Figma가 AI를 통합하여 디자인을 혁신하고 크리에이티브 역량을 강화하는 방법

새롭게 시작되는 경영진 회담 시리즈에서 AI를 통해 혁신을 유도하는 리더들의 시각을 확인하세요.

Figma에서는 팀이 힘을 합쳐 아이디어를 세계 최고의 디지털 제품과 경험으로 실현합니다. AI 제품 책임자인 David Kossnick과 함께 AI가 디자인 분야에 미치는 영향과 창의성 강화, Figma 직원들의 AI 사용 숙련도 강화에 대해 이야기를 나눠보았습니다. 

AI를 플랫폼의 변화이자 핵심 역량이라고 설명하셨습니다. AI는 디자인을 어떻게 변화시키고 있으며, 그러한 변화 속에서 Figma는 어떻게 포지셔닝하고 있나요?

AI를 활용하여 디지털 제품을 제작하는 것이 그 어느 때보다 쉬워지면서 점점 더 훌륭한 디자인이 핵심적인 차별화 요소가 될 것입니다. 하지만 디자인은 단순한 픽셀이 아닙니다. 공감과 워크플로에 대한 이해, 문제 해결을 고려하는 설계이자 제작 작업이죠.

바로 Figma 전체에 AI가 내장되어 있는 이유입니다. 제품 내 텍스트 편집과 이미지 생성부터 레이어 자동 이름 변경과 사이트 비주얼에 이르기까지, 더 많은 사람들이 더 빠르고 직관적으로 제작할 수 있도록 도와줍니다.

동시에 AI는 하나의 플랫폼 전환이기도 합니다. Figma는 디지털 제품 제작을 위해 특별히 제작되었습니다. 이는 워크플로를 첫 번째 원칙부터 다시 생각해 보게 합니다.

한 가지 예로 Figma Make⁠(새 창에서 열기)가 있습니다. Figma Make는 프롬프트-앱 변환 도구로 언어, 이미지 또는 구조화된 프레임에서 프로덕션급 코드를 생성합니다. 디자이너, PM, 엔지니어, 마케터 등 개발자와 비개발자 모두가 기술적 장벽에 가로막히지 않고 더 개발하고, 프로토타입을 제작하고, 아이디어를 표현할 수 있는 방법을 제공합니다.

AI는 대체재가 아닌 조력자라는 이야기가 많습니다. 이러한 관계가 창의성을 어떻게 강화한다고 생각하시나요?

사용자가 모든 세부 사항을 다듬을 수 있도록 완전한 제어권을 제공하는 Figma는 공든 작업에 대한 깊은 헌신이 돋보이는 툴입니다. AI를 통해 시각적 레이어를 넘어 언어, 비주얼, 코드를 포함하도록 확장했으며, 사용자가 기본적으로 AI 지원 코드를 작성하고 게시할 수 있는 코드 작성기와 “코드 레이어”와 같은 도구를 추가했습니다.

AI 에이전트가 바쁜 업무를 처리할 수는 있지만, 많은 도구에서 그 이후의 사용자 지정이 제한적입니다. Figma에서는 언어, 비주얼, 코드 등 모든 레이어를 자유롭게 편집하여 비전에 맞게 제작하고 작업의 완성도를 유지할 수 있습니다. 또한 크로스 모달리티 워크플로를 지원하므로 코드, 디자인, 언어 중 어느 분야에 능숙하든 전문성을 잃지 않고 다양한 영역을 다루면서 원하는 방식으로 작업할 수 있습니다.

결국 Figma에서 만든 제품은 인간을 위한 것입니다. 그리고 인간은 판단력, 공감력, 취향 등 그저 조력자가 아닌 진정한 조종사로서의 자질을 갖추고 있습니다.

Figma Make와 Dev Mode MCP 서버는 엔드투엔드 워크플로에 AI를 통합하는 데 있어 중요한 단계였습니다. 디자이너와 개발자들이 코드를 통해 어떻게 AI와 상호 작용하기 원하는지에 대해 무엇을 알게 되셨나요?

디자이너와 개발자의 협업은 단순히 의사소통 오류를 피하는 것뿐만 아니라 실제로 작동하는 작업물을 내고 사용자 가치를 보장하는 데 달려 있습니다. Figma Make는 팀이 가능한 많은 아이디어를 검증하고 테스트할 수 있도록 지원하여 솔루션에 대한 팀의 의견이 일치할 때 올바른 것을 만든다는 확신을 가질 수 있습니다.

Dev Mode⁠(새 창에서 열기)는 CSS 및 토큰과 같은 구조화된 데이터로 핸드오프 과정을 간소화했으며, MCP⁠(새 창에서 열기)는 이를 한 단계 더 발전시켰습니다. 개발자가 수동으로 복사하여 붙여넣을 필요 없이 전체 컨텍스트를 반영하여 모의 코드를 프로덕션에 사용할 수 있는 수준의 코드로 변환할 수 있는 코딩 에이전트를 호출할 수 있도록 했습니다.

