Slik integrerer Figma AI for å transformere design og hjelpe kreative medarbeidere

Den nye Executive Function-serien vår har perspektiver fra ledere som oppnår transformering ved hjelp av AI.

Figma er der team samles for å gjøre ideer om til verdens beste digitale produkter og opplevelser. Vi snakket med Figmas David Kossnick, Head of AI Products, om innvirkningen til AI innen design, hjelp for kreativitet og bygging av AI-kompetanse for Figmas ansatte. 

Du har beskrevet AI som både en plattformendring og en kjernefunksjonalitet. Hvordan endrer AI design, og hvordan posisjonerer Figma seg innen den transformasjonen?

Når AI gjør det enklere enn noensinne å skape digitale produkter, kommer utmerket design i økende grad til å være en viktig differensiator. Men design er ikke bare piksler, det er håndverk: empati, forståelse av arbeidsflyt og problemløsning.

Derfor er AI integrert i hele Figma – fra tekstredigering og bildegenerering i produkter til lag for automatisk endring av navn og visuelle elementer på nettsteder – noe som gjør skapelse raskere, mer intuitivt og tilgjengelig for flere folk.

Samtidig er AI også en plattformendring. Figma er spesiallaget for å bygge digitale produkter. Dette lar oss revurdere arbeidsflyter fra første prinsipper.

Ett eksempel er Figma Make⁠(åpnes i et nytt vindu) – et melding-til-app-verktøy som genererer produksjonsklar kode fra språk, bilder eller strukturerte rammer. Det gir både kodere og ikke-kodere – designere, prosjektledere, ingeniører, markedsførere – en måte å gå videre på, å lage prototyper og uttrykke ideer uten å være hindret av tekniske barrierer.

Det er mye snakk om AI som en kopilot, ikke som en erstatning. Hvordan ser du at den dynamikken styrker kreativitet?

Figma skiller seg ut med den dype forpliktelsen til håndverk og gir brukere full kontroll til å finjustere hver detalj. Med AI har vi gått forbi det visuelle laget for å inkludere språk, visuelle elementer og koding – med tilføyelsen av verktøy som en kodeskriver og «kodelag» som lar brukere skrive og publisere AI-assistert kode naturlig.

AI-agenter kan ta seg av det kjedelige arbeidet, men mange verktøy begrenser tilpasning etter det. Hos Figma kan du redigere hvert lagt fullstendig – språk, visuelle elementer og kode – for å matche visjonen din og ivareta håndverket. Vi støtter også arbeidsflyter med kryssmodalitet, slik at uansett om du er sterkest innen koding, design eller språk, kan du jobbe på din måte – som å gjøre alt uten å miste spesialiteten din.

Til syvende og sist er produktene som lages i Figma, laget for mennesker. Og mennesker har meninger, empati og smak – kvaliteter som gjør dem til den faktiske piloten, ikke bare kopiloten.

Figma Make og Dev Mode MCP Server var store steg innen integrering av AI inn i ende-til-ende-arbeidsflyter. Hva har du lært om hvordan designere og utviklere vil samhandle med AI via kode?

Samarbeid mellom designer og utvikler er avhengig av å levere det som faktisk fungerer, ikke bare å unngå misforståelser, men sikre brukerverdi. Figma Make hjelper team med å bekrefte og teste mange mulige ideer, slik at når de er rettet mot en løsning, er det sterkt ønske om å bygge det som er riktig.

Dev Mode⁠(åpnes i et nytt vindu) forenklet levering med strukturerte data som CSS og tokener, og MCP⁠(åpnes i et nytt vindu) viderefører det ved å la utviklere bruke en kodeagent som oversetter skisser til produksjonsklar kode med full kontekst – uten behov for manuell kopiering og innliming.

Selv om Make primært er laget for å lage prototyper, kan designere ofte be om samhandlinger så presist at ingeniører kopierer koden direkte – noe som gjør at det begynner å bli et leveringsartefakt for utvikling.

