AI 숙련도는 최종 목표가 아니다 | Figma 블로그 (새 탭에서 열림)
AI 도구를 잘 다루는 능력은 중요하지만, 그것만으로는 AI 시대의 성공을 보장할 수 없다. 더 중요한 역량은 개인의 생산성 향상을 팀 전체의 속도로 확장하고, 다양한 의견을 모아 결정을 내리며, 실험과 실패를 안전하게 공유하는 협업 능력이다. 결국 AI의 가치는 한 사람이 10배 빠르게 일하는 데보다 팀 전체가 함께 더 빠르고 현명하게 움직이는 데 있다.
AI 활용 능력 이상의 역량
- 제품 개발자 90% 이상이 AI 활용 능력을 미래의 성공에 필수적이라고 답했다.
- AI 도구 숙련도는 채용, 업무 속도, 자신감 향상에 직접적인 도움을 준다.
- 그러나 AI가 업무 방식을 바꿀수록 다음과 같은 역량의 중요성이 더 커진다.
- 팀이 함께 사용할 수 있는 시스템 구축
- 적절한 사람들과 아이디어를 주고받는 능력
- 공동의 목표를 향해 협력하는 능력
내부 제품 빌더가 되기
- AI 도구를 개인용으로만 사용하지 말고, 팀 전체가 활용할 수 있는 내부 도구로 전환해야 한다.
- 예시는 다음과 같다.
- 프로토타이핑 에이전트
- 브랜드 플러그인
- 공유 프롬프트 라이브러리
- 누구나 사용할 수 있는 프로토타이핑 도구
- Figma 연구팀은 AI를 활용해 설문 데이터를 탐색할 수 있는 인터랙티브 웹사이트를 만들었다.
- 데이터와 맥락이 개인의 컴퓨터나 머릿속에만 머무르지 않게 했다.
- AI를 개인 생산성 도구가 아니라 팀의 협업 역량을 확장하는 수단으로 활용했다.
- Figma Brand Studio는 Figma Make로 이미지 효과 생성기를 제작했다.
- 팀원이 사진이나 디자인에 브랜드에 맞는 질감을 클릭 한 번으로 적용할 수 있었다.
- 핵심은 팀의 업무에서 반복되거나 막히는 지점을 발견하고, AI로 마찰을 줄이는 것이다.
- 한 사람이 10배 빠르게 일하는 것보다 팀 전체가 함께 10배 빠르게 움직이는 편이 더 큰 효과를 낸다.
수많은 선택지에서 결정으로 이끌기
- AI는 짧은 시간에 수십 개의 방향과 결과물을 만들어내므로, 생성 자체보다 선택과 의사결정이 어려워진다.
- 효과적인 의사결정을 위해서는 프로젝트 책임자뿐 아니라 다음 사람들을 참여시켜야 한다.
- 반대 의견이나 새로운 관점을 가진 사람
- 과거의 맥락과 조직의 경험을 아는 사람
- 잠재적 위험을 발견할 수 있는 전문가
- 한 팀이 AI로 내부 앱을 빠르게 만들었지만, 직원들이 접근해서는 안 되는 회사 프로젝트 정보가 노출되는 문제가 발생했다.
- 데이터 거버넌스 전문가를 초기 단계부터 참여시켰다면 예방할 수 있었던 사례다.
- 회의 전에 이해하기 쉬운 선택지를 제공해야 한다.
- 프로토타입의 각 흐름을 설명하는 Loom 영상
- 방향별 동작을 보여주는 주석이 달린 FigJam 파일
- 회의에서는 단순한 설명보다 트레이드오프를 비교하고 결정을 내리는 데 집중해야 한다.
- 발언하지 않은 사람의 의견을 요청한다.
- 모호한 추천은 구체적으로 되묻는다.
- 논의를 진전시키는 질문을 한다.
- 회의가 끝나기 전에 결정사항과 다음 단계를 확인한다.
나쁜 아이디어도 공유하기
- AI 활용 속도는 개인과 조직 사이에서 서로 다르게 나타난다.
- 20%는 개인 기여자가 조직의 지원 없이 앞서가고 있다고 답했다.
- 27%는 리더십이 AI 도입을 밀어붙이지만 팀이 따라가기 어려워한다고 답했다.
- 팀원마다 AI를 접한 시점과 숙련도가 달라, 방치하면 역량 격차가 계속 커질 수 있다.
- 앞선 사람만 계속 실험하면 다른 구성원은 AI 활용법을 배우기보다 뒤처지는 상황에 놓인다.
- 따라서 아직 다듬어지지 않은 아이디어나 실패한 시도도 공유할 수 있는 환경이 필요하다.
- 실험 결과를 공개적으로 나누면 개인의 경험이 팀의 학습 자산이 되고, AI 도입 속도 차이를 줄일 수 있다.
AI 도구를 배우는 데 그치지 말고, 팀이 함께 사용할 수 있는 도구와 프로세스를 만들고, 다양한 이해관계자를 참여시켜 의사결정을 구조화하는 것이 좋다. 또한 완성된 결과만 공유하기보다 실패와 미숙한 아이디어까지 안전하게 나누는 문화를 구축해야 AI의 효과를 조직 전체로 확장할 수 있다.