Make가 만들어진 주요한 목적은 프로토타입 제작이지만, 엔지니어가 직접 코드를 복사해 사용할 수 있을 정도로 디자이너가 정확하게 프롬프트로 상호작용을 구현하는 경우가 많아 Make는 엔지니어링을 위한 핸드오프 아티팩트로 자리 잡기 시작했습니다.

더 넓게 보면 1인 작업 위주로 설계된 초기 AI 도구들과 달리 Figma는 항상 여러 명과의 협업하는 멀티플레이어 협업을 염두에 두고 설계되었습니다. 이제 우리는 다른 사람들을 창의적인 과정에 초대하는 보다 협업적인 AI 경험으로 나아가고 있습니다.

협업을 지원하는 AI 도구와 멀티플레이어라는 개념에 대해서는 어떻게 생각하시나요?

레이어는 Figma의 핵심이며, Figma Make와 코드 레이어와 같은 도구는 AI와도 실시간 협업을 지원할 수 있도록 제작되었습니다. 두 사람이 같은 파일에서 작업하고, 서로의 아바타를 보고, AI 어시스턴트와 함께 공동 제작하여 회의를 상호적인 공유 제작 세션으로 전환할 수 있습니다.

이미지 생성 기능도 FigJam과 Slides의 하이라이트 기능이 되어 팀이 브랜드에 맞는 비주얼을 공동 제작하거나 함께 개선해 나갈 수 있습니다. 문화적인 부분도 있습니다. FigJam 기념일에 카드를 만드는 전통이 있는데, 팀원들은 OpenAI의 이미지 편집 기능으로 아바타를 리믹스하여 재미있고 개인 맞춤화된 헌정 카드를 만듭니다. 이러한 창의적인 의식은 대부분의 도구가 할 수 없는 방식으로 팀원들을 연결하고 팀 정신을 키워줍니다.

레이어 명명, 카피라이팅, 시각적 검색, 생성 등 더 많은 디자인 과정이 AI 기반으로 전환됨에 따라 전문 디자이너의 역할은 어떻게 진화할 것으로 생각하시나요?

공감, 취향, 탐구하고 다듬는 능력 등을 사용하여 공들여서 작업하는 것은 여전히 가장 필수적인 기술입니다. 아이디어를 시도하는 비용이 줄어들면서 사람들은 어떤 것이 효과적인지 더 깊이 탐구할 수 있고, 애니메이션부터 인터랙션까지 모든 디테일의 완성도를 높일 수 있게 되었습니다. 세상에 노이즈가 증가하는 만큼 훌륭한 작업은 더 돋보일 것입니다.

또한 역할이 통합되고 더 많은 사람들이 제작자가 되는 등 실행자에서 문제 해결자로의 전환이 일어나고 있습니다. 디자이너는 코드를 작성하게 되고, 미래는 아이디어를 컨셉부터 실행까지 스스로 이끌 수 있는, 비전을 실현하는 사람들이 주도하게 될 것입니다.

미디어 및 엔터테인먼트 업계에 종사하는 한 동료는 아이디어를 구상하고 발표하는 데 초기 비용이 너무 많이 들어, 수많은 훌륭한 아이디어들이 미처 기회가 주어지기도 전에 걸러진다고 말합니다. 이제 AI 덕분에 이러한 병목 현상이 완화되고 있습니다. 창작자들이 훨씬 더 자유롭게 탐색하고 공유할 수 있게 되면서 아이디어가 급증하고 있습니다.

마치 마블 유니버스의 닥터 스트레인지가 가능한 모든 미래를 보는 모습이 떠오릅니다. 그게 바로 디자인에 AI를 도입하는 이유입니다. 무수히 많은 경로를 탐색하고 주어진 문제에 가장 적합한 경로를 선택할 수 있죠.

Figma의 AI가 이전에는 불가능했던 어떤 종류의 사용자 또는 사용 사례를 열어줄 것이라고 생각하시나요?

출시 전부터 이미 놀라운 사례들이 나타나고 있습니다. 내부 테스트 중 코딩이나 디자인에 대한 배경지식이 없는 한 인사팀 직원이 Workday API를 발견하고 Figma Make를 사용하여 2시간 만에 게임을 만들었습니다. 이 게임은 Workday에서 가져온 4명의 얼굴과 이름을 보여주고, 이를 맞춰야 하는 방식의 게임으로, 신입 직원이 팀원을 알아가는 데 도움이 되는 재미있는 게임이었습니다. 이 게임은 이제 온보딩 절차의 일부가 되었습니다.

이건 사내 도구 개발 팀에서 우선순위를 두지 않았을 법한 아이디어였지만, AI가 장벽을 낮춰주었기 때문에 실현될 수 있었습니다. 이제 기술 전문가가 아닌 사람들도 훌륭한 아이디어만 있으면 엔지니어링 팀의 도움 없이도 실제 사용 가능한 도구를 만들 수 있고, 심지어 때로는 배포까지 할 수 있다는 것이 드러났습니다.

예상치 못한 사용 사례가 많이 관찰되고 있고, 정말 많은 영감과 자극을 주고 있습니다. Figma Make와 Figma Design 같은 도구는 사람들이 잠자고 있던 아이디어를 표현하고 실현할 수 있도록 도와줍니다.