Mer bredt har Figma alltid vært tiltenkt flere brukere i designet, i motsetning til tidlige AI-verktøy som i stor grad var for enkeltbrukere. Nå beveger vi oss mot mer samarbeidsbaserte AI-opplevelser som inviterer andre inn i den kreative prosessen.

Hva tenker du om AI-verktøy som støtter samarbeid og ideen om flere brukere?

Flere brukere er viktig for Figma, og verktøy som Figma Make og kodelag er laget for å støtte samarbeid i sanntid – selv med AI. To personer kan jobbe i samme fil, se hverandres avatar og skape sammen med en AI-assistent, noe som gjør møter om til delte, interaktive byggeøkter.

Bildegenerering har også blitt et høydepunkt i FigJam og Slides, noe som lar team samarbeide om laging av merkevaretilpassede visuelle effekter eller iterere side ved side. Det er også en kulturell dimensjon – som tradisjonen vår med å lage FigJam-årskort, der teammedlemmer remikser avatarer med OpenAIs bilderedigering for å skape lekne, personlig tilpassede hyllester. Disse kreative ritualene fostrer tilknytning og lagånd på en måte de fleste verktøy ikke kan.

Når flere designprosesser – for eksempel navngivelse av lag, tekstforfatting, visuelle søk og generering – blir AI-drevet, hvordan tror du rollen til profesjonelle designere blir utviklet?

Håndverk forblir den viktigste ferdigheten – empati, smak og evnen til å utforske og finjustere. Når kostnaden for å prøve ut ideer går ned, kan folk gå dypere inn i det som fungerer, og gjøre hver detalj – fra animasjoner til samhandlinger – en mulighet for utmerkelse. Selv om støynivået kommer til å øke, vil flott håndverk skille seg ut.

Vi ser også en overgang fra personer som implementerer til personer som feilsøker, og roller blir slått sammen mens flere folk blir skapere. Designere skriver kode og fremtiden tilhører visjonærene – de som kan ta en idé fra konsept til utførelse på egen hånd.

Jeg har en kollega innen media og underholding som beskriver den høye forskuddskostnaden for idégenerering og -presentasjon – det krevde så mye anstrengelse at mange gode ideer ble filtrert bort før de i det hele tatt hadde en sjanse. Med AI er den flaskehalsen nå blitt enklere. Vi ser en økning av ideer fordi kreative medarbeidere kan utforske og dele mye mer fritt.

Det minner meg om Doctor Strange i Marvel-universet – måten han ser alle mulige fremtider på. Det er det AI blir for design: en måte å utforske utallige baner på og velge den beste for et gitt problem.

Hva slags brukere eller bruksområder tror du Figmas AI kommer til å muliggjøre som ikke var mulige før?

Vi ser allerede utrolige eksempler – selv før lansering. Under intern testing oppdaget noen i personalteamet uten kode- eller designbakgrunn et Workday API og brukte Figma Make i bare to timer for å lage et spill: det viste fire ansikter og navn hentet fra Workday, og du måtte matche dem – en morsom metode for å hjelpe nye medarbeidere med å bli kjent med teamkamerater. Nå er det en del av innføringsprosessen vår.

Dette var en idé ingen team for interne verktøy noensinne hadde prioritert, men den kom til live fordi AI senket barrieren. Det viste at ikke-tekniske personer med gode ideer nå kan bygge ekte, brukbare verktøy – som noen ganger til og med kan rulles ut – uten behov for et utviklingsteam.

Vi ser mange uventede bruksområder, og det er utrolig inspirerende. Verktøy som Figma Make og Figma Design lar folk uttrykke og aktivere ideer som eller hadde forblitt passive.

Hvordan skaper du AI-kompetanse – disse «aha»-øyeblikkene der folk innser at de kan gjøre noe de ikke kunne gjøre tidligere? Har du lært noe til nå?

