Carlin은 GitHub Advanced Security에서 Dependabot을 담당하는 제품 관리자입니다. 소프트웨어 엔지니어링과 데이터 과학 경험을 바탕으로 데이터 중심의 제품 관리 방식을 활용합니다. 워싱턴에서 파트너와 반려견 Cookie와 함께 살며, 여가 시간에는 사이클링과 경쟁적인 보드게임을 즐깁니다.
### GitHub에서의 역할
- GitHub Advanced Security 조직에서 제품 관리 업무를 담당합니다.
- 주요 담당 분야는 Dependabot입니다.
- 보안과 의존성 관리 기능을 발전시키는 데 집중하고 있습니다.
### 기술적 배경과 업무 방식
- 소프트웨어 엔지니어링 경험을 보유하고 있습니다.
- 데이터 과학 배경을 바탕으로 의사결정과 제품 전략을 수립합니다.
- 데이터에 근거한 제품 관리 접근 방식을 중요하게 여깁니다.
### 개인 생활과 관심사
- 워싱턴에서 파트너 및 반려견 Cookie와 함께 생활합니다.
- 여가 시간에는 사이클링을 즐깁니다.
- 경쟁적인 보드게임에도 참여합니다.
전반적으로 Carlin은 개발 및 데이터 전문성을 활용해 GitHub의 보안 제품을 이끄는 제품 관리자입니다.
Dalia는 GitHub의 Copilot Agent Control Plane 팀에서 소프트웨어 엔지니어로 일하고 있습니다. 주요 업무는 Copilot 고객을 위한 서브에이전트 거버넌스 계층을 구축하는 것입니다.
### 소속과 역할
- GitHub의 **Copilot Agent Control Plane 팀**에서 근무합니다.
- 소프트웨어 엔지니어로서 Copilot 관련 인프라와 기능을 개발합니다.
### 담당 분야
- Copilot 고객이 사용하는 **서브에이전트(subagent)** 를 관리하고 통제하는 거버넌스 계층을 구축합니다.
- 제공된 내용만으로는 해당 시스템의 구체적인 설계, 기능, 운영 방식은 확인할 수 없습니다.
Alexander는 GitHub Issues 팀의 시니어 소프트웨어 엔지니어로, 개발자 업무 흐름을 더 빠르고 즉각적으로 만드는 방법을 찾는 일을 즐긴다. 컴퓨터 그래픽스, 머신러닝, 지리공간 소프트웨어 등 다양한 분야의 경험을 바탕으로 현재 역할을 수행하고 있다.
### 경력과 전문 분야
- GitHub Issues 팀에서 시니어 소프트웨어 엔지니어로 근무한다.
- 컴퓨터 그래픽스, 머신러닝, 지리공간 소프트웨어 등 여러 기술 분야를 경험했다.
- 한 분야에 국한되지 않은 폭넓은 배경이 현재의 문제 해결 방식에 영향을 준다.
### 개발자 경험 개선
- 일상적인 개발자 업무를 “즉각적으로” 느껴지게 만드는 창의적인 방법을 찾는 것을 중요하게 여긴다.
- 기술 자체뿐 아니라 개발자가 도구를 사용하는 과정의 속도와 편의성에 관심이 있다.
- GitHub Issues와 같은 개발 협업 도구의 사용자 경험을 개선하는 데 전문성을 발휘한다.
Friend Bubbles는 친구들이 시청하거나 반응한 릴스를 강조해 보여주는 기능이다. 겉보기에는 단순하지만, 실제 구현에는 머신러닝 모델의 발전과 iOS·Android 사용자 행동 차이 분석 등 복잡한 엔지니어링 작업이 필요했다. Meta Reels 팀은 개발 과정에서 기능의 작동 방식을 결정짓는 중요한 발견을 통해 최종적인 사용자 경험을 완성했다.
### 친구 활동을 활용한 릴스 추천
- 친구들이 시청하거나 반응한 릴스에 친구 정보를 표시해 콘텐츠의 사회적 맥락을 강화한다.
- 사용자는 친구들의 활동을 바탕으로 새로운 릴스를 발견할 수 있다.
- 단순히 친구의 반응을 수집하는 것이 아니라, 어떤 활동을 어떤 방식으로 노출할지 결정해야 한다.
### 머신러닝 모델의 발전
- Friend Bubbles의 핵심에는 친구 활동과 콘텐츠 노출을 연결하는 머신러닝 모델이 있다.
- 모델은 어떤 친구의 어떤 반응이 사용자에게 의미 있을지 판단해야 한다.
- 기능 개발 과정에서 모델이 초기 형태에서 발전했으며, 데이터와 실제 사용자 행동을 반영해 개선됐다.
- “친구가 반응했다”는 사실만으로는 충분하지 않고, 콘텐츠와 사용자 사이의 관련성까지 고려해야 했다.
### iOS와 Android 사용자의 행동 차이
- iOS와 Android 사용자 사이에는 릴스 소비 방식과 친구 활동에 반응하는 방식에서 차이가 나타났다.
