figma2026년 7월 9일

AI 시대에 디자인 팀을 이끄는 방법 | Figma 블로그 (새 탭에서 열림)

AI 시대의 디자인 리더에게 필요한 것은 무조건적인 속도가 아니라, 팀이 침착하게 판단하고 실험하도록 돕는 안정감이다. Jen Dunnam은 도구와 유행을 좇기보다 인간을 위한 디자인이라는 원칙을 유지하고, 비판적 사고와 다양한 경험을 가진 인재를 채용해야 한다고 강조한다. 결론적으로 리더는 긴박감을 더하기보다 팀이 올바른 문제를 정의하고 현명하게 실행하도록 방향을 잡아야 한다. ## 변화 속에서도 침착하게 이끌기 - AI의 발전으로 업계에 불안과 긴박감이 커졌지만, 뛰어난 디자이너들은 이미 충분한 추진력을 갖고 있다. - 리더의 역할은 위기감을 더하는 것이 아니라 팀을 안정시키는 데 있다. - 문제를 작은 단위로 나누고, 전략을 세우며, 적절한 도구를 실험하고, 디자인 원칙을 다듬어야 한다. - AI 도구의 기능이나 유행을 무작정 따라가기보다 디자이너이자 인간으로서 본질에 집중해야 한다. - 기술은 바뀌어도 디자인의 대상은 여전히 인간이므로, 사용자에 대한 이해와 인간 중심 원칙은 변하지 않는다. - 가장 현실적인 접근은 꾸준히 실험하되, 결과를 학습하고 원칙에 따라 판단하는 것이다. ## 비판적 사고를 기준으로 채용하기 - 빠른 제품 출시가 강조되면서 신입 디자이너와 졸업생이 기회를 얻기 어려워졌으므로, 이들의 성장 가능성에 투자할 필요가 있다. - 신입 인재를 제품 출시 경험이 풍부한 시니어와 짝지으면 새로운 관점과 실행력을 결합할 수 있다. - 사용자 연구자 중에서도 인사이트를 수집하는 데 그치지 않고, 디자인과 제품 방향에 대해 결단력 있게 의견을 낼 수 있는 사람을 찾는 것이 유효하다. - 현재 채용에서 특히 가치가 높아진 역량은 비판적 사고다. - 면접에서는 단순히 결과물을 확인하기보다 다음과 같은 경험을 깊이 물어야 한다. - 언제 자신의 의견에 반대했는가? - 이해관계자에게 어떻게 이의를 제기했는가? - 제품에 반영되지 않아 지금도 아쉬운 점은 무엇인가? - AI가 만들어낸 결과물은 시각적으로 매력적이고 그럴듯해 보일 수 있다. 따라서 ‘반짝이는 결과’나 그럴듯한 답을 그대로 받아들이지 않고, 문제와 결과를 검증하는 태도가 중요하다. ## 실용적인 결론 디자인 팀은 AI 도구를 빠르게 익히되, 도구 자체를 목표로 삼아서는 안 된다. 리더는 팀이 인간 중심 원칙을 잃지 않으면서 실험하고, 근거를 바탕으로 반대 의견을 내며, 빠른 실행과 깊이 있는 판단을 함께 발전시키도록 지원해야 한다.

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figma2026년 7월 3일

Config Leadership Collective에 앞서 우리가 품었던 7가지 질문 | Figma 블로그 (새 탭에서 열림)

AI 시대의 리더십은 완성된 해법을 제시하는 것보다 변화 속에서 직접 실험하고 조직의 적응력을 키우는 데 초점을 둬야 한다. AI가 실행 업무를 일부 대체하더라도 사용자 이해, 장인정신, 판단력과 같은 인간의 핵심 역량은 여전히 중요하다. 팀은 자율적인 소규모 단위로 구성하고, 교육과 작은 성공 경험을 통해 새로운 도구를 점진적으로 받아들이게 해야 한다. ## 변화 속에서 함께 실험하는 리더십 - AI와 새로운 제작 도구의 변화가 너무 빠르기 때문에 하나의 고정된 프로세스를 고수하기 어렵다. - 리더 역시 모든 답을 알고 있는 전문가가 아니라 팀과 함께 배우는 초보자의 자세를 가져야 한다. - 직접 프로토타입을 만들고 실패 사례까지 공유하면 팀원들이 실험을 더 자연스럽게 받아들일 수 있다. - 새로운 시도가 성공하지 않더라도 즐겁게 시도할 수 있도록 조직 차원의 심리적 허용과 자율성을 제공해야 한다. - 핵심 역량은 완성된 방법론보다 변화에 대응하는 적응력이다. ## AI 시대에도 유지해야 할 기본 원칙 - AI가 업무 방식을 바꾸더라도 다음과 같은 기본 원칙은 변하지 않는다. - 실제 사용자의 필요와 업무 흐름을 이해할 것 - 사용자를 위해 제품을 설계할 것 - 결과물의 완성도와 세부 품질을 중시할 것 - 도구 자체를 따라가는 데 몰두하면 “무엇을 만들 것인가”보다 “무슨 도구를 쓸 것인가”가 중심이 될 위험이 있다. - 디자인의 대상은 여전히 인간이므로, 기술보다 사용자와 문제에 대한 이해가 우선되어야 한다. ## 전문성의 중심이 실행에서 판단으로 이동 - 과거에는 특정 작업을 빠르고 정확하게 수행하는 능력이 전문성의 중요한 기준이었다. - AI가 일부 실행과 산출물 생성을 담당하면서 전문성의 가치는 다음 영역으로 이동한다. - 무엇이 좋은 결과인지 판단하는 감각 - 여러 대안 중 상황에 맞는 선택을 하는 분별력 - 결과물을 검토하고 개선하는 편집 능력 - 사용자와 비즈니스 맥락을 고려한 의사결정 - 전문가는 모든 정답을 알고 있는 사람이 아니라, 수많은 선택지 중 현재 상황에 가장 적합한 답을 고르는 사람이다. - 따라서 AI 활용 능력만큼 결과를 비판적으로 평가하는 ‘편집자의 시각’이 중요해진다. ## AI 시대의 팀 구조와 인재상 - AI는 디자인·제품·엔지니어링의 경계를 흐리므로 기존 직무 중심 조직을 재검토할 필요가 있다. - Airbnb는 제품, 디자인, 엔지니어링에 데이터 과학자나 비즈니스 담당자 등을 결합한 소규모 포드(pod) 구조를 활용한다. - 각 포드는 작은 스타트업처럼 독립적으로 움직이며 다양한 관점에서 문제를 해결한다. - AI가 생성한 결과물을 평가하고 다듬을 수 있도록 강한 편집력과 비판적 사고를 갖춘 인재가 필요하다. - 효과적인 팀은 다음과 같은 특성을 가진다. - 적극적으로 시도하는 태도 - 대담하고 다양한 아이디어 - 서로 반대 의견을 편하게 제시하는 문화 - 의견 충돌을 생산적인 논의로 전환하는 능력 - 모든 사람이 쉽게 동의하기만 하는 팀은 오히려 충분한 검토와 논쟁이 부족할 수 있다. ## 새로운 도구를 점진적으로 도입하는 방법 - 단순히 “AI를 사용하라”고 지시하는 것만으로는 조직의 도입이 이루어지지 않는다. - 구성원이 도구를 익힐 수 있도록 교육 과정과 학습 인프라를 제공해야 한다. - 사용법을 배울 수 있다는 안전감이 있어야 팀원들이 새로운 도구를 업무에 적용할 수 있다. - 대규모 업무 프로세스를 한 번에 자동화하기보다 가장 작은 작업부터 시작하는 방식이 효과적이다. - 예: Slack의 긴 대화 한 편을 AI 에이전트로 요약하기 - 작은 성공을 통해 실질적인 유용성을 체감하게 하기 - 이후 더 복잡한 업무로 활용 범위를 확대하기 - 점진적인 도입은 구성원의 거부감을 낮추고 AI 활용 숙련도와 신뢰를 단계적으로 높인다. ## 실용적인 적용 방향 리더는 먼저 팀과 함께 작은 AI 실험을 진행하고, 결과를 평가할 기준을 마련해야 한다. 도구 사용 교육과 실패를 허용하는 문화를 병행하되, 사용자 이해와 품질 기준은 절대 낮추지 않는 것이 중요하다. AI가 만든 결과물을 그대로 받아들이기보다 맥락에 맞는지 판단하고 개선하는 능력을 조직의 핵심 역량으로 키워야 한다.

