴랙스와 스크롤 변환 기능을 지원한다. - 인터랙티브 컴포넌트를 별도로 만들지 않아도 호버 상태와 눌림 상태를 구현할 수 있다. - 향후 코드 레이어를 사용해 플러그인이나 외부 도구 없이 더 복잡한 인터랙션을 추가할 수 있다. - AI 채팅을 이용해 드래그 가능한 목록이나 실제 지리 정보를 반영한 시계처럼 복잡한 동작을 설명만으로 생성할 수 있게 될 예정이다. - 생성한 코드 레이어는 Figma Design의 라이브러리처럼 재사용·공유 가능한 컴포넌트와 인스턴스로 만들 수 있다. Figma Sites는 단순히 디자인을 웹으로 내보내는 기능보다, 디자인·반응형 구현·프로토타이핑·게시를 통합한 제작 환경에 가깝다. 빠르게 랜딩 페이지나 이벤트 사이트를 제작해야 하는 팀, 개발 리소스가 적은 디자이너에게 특히 유용하며, 복잡한 서비스 기능이나 세밀한 코드 제어가 필요한 경우에는 향후 코드 레이어 기능의 성숙도를 함께 확인하는 것이 좋다.

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AI디자인 시스템프로토타이핑CSS+4
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Config 2025

피그마는 디자인을 단순히 화면을 만드는 작업이 아니라, 아이디어를 실제 제품으로 구현하는 전 과정으로 확장하고 있다고 설명한다. AI로 소프트웨어 제작이 쉬워질수록 차별화된 품질과 관점, 완성도를 결정하는 디자인의 역할은 더 중요해진다. Config 2025에서 공개한 Figma Make, Sites, Grid, Draw, Buzz는 아이디어 구상부터 프로토타입, 개발, 배포용 콘텐츠 제작까지 하나의 협업 환경에서 연결하려는 제품들이다. ## Figma Make: 프롬프트로 디자인을 코드와 프로토타입으로 확장 - 기존 디자인 파일이나 자연어 프롬프트를 바탕으로 작동하는 고충실도 프로토타입을 생성한다. - 디자인과 개발 사이의 도구 장벽을 낮춰, 별도의 복잡한 개발 지식 없이 아이디어를 빠르게 검증할 수 있다. - 특정 화면이나 요소를 선택한 뒤 “여기에 게시 버튼을 추가해줘”처럼 자연어로 수정할 수 있다. - 정적인 시안만으로는 확인하기 어려운 인터랙션, 애니메이션, 구현 가능성을 직접 테스트할 수 있다. - Figma 안에 통합되어 있으며 협업을 기본으로 지원하므로, 팀이 하나의 파일과 맥락 안에서 아이디어를 정의하고 반복 개선할 수 있다. - 핵심 목표는 빠른 탐색뿐 아니라 세부 조정과 디자인 의도 보존까지 지원하는 것이다. ## Figma Sites: 디자인에서 실제 웹사이트 배포까지 - 디자인 결과물을 실제 웹사이트로 발전시키는 웹 제작 환경이다. - 디자인 도구와 웹 개발 도구 사이의 단절을 줄여, 디자이너가 제작한 결과를 production 단계까지 직접 가져갈 수 있도록 한다. - 반응형 레이아웃, 상호작용, 애니메이션 등 실제 웹 경험에 필요한 요소를 디자인 과정에서 다룬다. - 디자인 파일을 개발자에게 전달하는 데 그치지 않고, 웹사이트의 제작과 게시까지 연결하는 것을 목표로 한다. - 제품팀이 아이디어를 시각화한 뒤 별도의 변환 작업을 최소화하면서 실제 결과물을 검증할 수 있다. ## Grid: 자유로운 캔버스와 구조화된 레이아웃의 결합 - 자유롭게 배치하고 탐색하는 Figma의 캔버스 방식과, 정돈된 구조를 요구하는 레이아웃 작업을 연결한다. - 초기 아이디어 단계에서는 요소를 자유롭게 배치하고, 구체화 단계에서는 이를 구조화된 그리드와 레이아웃으로 전환할 수 있다. - 화면 크기나 콘텐츠 변화에 대응하는 정렬·간격·배치 규칙을 보다 체계적으로 관리할 수 있다. - 완전히 고정된 디자인과 무질서한 자유 배치 사이를 오가며 작업할 수 있다는 점이 핵심이다. ## Figma Draw: 벡터 디자인의 표현력 확대 - 기존의 정교하고 구조화된 벡터 작업에 자유로운 드로잉과 질감을 더한다. - 손으로 그린 듯한 표현, 거친 선, 브러시 질감 등 기존 UI 중심 디자인 도구에서 다루기 어려웠던 시각적 요소를 지원한다. - 벡터 레이어의 확장성을 유지하면서도 일러스트레이션과 그래픽 작업에서 더 넓은 표현 범위를 제공한다. - 기능 중심의 화면 디자인뿐 아니라 브랜드 그래픽, 포스터, 일러스트 등 개성 있는 시각 결과물을 제작할 수 있게 한다. ## Figma Buzz: 다양한 형식의 브랜드 콘텐츠 제작 - 마케팅과 브랜드 팀이 여러 형식의 시각 콘텐츠를 빠르게 제작하도록 돕는 도구다. - 디자인 시스템과 브랜드 자산을 활용해 광고, 소셜 미디어 이미지, 캠페인 콘텐츠 등을 일관된 방식으로 만들 수 있다. - 콘텐츠 형식과 크기가 달라져도 브랜드의 시각적 품질과 일관성을 유지하는 데 초점을 둔다. - 디자이너뿐 아니라 다양한 직군이 브랜드 가이드에 맞는 결과물을 직접 제작할 수 있도록 작업 범위를 넓힌다. ## 디자인의 역할에 대한 관점 변화 - 디자인은 단순히 픽셀을 배치하는 작업이 아니라 문제를 창의적으로 해결하고, 형태와 기능을 함께 다루는 과정이다. - AI가 코드를 생성하고 소프트웨어 제작 속도를 높일수록, 무엇을 만들지 결정하는 관점과 품질 기준이 더욱 중요해진다. - Figma는 디자인을 제품팀의 단일 진실 공급원으로 유지하면서, 아이디어·프로토타입·코드·배포 사이의 경계를 줄이려 한다. - Config 2025의 제품들은 각기 다른 작업을 위한 도구처럼 보이지만, 궁극적으로는 디자인을 생산 단계까지 확장하려는 하나의 방향을 공유한다. 실무에서는 Figma Make로 아이디어와 인터랙션을 빠르게 검증하고, Grid로 레이아웃을 구조화한 뒤, Sites로 웹에 게시하는 흐름을 활용할 수 있다. 브랜드나 마케팅 조직은 Draw와 Buzz를 통해 표현력과 콘텐츠 제작 효율을 함께 높일 수 있다.