- 동일한 기능을 두 플랫폼에 제공하더라도 사용자 행동이 다르기 때문에, 플랫폼별 데이터를 별도로 분석해야 했다.
- 이러한 차이는 모델 학습과 기능 설계, 노출 방식 조정에 영향을 미쳤다.
### 예상 밖의 발견과 기능 완성
- 개발팀은 초기 가정만으로는 기능이 기대한 만큼 자연스럽게 작동하지 않는 문제를 겪었다.
- 사용자 행동을 분석하는 과정에서 기능의 효과를 결정하는 “놀라운 발견”을 찾아냈다.
- 이 발견을 바탕으로 친구 활동과 릴스 추천의 연결 방식을 조정했고, Friend Bubbles가 의도한 사용자 경험을 구현할 수 있었다.
### 단순한 기능에 필요한 깊은 엔지니어링
- Friend Bubbles 사례는 화면에 작은 정보를 추가하는 기능도 대규모 추천 시스템과 사용자 행동 분석을 요구할 수 있음을 보여준다.
- 기능 구현에는 모델 설계뿐 아니라 플랫폼별 차이, 데이터 해석, 실험과 반복 개선이 함께 필요했다.
- 글의 내용은 Meta Tech Podcast에서 Facebook Reels 팀 엔지니어들이 이러한 개발 과정을 설명한다는 소개에 해당하며, 세부 구현 방식은 팟캐스트 에피소드에서 다뤄진다.
작아 보이는 사용자 기능일수록 실제로는 추천 모델, 행동 데이터, 플랫폼별 최적화가 긴밀하게 결합되어야 한다. 비슷한 기능을 개발할 때는 초기 직관에만 의존하지 말고, 실제 사용자 행동과 플랫폼별 차이를 지속적으로 검증하는 것이 중요하다.
현재의 AI 열풍은 막대한 자본이 투입된 버블의 성격을 띠고 있지만, 장기적으로는 개발자의 업무를 근본적으로 재정의하는 도구로 자리 잡을 것입니다. 개발자는 단순히 코드를 생산하는 역할에서 벗어나, 어떤 업무를 AI에게 '추상화(위임)'하고 어떤 핵심 판단력을 유지할지 결정하는 설계자이자 디렉터의 역량을 요구받게 됩니다. 결국 AI 시대의 생존은 기술적 위임의 경계를 설정하고 시스템의 복잡성을 관리하는 '추상화 능력'에 달려 있습니다.
## AI 하이프와 경제적 불균형의 실체
* **아마라의 법칙과 버블:** 기술의 효과는 단기적으로 과대평가되는 경향이 있으며, 현재 AI 시장은 투자 대비 매출 비율이 16:1(설비투자 5,600억 달러 대비 매출 350억 달러)에 달할 정도로 극심한 불균형 상태입니다.
* **실질 수익의 부재:** 생성형 AI 도입 프로젝트의 약 95%가 실패하거나 뚜렷한 효율 개선을 보이지 못하고 있으며, 빅테크의 매출조차 상당 부분 내부 거래에 의존하고 있는 실정입니다.
* **인력 감축의 역설:** 현재의 개발자 감원은 AI가 업무를 대체했기 때문이라기보다, 막대한 AI 투자 비용을 충당하기 위한 기업의 비용 절감 전략에서 기인한 측면이 큽니다.
## 제번스 패러독스와 직무의 재정의
* **수요의 폭발:** 에어컨 보급률이 높아질수록 관련 산업이 커지듯, AI로 코딩의 문턱이 낮아지면 소프트웨어에 대한 전체 수요와 활용처는 오히려 기하급수적으로 늘어날 것입니다.
* **도구로서의 AI:** 과거 게임 엔진이 소규모 팀에게 프로급 역량을 부여했듯, AI는 개발자를 보조하는 강력한 '파워 툴'이 되어 상위 실력자의 생산성을 극대화합니다.
* **역할의 변화:** 개발자의 정체성은 코드 작성자에서 '코드 크리에이티브 디렉터'로 변모하며, 시스템 설계, 에이전트 지휘, 결과물 검증이 업무의 중심이 됩니다.
## 위임의 사분면과 추상화의 본질
* **위임의 기준:** '위임하기 쉬운가(기술적 난이도)'는 모델의 발전에 따라 계속 변하는 일시적인 경계일 뿐이며, 중요한 것은 '위임해야 하는가(책임과 판단)'라는 가치 판단의 축입니다.
* **추상화로서의 위임:** AI에게 업무를 맡기는 것은 프로그래밍의 '추상화'와 같습니다. 이는 세부 사항을 숨기고 더 이상 신경 쓰지 않겠다는 선언이며, 복잡성을 미래로 이동시키는 레버리지 역할을 합니다.
* **유형별 위임 전략:** 단순 CRUD나 보일러플레이트 코드, 테스트 케이스 등 잘 정의된 문제는 AI에게 맡기되, 아키텍처 결정이나 보안 정책, 법규 대응처럼 인간의 판단이 필수적인 영역은 분리해야 합니다.