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figma2026년 6월 8일

취향을 가꾸는 일은 결코 멈추지 않는다 | Figma 블로그 (새 탭에서 열림)

도구와 AI만으로는 장인의 경지에 도달할 수 없으며, 중요한 것은 자신만의 관점인 ‘감각(taste)’을 기르는 일이다. 감각은 반복적인 연습과 피드백, 세부 사항에 대한 관심, 사용자와 결과물에 대한 배려를 통해 끊임없이 발전한다. AI는 더 많은 가능성을 탐색하게 해주지만, 무엇을 선택하고 다듬을지는 여전히 사람의 감각에 달려 있다. ## 숙련은 기술 습득을 넘어 관점을 만드는 일 - 어떤 분야든 재료와 도구의 작동 방식을 이해하고 반복해서 연습해야 한다. - AI가 작업 방식을 바꾸더라도 전문가가 되는 과정 자체가 사라지지는 않는다. - 진정한 전문성은 새로운 기술을 많이 익히는 데 그치지 않고, 세상을 바라보고 해석하는 고유한 방식을 갖는 데서 나온다. - 피아노 연주나 작곡에서 리듬과 강약을 조절해 감정을 전달하듯, 디자인에서도 각 선택의 이유와 효과를 이해해야 한다. - 멘토의 조언, 비평, 협업, 꾸준한 실천이 창의적 직관을 형성한다. ## 감각은 배려와 의도성에서 나온다 - 감각이 뛰어난 결과물은 제작자의 의도와 그것을 끝까지 구현하려는 노력을 보여준다. - 디터 람스의 브라운 제품처럼 기능만 설계하는 것이 아니라, 제품이 놓일 공간과 사용자가 만지는 경험까지 고려해야 한다. - 감각은 모든 사람이 좋아하는 보편적 취향이 아니다. 서로 다른 미적 관점을 가진 디자이너도 충분히 감각적일 수 있다. - 제품 디자인에서는 형태와 기능, 표현력과 가독성, 추가할 것과 حذف할 것 사이의 트레이드오프를 어떻게 다루는지가 감각을 드러낸다. - 세부 사항에 얼마나 투자하고 어떤 타협을 거부하는지가 결과물의 개성을 만든다. ## 좋은 결과물을 만드는 세 가지 요소 저자는 감각을 가진 사람을 판단할 때 다음 세 가지를 본다고 설명한다. - **분별력(Discernment)** - 무엇이 잘못되었는지뿐 아니라 왜 잘못되었는지 설명할 수 있어야 한다. - 다른 사람은 막연히 느끼는 문제를 구체적인 언어와 근거로 표현할 수 있어야 한다. - **공감(Empathy)** - 화면이나 제품 자체가 아니라 그 반대편에 있는 사용자를 생각해야 한다. - 다양한 화면 크기, 색상 프로필, 인터페이스 언어, 사용 빈도가 낮은 상태까지 고려하는 태도가 중요하다. - **창의적 에너지(Creative energy)** - 개인 프로젝트나 실험을 계속하며, 해결하고 싶은 문제를 스스로 만들어 나가야 한다. - 결과물을 만들지 않고는 견디기 어려울 정도로 자신의 분야에 몰입하는 태도가 드러난다. ## 감각은 연습과 협업 속에서 자란다 - 음악에서는 손가락이 건반을 익히고 귀가 음 사이의 공간을 감지하듯, 디자인에서도 반복 작업을 통해 품질 판단이 몸에 배게 된다. - 디자인 비평은 자신의 판단을 검증하고 다른 관점을 받아들이는 중요한 과정이다. - 완성도는 혼자만의 취향에서 나오는 것이 아니라, 협업과 피드백을 통해 의도를 더 명확하게 다듬을 때 높아진다. - 사용자가 거의 경험하지 않는 빈 상태나 아주 미세한 전환 속도처럼 눈에 잘 띄지 않는 부분도 세심하게 관리해야 한다. ## AI는 감각을 대체하지 않고 창작의 범위를 넓힌다 - AI가 첫 번째 결과물을 빠르게 만들어 주더라도, 그것을 최종 결과로 받아들이는 태도는 감각의 부족을 의미할 수 있다. - 제임스 다이슨이 대표적인 진공청소기 디자인을 완성하기까지 5,127개의 시제품을 만든 사례처럼, 뛰어난 결과물에는 반복적인 선택과 개선이 필요하다. - 좋은 도구는 머릿속의 의도와 실제 결과물 사이의 간극을 줄여준다. - AI는 더 넓은 방향을 탐색하고 더 많은 시안을 만드는 데 도움을 주지만, 어떤 결과가 적절한지 판단하는 기준은 제공하지 못한다. - 결과물에 반복적으로 쌓인 의도적 선택이 결국 “이 사람만 만들 수 있는 것”이라는 고유성을 만든다. 결국 감각을 기른다는 것은 자신의 분야를 사랑하고, 사용자와 결과물을 세심하게 배려하며, 반복해서 선택하고 수정하는 일이다. AI를 활용하더라도 첫 결과물을 그대로 받아들이기보다 다양한 가능성을 탐색한 뒤 자신의 기준으로 엄격하게 선별하고 다듬는 것이 바람직하다.

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figma2026년 5월 22일

누구나 만들 수 있을 때 중요한 것 | Figma 블로그 (새 탭에서 열림)

AI로 누구나 제품을 빠르게 만들 수 있는 시대에는 구현 속도보다 무엇을 만들지 정하는 방향성이 더 중요하다. 좋은 팀은 여러 가능성을 동시에 탐색하고, 실제에 가까운 프로토타입으로 비교한 뒤, 선택한 방향을 반복적으로 다듬어 자신만의 결과물로 만든다. 결국 경쟁력은 속도·방향·완성도를 함께 갖추는 데서 나온다. ## 속도보다 방향이 중요해진 이유 - 과거에는 아이디어를 실제 제품으로 구현하는 능력과 코딩 역량이 큰 차별점이었다. - AI와 새로운 제작 도구로 상상과 구현 사이의 간격이 거의 사라지면서, 빠르게 만드는 능력은 기본 조건이 되었다. - 빠른 실행은 잘못된 방향으로 달리는 문제를 가릴 수 있다. - 모두가 빠르게 만들 수 있다면 차별점은 “얼마나 빨리 만들었는가”가 아니라 “무엇을 만들 가치가 있다고 판단했는가”가 된다. ## 첫 아이디어에 매몰되는 문제 - 초보 빌더는 첫 아이디어를 선택한 뒤 개선과 반복에 집중하기 쉽다. - 이 과정은 출발점을 재검토하지 않는 **국소 최적화(hill-climbing)**와 비슷하다. - 초기 선택에 따라 이후 의사결정이 결정되는 경로 의존성이 생길 수 있다. - AI 에이전트는 사용자의 첫 요청을 빠르고 친절하게 발전시키지만, 더 나은 대안을 스스로 제시하거나 터널 비전을 깨뜨리지는 못할 수 있다. - 결과적으로 아이디어를 깊게 발전시키기는 하지만, 애초에 가장 좋은 아이디어였는지는 검증하지 못한다. ## 넓게 탐색하되 실제 경험까지 검증하기 - 숙련된 팀은 먼저 선택지를 넓게 펼친다. - 서로 겹치지 않으면서 전체 가능성을 포괄하는 **MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)** 방식으로 방향을 정리하고 장단점을 비교한다. - 반대로 2x2 매트릭스나 와이어프레임처럼 추상적인 자료만으로는 실제 사용자 경험에 대한 확신을 얻기 어렵다. - 효과적인 방법은 여러 방향을 동시에 탐색하면서 각각을 충분히 구체화하는 것이다. - AI를 활용하면 하나의 문제에 대해 여러 인터랙티브 프로토타입을 병렬로 제작하고, 각 방향을 실제 제품처럼 비교할 수 있다. - 팀원과 AI가 함께 프로토타입을 사용하고 피드백을 나누면 추상적인 아이디어가 아니라 구체적인 경험을 기준으로 판단할 수 있다. - 이는 순차적이고 분리된 작업 방식에서 벗어나, 여러 사람이 여러 방향을 동시에 실험하는 협업 방식이다. ## 평균적인 결과를 넘어 자신만의 제품 만들기 - 누구나 빠르게 만들 수 있게 되면 제품은 검증된 패턴과 일반적인 디자인으로 수렴하기 쉽다. - AI는 통계적으로 성공 가능성이 높은 UI와 기능을 제안하지만, 그것이 반드시 깊이 고민된 제품 경험을 의미하지는 않는다. - 사용자가 AI의 첫 결과물을 그대로 받아들이면 제품은 서로 비슷하고 무난해진다. - 진짜 위험은 능력 부족이 아니라 첫 제안에 수동적으로 동의하고, “그럴듯해 보인다”는 이유로 멈추는 태도다. - 기억에 남는 제품은 기능적으로 작동하는 것에서 끝나지 않고, 제작자의 명확한 관점과 의도를 드러낸다. - 이를 위해 각 결정을 다시 질문하고, 불필요한 요소를 제거하며, 여러 번 수정하고 다듬어야 한다. - 완성도 높은 결과를 만드는 일은 타고난 감각만의 문제가 아니라, 반복적으로 보고 판단하고 개선하는 훈련의 결과다. ## 지금 중요한 세 가지 역량 - **속도**: 아이디어를 빠르게 실험하고 프로토타입으로 구현한다. - **방향**: 여러 가능성을 비교해 만들 가치가 있는 문제와 해법을 선택한다. - **완성도와 장인정신**: AI가 만든 기본 결과를 넘어 제품의 의도와 개성을 구체화한다. - 최고의 팀은 이 세 가지를 서로 맞바꾸지 않고, 빠르게 움직이면서도 신중하게 선택하고 집요하게 개선한다. 실무에서는 하나의 아이디어를 곧바로 개발하기보다 여러 방향의 프로토타입을 병렬 제작하고, 실제 사용자 경험을 비교한 뒤 선택하는 방식이 효과적이다. AI의 결과물은 출발점으로 활용하되 그대로 받아들이지 말고, 제품의 목적과 차별성이 분명해질 때까지 반복적으로 수정하는 것이 좋다.