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AIFigma프로토타이핑프로덕트 디자인+2
figma4분 읽기큐레이션 요약

장인 정신을 정의하는

이 글은 디자인 커뮤니티 구성원들이 고른 24개의 사물을 통해 ‘공예적 완성도(craft)’의 의미를 탐구한다. 훌륭한 결과물은 우연히 만들어지는 것이 아니라, 무엇을 다듬고 무엇을 남겨둘지 의도적으로 결정하는 과정에서 나온다는 것이 핵심 주장이다. 장인정신은 복잡함이나 완벽함 자체가 아니라, 제약 속에서도 목적에 맞는 선택을 끝까지 밀어붙이는 태도에 가깝다. ## 공예는 의도적인 선택의 결과 - 소개된 사례들은 정교한 물건뿐 아니라 정원 설계, 포스터, 게임기, 악기처럼 서로 매우 다르다. - 공통점은 결과물 자체보다 제작자가 내린 선택에 있다. - 무엇을 더 다듬을지 - 무엇을 날것으로 남길지 - 언제 더 발전시키고 언제 멈출지 - 여러 세대를 이어갈 물건이든 잠깐의 즐거움을 위한 작품이든, 좋은 craft는 우연이 아니라 의식적인 제작 과정에서 탄생한다. - 이 사례들은 Figma의 디자인·스토리 팀이 만든 디자인과 공예에 관한 책 **《Practice》**에서 발췌되었으며, 2025년 Config에서 인쇄판이 공개됐다. ## 정원 설계: 경험을 만드는 작업 - 조경가 **피트 아우돌프(Piet Oudolf)**의 정원 설계는 식물 배치도 이상의 의미를 지닌다. - 그는 자유롭게 그린 도식과 색상 노드, 식물 약어를 활용해 빠르고 유연하게 아이디어를 발전시킨다. - 하지만 이러한 자유로움은 식물 각각의 특성과 전체 정원 안에서의 관계를 깊이 이해하고 있기 때문에 가능하다. - 완성된 정원을 사실적으로 렌더링하지 않는 이유는 이미지가 실제 정원을 경험하는 순간을 완전히 전달할 수 없기 때문이다. - 공예는 결과물을 보여주는 데 그치지 않고, 사용자가 실제로 겪게 될 경험을 설계하는 일이라는 점을 보여준다. ## 카탈로그 디자인: 규칙과 변주의 균형 - 라디슬라프 수트나르(Ladislav Sutnar)의 **《Catalog Design Progress》**는 산업용 카탈로그를 시각적으로 혁신한 사례다. - 기본적으로는 엄격한 타이포그래피와 레이아웃 규칙을 따르지만, 개별 제품에 맞게 변형할 여지를 남겼다. - 일관된 시스템과 창의적인 변주가 함께 작동하면서, 실용적인 카탈로그가 예술적이고 조직적인 템플릿으로 발전했다. - craft는 무조건 자유롭게 만드는 것이 아니라, 명확한 규칙 안에서 목적에 맞는 차이를 만들어내는 능력이기도 하다. ## 러시아 구성주의 포스터: 한 번의 선택을 위한 정밀함 - 러시아 구성주의 포스터는 강한 그래픽 줄무늬, 제한된 색상, 기하학적 형태와 사실적인 인물 표현을 충돌시킨다. - 단순해 보이는 구성일수록 작은 실수도 숨길 곳이 없기 때문에 높은 정밀도가 요구된다. - 석판화 방식으로 제작되어 결과를 확인한 뒤 무한히 수정하기 어려웠고, 처음부터 각 요소를 신중하게 결정해야 했다. - 따라서 이 작품에서 craft는 다음과 같은 태도로 나타난다. - 구도와 형태를 철저히 연마하기 - 제한된 요소를 정확히 통제하기 - 한 번의 시도에서도 의도한 결과를 만들어낼 수 있을 만큼 기술을 쌓기 ## Playdate: 제약을 창의성으로 바꾸기 - Panic과 Teenage Engineering이 만든 휴대용 게임기 **Playdate**는 1비트 화면과 작은 프로세서라는 기술적 제약을 갖는다. - 고사양 그래픽을 사용할 수 없다는 한계가 오히려 개발자들이 새로운 게임 구조와 표현 방식을 고민하게 만든다. - 작은 흑백 화면, 선명한 노란색 본체, 시즌 단위 게임 제공, 독특한 크랭크 조작부가 제품의 정체성을 형성한다. - 이 사례는 craft가 기능을 계속 추가하는 것이 아니라, 제한된 요소를 선택하고 그것을 탁월하게 구현하는 것임을 보여준다. ## Marble Machine: 제작 과정 자체를 작품으로 만들기 - Wintergatan의 **Marble Machine**은 구슬과 기계 장치를 이용해 음악을 연주하는 인간 동력 악기다. - 룸버그 장치와 오르골을 결합한 듯한 복잡한 구조가 음악을 만들어내며, 결과뿐 아니라 작동 과정 자체가 감상의 대상이 된다. - 연주자와 관객이 음악 생산 과정에 적극적으로 참여하게 만든다는 점에서, 수동적인 음악 소비와 대비된다. - 아름다운 결과물뿐 아니라 그것을 만들어내는 움직임과 메커니즘까지 설계하는 것이 craft의 일부로 제시된다. ## 실용적인 시사점 - 좋은 작업을 만들려면 기능이나 장식을 무작정 늘리기보다 핵심 경험을 먼저 정의해야 한다. - 제약은 제거해야 할 장애물이 아니라, 독창적인 해결책을 끌어내는 설계 조건이 될 수 있다. - 명확한 규칙을 세운 뒤 필요한 부분에만 변주를 허용하면 일관성과 개성을 함께 확보할 수 있다. - 완성도는 마지막에 덧붙이는 polish보다, 초기 단계에서 내리는 의도적인 선택과 반복적인 연습에서 비롯된다.

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AI프로덕트 디자인typographygraphic-design+2
figma3분 읽기큐레이션 요약