## 잘못된 추상화와 미래의 리스크
* **추상화의 붕괴:** 트래픽 급증, 법률 개정(GDPR 등), 제로데이 보안 취약점 같은 예외 상황이 발생하면 AI에게 위임했던 '추상화된 업무'가 한꺼번에 무너질 수 있습니다.
* **시니어의 역할:** 시스템의 근본이 흔들릴 때 이를 해결할 수 있는 능력은 결국 풍부한 경험을 가진 시니어 개발자의 몫이며, AI 결과물을 맹목적으로 수용할 경우 추상화가 없는 것보다 더 큰 재앙을 초래할 수 있습니다.
* **지속 가능한 리팩토링:** 개발자는 AI에게 어떤 컨텍스트를 제공하고 어떤 부분을 직접 통제할지 업무 프로세스를 끊임없이 리팩토링하며 '좋은 추상화'를 구축해야 합니다.
성공적인 AI 활용을 위해서는 AI를 단순한 대체재가 아닌, 복잡성을 관리하는 추상화 도구로 바라봐야 합니다. 기술 발전 속도에 일희일비하기보다, 기술이 해결할 수 없는 '비즈니스 임팩트'와 '시스템의 안정성'에 대한 인간의 판단력을 고도화하는 것이 AI 시대 개발자의 핵심 경쟁력이 될 것입니다.
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.
최근 개발 리더들 사이에서 디자인은 단순한 시각적 요소를 넘어 제품의 성공과 비즈니스 성과를 결정짓는 핵심 전략으로 자리 잡고 있습니다. IDC의 연구에 따르면 디자인을 매우 중요하게 여기는 리더는 프로젝트 목표를 초과 달성할 확률이 5배나 높으며, 디자인과 개발의 긴밀한 협업이 시장 출시 속도를 높이는 결정적인 요인으로 작용하고 있습니다. 특히 AI 기술이 발전함에 따라 AI가 생성한 결과물을 사용자 중심의 완성도 높은 제품으로 다듬기 위한 디자인 전문성의 가치는 더욱 커지고 있습니다.
## 디자인의 비즈니스 가치와 전략적 중요성
현대 소프트웨어 개발 환경에서 디자인은 고객 유치와 유지를 위한 핵심적인 차별화 요소로 인식되고 있습니다.
* 조사 대상 개발 리더의 75%가 디자인을 소프트웨어 개발에서 "매우 중요"하거나 "극도로 중요"한 요소로 꼽았습니다.
* 디자인에 집중했을 때 얻을 수 있는 주요 비즈니스 이점으로는 고객 유지율 향상, 고객 참여도 증가, 제품 혁신 가속화가 언급되었습니다.
* 디자인을 우선순위에 둔 조직은 그렇지 않은 조직보다 프로젝트 기대치를 훨씬 상회하는 성과를 낼 확률이 500% 더 높게 나타났습니다.
## 개발자와 디자이너의 협업을 통한 제품 품질 향상
기존의 분리된 작업 방식에서 벗어나 프로젝트 초기 단계부터 디자인과 개발이 협력하는 구조가 제품의 출시 속도와 품질을 동시에 개선하고 있습니다.
* 개발 리더의 54%는 디자인 협업 강화가 혁신 증가로 이어졌다고 답했으며, 43%는 시장 출시 기간(Time to Market)이 단축되었다고 보고했습니다.
* 초기 단계부터 범위를 조율하고 실시간으로 피드백을 주고받는 과정은 재작업을 줄이고 팀의 사기를 높이는 효과를 가져옵니다.
* 성공적인 협업은 단순한 업무 전달이 아닌 '동기화된 조화'나 '기초부터 탄탄히 쌓아 올리는 구조물'과 같이 긴밀한 파트너십의 형태로 진화하고 있습니다.
## AI 제품의 완성도를 결정짓는 디자인 전문성
AI가 개발 생산성을 높여주는 도구로 부상하면서, 역설적으로 AI의 결과물을 정교하게 다듬는 디자인 기술의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다.
* 개발 리더의 80%는 2년 전보다 AI 기반 제품의 성공에 디자인이 더 중요한 역할을 하게 되었다고 평가했습니다.
* AI가 생성한 초안은 사용성, 브랜드 일관성, 품질 관리 측면에서 인간 디자이너의 세밀한 검토와 조정이 필수적입니다.
* AI를 최종 결과물이 아닌 '시작점'으로 활용할 때 최고의 성과가 나오며, 디자인 전문 지식은 AI의 잠재력을 사용자 가치로 변환하는 핵심 매개체가 됩니다.
## 성공적인 제품 개발을 위한 제언
경쟁이 치열한 시장에서 앞서나가기 위해 개발 조직은 디자인을 전략적 우선순위로 삼고 다음과 같은 실천 방향을 고려해야 합니다.