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figma2026년 3월 10일

비샬 카푸르의 AI로 정직한 제품을 만드는 10가지 규칙 | 피그마 블로그 (새 탭에서 열림)

AI 제품 개발은 속도보다 사용자 신뢰를 우선해야 하는 문제이며, 특히 금융처럼 감정과 위험이 얽힌 영역에서는 정직하고 인간적인 경험이 필수다. AI는 사람을 대체하는 기술이 아니라 탐색·프로토타이핑·반복을 가속하는 팀원으로 활용해야 한다. 이를 위해서는 인간의 직관과 비판적 사고, 고객의 실제 감정에 대한 이해를 끝까지 유지해야 한다. ## 1. 기본 원리에서 출발하라 - 복잡한 문제를 근본 요소로 분해하고, 고객의 필요와 제품의 차별화 요소를 직접 파악해야 한다. - AI는 아이디어 탐색과 반복 속도를 높일 수 있지만, 독창적인 관점과 직관을 대신할 수는 없다. - 기존 결정을 당연하게 받아들이지 말고 “왜 세 가지 결제 옵션인가?”, “한 가지나 다섯 가지는 어떤가?”, “사용자가 직접 설계할 수는 없는가?”처럼 근본적인 질문을 던져야 한다. - AI가 여러 대안을 빠르게 제시하더라도 중요한 통찰은 사람 사이의 건설적인 의견 충돌에서 나온다. ## 2. 고객의 깊은 감정에 기반하라 - 실제 고객을 관찰하고 직접 질문하는 UX 리서치와 현장 경험은 대체할 수 없다. - 소셜 미디어, 앱스토어 리뷰, 고객과의 대화를 통해 제품 사용 중 발생하는 불만과 기대를 지속적으로 파악해야 한다. - Affirm은 내부 AI 도구 ‘Pluto’를 활용해 최근 30일 동안 고객이 어떤 점에서 실망했는지 조회한다. - 대시보드와 지표는 문제의 방향을 보여주지만, 금융 서비스의 핵심 감정인 불안, 신뢰, 좌절, 안도까지 설명하지는 못한다. - 사용자가 구매하는 것은 단순한 상품이 아니라, 그 상품이 제공하는 기쁨과 안심이라는 점을 이해해야 한다. ## 3. AI를 또 하나의 팀원으로 대하라 - AI를 만능 도구나 인간을 대체할 존재로 보는 극단적인 시각을 피해야 한다. - 제품 개발은 본질적으로 협업 작업이므로, AI는 고객 인사이트를 프로토타입과 실제 제품으로 빠르게 전환하는 팀원처럼 활용할 수 있다. - 웹·모바일·데스크톱처럼 환경별로 checkout 흐름이 다른 경우, AI 도구를 사용해 다양한 실험과 검토를 수행할 수 있다. - Figma Make를 이용하면 여러 화면과 사용 사례를 한 번에 점검하고, 오래된 인터랙션 패턴이나 일관성이 깨진 부분을 조기에 찾을 수 있다. - 반복적인 검토 작업을 엔지니어에게서 디자이너와 PM에게 분산하면 개발 리소스를 절약하면서 실험과 창의성을 높일 수 있다. ## 4. 엣지 케이스를 집중적으로 실험하라 - 좋은 제품은 대표적인 성공 경로(happy path)만 매끄럽게 만드는 데서 끝나지 않는다. - 다양한 사용자 조건과 예외 상황까지 검토해야 진정성 있고 신뢰할 수 있는 경험을 만들 수 있다. - 제공된 글은 이 원칙의 도입부에서 끝나 있어, 구체적인 엣지 케이스 실험 방법과 나머지 규칙의 내용은 확인할 수 없다. AI를 제품 개발에 도입할 때는 먼저 고객 문제와 감정을 직접 이해하고, AI는 대안 탐색과 반복 작업을 가속하는 역할로 제한하는 것이 바람직하다. 특히 금융처럼 신뢰가 중요한 서비스에서는 자동화의 속도보다 인간의 판단, 설명 가능성, 예외 상황에 대한 대비가 우선되어야 한다.

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figma2026년 2월 11일

디자이너의 현주소 2026: 디자이너들은 복잡한 중간 지대에 뛰어들고 있다 | Figma 블로그 (새 탭에서 열림)

디자인 업계는 AI로 인해 빠르게 변하고 있지만, 디자이너들은 불확실성을 피하기보다 AI를 실무에 통합하며 새로운 기회로 전환하고 있다. 조사에 따르면 AI는 작업 속도와 협업뿐 아니라 디자인 품질도 높이며, 인간 고유의 세심한 완성도와 창의적 판단인 ‘크래프트’의 중요성은 오히려 커지고 있다. 조직이 디자인의 우수성을 중시할수록 디자이너의 만족도와 기업 성과도 함께 높아진다는 것이 글의 결론이다. ## 조사 배경과 디자이너들이 처한 변화 - Figma는 NewtonX와 함께 북미, APAC, 유럽, LATAM, 중동의 디지털 디자이너 906명을 조사했다. - 설문은 영어, 스페인어, 프랑스어, 이탈리아어, 포르투갈어, 일본어, 한국어로 진행됐다. - 디자이너들은 AI 도입으로 업무 방식이 흔들리고 있지만, 단순히 산출물의 양만 늘리는 것이 아니라 더 빠르고 높은 품질의 결과물을 만들고 있다고 응답했다. - 글은 이러한 불확실성과 낙관이 공존하는 상태를 디자이너들이 변화의 ‘어수선한 중간 단계(messy middle)’를 지나고 있는 상황으로 묘사한다. ## AI가 작업 속도와 품질을 함께 높이다 - 91%의 디자이너가 AI 도구가 디자인을 개선한다고 답했다. - 89%는 AI 덕분에 더 빠르게 일할 수 있다고 응답했다. - 80%는 협업이 개선됐다고 답했으며, 대부분은 AI 도구가 업무를 늦춘다고 생각하지 않았다. - AI는 반복 작업과 워크플로 최적화를 지원해 디자이너가 더 많은 결과물을 출시하고, 영향력이 큰 아이디어에 시간을 쓸 수 있게 한다. - AI를 적극 활용하는 디자이너는 그렇지 않은 디자이너보다 직업 만족도가 25% 높았다. - 이들은 자신의 업무가 비즈니스 성과와 기업 성장에 기여한다고 느낄 가능성도 더 높았다. - 따라서 AI는 디자이너의 역할을 대체하는 도구라기보다, 디자이너가 더 빠르게 실험하고 중요한 판단에 집중하도록 돕는 도구로 제시된다. ## 크래프트는 인간적인 차별점이다 - 누구나 AI로 프롬프트를 작성해 프로토타입을 만들 수 있는 환경에서는 제품을 구별하는 요소로 디자인의 완성도와 의도성이 중요해진다. - 조사에서 디자이너들이 생각하는 크래프트의 의미는 다음과 같았다. - 시각적 완성도: 58% - 사려 깊은 문제 해결: 47% - 명확하고 직관적인 UX: 36% - 감정과 즐거움을 주는 경험: 35% - 제품 전반의 일관성: 15% - 한 응답자는 크래프트를 “기술, 디테일, 의도적인 노력이며, 배려와 정밀함, 예술성을 담아 만드는 것”이라고 설명했다. - 시각적 완성도나 감정적 경험처럼 결과물에서 바로 드러나는 요소는 리더나 사용자에게 인정받기 쉽다. - 반면 어려운 문제를 해결하거나 복잡한 트레이드오프를 조정하는 전술적 작업은 중요하더라도 외부의 인정을 덜 받을 수 있다. ## 조직의 디자인 투자와 성과 - 경영진이 디자인의 우수성을 중시하는 조직의 디자이너는 그렇지 않은 조직보다 자신의 일에 만족할 가능성이 약 2배 높았다. - 크래프트를 중요하게 여기는 팀은 더 높은 사기, 빠른 비즈니스 성장, 명확한 추진력을 보고했다. - 디자인에 대한 지원과 투자가 늘어난 조직일수록 성장 속도와 디자이너의 낙관적 전망이 함께 높아졌다. - 효과적인 투자는 다음을 포함한다. - 리더십 차원의 디자인 품질 지원 - 디자이너의 역량 개발 기회 제공 - 좋은 작업에 대한 공식적 인정과 보상 - 이는 개인의 창의성만으로 품질을 유지하기보다, 조직 차원에서 높은 기준을 뒷받침해야 한다는 점을 보여준다. AI를 도입할 때는 단순히 생산량을 늘리는 데 집중하기보다 반복 작업을 자동화하고, 디자이너가 문제 정의·사용자 경험·감정적 완성도·최종 품질 판단에 더 많은 시간을 쓰도록 설계하는 것이 바람직하다. 또한 디자인 품질을 평가하고 인정하는 조직 문화를 함께 구축해야 AI의 속도와 인간의 크래프트를 모두 살릴 수 있다.