Headspace가 신뢰와 투

Headspace는 치료를 대체하지 않으면서도 세션 사이의 성찰과 정서적 지원을 돕는 AI 동반자 Ebb를 만들었다. 정신 건강 분야의 AI는 안전성과 신뢰가 특히 중요하므로, Headspace는 초기 기획부터 임상 전문성·투명성·사용자 자율성을 핵심 원칙으로 삼았다. 그 결과 Ebb는 인간처럼 위장하지 않고 AI임을 분명히 밝히며, 사용자가 대화를 통제하고 필요할 때 종료하거나 삭제할 수 있도록 설계됐다. ## 치료의 대안이 아닌 보완 도구 - Headspace는 1억 500만 회 이상 다운로드된 정신 건강 앱으로, 명상·수면·치료·코칭 등을 제공한다. - 많은 사람들이 범용 AI를 정서적 지원에 활용하는 상황에서, 정신 건강에 특화된 안전하고 임상적으로 타당한 도구가 필요하다고 판단했다. - Ebb의 역할은 치료나 인간 돌봄을 대체하는 것이 아니라 다음과 같은 상황을 보완하는 것이다. - 치료 세션 사이에 자기 성찰을 돕는 경우 - 치료를 두려워하거나 비용 부담 때문에 이용하기 어려운 사람을 지원하는 경우 - Ebb는 임상 심리학자들이 참여해 훈련했으며, 과학적·임상적 기반을 제품 설계에 반영했다. ## 모호한 아이디어를 공동의 목표로 구체화 - AI와 정신 건강의 결합에 대해 조직 내부에서도 불안과 우려가 있었기 때문에, 제품 디자인 리드인 Priyanka Marawar는 초기부터 FigJam 워크숍을 진행했다. - 워크숍의 목적은 단순히 기능을 정하는 것이 아니라 다음을 명확히 하는 것이었다. - 어떤 경험을 만들 것인가 - 왜 이 경험이 필요한가 - 사용자와 비즈니스 목표가 어떻게 연결되는가 - 팀은 FigJam에서 AI 동반자의 모습과 말투를 자유롭게 실험하는 “플레이그라운드”를 운영했다. - 일러스트레이터, 디자이너, 카피라이터, 애니메이터가 각자 아이디어를 탐색한 뒤 다시 협업하는 방식으로 작업했다. ## 성별 고정관념을 피한 브랜드와 이름 - 팀은 Alexa, Cortana처럼 여성 이름을 사용하는 AI 비서의 관행을 따르지 않으려 했다. - AI가 특정 성별이나 인간 역할을 연상시키지 않도록, “친근하지만 완전히 인간은 아닌 존재”를 지향했다. - 여러 후보명 가운데 감정의 유동성과 변화를 연상시키는 “Ebb”가 선택됐다. - 내부 구성원과 사용자 테스트에서 반응이 강했고, 팀은 이후 Ebb라는 이름을 일관되게 사용했다. ## 프로토타입 중심의 협업과 검증 - Headspace는 “만들면서 배운다(build-to-learn)”는 철학에 따라 브랜드팀과 제품팀을 빠르게 결합했다. - 약 6개의 브랜드 아이덴티티를 만들고, 실제 앱 화면에 적용해 어떤 방향이 적합한지 검증했다. - 제품 화면을 초기 산출물로 삼아 다양한 색상·비주얼·대화 인터페이스를 빠르게 비교했다. - Figma를 중심으로 브랜드와 제품팀이 화면을 공유하며, 서로의 작업을 한 공간에서 연결했다. - 아이디어를 미리 배제하기보다 프로토타입으로 “스트레스 테스트”한 뒤 판단하는 접근을 취했다. ## 신뢰와 안전을 중심으로 한 대화 설계 - 팀은 대화형 AI의 원칙으로 다음을 설정했다. - AI의 존재를 항상 명확히 드러낼 것 - 인간이 제공하는 치료·돌봄과 구분할 것 - 성찰적이고 차분한 공간을 만들 것 - 개인정보 보호와 안전을 지속적으로 강조할 것 - 사용자의 선택권과 자율성을 존중할 것 - 사용자가 Ebb를 인간 상담자로 오해하지 않도록, AI와 대화하고 있다는 사실을 숨기지 않았다. - 사용자가 자신의 감정을 안전하게 표현할 수 있도록 대화 인터페이스를 설계했다. - 사용자는 언제든 대화를 종료할 수 있고, 대화 기록을 삭제할 수도 있다. - 이러한 투명성은 AI에 대한 불신을 줄이고, 사용자가 서비스 이용 방식을 스스로 통제하도록 하는 장치로 작용한다. Ebb의 사례는 정신 건강 AI에서 매력적인 브랜드나 자연스러운 대화만큼이나 역할의 한계, AI 여부, 개인정보와 사용자 통제권을 명확히 설계해야 한다는 점을 보여준다. 특히 초기 워크숍, 임상 전문가 참여, 반복적인 프로토타이핑을 통해 안전 원칙을 실제 제품 경험에 반영한 점이 실용적인 참고가 된다.

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AIFigma사용자 경험figjam+2
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피그마, SEC에

Figma는 미국 증권거래위원회(SEC)에 기업공개(IPO)를 위한 S-1 등록신고서 초안을 비공개로 제출했다고 발표했습니다. 이는 SEC 심사를 거쳐 향후 상장할 수 있는 선택지를 확보했다는 의미이며, 아직 실제 IPO 일정이나 상장 여부가 확정된 것은 아닙니다. 공모 주식 수와 가격 범위도 결정되지 않았습니다. ### 비공개 S-1 제출 - Figma는 2025년 4월 15일 SEC에 **Class A 보통주 공모를 위한 S-1 초안**을 confidential submission 방식으로 제출했습니다. - 비공개 제출은 SEC의 사전 검토를 먼저 받을 수 있도록 하는 절차로, 기업이 공식 상장을 준비하면서도 초기 단계의 정보를 즉시 모두 공개하지 않을 수 있게 합니다. - Figma의 발표는 상장을 확정했다기보다, SEC 심사 결과에 따라 기업공개를 추진할 수 있는 기반을 마련했다는 의미입니다. ### IPO 세부 사항은 미정 - 공모 예정 주식 수는 아직 정해지지 않았습니다. - 주식 공모 가격 범위 역시 발표되지 않았습니다. - SEC의 심사가 완료되기 전까지 상장 시점, 공모 규모, 기업가치 등 핵심 조건은 확정되지 않습니다. - 따라서 이번 발표만으로 Figma의 상장 일정이나 예상 시가총액을 판단할 수는 없습니다. ### 법적 고지와 투자 권유 아님 - Figma는 이번 게시물이 미국 증권법의 **Rule 135**에 따른 사전 공지라고 밝혔습니다. - 이 발표는 주식 매도 제안이나 매수 권유가 아닙니다. - 실제 주식의 청약, 권유 또는 매각은 SEC 심사 완료 후 증권법상 등록 요건에 따라 진행될 예정입니다. 결국 이번 발표는 Figma가 IPO를 위한 공식 절차에 진입했다는 신호이지만, 투자자가 판단할 수 있는 재무 정보나 공모 조건은 아직 공개되지 않은 초기 단계의 소식입니다. 향후 SEC 심사 이후 공개될 정식 S-1 문서에서 매출, 수익성, 위험 요인, 공모 규모 등을 확인해야 합니다.