* **디자인의 전략적 자산화:** 디자인을 단순한 미적 단계가 아닌 고객 만족과 비즈니스 지표를 견인하는 전략적 투자처로 인식해야 합니다.
* **교차 기능적 협업 문화 구축:** 디자이너와 개발자가 사일로(Silo)를 허물고 초기 기획 단계부터 함께 의사결정을 내릴 수 있는 환경을 조성해야 합니다.
* **AI 프로세스 내 인간의 개입:** AI 도구를 도입하되, 최종적인 사용자 경험과 품질 보증을 위해 디자인 전문가의 통찰력을 적극적으로 활용해야 합니다.
AI를 제대로 활용하는 일은 기술 습득을 넘어 인간의 판단력과 창의성을 이해하는 과정이라는 것이 글의 핵심 주장이다. Figma의 잡지 《The Prompt》는 디자인, 엔지니어링, 검색, 휴머노이드 로봇, 인쇄 매체를 통해 AI가 인간의 역할과 창작 방식을 어떻게 바꾸는지 탐구한다. AI가 작업을 자동화하더라도 문제를 정의하고 의미를 부여하는 능력, 호기심과 판단력은 여전히 인간의 중요한 차별점으로 남는다고 강조한다.
## 《The Prompt》의 기획 의도
- Figma가 Story Studio와 Brand Studio의 협업으로 제작한 80쪽 분량의 디지털·인쇄 잡지다.
- AI가 디자인과 디지털 제품 개발을 활성화할 가능성뿐 아니라, 현재의 한계와 앞으로의 성장 방향을 다룬다.
- 디자인·엔지니어링·제품 개발 분야 리더들에게 질문을 던지고, 각자의 기술과 창의성에서 무엇을 지키고 싶은지 살펴본다.
- 인쇄본은 벨럼지, 색상, 일러스트레이션, 레이아웃 등 물질적 요소를 활용해 AI 시대의 주제를 시각적으로 해석한다.
## AI 시대의 좋은 디자인
- AI가 제품 개발을 대중화할수록 단순한 구현 능력보다 디자인의 질이 중요한 차별점이 된다고 본다.
- Figma의 제품 디자인 부문 리더 Noah Levin과 팀은 AI를 활용하더라도 오랫동안 지켜 온 디자인 원칙과 장인정신이 필요하다고 말한다.
- 좋은 디자인은 기능을 만드는 데 그치지 않고, 사용자의 맥락과 경험을 이해하며 명확한 의도와 판단을 반영해야 한다.
- AI가 다양한 결과물을 빠르게 생성할수록 무엇을 선택하고 왜 선택하는지 설명하는 디자이너의 역할이 커진다.
## 코드가 상품화될 때 엔지니어의 역할
- Figma CTO Kris Rasmussen은 엔지니어링이 단순히 코드를 출력하는 일이 아니라고 주장한다.
- 엔지니어에게는 다음과 같은 고유한 역할이 있다.
- 해결할 문제를 올바르게 정의하기
- 여러 해결책 중 적절한 방법을 선택하기
- 시스템의 구조와 장기적 영향을 판단하기
- AI가 코드 작성 속도를 높이더라도 문제의 중요도, 기술적 트레이드오프, 제품과 사용자에 미치는 영향을 판단하는 일은 여전히 어렵다.
- 따라서 “AI가 엔지니어의 일자리를 없앨까?”보다 “엔지니어가 AI로 무엇을 더 잘할 수 있으며, 인간만이 해결할 수 있는 영역은 무엇인가?”를 묻는 것이 생산적이라고 제안한다.
## 판단 없는 질문과 인간의 호기심
- Perplexity 공동창업자 겸 CEO Aravind Srinivas는 AI 검색 서비스를 인쇄 백과사전과 위키의 계보에 놓는다.
- Perplexity는 질문하기를 망설이게 만드는 사회적 판단이나 부담을 줄이고, 누구나 답을 탐색할 수 있게 하는 도구로 설명된다.
- AI 검색은 정보를 제공하는 데서 그치지 않고 사용자의 호기심을 확장하는 보조자가 될 수 있다.
- 다만 좋은 답변을 얻으려면 질문의 의도와 맥락을 명확히 하고, AI가 제시한 정보를 비판적으로 검토해야 한다.
## 휴머노이드 로봇과 구현된 AI
- 영화와 소설 속에서 반복적으로 등장한 휴머노이드 로봇이 현실의 기술로 다가오고 있다는 점을 조명한다.
- 로봇은 AI를 화면 속 소프트웨어가 아니라 물리적 공간에서 행동하는 존재로 만든다.
- 구현된 AI는 다음과 같은 새로운 문제를 제기한다.
- 인간과 기계의 경계는 어디에 있는가
- 로봇의 행동을 누가 통제하고 책임지는가
- 인간형 외관이 사용자 기대와 신뢰에 어떤 영향을 미치는가
- 휴머노이드의 발전은 기술적 가능성뿐 아니라 인간이 AI에 투영해 온 기대와 두려움을 다시 마주하게 한다.