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figma2026년 2월 9일

디자이너 수요가 증가하는 이유 | Figma 블로그 (새 탭에서 열림)

AI 시대에 기업의 디자이너 수요는 감소하기보다 오히려 다시 증가하고 있다. Figma의 조사에서 82%의 디자인 리더가 디자이너 수요가 증가했거나 유지됐다고 답했으며, AI 도구 활용과 AI 제품 설계 역량이 채용의 중요한 기준으로 떠올랐다. 특히 빠르게 성장하는 기업일수록 디자인을 제품 차별화와 매출 성장을 이끄는 전략적 기능으로 보고 더 적극적으로 채용하고 있다. ## 기술 산업을 넘어 증가하는 디자인 채용 - 조사 대상 리더의 **82%**는 조직의 디자이너 수요가 증가했거나 현재 수준을 유지하고 있다고 답했다. - 약 **47%**는 수요가 증가했다고 응답했다. - 수요가 증가한 기업 중 다수는 최소 **10% 이상** 증가했다고 답했으며, 25% 이상 증가한 기업도 상당수였다. - 기술 기업이 채용을 주도하지만, 디자인 수요는 다양한 산업으로 확산되고 있다. - 북미의 비기술 기업도 디자인 인력을 적극적으로 채용하는 편이다. - 유통, 출판, 항공 등은 디지털 접점을 강화하고 고객 경험을 개선하기 위해 디자이너를 필요로 한다. - 기업 성장률이 높을수록 디자인 채용 의향도 높았다. - 업계 평균보다 빠르게 성장하는 기업의 **46%**가 향후 6개월 내 채용 확대를 계획했다. - 평균 성장 기업은 **40%**, 성장 속도가 느린 기업은 **33%**였다. - 고성장 기업은 디자인을 단순한 시각적 완성도가 아니라 다음과 같은 전략적 수단으로 인식한다. - 아이디어를 더 빠르게 검증 - 전략을 실제 제품으로 전환 - 경쟁사와 차별화 - 고객 기대에 대응하고 매출 창출 - 채용 시장에 대한 체감은 아직 낙관적이지 않다. - 전체 채용 환경이 개선되고 있다고 보는 채용 관리자는 **20%**에 그쳤다. - 그러나 2025년 디자인 직무 채용 공고는 일부 디자인 중심 벤처캐피털 포트폴리오에서 전년 대비 약 **60% 증가**했다. - 향후 6개월 내 추가 인력을 채용하려는 관리자는 **40%**였다. ## AI가 디자이너 수요를 촉진하는 이유 - AI 모델과 도구가 빠르게 발전하면서 기업은 새로운 업무 방식에 즉시 적응할 수 있는 디자이너를 찾고 있다. - 기업이 요구하는 역량은 두 방향으로 확대되고 있다. - AI 도구를 디자인 업무에 활용하는 능력 - AI 기반 제품과 서비스를 설계하는 능력 - 채용 관리자의 **73%**는 AI 도구 숙련도에 대한 수요가 증가했다고 답했다. - **79%**는 AI 제품을 설계할 수 있는 지식의 중요성이 커졌다고 응답했다. - AI 역량은 더 이상 선택적인 우대 조건이 아니라 필수 요건에 가까워지고 있다. - 특히 기업은 다음 역량을 결합한 인재를 선호한다. - 기술적 이해도 - 전략적 사고 - 창의적이고 틀을 벗어난 문제 해결 - 인간이 개입하는 human-in-the-loop 방식에 대한 이해 - 인간의 판단을 보완하는 human-augmented AI 활용 능력 - 따라서 AI 시대의 디자이너는 AI 제품의 사용자 경험을 설계하는 동시에, 자신의 디자인 프로세스에도 AI를 효과적으로 통합해야 한다. ## 기업이 시니어 디자이너를 우선하는 배경 - 글은 다음 섹션에서 기업들이 **시니어 인재를 우선적으로 채용하는 현상**을 다룬다. - 공개된 내용에 따르면, 빠른 실행이 요구되는 환경에서 기업은 단순한 제작 능력보다 다음과 같은 역량을 갖춘 디자이너를 중시하고 있다. - 높은 수준의 판단력 - 복잡한 문제를 해결하는 경험 - 빠르게 변화하는 프로젝트를 주도하는 능력 - 다만 제공된 글은 이 섹션의 문장이 중간에서 끝나 있어, 시니어 인재에 대한 구체적인 조사 수치와 세부 근거는 확인할 수 없다. 디자이너는 시각 디자인 툴 숙련도만 강화하기보다 AI 도구를 실제 업무에 적용하고, AI 제품의 작동 방식과 사용자 경험을 함께 이해하는 역량을 갖추는 것이 유리하다. 또한 빠르게 성장하는 조직이 요구하는 전략적 사고와 제품 개발 전반의 판단력을 함께 키우는 것이 향후 채용 경쟁력을 높이는 방법이다.

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figma2025년 12월 2일

더블 클릭: AI 시대 (새 탭에서 열림)