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AIFigma사용자 경험collaborative-design
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요점 정리: 제10호

Figma의 「Skill share」는 Config 2025를 앞두고 디자인·개발·제품 제작에 도움이 되는 실무 지식과 관련 글을 모은 큐레이션이다. 핵심 메시지는 좋은 제품을 만들려면 속도만 좇기보다 품질과 장인정신, 원활한 협업, 명확한 글쓰기, 장기적 관점이 필요하다는 것이다. 각 글은 제품 제작자가 자신의 역량을 넓히고 다른 직군과 더 효과적으로 협력하는 방법을 다룬다. ## 기술과 제품의 품질을 높이는 10가지 원칙 - Linear의 공동 창업자 겸 CEO Karri Saarinen이 제품을 돋보이게 만드는 장인정신을 소개한다. - “빠르게 움직이고 깨뜨리자”는 접근만으로는 오늘날의 디자인 중심 시장에서 차별화하기 어렵다고 지적한다. - 조직의 모든 단계에서 품질과 세부 완성도를 중시하는 문화를 구축하는 것이 중요하다. - 제품 개발 속도보다 일관된 품질, 사용 경험, 완성도를 우선하는 관점을 다룬다. - 관련 글은 Config 2025에서 진행될 Karri Saarinen의 키노트와도 연결된다. ## 디자이너와 개발자를 위한 핸드오프 - 디자인 결과물을 실제 제품으로 구현하는 과정에서 디자이너와 개발자의 협업이 성패를 좌우한다고 설명한다. - 디자인에서 개발로 넘어갈 때 각 직군의 목표와 전문성이 충돌할 수 있음을 문제로 제시한다. - 효과적인 핸드오프를 위해 다음 세 가지 원칙을 강조한다. - **호기심을 키우기:** 상대 직군의 업무 방식과 제약을 이해하려는 태도 - **소통을 개방하기:** 작업이 끝난 뒤 전달하는 방식보다 과정 중 지속적으로 논의하기 - **‘좋은 결과’의 기준 맞추기:** 시각적 완성도, 기술적 실현 가능성, 사용자 경험에 대한 기대치를 사전에 합의하기 - 단순히 디자인 파일을 전달하는 절차가 아니라, 공동으로 문제를 해결하는 협업 과정으로 핸드오프를 바라본다. ## 글쓰기가 제품 제작에 중요한 이유 - 제품 제작자는 기능과 기술뿐 아니라 자신의 아이디어와 비전을 설득력 있게 설명해야 한다. - 기술 아키텍처, 신규 기능, 제품 로드맵을 설명하거나 발표할 때 명확한 글쓰기가 성공에 직접 영향을 준다. - 좋은 제품과 디자인은 이를 만든 사람이 자신의 의도를 분명히 표현할 때 더 쉽게 이해되고 확산된다. - 특정 직무에 관계없이 누구나 스토리텔러가 될 수 있으며, 글쓰기는 아이디어를 구체화하고 사람들을 같은 방향으로 이끄는 도구로 제시된다. - 단순한 문장 작성 능력보다 문제의 맥락과 제품의 비전을 구조적으로 전달하는 능력을 강조한다. ## 장기적인 제품 개발과 AI 시대의 장인정신 - AI 도구가 빠르게 발전하면서 제품 제작자의 관심은 “작동하는가”에서 “잘 작동하는가”로 이동하고 있다. - Figma의 공동 창업자 겸 CEO Dylan Field와 Y Combinator의 Garry Tan의 대화를 통해 제품 개발의 방향을 논의한다. - 실험과 놀이가 새로운 아이디어를 발견하고 제품의 가능성을 확장하는 중요한 과정이라고 설명한다. - AI를 활용한 이른바 ‘바이브 코딩’이 개발 속도를 높이더라도, 결과물의 품질과 세부적인 완성도를 직접 검토해야 한다. - 모델이 많은 작업을 대신하더라도 제품의 본질을 이해하고, 장기적인 사용자 가치와 제작 역량을 보존해야 한다. - 창업자와 제품 제작자는 다양한 가능성을 탐색하는 ‘아이디어 미로’를 거치며 충분히 실험하고 방향을 선택해야 한다. ## 지식 공유와 Config 2025 - 이 글은 하나의 기술 튜토리얼이라기보다 디자인과 개발에 관한 Figma의 기존 콘텐츠를 묶은 큐레이션이다. - Config 2025를 앞두고 제품 제작자들이 기술, 도구, 전략을 공유한다는 취지로 구성되었다. - 독자는 장인정신, 협업, 글쓰기, AI 시대의 제품 개발 등 자신의 업무와 관련된 주제를 선택해 추가로 읽을 수 있다. - 온라인 무료 등록을 통해 Config에 참여할 수 있다는 안내도 함께 제공한다. - 글 후반부의 “Rabbit hole” 영역은 추가 읽을거리로 보이지만, 제공된 본문에는 해당 항목의 상세 설명이 포함되어 있지 않다. 제품을 만들 때는 빠른 구현만 목표로 삼기보다 품질 기준을 먼저 합의하고, 디자이너와 개발자가 과정 중 계속 소통하는 것이 좋다. 또한 글쓰기로 제품의 의도를 명확히 설명하고, AI 도구를 활용하더라도 실험·검토·세부 조정 같은 인간의 판단을 유지해야 장기적으로 경쟁력 있는 결과물을 만들 수 있다.

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AIFigmasoftware-developmentdeveloper-handoff+2
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더블 클릭: 그냥 하면 됩니다—

AI 도구의 폭발적 확산은 누구나 글쓰기·디자인·리서치 같은 일을 직접 실행할 수 있다는 감각을 강화하고 있다. “You can just do things”라는 구호는 높은 실행력과 창작의 자유를 상징하지만, 도구와 결과물이 지나치게 많아지면 흥분이 피로와 압박으로 바뀔 수 있다. 글은 AI 시대의 가능성을 즐기되, 무조건 실행하기보다 무엇을 할지 선택하고 에너지를 조절해야 한다는 문제를 제기한다. ## “You can just do things”라는 AI 시대의 구호 - AI 도구가 소프트웨어의 능력과 창작에 참여할 수 있는 사람의 범위를 빠르게 넓히고 있다. - 글쓰기 보조, 디자인 생성, 리서치 플랫폼 등 다양한 도구가 매일 등장하면서 누구나 아이디어를 실제 결과물로 만들 수 있다는 감각이 커졌다. - 이 문구는 단순한 유행어가 아니라 다음과 같은 실행 중심의 태도와 연결된다. - 허락을 기다리지 말고 시작하기 - 빠르게 만들고 실험하기 - 실패를 감수하며 직접 부딪히기 - 높은 주도성과 자신감을 갖기 - 틱톡 창작자부터 스티브 잡스까지 여러 인물이 비슷한 행동 방식을 강조해 왔지만, AI 도구의 보급으로 이 태도가 이전보다 훨씬 현실적인 선택지가 되었다. ## AI 도구가 되살린 발견의 즐거움 - 초기 앱스토어 시대에 인스타그램이나 우버 같은 새로운 서비스를 처음 발견했을 때의 짜릿함이 AI 분야에서 다시 나타나고 있다. - Lightspeed Venture Partners의 마이클 미냐노는 기술 업계 종사자뿐 아니라 기술과 무관한 지인들에게서도 매일 새로운 AI 제품과 앱을 추천받는다고 설명한다. - 이는 AI가 개발자와 스타트업 내부에만 머무르지 않고 일반 사용자 사이에서도 빠르게 확산되고 있음을 보여준다. - 새로운 제품을 직접 발견하고 활용하는 과정은 창작과 생산성 향상에 대한 기대감을 높인다. ## 가능성의 확대와 피로의 위험 - 도구가 많아질수록 “무엇이든 할 수 있다”는 자유가 커지는 동시에, 계속 새로운 것을 시도해야 한다는 압박도 커질 수 있다. - AI의 발전은 창작의 황금기를 열 수 있지만, 모든 도구를 익히고 모든 아이디어를 실행하려 하면 사용자는 쉽게 소진될 수 있다. - 따라서 중요한 질문은 “할 수 있는가?”만이 아니라 다음과 같다. - 이 일을 실제로 해야 하는가? - 어떤 도구가 목적에 가장 적합한가? - 결과물의 품질과 영향은 충분히 검토했는가? - 새로운 시도가 나의 시간과 에너지를 감당할 만한가? ## 실용적인 시사점 - AI를 활용해 실행 장벽을 낮추되, 도구 자체의 신기함보다 해결하려는 문제를 먼저 정하는 것이 좋다. - 모든 신제품을 따라가기보다 자신의 업무와 창작 과정에 지속적으로 가치를 주는 도구를 선별해야 한다. - “그냥 할 수 있다”는 태도는 출발점으로 활용하고, 실행할 일과 하지 않을 일을 판단하는 선택 능력을 함께 길러야 한다.