## 인쇄 매체가 제공하는 경험
- 《The Prompt》는 디지털 기술을 다루면서도 인쇄물의 물성과 느린 읽기 경험을 적극적으로 활용한다.
- 종이의 질감, 색, 편집 구성, 일러스트레이션은 AI에 관한 추상적 논의를 감각적인 경험으로 바꾼다.
- 효율성과 즉시성이 강조되는 AI 시대에 인쇄물은 의도적으로 속도를 늦추고, 창의성과 사유의 과정을 강조한다.
- 이는 효율이 항상 창의성을 높이는 것은 아니며, 제약과 물리적 경험이 오히려 새로운 사고를 촉진할 수 있다는 관점을 보여준다.
AI를 업무에 도입할 때는 반복 작업 자동화에만 집중하기보다 문제 정의, 판단, 검증, 사용자 이해처럼 인간의 강점이 필요한 단계에 더 많은 시간을 투자하는 것이 바람직하다. AI를 대체자가 아니라 창의적 사고와 호기심을 확장하는 협업 도구로 바라볼 때 그 잠재력을 더 효과적으로 활용할 수 있다.
FigJam은 팀원들이 정보를 더 효과적으로 구조화하고 로드맵을 작성할 수 있도록 새로운 '테이블' 기능을 도입했습니다. 복잡한 데이터 연산보다는 시각적 가독성과 직관적인 편집 경험에 집중하여, 디자이너뿐만 아니라 비전문가도 쉽게 협업 도구로 활용할 수 있도록 설계된 것이 특징입니다. 특히 멀티플레이어 환경에서의 데이터 충돌을 해결하고 사용자의 줌(Zoom) 수준에 따른 최적화된 UI를 제공함으로써 FigJam만의 독특한 사용성을 완성했습니다.
## FigJam 테이블의 지향점: 단순함과 시각적 전달
* 엑셀이나 구글 스프레드시트 같은 복잡한 데이터 조작보다는 정보를 시각적으로 명확하게 전달하는 데 우선순위를 두었습니다.
* 사용자들이 기존에 스티키 노트나 도형을 조합해 수동으로 표를 만들던 불편함을 해소하고, 네이티브 기능을 통해 성능과 사용성을 동시에 개선했습니다.
* 기획서(PRD) 작성, 프로젝트 진행 상황 추적, 브레인스토밍 결과 정리 등 협업 과정에서 발생하는 다양한 시나리오를 지원합니다.
## 제작자와 사용자 모두를 고려한 디자인 시스템
* 툴바 클릭 한 번으로 미리 정의된 스타일의 테이블을 생성할 수 있어, 사용자가 폰트나 간격을 일일이 조정하는 번거로움을 줄였습니다.
* 새로운 행이나 열을 추가할 때 이전 셀의 스타일(색상, 속성 등)을 자동으로 상속받아 시각적 일관성을 유지합니다.
* 테이블 전체 색상을 변경하면 내부 텍스트 색상이 배경에 맞춰 자동으로 반전되거나 조정되어 최적의 가독성을 보장합니다.
## 멀티플레이어 환경을 위한 엔지니어링
* 여러 사용자가 동시에 서로 다른 셀을 편집하거나 같은 위치에 데이터를 입력할 때, 단순한 '덮어쓰기'가 아닌 데이터가 적절히 병합(Merge)되도록 정교한 로직을 구현했습니다.
* 개발 시간의 50% 이상을 멀티플레이어 관련 버그 수정과 예외 상황 처리에 투입하여 실시간 협업의 안정성을 확보했습니다.
* 다수의 사용자가 동시에 작업할 때 UI가 화면을 가리거나 혼란을 주는 것을 방지하기 위해, 편집 도구가 마우스 커서를 따라다니는 '호버(Hover)' 방식을 채택했습니다.
## 컨텍스트에 반응하는 스마트 인터렉션
* 사용자의 화면 확대/축소(Zoom) 비율에 따라 인터페이스가 유동적으로 변합니다.
* 화면을 멀리서 볼 때는 테이블 이동 및 전체 구조 재배치 기능에 집중하고, 화면을 가까이 확대하면 셀 세부 편집이나 행/열 추가 버튼이 활성화되어 화면의 혼잡도를 낮췄습니다.
* 이를 통해 사용자는 작업의 맥락에 맞는 기능만 직관적으로 노출받으며 작업 효율을 높일 수 있습니다.
**결론 및 추천**
FigJam 테이블은 강력한 기능보다 사용자의 '자연스러운 협업 흐름'을 중시한 결과물입니다. 복잡한 수식이나 데이터 분석보다는 팀원 간의 아이디어 공유, 일정 관리, 회의록 정리 등 정보의 시각화가 필요한 팀에게 강력히 추천합니다.