사람들이 전에는 할 수 없었던 일을 할 수 있다는 것을 깨닫는 ”아하”의 순간, 즉 AI 숙련도를 어떻게 높일 수 있을까요? 지금까지 알게 된 점이 있나요?

내부 테스트(Dogfooding)는 우리 문화의 중심이며, 우리는 Figma Make에 모든 걸 걸었죠. 우리는 모든 시간대에 라이브 잼 세션을 진행하고 멋진 프로젝트를 만드는 전사적인 대회인 “Great Figma Bake Off”를 개최했습니다. 이러한 실무 지원은 AI에 호기심이 많은 직원, 특히 이러한 도구를 처음 접하는 직원들의 자신감을 키우는 데 도움이 되었습니다. 사회적 보상과 실시간 안내는 사람들의 참여를 유도하는 데 큰 도움이 되었습니다.

그 외에도 회사 전체에 ChatGPT Enterprise를 배포했습니다. 혁신적이었습니다. 시장 진출 팀은 발표 자료를 다듬고 이메일 초안을 작성하는 등 다양한 작업에 ChatGPT를 사용하고 있으며, 이 모든 작업은 안전하고 개인 정보를 보호하는 환경에서 이루어집니다.

또한 제품 팀뿐만 아니라 누구나 참여할 수 있는 해커톤인 Maker Weeks를 일주일 동안 개최합니다. 다들 동영상과 도움말 문서부터 Slack 통합 GPT에 이르기까지 온갖 것을 만듭니다. 모든 사람에게 시도하고, 실패하고, 배울 수 있는 기회를 주기 때문에 특히 핵심 기술 역할이 아닌 사람들에게 실무에서 실험해 볼 수 있는 장벽을 낮춥니다.

AI 숙련도 문화 조성이란 철학적인 접근 방식에 가깝나요, 아니면 진행 상황을 측정할 수 있는 방법이 있나요?

Figma의 AI 숙련도는 문화에서 시작됩니다. 우리는 새로운 도구를 실험하고 탐구하고자 하는 사람들을 고용하고, 학습을 위한 전용 시간과 예산으로 이를 지원합니다. 별도의 지시는 필요하지 않습니다.

Workday 기반 게임을 만든 HR 팀과 같은 성공 사례를 강조하면서 10분의 실험으로도 실질적인 영향력을 발휘할 수 있음을 보여줍니다. 첫걸음이 가장 어려운 경우가 많습니다.

우리는 안전한 탐색을 지원하기 위해 데이터 사용에 대한 안전장치를 갖춘 실험 도구에 대한 신속 규정 준수 절차를 만들어, 팀이 마찰 없이 새로운 AI를 테스트할 수 있도록 했습니다. 대부분의 도구가 완벽하게 작동하는 것은 아니지만, 시도 비용을 낮추면 진정한 가치를 발견하고 조직 전체의 혁신을 촉진하는 데 도움이 됩니다.

내부 AI 숙련도 개선에 대한 훌륭한 인사이트를 공유해 주셨습니다. 그렇다면 소비자 측면에서는 어떤가요? 기업은 제품과 경험에 AI를 통합하는 데 어떤 방식을 취해야 할까요?

AI 사용자이자 개발자로서 우리는 현장에서 다양한 시도를 하는 풀뿌리 실험이 도입을 촉진한다는 사실을 배웠습니다. 직원들은 비공식적으로 ChatGPT와 같은 도구를 사용하기 시작했고, 이는 안전하고 지원을 제공하는 경로에 대한 요구로 이어져 결국에는 ChatGPT Enterprise가 배포되었습니다.

중요한 점은 사람들이 AI 워크플로를 사용해 보고 얼마나 쉬운지 알게 되면 직접 제작하는데 자신감을 갖는다는 것입니다. 이러한 사고방식의 전환은 회사 내부와 고객 모두에게 의미 있는 AI 도입을 확장하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

마지막 질문으로, 개인적으로는 Figma의 워크플로에서 AI를 어떻게 활용하고 계신가요?

저는 리뷰 노트 정리부터 커뮤니케이션 초안 작성, 심층 리서치에 이르기까지 모든 작업에 ChatGPT를 매일 사용합니다. “이 문제는 일반적으로 어떻게 해결하지?"라는 질문의 프롬프트를 사용하여 빠르게 해결책을 찾는 경우가 많습니다. 

또한 프로토타입 제작과 아이디어 탐색에는 Figma Make를 사용하고, 복잡한 스레드를 요약하고 조직 전체에서 일관성을 유지하는 데는 Slack AI를 사용합니다. 마지막으로 꾸준히 Grammarly를 사용하고 있습니다. AI 기능처럼 느껴지지는 않을지 몰라도, 클릭 한 번으로 하루 종일 제 글쓰기를 조용히 향상시켜 주고 있죠.

Figma는 FigJam AI를 구동하고 자사 플랫폼에서 이미지 생성 기능을 실행하는데 OpenAI API를 사용합니다. 또한 조직 전체에 ChatGPT Enterprise를 배포하여 직원들이 AI를 능숙하게 사용할 수 있도록 지원하고 있습니다.