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AIFigma생성형 AI프로덕트 디자인+2
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딜런 필드와 게리 탄

AI는 디자인을 대체하기보다 아이디어를 더 넓게 탐색하고 인간의 능력을 확장하는 도구로 자리 잡고 있다. Dylan Field는 빠른 피드백 루프가 사용자를 몰입 상태로 이끌지만, 현재 AI 도구는 프로토타입을 만드는 단계와 완성도 높은 결과물 사이에 간극이 있다고 말한다. 결국 소프트웨어의 경쟁력은 “작동하는가”를 넘어 “어떻게 작동하고 경험되는가”에 있으며, 디자인과 디자이너의 역할은 AI 시대에 오히려 중요해질 가능성이 크다. ## AI가 넓히는 디자인의 가능성 - 현재의 AI는 다양한 분야를 인간처럼 이해하는 AGI라기보다 특정 작업을 돕는 **도구**에 가깝다. - ChatGPT나 Midjourney 같은 도구는 특정 작업을 보강해 사람들이 더 많은 아이디어를 시도하도록 한다. - AI는 디자인의 진입 장벽을 낮추는 동시에, 숙련자가 도달할 수 있는 결과의 수준도 높인다. - 제품을 구상하는 과정은 여러 갈래로 나뉘는 ‘아이디어 미로’와 같다. - AI는 더 많은 경로와 가능성을 빠르게 탐색하게 해준다. - 그러나 각 경로를 깊이 있게 검토하고 좋은 방향을 선택하는 일에는 여전히 인간의 판단과 시간이 필요하다. ## 빠른 피드백 루프와 ‘몰입’ - 최근 사람들이 AI 활용을 두고 “락인됐다”, “요리 중이다”, “바이브 코딩을 한다”고 표현하는 것은 빠른 개발 과정에서 느끼는 몰입감과 관련이 있다. - 머릿속의 생각을 화면에 옮기고 결과를 확인하는 **호출과 응답의 피드백 루프**가 빨라질수록 사용자는 더 쉽게 플로우 상태에 들어간다. - Figma가 중요하게 여기는 ‘놀이’의 가치는 도구와 조직 문화를 재미있고 창의적으로 만드는 데 있다. - 이상적인 AI 도구는 전문가가 아니더라도 빠르게 아이디어를 만들고 실험하게 해야 한다. - 다만 현재 도구는 다음 단계에서 한계를 보인다. - 빠른 시작과 프로토타이핑은 가능하다. - 실제 제품 수준의 완성도와 마무리까지 연결하는 과정은 여전히 어렵다. - 이 문제는 디자인뿐 아니라 AI 기반 코드 생성에도 동일하게 나타난다. ## 작동하는 것과 잘 작동하는 것의 차이 - 창업자와 개발자가 디자인을 중요하게 여기는 정도는 해마다 높아지고 있다. - 제품은 단순히 기능이 구현되는 것만으로 충분하지 않다. - 사용자가 기능을 어떻게 경험하는지, 즉 인터랙션·맥락·완성도·사용성이 제품의 가치를 결정한다. - AI가 코드를 빠르게 생성하더라도, 결과물이 실제 사용자에게 자연스럽고 이해하기 쉬운지는 별도의 디자인 문제다. ## AI 시대의 디자이너 역할 - 디자인은 단순한 시각적 표현이 아니라 **문제 해결에 적용된 예술**로 볼 수 있다. - 현재 AI 모델은 이미지 생성 분야의 확산 모델과 코드 생성 분야의 LLM처럼 서로 다른 능력에 특화되어 있다. - 예술적 표현과 문제 해결 능력을 효과적으로 결합하는 방법은 아직 충분히 정립되지 않았다. - 실제 디자인에는 다음과 같은 폭넓은 맥락이 필요하다. - 현재의 문화적 분위기 - 브랜드 경험 - 제품이 놓인 사회적·시장적 환경 - 사용자의 구체적인 요구와 기대 - 따라서 디자이너는 단순히 화면을 만드는 사람이 아니라, 다양한 맥락을 통합해 문제의 본질과 제품 경험을 정의하는 역할을 맡게 된다. - Field는 소프트웨어를 만드는 미래에서 디자이너가 핵심적인 역할을 계속 수행할 것이라고 본다. ## 실용적인 시사점 AI를 활용할 때는 아이디어를 빠르게 많이 만들어보는 데서 멈추지 말고, 사용자 경험과 제품 맥락을 검토하며 완성 단계까지 다듬어야 한다. AI는 탐색 속도를 높이는 강력한 도구지만, 무엇을 만들지 결정하고 그것을 제대로 작동하게 만드는 판단과 디자인 역량은 여전히 중요하다.

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AIFigma대규모 언어 모델software-design+4
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기술의 다음 장을 정의

