Figma에서 AI 기반 검색을 (새 탭에서 열림)
디자이너들은 새로 작업하기보다 기존 디자인을 찾아 재활용하는 경우가 많지만, 스크린샷만 가지고 원본 파일을 찾기는 어려웠습니다. Figma는 이 문제를 해결하기 위해 시각 검색과 의미 검색을 결합한 AI 검색을 출시했고, 검색 결과를 디자인 작업에 바로 활용할 수 있도록 했습니다. 초기에는 다음 컴포넌트를 추천하는 ‘디자인 자동완성’을 개발했지만, 사용자 연구를 통해 기존 작업을 찾고 변형하는 일이 더 근본적인 문제라는 결론에 도달했습니다. ## 기존 디자인을 찾기 어려운 문제 - 디자이너들은 원하는 디자인의 원본 파일을 찾기 위해 Slack에 동료에게 질문하거나 여러 파일을 직접 확인해야 했습니다. - 특히 파일명이나 컴포넌트 이름을 모른 채 스크린샷만 가지고 검색해야 하는 상황이 큰 문제였습니다. - Figma 내부에서도 디자인 요소를 찾는 데 상당한 시간이 소요되고 있다는 사실을 수백 건의 Slack 메시지를 통해 확인했습니다. - 이러한 문제를 해결하기 위해 Figma는 Config 2024에서 AI 기반 검색 기능을 공개했습니다. ## 시각 검색과 의미 검색 - **시각 검색(Visual search)** - 스크린샷, 선택한 프레임, 간단한 스케치 등을 입력해 유사한 디자인과 컴포넌트를 찾습니다. - 정확한 파일명이나 텍스트를 몰라도 이미지의 시각적 특징을 기반으로 검색할 수 있습니다. - **의미 검색(Semantic search)** - 사용자의 텍스트 질의를 AI가 이해하고 관련 디자인을 검색합니다. - 컴포넌트의 정확한 이름이나 설명을 몰라도 의도와 문맥에 맞는 결과를 찾을 수 있습니다. - 검색 결과는 단순히 파일을 여는 데 그치지 않고, 디자인을 미리 보거나 현재 프로젝트에 삽입하는 방식으로 활용할 수 있습니다. ## 디자인 자동완성에서 AI 검색으로 전환 - Figma는 2023년 6월 3일간의 AI 해커톤을 열었고, 20개의 프로젝트가 완성됐습니다. - 그중 하나가 작업 중인 화면을 분석해 다음에 필요할 컴포넌트를 추천하는 **디자인 자동완성** 프로토타입이었습니다. - 예를 들어 온보딩 화면을 만들 때 “Get started” 버튼을 추천하는 방식입니다. - 이 기능은 디자이너가 반복적인 작업에서 벗어나 사용자 문제와 같은 고차원적인 사고에 집중하도록 돕는 것을 목표로 했습니다. - 프로토타입의 가능성이 확인되면서 제품 로드맵에 포함됐고, 실제 제품화를 위한 개발이 시작됐습니다. ## RAG를 활용한 검색 기반 AI - Figma는 디자인 자동완성의 품질을 높이기 위해 검색 인프라를 함께 구축했습니다. - **Retrieval-Augmented Generation(RAG)**은 LLM이 답변을 생성하기 전에 관련 사례를 검색해 참고하도록 하는 방식입니다. - 자동완성 기능이 사용자가 작업 중인 화면과 유사한 기존 디자인을 찾으면, 그 사례를 바탕으로 더 적절한 다음 컴포넌트를 추천할 수 있다고 판단했습니다. - 즉, AI가 무작정 새로운 디자인을 생성하는 것이 아니라 Figma에 축적된 실제 디자인 사례를 검색하고 이를 추천의 근거로 활용하는 구조입니다. ## 사용자 연구가 바꾼 제품 방향 - Figma는 내부 팀에 프로토타입을 공유하고 디자이너들을 대상으로 사용성 연구를 진행했습니다. - 반복적인 테스트 과정에서 디자이너들이 작업을 완전히 새로 시작하지 않는다는 패턴을 발견했습니다. - 디자이너들은 과거의 탐색 결과와 기존 작업을 다시 찾아보고, 이를 변형하거나 조합해 새로운 결과물을 만듭니다. - 이 때문에 “다음에 무엇을 추천할까?”보다 “이미 존재하는 작업 중 무엇이 유용한가?”를 찾는 일이 더 근본적인 요구로 드러났습니다. - 이러한 관찰이 디자인 자동완성 중심의 방향을 AI 검색 중심으로 전환하는 계기가 됐습니다. Figma의 사례는 AI 기능을 먼저 만들고 사용자를 설득하기보다, 실제 업무에서 반복되는 불편을 관찰한 뒤 제품 방향을 조정해야 한다는 점을 보여줍니다. 특히 검색과 생성 AI를 결합하면 기존 자산을 재활용하면서도 더 정확한 추천을 제공할 수 있으므로, 조직 내 디자인 자산이 많을수록 시각·의미 검색과 RAG 기반 활용을 함께 고려할 만합니다.