AI는 디자인·개발·제품 관리의 전문 업무를 자동화하고, 역할 간 경계를 흐리게 만들고 있다. 이에 따라 디자이너라는 직함은 고정된 직무명이 아니라 변화하는 업무 묶음과 전문적 정체성을 설명하는 장치가 된다. 글은 직함이 여전히 경력 경로와 협업 기대치를 정하는 데 유용하지만, 앞으로는 특정 직함보다 여러 영역을 연결하고 가치를 만들어내는 능력이 더 중요해질 것이라고 말한다. ## AI가 만든 역할의 확장과 경계의 붕괴 - 디자이너, 개발자, 제품 관리자가 담당하는 업무 범위가 넓어지면서 서로의 역할을 일부 수행하는 일이 일반화되고 있다. - Figma의 최근 조사에 따르면 제품을 만드는 사람의 **64%가 두 개 이상의 역할과 자신을 동일시**한다. - AI가 전문적인 작업을 점점 더 잘 처리하면서, 한 분야의 깊은 전문성뿐 아니라 여러 영역의 관계를 파악하고 연결하는 능력이 중요해지고 있다. - 이런 변화 속에서 ‘제너럴리스트’의 가치가 커지고 있으며, 직무 간 경계와 전통적인 역할 구분은 약해지고 있다. ## 직함이 갖는 사회적·심리적 의미 - 직함은 단순한 명칭이 아니라 다음과 같은 기능을 한다. - 개인의 지위와 전문성을 전달한다. - 협업 상대가 그 사람의 역할과 기대치를 빠르게 이해하도록 돕는다. - 개인이 자신의 직업적 정체성을 이해하고 표현하는 기준이 된다. - 직함은 업무 만족도와 심리적 안정감에도 영향을 줄 수 있다. - Adam Grant가 참여한 연구에서는 직원이 자신의 직함을 직접 정할 수 있을 때 심리적 안전감이 높아지고, 5주 동안 정서적 소진이 최대 10% 감소했다. - 건축·기계공학·전기전자공학·의학 분야처럼 직함과 자격을 중심으로 전문성을 제도화한 조직도 존재한다. ## 기술 변화에 따라 달라지는 직업명 - ‘디자이너’의 의미는 시대에 따라 변해 왔다. - 1950년대에는 주로 사물과 인쇄물의 시각적 형태를 설계하는 직업으로 이해됐다. - 소프트웨어와 디지털 제품이 등장하면서 사용자 경험, 인터랙션, 서비스 설계까지 역할이 확장됐다. - ‘소프트웨어 엔지니어’라는 명칭도 1966년 무렵 등장했으며, 1968년 NATO 회의에서는 급증하는 컴퓨팅 능력에 맞춰 복잡해진 소프트웨어 개발 문제, 이른바 ‘소프트웨어 위기’를 다뤘다. - 닷컴 붐 당시에는 한 사람이 제품 관리자, 프로그램 관리자, 개발자, 아티스트를 동시에 맡는 경우도 있었고, 인사 부서가 적절한 직함이나 직군을 정하지 못하는 일도 있었다. - 최근에는 ‘프롬프트 엔지니어’처럼 AI 기술의 부상과 함께 새로운 직함이 빠르게 등장했다가 중요성이 약해지는 현상도 나타났다. - Ethan Mollick은 직업을 고정된 정체성이 아니라 기술과 환경에 따라 중요도와 난이도가 달라지는 **업무(task)의 묶음**으로 설명한다. ## 직함은 기대치를 조정하는 도구 - Figma의 Nikolas Klein은 자신을 “PM 트렌치코트를 입은 프로덕트 디자이너”라고 표현한다. - 그는 직함이 다음과 같은 실용적 역할을 한다고 본다. - 조직 내 경력 단계와 승진 경로를 제시한다. - 처음 만난 사람에게 담당 업무와 전문성을 설명한다. - 협업 과정에서 상대방이 기대할 수 있는 역량을 조정한다. - 디자이너에서 제품 관리자로 이동한 뒤에는 전략, 서비스 디자인, 여러 문제를 연결하는 능력이 더 자연스럽게 기대되었고, 시각 디자인 업무에 대한 기대는 줄었다. - 즉, 직함은 개인의 모든 능력을 완벽하게 설명하지는 못하지만, 다른 사람이 그 사람을 이해하고 협업하는 출발점이 된다. ## 직함의 한계와 정체성의 변화 - Figma의 개발자 옹호자 Jake Albaugh는 역할이 자신의 전문성이 성장함에 따라 계속 변하기 때문에, 직함이 때로는 한계처럼 느껴진다고 말한다. - 반대로 웹 디자이너에서 소프트웨어 엔지니어로 자신을 소개할 수 있게 된 경험은 전문성을 인정받는다는 점에서 강한 자신감을 줬다. - 특정 직함에는 해당 시대와 업계가 중요하게 여기는 가치가 반영된다. - 사람들은 자신이 제공하는 가치와 가장 잘 맞는 방식으로 불리기를 원한다. - 따라서 직함은 고정된 능력의 목록이라기보다, 개인의 현재 역할과 업계가 평가하는 가치를 표현하는 신호에 가깝다. ## 앞으로의 디자이너 역할 - AI가 반복적이고 전문화된 작업을 수행할수록 디자이너의 역할은 다음 방향으로 확장될 가능성이 크다. - 문제를 정의하고 올바른 질문을 만드는 일 - 사용자·비즈니스·기술 요구사항을 연결하는 일 - 여러 분야의 아이디어를 종합해 제품 방향을 정하는 일 - AI가 생성한 결과를 평가하고 맥락에 맞게 개선하는 일 - 디자이너라는 직함이 사라진다기보다, 그 안에 포함되는 업무와 기대 역량이 계속 재구성될 가능성이 높다. - 중요한 것은 하나의 직함에 자신을 가두기보다, 자신의 핵심 가치와 여러 역할 사이의 연결 능력을 분명히 설명하는 것이다. 조직은 직함을 폐지하기보다 경력 경로와 협업 기준을 제공하는 장치로 유지하되, 실제 평가에서는 직함보다 수행한 업무와 만들어낸 가치를 함께 봐야 한다. 개인 역시 현재의 직함에만 의존하기보다 자신이 해결할 수 있는 문제, 연결할 수 있는 분야, AI를 활용해 확장할 수 있는 역량을 중심으로 전문성을 정의하는 것이 실용적이다.

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figma2025년 9월 11일

앱 레이어는 AI가 가치를 (새 탭에서 열림)

현재의 인공지능 기술은 마치 명령어를 직접 입력해야 했던 MS-DOS 시대와 같으며, 진정한 대중화는 모델 그 자체가 아닌 '앱 계층(App Layer)'의 발전을 통해 이루어질 것입니다. 강력한 거대언어모델(LLM)의 잠재력을 일반 사용자가 체감할 수 있는 실용적인 도구로 전환하기 위해서는 인간 중심의 인터랙션 디자인이 필수적입니다. 결국 AI의 성공 여부는 기술적 성능보다는 사용자가 그 도구를 통해 얼마나 직관적이고 가치 있는 경험을 하느냐에 달려 있습니다. **역사적 사례로 본 앱 계층의 역할** - 개인용 컴퓨터의 보급은 MS-DOS가 아닌, 클릭과 드래그가 가능한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)의 등장으로 가능해졌습니다. - 인터넷 또한 브라우저와 검색 엔진 같은 앱 계층이 구축된 후에야 학술적 도구를 넘어 일상의 필수품이 되었습니다. - 스마트폰은 기기 자체보다 우버(Uber)나 인스타그램 같은 앱들이 새로운 기술을 삶을 개선하는 도구로 변모시키면서 비로소 우리 삶에 스며들었습니다. **LLM 래퍼를 넘어선 새로운 인터랙션 패턴** - 단순한 'LLM 래퍼(Wrapper)' 수준을 넘어, 기술의 원시적인 능력을 구체적인 행동으로 번역해주는 제품이 승리할 것입니다. - 스마트폰의 '핀치 투 줌(Pinch to zoom)'이나 '관성 스크롤'처럼 AI 시대에 걸맞은 새로운 인터랙션 표준이 정립되어야 합니다. - 사용자는 모델의 파라미터 수보다 모델 선택기의 UI 간소화 같은 디자인적 변화에 더 민감하게 반응하며, 이는 디자인 결정이 기술적 진보만큼 중요하다는 것을 시사합니다. **문제 해결에 최적화된 맥락 중심 디자인** - 육아 앱 '굿 인사이드(Good Inside)'의 사례처럼, 범용 챗봇보다 특정 문제(예: 아이의 취침 시간 갈등)에 공감하고 구체적인 카드 형태로 솔루션을 제시하는 인터페이스가 더 큰 가치를 제공합니다. - 전문가(변호사, 의사, 디자이너 등)의 각기 다른 필요에 맞춰 인터페이스가 튜닝되어야 하며, 이는 단순한 텍스트 답변 이상의 경험을 만들어냅니다. - 브라우저 역시 단순한 탭 관리 도구에서 벗어나 앱 간의 협업을 돕는 능동적인 AI 인터페이스로 진화하고 있습니다. **정서적 공명과 디자인의 디테일** - 기술적 기능보다는 해당 제품이 사용자에게 어떤 기분을 느끼게 하는지(지원받는 느낌, 영감, 자신감 등)가 새로운 경쟁 우위가 될 것입니다. - 폰트, 색상, 타이핑 애니메이션과 같은 작은 디자인 요소들이 모여 AI를 더 자연스럽고 즐겁게 사용할 수 있는 도구로 만듭니다. - 제품 빌더들은 AI의 출력을 매끄럽고 만족스럽게 전달할 수 있는 인터랙션을 설계하고, 이를 안정적으로 확장할 수 있는 시스템을 구축해야 합니다. 성공적인 AI 제품을 만들고자 한다면 단순히 모델의 성능을 높이는 데 그치지 말고, 사용자가 당면한 구체적인 문제를 어떻게 디자인적으로 해결할 것인지에 집중해야 합니다. 기술을 '도구'로 만드는 것은 결국 디자인의 힘이며, 사용자가 기술을 의식하지 않고 자연스럽게 목표를 달성하게 만드는 인터랙션이 AI 시대의 핵심 차별점이 될 것입니다.