AI와 자동화가 창작과 기술 경험을 바꾸는 가운데, Figma의 Config 2025는 기술을 더 인간적이고 사려 깊은 방향으로 이끄는 제작자들을 소개한다. Meta의 차세대 컴퓨팅, YouTube의 창작자 도구, Anthropic의 AI 인터페이스, 로봇과 인간의 관계를 탐구하는 연구가 주요 주제다. 이들은 기술의 발전뿐 아니라 접근성, 공감, 창의성, 새로운 상호작용 방식의 중요성을 강조한다. ### 차세대 컴퓨팅 플랫폼을 만드는 Andrew “Boz” Bosworth - Andrew Bosworth는 하버드에서 Mark Zuckerberg의 AI 수업을 가르친 뒤 Facebook의 10번째 엔지니어가 됐다. - 소셜 네트워크의 핵심 기능인 News Feed를 만든 인물로, 초기 반대에도 불구하고 소셜미디어 사용 방식을 크게 바꿨다. - 현재 Meta의 CTO이자 Reality Labs 책임자로서 다음 기술을 이끌고 있다. - AR 안경 - 혼합현실 헤드셋 - 메타버스 - AI 기반 기기와 개인화된 AI 비서 - Config에서는 Meta가 새로운 컴퓨팅 플랫폼을 구축하는 과정과 AI 네이티브 기기의 미래를 소개할 예정이다. ### 창작자를 위한 도구를 설계하는 Ebi Atawodi - YouTube Studio의 제품 관리 책임자인 Ebi Atawodi는 문학상 설립 경험을 바탕으로 창작자의 스토리텔링을 돕는 제품을 개발하고 있다. - YouTube Studio는 아이디어 생성과 새로운 시청자 도달을 지원하는 AI 기능을 확대하고 있다. - Atawodi는 제품이 특정 사용자만을 위해 만들어졌다고 느꼈던 경험을 바탕으로, 기술은 누구나 이용할 수 있어야 한다고 강조한다. - 그녀의 접근 방식은 제품의 기능적 완성도뿐 아니라 다음 요소를 중시한다. - 다양한 사용자의 경험 반영 - 접근성 - 창작자의 개성과 목소리 존중 - 사용자가 제품에 소속감을 느끼도록 하는 설계 ### AI에 맞는 새로운 인터페이스를 설계하는 Joel Lewenstein - Anthropic의 제품 디자인 책임자 Joel Lewenstein은 Claude와 같은 AI 시스템에 적합한 인터페이스를 탐구한다. - AI가 기존 소프트웨어보다 훨씬 유동적이고 예측하기 어려운 결과를 제공하면서, 전통적인 화면과 상호작용 방식만으로는 충분하지 않다는 문제의식이 있다. - 그는 AI의 능력이 성장하는 모습을 아이가 새로운 능력을 발견하는 과정에 비유하며, AI를 설계할 때 열린 태도와 관찰이 필요하다고 본다. - 뛰어난 디자이너는 특정 산업 경험의 양보다 문제를 바라보고 사고하는 방식으로 평가해야 한다고 주장한다. - 핵심 관심사는 AI의 복잡한 기능을 사용자가 자연스럽게 이해하고 활용할 수 있도록 만드는 것이다. ### 로봇에 생명감을 불어넣는 Madeline Gannon - 로봇공학자 Madeline Gannon은 연구 스튜디오 Atonaton을 통해 산업용 로봇을 살아 있는 기계적 생명체처럼 표현한다. - Knight Foundation의 창작 로봇공학 지원을 받아 자율 시스템과 인간의 관계를 예술적·감정적 관점에서 탐구하고 있다. - 그녀는 로봇이 생명감을 갖게 하려면 인간의 마음을 정교하게 모델링해야 한다는 통념에 의문을 제기한다. - 사람은 복잡한 인지 모델 없이도 움직임, 형태, 반응만으로 무생물에 의도와 감정을 부여할 수 있다는 점을 실험한다. - 이를 통해 로봇을 단순한 산업 장비가 아니라 공감과 상상력을 자극하는 존재로 바라보게 한다. ### Config 2025가 제시하는 공통된 방향 - AI와 자동화의 발전을 기술 성능만으로 평가하지 않고, 사람에게 어떤 경험을 제공하는지 함께 고려한다. - 새로운 제품과 인터페이스는 인간의 창의성, 접근성, 공감 능력을 강화해야 한다. - 기술의 미래는 거대한 시스템을 만드는 일뿐 아니라 사용자가 이해하고 신뢰하며 감정적으로 연결될 수 있는 방식을 설계하는 데 달려 있다. - Config 2025는 2025년 5월 샌프란시스코와 런던에서 열리며, 온라인 참석은 무료로 제공된다. 기술을 설계할 때는 “무엇을 만들 수 있는가”와 함께 “누구를 위해, 어떤 경험을 만들 것인가”를 물어야 한다. 이 글이 소개하는 연사들은 AI와 로봇의 발전 속에서도 접근성, 공감, 창의적 해석을 제품 설계의 중심에 둬야 한다는 점을 보여준다.

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제너럴리스트

AI가 전문 영역의 작업을 빠르게 수행할수록, 인간에게는 여러 분야의 지식을 연결하고 무엇을 만들어야 하는지 판단하는 능력이 더 중요해진다. 글은 전문성을 버리자는 주장이 아니라, 한 분야의 깊이와 인접 분야의 역량을 결합한 ‘멀티 스페셜리스트’가 미래의 핵심 인재가 될 것이라고 말한다. 특히 디자인·엔지니어링처럼 경계가 흐려지는 영역에서 호기심을 따라 역량을 확장한 사람들이 새로운 직무를 만들어내고 있다. ## 스타트업을 넘어 확산되는 제너럴리스트 - 초기 스타트업에서는 한 사람이 성장 실험, UX 문구 작성, 사용자 온보딩, 마케팅 아이디어 구상 등을 동시에 맡는 일이 흔했다. - 최근에는 대기업과 기술 기업에서도 단일 직무에 갇히지 않고 여러 영역을 연결하는 인재를 찾고 있다. - 대표적인 사례는 다음과 같다. - 브랜드와 퍼포먼스 마케팅을 모두 이해하는 ‘풀스택 마케터’ - 디자인 시스템을 이해하는 프로덕트 매니저 - 다양한 규모의 기업에 판매할 수 있는 세일즈 담당자 - 운영, 인사, 소프트웨어, 3D, 브랜드 스토리텔링을 아우르는 제너럴리스트 직무 ## 전문성은 버리는 것이 아니라 조합하는 것 - 제너럴리스트의 부상은 특정 분야의 깊은 전문성이 더 이상 필요 없다는 뜻이 아니다. - 오히려 전문 지식에 보완적인 역량을 결합해 더 희소한 능력을 만드는 것이 중요하다. - 한 분야를 깊이 파고든 전문가는 해당 영역에서 무엇이 중요한지 직관적으로 판단할 수 있다. - 제너럴리스트는 서로 다른 전문가들의 지식과 관점을 번역하고 연결해 협업을 촉진한다. - 따라서 이상적인 인재는 모든 것을 얕게 아는 사람이 아니라, 하나 이상의 깊은 전문성을 갖고 인접 분야에도 능숙한 ‘멀티 스페셜리스트’에 가깝다. ## 디자인 엔지니어가 보여주는 하이브리드 직무 - 디자인 엔지니어는 디자인과 소프트웨어 엔지니어링 역량을 함께 활용하는 대표적인 하이브리드 직무다. - 아이디어를 실제 작동하는 프로토타입으로 빠르게 구현할 수 있어, 디자인과 개발 사이의 정보 손실을 줄인다. - 동시에 디자인 단계에서 기술적 제약과 구현 가능성을 고려하고, 개발 과정에서 새로운 제품 기회를 발견할 수 있다. - 비판하는 쪽에서는 디자인과 엔지니어링 모두를 희석한다고 보지만, 지지하는 쪽에서는 더 나은 제품을 만들기 위해 필수적인 역할이라고 평가한다. - 많은 디자인 엔지니어는 처음부터 해당 직무를 목표로 한 것이 아니라, 자신의 아이디어를 완성하고 싶다는 호기심을 따라 부족한 기술을 하나씩 익히며 성장했다. - 개인이 발견한 역량의 공백이 산업의 수요와 맞아떨어지면서, 이전에는 존재하지 않던 새로운 경력 경로가 만들어졌다. ## 협업이 직무의 경계를 허문다 - 제품 개발이 점점 더 협업 중심으로 바뀌면서 디자인, 엔지니어링, 콘텐츠, 기획 사이의 경계가 흐려지고 있다. - 제품 디자이너가 엔지니어링 제약을 이해하면 실제로 구현 가능한 해결책을 제안할 수 있다. - 작가나 콘텐츠 담당자가 구현 방식을 이해하면 더 일관성 있고 실행 가능한 문서와 메시지를 만들 수 있다. - 이런 사람들은 여러 분야를 얕게 건드리는 ‘잡다한 사람’이 아니라, 서로 연결되는 분야에서 깊이를 쌓아가는 인재다. - 한 분야의 언어와 사고방식을 다른 분야로 전달하는 능력이 이들의 핵심 경쟁력이다. ## AI 시대에 커지는 연결과 판단의 가치 - AI는 명확한 범위와 규칙이 있는 전문 작업을 점점 더 정교하게 처리하고 있다. - 따라서 단순히 특정 기술이나 지식을 보유하는 것만으로는 차별화하기 어려워질 수 있다. - 글이 말하는 ‘allocation economy’에서는 자원과 관심이 제한되어 있기 때문에, 중요한 문제를 선택하고 집중하는 능력이 경쟁력이 된다. - 인간에게 더 중요한 능력은 다음과 같다. - 서로 다른 분야를 연결하는 질문을 제시하는 능력 - 무엇이 가능한지뿐 아니라 무엇을 만들어야 하는지 판단하는 감각 - 여러 전문가의 관점을 통합하는 능력 - AI가 생성한 결과물 중 가치 있는 방향을 선택하는 능력 - 좋은 프롬프트가 AI의 능력을 끌어내듯, 분야를 넘나드는 좋은 질문은 예상하지 못한 해결책을 이끌어낼 수 있다. ## 경력 개발에 대한 시사점 - 제너럴리스트 역량은 정해진 직무명을 선택해 얻기보다, 호기심과 실제 문제 해결을 따라가며 형성될 수 있다. - 현재 업무에서 반복적으로 만나는 다른 팀의 문제를 이해하고, 그 분야의 기본 언어와 도구를 익히는 방식이 효과적이다. - 모든 분야를 동시에 배우기보다는 자신의 핵심 전문성을 기준으로 시너지가 큰 인접 분야를 선택해야 한다. - 이렇게 쌓은 조합은 기존 채용 공고에 없던 새로운 역할을 만들어낼 가능성도 있다. 한 분야의 깊이를 유지하면서 협업이 잦은 인접 영역을 확장하고, 여러 전문성을 연결하는 질문과 판단력을 길러야 한다. 앞으로는 ‘무엇이든 조금씩 하는 사람’보다 ‘깊이 있는 전문성을 바탕으로 분야 사이를 연결하는 사람’이 더 큰 가치를 만들 가능성이 높다.