Intern testing er sentralt i kulturen vår, og vi ga alt med Figma Make. Vi arrangerte «Great Figma Bake Off» – en bedriftsomfattende konkurranse for å bygge kule prosjekter med økter i sanntid i hver tidssone. Den praktiske støtten hjalp medarbeidere som var interessert i AI, med å bygge selvtillit, spesielt de som var nye til disse verktøyene. Sosiale insentiver og veiledning i sanntid utgjorde en stor forskjell for å hjelpe folk med å engasjere seg.

Utover det rullet vi ut ChatGPT Enterprise i hele selskapet. Det har vært transformativt – markedsføringsteam bruker det til å finjustere presentasjoner, skrive e-postutkast med mer, alt i et sikkert, personvernbevisst miljø.

Vi har også avholdt Maker Weeks – ukelange hackeøkter som er åpne for alle, ikke bare produktteam. Folk bygger alt fra videoer og hjelpedokumenter til Slack-integrerte GPT‑er. Det gir alle tillatelse til å prøve, feile og lære – noe som senker barrieren for praktisk eksperimentering, spesielt for de utenfor tekniske roller.

Er dette mer filosofisk – skapelse av en kultur med AI-kompetanse – eller er det måter dere måler fremgang på?

AI-kompetanse hos Figma starter med kultur. Vi ansetter folk som er interessert i å eksperimentere og utforske nye verktøy, og vi støtter det med dedikert tid og budsjett for å lære – uten behov for fullmakter.

Vi fremhever suksesshistorier, som et personalteam som bygget et Workday-basert spill, for å vise at selv et eksperiment på 10 minutter kan føre til reell innvirkning. Det første trinnet er ofte det vanskeligste.

For å støtte trygg utforskning har vi laget en hurtigbane for samsvar for eksperimentelle verktøy – med sikkerhetsmekanismer for databruk – slik at team kan teste ny AI uten friksjon. De fleste verktøy fungerer ikke perfekt, men reduksjon av kostnaden for å prøve bidrar til å oppdage reell verdi og fostrer innovasjon i hele organisasjonen.

Du har delt god innsikt om bygging av intern AI-kompetanse. Men hva med forbrukersiden – hvordan bør bedrifter jobbe med å integrere AI i produktene og opplevelsene sine?

Som både AI-brukere og -byggere har vi lært av eksperimentering på grasrotnivå fører til adopsjon. Medarbeidere begynte å bruke verktøy som ChatGPT uformelt, noe som førte til etterspørsel for en sikker, støttet bane – noe som til slutt førte til utrullingen av ChatGPT Enterprise.

Den store konklusjonen: Når folk prøver AI-arbeidsflyter og innser hvor enkle de er, føler de at de har kraften til å bygge. Den endringen i tankesett er nøkkelen til å skalere betydelig AI-adopsjon – både i bedriften og for kunder.

For å avslutte – hvordan bruker du personlig AI i arbeidsflytene dine hos Figma?

Jeg bruker ChatGPT daglig for alt fra opprydding av gjennomgangsnotater og skriving av utkast for kommunikasjon til grundig research – og spør den ofte «hvordan blir dette problemet vanligvis løst?» for å utforske løsningsmuligheter raskt. 

Jeg bruker også Figma Make for å lage prototyper og utforske ideer, og Slack AI for å oppsummere komplekse tråder og holde meg innrettet med hele organisasjonen. Til slutt bruker jeg Grammarly konstant – det føles kanskje ikke som AI, men det forbedrer skrivingen min i det stille i løpet av hele dagen med bare et klikk.

Figma bruker OpenAI API-er til å drive FigJam AI samt funksjonaliteten for bildegenerering på plattformen. De har også rullet ut ChatGPT Enterprise i hele organisasjonen sin for å muliggjøre AI-kompetanse for arbeidsstyrken.