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figma2025년 9월 9일

제12호: 새로운 역할 (새 탭에서 열림)

AI와 빠른 반복 작업으로 제품 개발자의 역할 경계가 빠르게 흐려지고 있다. PM이 프로토타입을 만들고, 개발자가 디자인을 수정하며, 디자이너가 코드 기반 결과물을 생성하는 등 역할이 확장되는 만큼 협업 방식과 업무 규칙도 함께 바뀌어야 한다. Figma는 공동 제작, 실험, 디자인 시스템, AI 활용을 통해 이러한 변화를 관리하는 사례들을 소개한다. ## 역할의 확장과 변화 - 제품 개발자의 **64%가 두 개 이상의 역할**을 맡고 있다고 답했다. - 디자이너가 아닌 사람의 **56%가 디자인 관련 업무**를 수행한다. - AI 도구와 짧아진 반복 주기는 개인이 기존 직무 범위를 넘어 더 넓은 제품 개발 과정에 참여하도록 만든다. - 역할이 겹치는 환경에서는 전통적인 직무 구분보다 시간 관리와 협업 규칙을 새롭게 설계하는 것이 중요하다. ## 직접 만들어 설명하는 프로토타이핑 - Figma 제품 디자이너 Natasha Tenggoro는 Figma Buzz의 동영상 재생 동작을 말로 설명하기 어려워 Figma Make로 직접 프로토타입을 제작했다. - 여러 프로토타입을 통해 팀이 기능을 직관적으로 이해하는 세 번의 “아하” 순간을 만들었다. - 핵심은 완성된 사양서를 전달하는 것이 아니라, 작동하는 결과물을 빠르게 보여주며 논의를 구체화한 점이다. - AI 기반 제작 도구는 디자이너가 아이디어를 설명하는 데서 그치지 않고 직접 검증 가능한 형태로 구현하도록 돕는다. ## 음악에서 영감을 얻은 브러시 디자인 - Figma Draw의 새로운 산포 브러시는 음악의 장르와 표현 방식에서 영감을 받았다. - 브러시의 간격, 흔들림, 불규칙성은 음악의 템포·질감·볼륨을 조정하는 과정과 유사하게 다뤄졌다. - 두왑, 베이퍼웨이브, 컨트리풍 음악인 혼키통, 스크리모 등 **10개 장르**를 시각적 브러시 스타일로 해석했다. - 기능 설계에 다른 분야의 감각과 비유를 적용하면 단순한 도구 추가를 넘어 창작 가능성을 확장할 수 있다. ## Duolingo의 공동 제작 방식 - Duolingo의 Math 팀은 전통적인 디자인-개발 핸드오프 대신 디자인과 엔지니어링의 공동 제작을 강조한다. - “보여주고 설명하지 말라”는 원칙과 “v1과 MVP를 구분하라”는 태도를 바탕으로 빠르게 실험한다. - 스크래피한 프로토타입을 함께 만들고, 아이디어를 반복적으로 수정하며 제품 방향을 정한다. - 역할별 산출물을 순차적으로 넘기는 방식보다 문제를 함께 해결하는 방식이 더 빠른 실행과 재창작을 가능하게 한다. ## 에이전시와 프리랜서의 협업 변화 - 변화는 기업 내부 팀에만 국한되지 않고, 크리에이티브 에이전시와 프리랜서의 고객 협업 방식에도 나타난다. - 에이전시는 전통적인 클라이언트-공급자 경계를 줄이고 프로젝트 전 과정에서 고객과 함께 작업한다. - Figma 같은 협업 도구를 활용해 고객을 초기 아이디어, 시안 검토, 제작 과정에 지속적으로 참여시킨다. - 고객과의 공동 제작은 결과물의 품질뿐 아니라 의사결정 속도와 이해도도 높일 수 있다. ## 디자인 시스템과 AI 에이전트 - AI 에이전트에게 코드 생성을 맡길 때는 프롬프트만 개선하기보다 입력의 기준이 되는 디자인 시스템을 먼저 정비해야 한다. - 디자인 시스템과 MCP 서버를 결합하면 AI가 브랜드에 맞고 실제 제품 맥락에 적합한 결과물을 생성할 가능성이 높아진다. - 디자인 토큰, 컴포넌트, 패턴 같은 구조화된 정보가 AI의 출력 품질을 좌우한다. - 디자인 시스템은 사람을 위한 일관성 도구를 넘어 AI 생산성을 높이는 기반이 된다. ## 실무에 적용할 때의 시사점 - 직무 경계를 고정하기보다 팀원이 문제 정의부터 프로토타이핑과 구현까지 유연하게 참여하도록 한다. - 말로 설명하기 어려운 아이디어는 빠른 프로토타입으로 대체한다. - 디자인과 개발을 분리된 핸드오프로 운영하기보다 초기부터 공동 제작한다. - AI 활용 전 디자인 시스템과 브랜드 규칙을 구조화해 신뢰할 수 있는 입력을 마련한다. - 새로운 역할에는 새로운 협업 규칙이 필요하므로, 책임 범위와 검토 절차도 함께 재정의해야 한다.

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figma2025년 9월 8일

AI가 자동화할 수 (새 탭에서 열림)

AI가 프로토타입과 콘텐츠 제작을 빠르게 만들어내는 시대일수록, 좋은 결과와 훌륭한 결과를 가르는 요소는 인간의 ‘공예적 완성도’다. 호기심, 직관, 취향, 의도 같은 능력은 AI가 자동화하기 어렵고, AI의 산출물을 실제 사용자와 맥락에 맞게 조정하는 데 필수적이다. 따라서 AI는 아이디어 탐색과 반복을 가속하는 도구로 활용하되, 최종 방향과 품질 판단은 사람이 주도해야 한다. ## 호기심: 문제를 원점에서 다시 보기 - 호기심은 정해진 경로를 따르기보다 “왜 그런가?”, “만약 다르게 한다면?”을 질문하는 태도다. - Figma Make, Claude, ChatGPT 같은 도구를 활용하면 코딩 없이 프로토타입이나 캠페인 시안을 여러 방향으로 빠르게 탐색할 수 있다. - AI는 탐색 속도와 경우의 수를 늘려주지만, 다음과 같은 판단은 스스로 내리기 어렵다. - 기존 범위를 벗어나 새로운 가능성을 시험할지 여부 - 문제의 범위 자체를 다시 정의해야 하는지 여부 - 우연히 떠오른 아이디어나 직감이 더 깊이 탐구할 가치가 있는지 여부 - 초기에 폭넓게 탐색하면 이후 선택과 개선에 대한 확신이 커지고, 재작업과 팀 내 논의를 줄일 수 있다. - Figma 디자이너 Natasha Tenggoro는 Figma Make로 Figma Buzz의 동영상 기능을 여러 방식으로 프로토타이핑했다. - 다양한 방향과 예외 상황을 조기에 테스트했다. - 기능의 범위와 구현 가능성을 엔지니어링 팀이 더 명확히 이해할 수 있었다. - 개발 단계에서 발생할 수 있는 비용 큰 왕복 논의를 줄였다. ## 호기심의 실제 적용: 아이콘 체계 전체를 다시 설계하기 - Figma가 Figma Make, Figma Buzz, Figma Sites, Figma Draw를 출시하면서 Tim Van Damme은 네 제품의 아이콘을 새로 만들어야 했다. - 처음에는 새 제품별 아이콘 네 개를 만드는 작업처럼 보였지만, 작업 과정에서 기존 아이콘과 새 아이콘의 전체적인 통일성이 문제로 드러났다. - 그는 개별 아이콘만 설계하는 대신 Figma 아이콘 체계 전체를 재설계하는 방향으로 범위를 확장했다. - 이 결정으로 프로젝트 기간은 몇 주 늘었지만, 수백 가지 변형을 검토하며 다음 목표를 달성했다. - 각 아이콘이 개별 제품을 명확히 나타냄 - 전체 아이콘군은 일관된 시각 언어를 공유함 - 큰 광고 형식에서도 잘 확장됨 - Figma만의 정체성을 유지함 - 이는 주어진 과업을 빠르게 완료하는 것보다, 문제를 더 근본적인 수준에서 다시 정의하는 호기심이 더 나은 결과를 만들 수 있음을 보여준다. ## 직관: 기술적으로 작동하는 것 이상을 판단하기 - AI는 제품을 빠르게 출시 가능한 상태로 만들 수 있지만, 무엇이 고객에게 가장 잘 전달되고 공감될지는 스스로 확정하기 어렵다. - 사람은 프로토타입이 기능적으로는 정상이어도 다음과 같은 문제를 감지할 수 있다. - 사용자가 혼란을 느낄 수 있는 상호작용 - 정보가 모두 들어갔지만 지나치게 답답한 레이아웃 - 콘텐츠가 맞더라도 충분히 편안하거나 매력적으로 느껴지지 않는 경험 - CVS Health의 Eliel Johnson은 디자인을 직함이 아니라 행동으로 보며, “이것이 사용자에게 좋은 느낌을 주는가?”를 계속 질문해야 한다고 말한다. - 직관은 명확한 데이터나 규칙으로 즉시 설명되지 않더라도, 사용자 경험의 어색함과 개선 가능성을 먼저 포착하는 인간의 판단 능력이다. AI를 단순히 결과물을 자동 생성하는 수단으로 사용하기보다, 다양한 아이디어를 빠르게 실험하고 검증하는 탐색 도구로 활용하는 것이 바람직하다. 최종적으로는 사람이 문제의 범위를 다시 정의하고, 사용자의 감정과 맥락을 고려하며, “작동하는가”를 넘어 “좋은 경험인가”를 판단해야 한다.