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AI디자인 시스템사용자 경험product-development+3
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제품 로드맵을 벗

제품 로드맵은 방향을 제시하는 도구이지, 반드시 지켜야 하는 계약서가 아니다. AI와 사용자 기대가 빠르게 변하는 환경에서는 사용자 피드백과 실험 결과에 따라 계획을 과감히 수정해야 하며, 이러한 우회와 전환이 오히려 좋은 제품을 만든다. Figma의 Dev Mode 사례는 초기 비전을 고집하기보다 실제 개발자의 문제를 해결하는 방향으로 피벗한 과정을 보여준다. ## 변화한 제품 개발 환경 - AI, 에이전트, 어시스턴트의 발전으로 제품 개발과 사용 방식이 빠르게 변하고 있다. - Claude, Cursor 같은 도구는 프롬프트만으로도 애플리케이션을 만들 수 있다는 기대를 높였다. - 기존의 6~12개월 단위 로드맵과 전통적인 개발 방식만으로는 변화 속도와 사용자 기대를 따라가기 어렵다. - 명확한 계획은 필요하지만, 로드맵을 지나치게 규범적으로 따르면 더 이상 유효하지 않은 방향을 계속 추진할 위험이 있다. ## 비전보다 중요한 유연성과 학습 - 신제품 개발은 계획대로 직선적으로 진행되지 않고, 실험과 실패, 재설계를 반복하는 비선형 과정이다. - 하나의 비전을 끝까지 고수해야 성공한다는 것은 기술 업계의 신화에 가깝다. - 사용자 조사, 내부 직원의 실제 사용(dogfooding), 베타 테스트를 통해 새로운 정보를 얻으면 기존 가정을 수정해야 한다. - 계획을 바꾸는 것은 실패가 아니라 더 나은 사용자 결과에 도달하기 위한 학습 과정이다. ## Dev Mode의 피벗 사례 - Figma는 처음에 Dev Mode를 디자인을 코드로 자동 변환하는 도구로 구상했다. - 초기 코드 생성 기능은 가능성을 보였지만, 개발자들은 생성된 코드가 실제 업무에 항상 유용하지 않다고 피드백했다. - 디자인 시스템을 사용하는 개발자들은 새 코드를 생성하기보다 이미 작성된 컴포넌트를 조합하는 데 더 많은 시간을 썼다. - Figma는 코드 생성에 계속 투자하는 대신 **Code Connect**를 개발했다. - 개발자가 디자인 시스템의 실제 코드 스니펫을 직접 연결할 수 있다. - Dev Mode에서 자동 생성 CSS가 아니라 팀이 사용하는 컴포넌트 코드를 보여준다. - 이 전환으로 출시가 늦어지고 기존 방향을 추진하던 팀원들이 좌절하는 비용이 발생했지만, 사용자에게 더 적합한 제품에 가까워질 수 있었다. ## 로드맵을 수정하는 데 따르는 비용 - 방향 전환은 이미 투입한 시간과 자원을 포기해야 하므로 조직적으로 쉽지 않다. - 기존 작업을 중단하면 출시 일정이 지연되고, 팀의 사기가 떨어질 수 있다. - 그러나 매몰비용 때문에 효과가 낮은 기능을 계속 개발하면 더 큰 손실로 이어진다. - Figma는 Dev Mode 베타 이후 로드맵보다 사용자 피드백을 우선했고, 한 달 동안 200개가 넘는 수정 사항과 신규 기능을 출시했다. ## 성공적인 제품은 전환을 통해 성장한다 - Loom은 기업에 제품 피드백을 제공하는 전문가 네트워크에서 출발했지만 여러 번 피벗한 끝에 현재의 비디오 녹화 플랫폼이 되었다. - Slack 역시 온라인 멀티플레이어 게임인 Glitch에서 시작해 협업 도구로 전환했다. - 이 사례들은 초기 아이디어를 끝까지 지키는 것보다, 새로운 학습을 바탕으로 사업과 제품의 방향을 바꾸는 것이 중요하다는 점을 보여준다. - 좋은 제품은 우여곡절 때문에 망가지는 것이 아니라, 그 우여곡절을 통해 정의된다. ## 실무에서의 적용 - 상세한 사양과 디자인을 확정하기 전에 빠른 프로토타입으로 가설을 검증한다. - 베타 사용자와 내부 사용자에게서 반복적으로 나타나는 문제를 로드맵보다 우선한다. - 제품이 시장이나 사용자에게 제대로 도달하지 못한다면 처음부터 다시 시작하는 결정을 고려한다. - 매몰비용이나 기존 방법론에 얽매이지 말고, 현재 환경에서도 유효한지 오래된 가정을 재검토한다. - 로드맵은 고정된 약속이 아니라, 언제 계획을 따르고 언제 방향을 바꿀지 판단하기 위한 기준으로 활용하는 것이 바람직하다.