Jaelyn Brown은 하워드대학교 재학 중 Figma의 Early Career Recruiting 인턴으로 합류해, HBCU 학생을 위한 채용 전략을 주도한 경험을 소개합니다. Figma는 인턴을 회사의 중요한 구성원으로 대우하고, 하이브리드 근무·멘토링·리더십과의 소통을 통해 성장할 수 있는 환경을 제공했습니다. 글은 진정성 있는 채용 과정과 HBCU 커뮤니티와의 장기적 관계 구축이 인턴십의 핵심 성과였다고 결론짓습니다.
## Figma 인턴십에 지원하게 된 계기
- 2021년 9월, 소수 학생과 기업의 기회를 연결하는 Student Career Studio의 게시물에서 Figma 인턴십을 발견했습니다.
- 모집 직무는 HBCU와 HSI를 대상으로 한 온캠퍼스 참여 및 채용 프로그램을 개발하는 **Early Career Program Manager Intern**이었습니다.
- 하워드대학교 학생으로서 HBCU 학생들이 기업에 기대하는 점을 잘 알고 있었고, 채용 업무의 구조와 운영에도 관심이 있어 즉시 지원했습니다.
- 채용 담당자 Kristen Dauler와의 첫 대화에서 Figma가 인턴부터 임원까지 구성원에게 투자한다는 점을 확인했고, 자신이 존중받는 팀에서 일할 수 있다고 느꼈습니다.
## 편안하고 진정성 있었던 채용 과정
- 온라인 온사이트에서 하루 동안 Early Career Recruiting 팀원들과 네 차례 인터뷰를 진행했습니다.
- 지원자는 격식 있는 면접을 예상했지만, 면접관들은 관심사·열정·개인적 성장 방향에 집중했습니다.
- 직무 역량만 평가하기보다 지원자가 어떤 사람인지 이해하려는 분위기 덕분에 자신의 모습을 솔직하게 보여줄 수 있었습니다.
- 면접 후 프로그램 매니저 인턴으로 합류하라는 제안을 받았습니다.
## 하이브리드 근무와 인턴 커뮤니티
- 2022년 5월 23일 인턴십을 시작하고, 노스캐롤라이나에서 샌프란시스코로 이동했습니다.
- 재택근무와 샌프란시스코 허브 오피스를 병행하는 하이브리드 방식으로 근무했습니다.
- 사무실에 주 몇 차례 출근하면서 멘토와 매니저와 긴밀하게 소통하고 다른 인턴들과 유대감을 형성할 수 있었습니다.
- 인턴들은 공동 온보딩을 통해 Figtern 코호트로 연결됐고, 회사의 일원이라는 소속감을 느꼈습니다.
- Figma 공동창업자 Dylan Field와의 인턴 전용 AMA에 참여해 회사의 미래와 개인적인 관심사에 대해 직접 질문할 수 있었습니다.
- 이러한 경험은 Figma 리더십이 인턴도 우선순위 높은 구성원으로 대한다는 인상을 주었습니다.
## Early Career Recruiting 팀에서의 업무
- 해당 팀은 인턴과 업계 경력 12개월 이하의 초기 경력자를 위한 채용 전략과 채용 업무를 담당합니다.
- 소규모 팀이었기 때문에 모든 팀원과 가까이 협업하고 실제 관계를 쌓을 수 있었습니다.
- 팀원들과 격주로 1:1 미팅을 하며 다음과 같은 내용을 배웠습니다.
- 인터뷰 프로세스 운영
- 가을 채용 전략
- 외부 파트너와의 협업 방식
- Engineering, Design, Marketing 등 여러 부서와 협업하며 지원자 경험을 전체적으로 설계했습니다.
- 멘토 Ashley Nair와 함께 Maker Week 프로젝트, Fignite 프로그램 등에 참여했습니다.
- Fignite는 소프트웨어 엔지니어링 인턴 및 초기 경력직을 희망하는 소외된 커뮤니티를 대상으로 면접 준비를 지원하는 1주일 프로그램입니다.
## HBCU 채용 전략 프로젝트
- Fignite 경험을 계기로 하워드대학교와 같은 HBCU 학생을 위한 Figma의 채용 전략을 개발하는 프로젝트를 맡았습니다.
- 팀 내부 및 여러 부서와 1:1 미팅을 진행하고, 브레인스토밍 세션을 이끌며 전략을 공동으로 설계했습니다.
- 전략의 주요 목표는 Figma가 HBCU와 다음과 같은 방식으로 관계를 구축하는 것이었습니다.
- 캠퍼스 내 활동 확대
- 가상 채용 및 커뮤니티 프로그램 운영
- HBCU 학생들과의 지속적인 접점 마련
- 프로젝트의 방향과 실행 방식에서 상당한 자율성을 부여받았습니다.
- HBCU 출신인 자신과 가족의 경험을 바탕으로, 기술 업계에 부족했던 HBCU 커뮤니티와의 장기적 관계 형성에 기여한다는 책임감을 느꼈습니다.
## 인턴십이 보여준 Figma의 조직 문화
- 인턴을 단순한 보조 인력이 아니라 실제 프로젝트와 전략에 기여하는 구성원으로 대했습니다.