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figma2025년 9월 4일

회복 탄력성 있는 디자인 팀 (새 탭에서 열림)

빠르게 변하는 기술 환경과 AI의 확산 속에서 회복탄력적인 디자인 팀을 만들려면 팀의 심리적 안전과 건강을 먼저 확보해야 한다. 동시에 실험과 역할 확장을 장려하고, 디자인 완성도를 경쟁력으로 삼아 변화에 적응하면서도 높은 품질을 유지해야 한다. 글은 Figma, Twitter, 37signals에서의 경험을 바탕으로 리더가 고정된 해법보다 원칙에 기반해 팀을 운영해야 한다고 강조한다. ## 팀의 건강과 심리적 안전을 우선하기 - 스트레스, 과로, 번아웃, 발언에 대한 두려움이 있으면 구성원은 역량을 충분히 발휘하기 어렵다. - 서로 신뢰하고 공동의 목표를 공유하는 환경이 창의적인 협업의 기반이 된다. - 다양한 의견이 반영되도록 실시간 회의뿐 아니라 비동기 채널도 운영해야 한다. 그래야 회의에서 가장 목소리가 큰 사람만 의사결정을 주도하지 않는다. - 프로젝트의 초기 스케치부터 최종 디자인까지 모든 단계의 결과물을 자유롭게 공유하도록 장려한다. - 1:1 미팅, 커리어 대화, 팀 설문을 정기적으로 진행해 문제가 커지기 전에 팀의 상태를 파악한다. - 실제 가용 시간과 업무량을 고려해 과도한 약속을 피해야 한다. - 리더가 모르는 점이나 어려움을 솔직하게 드러내면 구성원도 취약함과 의견을 안전하게 공유할 수 있다. ## 실험과 역할의 유연성 장려하기 - 디자이너마다 강점과 성장 영역이 다르므로, 서로 보완적인 역량을 가진 사람들을 함께 배치하면 팀의 균형과 학습 효과가 커진다. - 리서치, 디자인, 제품, 엔지니어링의 경계가 점점 흐려지는 만큼 전통적인 직무 범위에만 머물지 않도록 해야 한다. - 디자이너가 실제 구현과 가까워지도록 AI 프로토타이핑이나 코드 실험을 장려한다. - 실제 작동하는 결과물을 빠르게 평가하면 더 나은 디자인 결정을 내릴 수 있고, 결과적으로 생산성이 높아지는 선순환이 생긴다. - 실험 결과와 학습 내용을 공유할 공간을 마련한다. Figma의 `#design-wip` 채널처럼 미완성 아이디어, 스케치, 작동하는 프로토타입도 공유할 수 있어야 한다. - 디자인 크리틱에 제품·엔지니어링 등 협업 직군을 참여시켜 새로운 관점과 포용적인 작업 방식을 만든다. - 현재 제품을 계속 출시하는 실행과 미래의 작업 방식을 탐색하는 발명을 동시에 진행해야 한다. ## 완성도를 차별화 요소로 삼기 - 경쟁이 치열한 시장에서는 유용하고 잘 실행된 제품이 사용자 충성도와 추천을 높이고 성장을 이끈다. - 특히 엔터프라이즈 소프트웨어에서는 디자인 완성도가 뒤로 밀리는 경우가 많기 때문에 세심한 품질 관리가 차별점이 될 수 있다. - 완성도 높은 결과물을 만들려면 시각적 일관성, 인터페이스의 명확성, 세부적인 사용자 경험에 주의를 기울여야 한다. - 빠른 출시와 품질 사이에는 trade-off가 발생할 수 있으며, 때로는 새 기능 추가보다 UX 개선을 우선해야 한다. - 속도를 중시하는 상황에서도 품질을 자동으로 희생하지 않도록 팀 차원의 기준과 우선순위를 명확히 해야 한다. 결국 리더는 안전하게 의견을 낼 수 있는 문화를 만들고, 실험과 직무 간 협업을 지원하며, 속도와 품질 사이의 균형을 관리해야 한다. 정기적인 팀 상태 점검과 현실적인 업무량 조정, 작게라도 지속적인 프로토타이핑이 회복탄력적인 디자인 팀을 만드는 실용적인 출발점이다.

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figma2025년 7월 30일

피그마의 IPO: (새 탭에서 열림)

Figma의 IPO는 단순한 자금 조달이 아니라, “상상과 현실 사이의 간극을 없앤다”는 창업 비전을 장기적으로 실현하기 위한 전환점이다. 딜런 필드는 디자인이 더 이상 일부 전문가의 영역이 아니라 제품과 기업의 성패를 좌우하는 모두의 업무가 되었다고 강조한다. Figma는 단기 수익성보다 AI와 플랫폼, 인수합병 등에 대한 장기 투자를 우선하며 수십 년 단위의 성장을 추구할 계획이다. ## IPO를 선택한 이유 - 기업 공개의 일반적인 장점으로 다음을 제시한다. - 기업 운영의 투명성과 건전성 강화 - 브랜드 인지도 확대 - 기존 주주와 임직원의 유동성 확보 - 주식이라는 더 강력한 인수·보상 수단 확보 - 자본시장 접근성 확대 - 가장 중요한 이유는 Figma 커뮤니티가 회사의 소유권을 함께 나누도록 하기 위해서다. - 다만 IPO가 주가 상승을 보장하는 것은 아니며, 시장은 변동할 수 있다고 명확히 선을 긋는다. ## 효율성보다 장기 성장에 집중 - Figma의 최우선 목표는 단기적인 운영 효율성이 아니라 디자이너의 변화하는 요구를 지원하며 장기 성장하는 것이다. - 성장 과정에서 플랫폼 투자와 대규모 인수합병에 과감하게 나설 수 있다. - 일부 결정은 단기적으로 비합리적으로 보일 수 있고, 잘못된 판단도 발생할 수 있음을 인정한다. - 분기별 주가 상승보다 수십 년에 걸친 장기적인 복리 성장을 우선하겠다는 투자 철학을 제시한다. ## AI가 바꾸는 디자인과 Figma의 투자 - Figma는 AI에 이미 대규모로 투자하고 있으며 앞으로 투자를 더욱 확대할 예정이다. - AI 관련 지출은 몇 년 동안 효율성을 떨어뜨릴 수 있지만, 향후 디자인 워크플로의 핵심 요소가 될 것으로 본다. - Figma Make와 기존 AI 기능은 시작에 불과하며, AI가 다음과 같은 역할을 할 가능성을 제시한다. - 디자이너의 아이디어 구체화 지원 - 더 많은 사람의 디자인 프로세스 참여 - 디자인 작업의 자동화와 협업 강화 - AI를 단순한 기능 추가가 아니라 Figma 플랫폼의 미래를 결정할 핵심 기반으로 보고 있다. ## 디자인은 모두의 업무가 된다 - 과거에는 최소기능제품(MVP)을 먼저 만들고 디자인을 나중에 보완하는 경우가 많았다. - 이제는 제품을 쉽게 만드는 것보다, 어떤 관점과 완성도로 설계하느냐가 성공을 좌우한다. - 디자인은 단순히 외형이나 기능을 정리하는 작업이 아니라 다음을 결정하는 요소가 된다. - 사용자가 제품을 선택하는 이유 - 기업과 제품의 차별성 - 시장에서의 성공과 실패 - 디자인과 장인정신, 명확한 관점이 핵심 경쟁력이 되면서 디자이너뿐 아니라 다양한 직군과 사용자 페르소나가 디자인 과정에 참여하게 될 것으로 전망한다. ## 접근성과 전문성의 균형 - 새로운 사용자가 디자인 프로세스에 참여하려면 Figma는 접근하기 쉬워야 한다. - 동시에 전문 디자이너와 대규모 조직이 활용할 수 있는 강력한 기능도 유지해야 한다. - 따라서 Figma는 다음 두 목표 사이의 균형을 맞춰야 한다. - 비전문가도 쉽게 아이디어를 표현할 수 있는 접근성 - 전문가와 조직이 복잡한 작업을 수행할 수 있는 확장성과 제어력 - 조직이 함께 협업하고 대규모로 의사결정할 수 있는 포용적인 환경도 중요하다고 강조한다. ## AI 인터페이스의 진화 - 현재의 AI는 프롬프트가 사실상 사용자 인터페이스인 ‘MS-DOS 시대’에 가깝다고 설명한다. - 앞으로는 사용자가 긴 명령어를 직접 입력하지 않아도 AI의 능력을 활용할 수 있는 새로운 디자인 패턴이 등장할 것으로 전망한다. - 컴퓨터의 기능을 대중에게 전달했던 GUI처럼, AI의 복잡한 능력을 직관적으로 보여주는 도메인별 인터페이스가 확산될 수 있다. - 이 과정에서 뛰어난 디자인은 AI의 기능을 이해하고 실제 업무에 적용하게 만드는 핵심 수단이 된다. ## Figma가 지향하는 공간 - 기술 발전이 빠르고 미래가 불확실해지더라도, 변화는 창의적이고 즐거운 가능성을 제공한다고 본다. - 세상을 바꾸는 것은 도구 자체가 아니라 도구를 사용하는 사람이라고 강조한다. - Figma는 개인과 팀이 아이디어를 키우고 협력할 수 있는 ‘평화로운 정원’ 같은 플랫폼이 되기를 희망한다. - 궁극적으로 사용자가 Figma를 활용해 세상을 조금 더 나은 방향으로 바꾸는 것이 회사의 지향점이다. Figma의 전략은 단기 수익 극대화보다 AI와 디자인 생태계의 변화에 선제적으로 투자하는 데 있다. 따라서 이 글은 Figma를 평가할 때 현재의 효율성보다 디자인의 대중화, AI 기반 워크플로, 장기적인 플랫폼 확장 가능성을 중심으로 보아야 한다는 메시지를 전달한다.