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AIFigma디자인 시스템CSS+4
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2025년 직장에

2025년 업무에서 중요한 것은 정답이나 규칙을 따르는 것이 아니라, 경험을 바탕으로 자신만의 원칙을 세우고 상황에 맞게 적용하는 것이다. 글은 디자인 영감, AI 자동화, 사용자 온보딩, 회의 운영, 꾸준한 실행에 관한 업계 리더들의 조언을 소개한다. 공통적으로 반복되는 메시지는 핵심 가치에 집중하고, 불필요한 마찰을 줄이며, 실제 성과와 사용자 가치로 이어지는 활동에 힘을 쏟으라는 것이다. ## 디자인 밖에서 영감 찾기 Ableton의 수석 디자이너 Pablo Sánchez는 창작의 출발점을 디자인 영역에만 한정하지 말라고 조언한다. - 감정, 기억, 과학적 발견, 자연 등 다양한 분야에서 영감을 얻는다. - 다른 영역을 참고하면 창작 과정이 더 확장적이고 예측하기 어려우며 개인적인 방향으로 발전한다. - 디자이너 자신이 먼저 매력을 느끼는 방식으로 설계해야 최종 결과물에도 열정이 전달된다. - Ableton의 Note 앱은 기존 MIDI 편집기나 음악 제작 앱의 관습 대신 브루탈리즘 건축의 미니멀한 표현을 참고했다. - 그 결과 음악을 즉각적으로 만들 수 있는 단순하고 직관적인 UX를 구현했다. ## 업무를 방해하는 일을 자동화하기 Meta, Reddit, Twitch, X 등에서 제품 업무를 담당했던 Peter Yang은 제품 관리자의 핵심 역할이 문서 자체를 만드는 데 있지 않다고 말한다. - OKR, 내부 문서, 제품 리뷰는 필요하지만 제품 관리자의 본질적인 책임은 고객을 공감하고 고객 가치를 전달하는 것이다. - 중간 산출물 작성에 실제 제품 개발만큼의 시간이 든다면 업무 방식을 재검토해야 한다. - 반복적인 작업은 다른 사람에게 위임하거나 AI로 자동화할 수 있다. - Peter Yang은 AI를 활용해 다음 업무를 처리한다. - 브레인스토밍 결과 종합 - 고객 피드백 요약 - 제품 요구사항 문서 정리 - 자동화의 목적은 업무를 줄이는 것 자체가 아니라, 고객 문제를 이해하고 중요한 의사결정을 내리는 데 더 많은 시간을 쓰는 것이다. ## 사용자가 빠르게 ‘마법의 순간’에 도달하게 하기 Snapchat Lens Studio의 Charmaine Lee는 처음부터 많은 튜토리얼과 도움말을 제공하기보다 사용자가 직접 만들기 시작하는 순간을 앞당겨야 한다고 강조한다. - 신규 사용자가 교육 과정을 모두 이수하는 것보다 도구를 실제로 사용하고 창작하는 것이 중요하다. - 사용자가 “아하”라고 느끼는 순간은 단순한 사용자를 창작자로 전환시키는 계기가 된다. - 좋은 온보딩은 사용자가 스스로 배울 수 있을 때까지 필요한 최소한의 발판만 제공한다. - Lens Studio 팀은 FigJam에서 사용자 여정을 시각화했다. - 앱 다운로드부터 첫 프로젝트 제출까지 19단계였던 과정을 4개의 핵심 마일스톤으로 줄였다. - 온보딩을 개선할 때는 기능과 설명을 추가하기보다 첫 번째 성공 경험까지의 단계를 줄이는 것이 효과적이다. ## 목적에 맞는 회의 유형 조합하기 Coda의 공동 창업자이자 CEO인 Shishir Mehrotra는 모든 회의를 같은 방식으로 운영해서는 안 된다고 설명한다. 회의는 목적에 따라 세 유형으로 나눌 수 있다. - **Cadence 회의** - 스탠드업, 정기 팀 회의, 프로젝트 동기화 회의 등이 해당한다. - 목표를 설정하고 실행한 뒤 결과를 돌아보는 일정한 리듬을 만든다. - 핵심 질문은 “설정한 목표대로 진행되고 있는가?”이다. - **Catalyst 회의** - 의사결정 회의, 제품 리뷰, 디자인 크리틱 등이 해당한다. - 방향을 바꾸고 진전을 만들어내는 데 목적이 있다. - 핵심 질문은 “논의한 질문에 대한 답을 얻었는가?”이다. - 지나치게 많으면 구성원의 피로와 소진을 유발할 수 있다. - **Context 회의** - 전사회의, 오프사이트, 오리엔테이션 등이 해당한다. - 정보와 통찰을 공유하고 팀 간 연결을 강화한다. - 핵심 질문은 “업무를 더 잘할 수 있는 맥락과 준비를 얻었는가?”이다. - 효과적인 조직은 세 가지 회의를 균형 있게 운영하며, 각 회의의 목적을 명확히 해야 한다. ## 어려워도 계속 전진하기 Design System University의 창립자 Dan Mall은 목표가 가치 있더라도 목표에 도달하는 과정은 지루하고 고통스러울 수 있다고 말한다. - 결과만 짧게 보여주는 영화 속 훈련 장면과 달리, 실제 성장은 반복적이고 긴 시간을 요구한다. - 지루한 과정을 견디려면 스스로 추진력을 만들어야 한다. - 큰 목표를 한 번에 해결하려 하기보다 작업의 각 부분을 시작해 진행감을 쌓는 방식이 도움이 된다. - 완벽한 동기나 이상적인 조건을 기다리기보다 작은 진전을 반복해 momentum을 유지해야 한다. 결국 2025년의 업무 방식은 더 많은 일을 하는 것이 아니라, 중요한 일에 집중하는 방향이어야 한다. 불필요한 문서와 절차는 자동화하고, 사용자의 첫 성공 경험을 앞당기며, 회의 목적을 구분하고, 디자인과 업무의 경계를 넘어 새로운 영감을 찾는 것이 실용적인 출발점이다.

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AIFigma디자인 시스템사용자 경험+3