- 멘토와 팀원들의 정기적인 피드백을 통해 업무 지식과 프로그램 관리 역량을 배울 수 있었습니다.
- 리더십에 대한 접근성이 높고, 여러 부서와 협업할 기회가 많았습니다.
- 개인의 배경과 경험을 업무에 활용하도록 장려했으며, 특히 HBCU에 대한 작성자의 개인적 이해가 프로젝트의 방향에 직접 반영됐습니다.
인턴십을 선택할 때는 직무 내용뿐 아니라 지원자를 존중하는 채용 과정, 멘토링 체계, 실제 영향력을 행사할 수 있는 프로젝트가 있는지도 함께 살펴보는 것이 좋습니다. Figma의 사례처럼 특정 커뮤니티에 대한 개인적 경험을 조직의 채용 전략과 연결하면, 인턴십이 개인의 성장뿐 아니라 기업의 포용성과 장기적인 인재 확보에도 기여할 수 있습니다.
2021년 Figma의 인턴과 신입사원 네 명이 초기 커리어에서 어떤 기준으로 직무와 회사를 선택했는지 이야기한다. 이들은 직무 적합성뿐 아니라 공감하는 문화, 성장 기회, 팀과 관리자의 지원, 제품과 미션에 대한 구성원의 열정을 중요하게 평가했다. 다양한 인턴십과 현직자와의 대화를 통해 자신에게 맞는 일을 구체화하고, 실제 업무에서 주도권과 장기적인 성장 가능성을 확인하라고 조언한다.
## 초기 커리어 역할을 선택할 때의 기준
- **Emily**는 데이터 과학 직무의 다양성을 고려해 자신의 기술적 배경과 목표에 맞는 역할을 찾았다.
- 빠르게 성장하는 스타트업의 초기 데이터 팀
- 기술 중심이면서도 제품에 가까운 업무
- 서로 연결되고 소통하려는 공감 능력 중심의 문화
- **Daniela**는 회사와 구성원의 진정성을 중요하게 보았다.
- 형식적인 구호가 아니라 실제로 커뮤니티를 만들려는 문화
- 회사의 미션과 사용자 문제에 깊이 공감하는 구성원
- 디자인을 더 많은 사람에게 접근 가능하게 만들려는 목표
- **Langston**은 엔지니어로서의 성장 가능성을 핵심 기준으로 삼았다.
- 주니어 엔지니어가 프로젝트를 소유할 수 있는지
- 자신의 일이 회사의 큰 목표에 영향을 주는지
- 엔지니어가 장기적으로 머물고 싶어 하는 회사인지
- 경력이 정체되지 않고 발전할 기회가 있는지
## 인턴십과 현직자 대화로 적성 확인
- 여러 회사와 직무를 직접 경험하는 것이 자신이 원하는 일을 파악하는 데 도움이 됐다.
- 여름 인턴십과 학기 중 인턴십을 통해 다양한 업무를 비교
- 실제로 무엇을 좋아하고 싫어하는지 업무 현장에서 확인
- 동문과 면접관, 현직 엔지니어에게 구체적인 질문을 했다.
- 일상적인 업무 내용뿐 아니라 그 역할을 통해 어떻게 성장했는지 질문
- “몇 년 뒤 나도 이런 성장을 원할까?”라는 관점으로 판단
- 업무 자체만큼 팀과 관리자의 지원도 중요하다는 점을 확인했다.
- 성장할 수 있도록 피드백과 기회를 제공하는 관리자
- 심리적으로 안전하고 협력적인 팀
- 직무 내용과 조직 환경을 함께 평가해야 함
## Figma에 끌린 이유
- **Emily**는 Figma 구성원이 자신의 경험과 관점을 외부에 공유할 수 있다는 점에서 개방적인 문화를 느꼈다.
- 신입 엔지니어의 경험을 다룬 블로그 글을 접한 뒤 회사에 관심을 가짐
- 데이터 팀이 성장과 영향력 확대의 전환점에 있었음
- 첫 신입사원 채용을 진행하며 팀 문화를 신중하게 만들어 가고 있었음
- **Langston**은 Figma 엔지니어들이 제품에 강한 열정을 보이는 점에 주목했다.
- 구성원들이 Figma 제품에 진심으로 관심을 갖고 있었음
- 혁신적인 프로젝트를 맡고 엔지니어로 성장할 기회가 있다고 판단
- **Daniela**는 사이드 프로젝트에서 Figma를 직접 사용하며 제품의 가치를 경험했다.
- 친구와 디자인을 함께 수정하고 아이디어를 주고받은 경험
- 제품에 대한 애정과 개인의 개성을 존중하는 문화에 매력을 느낌
- **Jago**는 Figma를 통해 디자인의 본질과 좋은 디자인의 기준을 배웠다.
- 디자인을 민주화한다는 Figma의 미션에 공감
- Figma for Education 같은 프로그램을 통해 미션에 기여하고자 함
- Figma Community 팀에서 그 목표를 실현할 수 있다고 보았음
## 초기 커리어를 준비하는 방법
- 가능한 한 다양한 인턴십과 직무를 경험해 자신의 선호를 구체화한다.