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figma2025년 7월 20일

마이크 크리거와 루이스 (새 탭에서 열림)

2025년 7월 21일, Figma는 Anthropic의 CPO 마이크 크리거와 Duolingo의 공동창업자 겸 CEO 루이스 폰 안을 이사회에 영입했다고 발표했습니다. 두 인물은 대규모 제품 성장, 사용자 중심 디자인, AI 및 교육 서비스 분야에서 풍부한 경험을 갖추고 있습니다. Figma는 이들의 제품 전략과 디자인 전문성이 디자인·개발·AI 플랫폼으로 확장하는 데 도움이 될 것으로 기대합니다. ## 마이크 크리거의 합류 - Anthropic에서 최고제품책임자(CPO)로서 제품 엔지니어링, 제품 관리, 제품 디자인을 총괄합니다. - 2010년 Instagram을 공동창업했으며 CTO로 재직했습니다. - Instagram의 인프라를 수백만 명 규모에서 월간 활성 사용자 10억 명 이상을 지원하는 수준으로 확장했습니다. - 개인화 뉴스 앱 Artifact를 공동창업하고 개발했으며, 이후 Yahoo에 인수되었습니다. - Figma CEO 딜런 필드는 크리거를 큰 비전과 세밀한 제품 완성도를 동시에 갖춘 제품 리더로 평가했습니다. - 크리거는 Figma의 초기 엔젤 투자자이기도 하며, 디자인·제품·AI의 미래에 대한 관점을 이사회에 제공할 예정입니다. ## 루이스 폰 안의 합류 - 2011년 Duolingo를 공동창업했으며 현재 CEO로 서비스를 이끌고 있습니다. - Duolingo는 월간 활성 사용자 1억 명 이상을 보유하고 40개 이상의 언어 학습 과정을 제공합니다. - 게임처럼 재미있고 접근하기 쉬운 디자인을 통해 교육 서비스의 사용자 경험을 차별화했습니다. - CAPTCHA와 reCAPTCHA를 공동개발해 인터넷 보안을 위한 대중 참여형 시스템을 만든 경력도 있습니다. - Figma는 루이스 폰 안이 디자인팀과 긴밀히 협업하고, 컴퓨터 과학 배경에도 불구하고 디자인을 적극적으로 옹호한다고 설명했습니다. - Duolingo는 Figma의 고객으로서 디자인과 제품 완성도 측면에서 Figma에도 영향을 준 사례로 소개되었습니다. ## Figma 이사회의 방향 - 기존 이사회에는 Figma CEO 딜런 필드와 Kleiner Perkins, Greylock, Sequoia, Index Ventures 등의 투자자들이 포함되어 있습니다. - ServiceNow CEO 빌 맥더멋도 2025년 7월 이사회에 합류했습니다. - 이번 인선은 Figma가 단순한 디자인 도구를 넘어 제품 기획부터 개발·출시까지 지원하는 플랫폼으로 확장하려는 방향과 맞닿아 있습니다. - 특히 다음 분야의 전문성이 강화될 것으로 보입니다. - 대규모 글로벌 제품 운영 - AI 기반 제품 개발 - 사용자 중심 디자인 - 디자인과 엔지니어링의 협업 - 교육·소비자 서비스의 높은 사용자 참여도 ## Figma가 제시한 성장 전략 - Figma는 2012년 설립 이후 디자인 도구에서 협업 중심의 AI 플랫폼으로 발전해 왔습니다. - 아이디어 구상, 디자인, 개발, 출시 전 과정을 하나의 연결된 환경에서 지원하는 것을 목표로 합니다. - 새 이사진의 경험은 대규모 사용자 기반 확장과 AI 제품 전략, 디자인 중심 조직 운영에 활용될 수 있습니다. 이번 인선은 Figma가 제품 디자인을 넘어 AI와 전체 디지털 제품 개발 과정으로 사업을 넓히는 과정에서, 글로벌 제품 리더들의 경험을 적극 활용하려는 움직임으로 해석할 수 있습니다.

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figma2025년 7월 1일

피그마, 라틴 아 (새 탭에서 열림)

Figma가 중남미 디자인 및 개발자 커뮤니티와의 접점을 넓히기 위해 라틴 아메리카 스페인어 현지화 버전을 공식 출시했습니다. 이번 업데이트는 단순한 번역을 넘어 문화적으로 최적화된 UI와 전용 지원 시스템을 포함하며, 전 세계 활성 사용자의 85%가 미국 외 지역에 거주하는 Figma의 글로벌 확장 전략의 일환입니다. 이를 통해 중남미 지역 기업들은 디자인 시스템을 더 효율적으로 확장하고 제품 개발 생산성을 높일 수 있게 되었습니다. ### 라틴 아메리카 시장의 성장과 현지화 배경 * **다섯 번째 현지화 언어:** 일본어, 스페인어(본토), 한국어, 브라질 포르투갈어에 이어 라틴 아메리카 스페인어가 Figma의 다섯 번째 공식 현지화 언어로 채택되었습니다. * **폭발적인 커뮤니티 성장:** 지난 한 해 동안 라틴 아메리카 지역에서만 1,000만 개 이상의 Figma 파일이 생성되었을 정도로 해당 지역의 창의적 에너지가 높습니다. * **주요 고객사 확보:** iFood, Mercado Libre, Nubank 등 중남미를 대표하는 유니콘 기업과 대형 금융기관들이 이미 Figma를 통해 디자인과 엔지니어링 워크플로우를 통합하고 있습니다. * **문화적 최적화:** 단순 텍스트 번역에 그치지 않고, 지역 사용자의 문화적 특성을 반영한 인터페이스와 전담 고객 지원을 통해 현지 기업들이 더 원활하게 제품을 설계할 수 있도록 돕습니다. ### 글로벌 플랫폼으로서의 데이터와 지표 * **압도적인 해외 사용자 비중:** 2024년 4분기 기준, Figma 월간 활성 사용자(MAU)의 약 85%가 미국 이외의 지역에 분포하고 있습니다. * **글로벌 매출 구조:** 2024년 전체 매출의 50% 이상이 미국 이외의 글로벌 시장에서 발생하며 명실상부한 글로벌 플랫폼으로 자리 잡았습니다. * **다양해진 사용자 직군:** 전체 사용자의 약 30%가 스스로를 개발자로 정의하고 있으며, 전통적인 디자이너 역할을 넘어 협업에 참여하는 비중이 전체 MAU의 2/3에 달합니다. ### 협업 환경에 주는 시사점 * **직군 간 장벽 완화:** 현지어 지원은 디자이너뿐만 아니라 제품 매니저, 개발자 등 다양한 이해관계자들이 디자인 시스템에 더 쉽게 접근하고 소통하게 만듭니다. * **글로벌 표준화 가속:** 전 세계 어디서든 동일한 수준의 현지화된 도구를 사용할 수 있게 됨에 따라, 다국적 기업 내에서의 협업 생산성이 더욱 향상될 것으로 기대됩니다. * **디자인 경쟁력 강화:** 현지 문화를 반영한 제품 제작이 쉬워지면서, 각 지역 기업들이 차별화된 사용자 경험(UX)을 신속하게 구축하고 시장에 배포할 수 있는 토대가 마련되었습니다.

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