- 회사와 팀의 구성원에게 성장 경로와 실제 업무 환경을 질문한다.
- 직무 설명뿐 아니라 다음 사항을 확인한다.
- 신입 구성원의 프로젝트 소유권
- 팀과 관리자의 성장 지원 방식
- 회사의 장기적인 커리어 발전 가능성
- 구성원이 제품과 회사의 미션에 실제로 공감하는지
- 회사가 외부에 어떤 이야기를 공유하는지 살펴보면 조직 문화와 구성원 경험을 파악하는 데 도움이 된다.
자신에게 맞는 첫 직장을 고를 때는 연봉이나 직무명만 비교하기보다, 실제 구성원의 성장 경험과 팀의 지원 방식, 회사의 미션에 대한 진정성을 함께 확인하는 것이 좋다.
Figma는 엔지니어링 팀이 커져도 협업 방식과 핵심 문화를 유지하기 위해 팀의 가치를 명문화했다. 이 가치는 이상적인 목표가 아니라 팀이 이미 실천한다고 판단한 행동 기준이며, 각 가치에는 다른 선택을 포기하는 트레이드오프가 포함된다. 특히 조기 소통과 팀 구성원 간의 성장을 통해 개인의 성과보다 지속 가능한 협업을 중시한다.
## 엔지니어링 가치를 만든 이유
- 팀이 확장될수록 기존의 협업 방식과 문화를 유지하기 어려워진다.
- 자신과 비슷한 사람만 채용하는 ‘단일문화(monoculture)’를 피하면서도 중요한 업무 방식을 보존해야 했다.
- 모든 구성원이 행동, 우선순위, 프로세스, 팀 전통, 회사의 경쟁력과 미래에 대해 논의한 뒤 네 가지 가치를 정리했다.
- 가치는 “좋은 코드를 작성하자”처럼 누구나 반대하기 어려운 추상적 문구가 아니라, 실제 의사결정에 사용할 수 있는 구체적인 기준이어야 한다.
- 각 가치에는 포기하는 것이 있다. 즉, 가치가 무엇을 우선하는지뿐 아니라 무엇을 감수하는지도 분명히 해야 한다.
## 일찍, 자주 소통하기
- 코드 리뷰 시점까지 기다리지 말고 설계 문서, 제품 사양, 아키텍처 초안 등을 작업 초기에 공유한다.
- 문제를 혼자 해결한 뒤 결과를 발표하기보다, 여러 사람이 함께 방향을 검토하도록 한다.
- 초기 공유를 통해 잘못된 가정을 빠르게 발견하고, 큰 비용을 들이기 전에 방향을 수정할 수 있다.
- 미완성 작업을 공유하는 문화를 만들면 도움을 요청하기 쉬워지고, 공유하는 사람과 동료 모두에게 자연스러운 학습 기회가 생긴다.
- 소통 방식이 반드시 정해진 절차일 필요는 없다. 어떤 경우에는 코드 자체가 가장 효과적인 의사소통 수단이며, 단순한 버그 수정에는 여러 사전 논의가 필요하지 않다.
- 조기 공유는 다른 사람의 의견을 실제로 받아들일 때만 효과가 있다. 의견 충돌이 생겨도 일찍 공유하면 방향 전환 비용을 줄일 수 있다.
- 모든 의견을 폭넓게 듣는 대신 의사결정이 느려지고, 논의와 조율에 많은 시간이 걸릴 수 있다는 트레이드오프가 있다.
## 팀을 성장시키기
- 자신의 성공만이 아니라 주변 동료의 성공과 행복을 함께 우선한다.
- 팀을 돕는다는 것은 회사의 성과를 위해 자신을 희생하는 것이 아니라, 지속 가능한 방식으로 동료 엔지니어를 성장시키는 것을 뜻한다.
- 기술 발표, 온보딩 멘토링, 새로운 기술 학습 장려 등 지속적인 학습과 성장을 지원한다.
- 피드백은 사람을 공격하지 않고 아이디어와 작업에 초점을 맞춰야 한다.
- 모욕적이거나 상대를 깎아내리는 말은 효과적인 피드백이 아니며, 다양한 의견을 안전하게 제시할 수 있는 포용적 문화를 만들어야 한다.
- 구성원 간의 긍정적이고 존중하는 관계를 통해 서로를 더 나은 엔지니어로 만든다.
- 이 가치의 핵심은 경쟁에서 개인이 앞서는 것이 아니라, 함께 일하는 사람들이 더 나아지도록 돕는 ‘팀 중심’의 성공이다.
팀의 가치는 벽에 걸어두는 선언문보다 실제 설계 공유, 피드백, 멘토링, 의사결정에서 반복적으로 적용되는 기준이어야 한다. 조직에 도입할 때는 추상적인 구호보다 구체적인 행동과 감수할 트레이드오프까지 함께 정의하는 것이 좋다.
