Figma / prototyping

Our Config 2026 Speakers on the Biggest Opportunities With AI | Figma Blog (새 탭에서 열림)

Figma의 Config 2025는 인공지능(AI)과 고도화된 프로토타이핑 기술을 통해 디자인의 경계를 확장하는 데 집중합니다. 디자인 도구가 단순한 제작 도구를 넘어 창의적인 파트너로서 작동하며, 디자이너가 반복적인 작업에서 벗어나 더 전략적인 문제 해결에 몰입할 수 있는 환경을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 제품 기획부터 구현까지의 프로세스를 하나로 통합하고, 브랜드 가치를 더 일관되게 전달할 수 있는 새로운 워크플로우를 제시합니다. ### AI 기반의 디자인 생산성 혁신 * 생성형 AI를 활용하여 초기 아이디어를 빠르게 시각화하고, 복잡한 레이아웃을 자동으로 구성하는 기능을 통해 작업 속도를 획기적으로 높였습니다. * 디자인 컨텍스트를 이해하는 AI가 적절한 컴포넌트를 추천하거나, 실제와 유사한 더미 데이터를 디자인에 즉시 반영하여 테스트 환경을 최적화합니다. * 디자이너의 수동 작업을 자동화함으로써 단순 제작보다는 제품의 논리와 사용자 경험의 본질에 더 집중할 수 있는 '지능형 캔버스'를 지향합니다. ### 고도화된 프로토타이핑과 인터랙션 * 정적인 화면의 연결을 넘어 실제 제품과 유사한 로직과 변수(Variables)를 활용한 동적 프로토타이핑 기능을 강화했습니다. * 디자인과 개발 사이의 간극을 줄이기 위해 실제 코드 수준의 인터랙션을 시각적인 방식으로 구현할 수 있는 환경을 제공합니다. * 복잡한 사용자 흐름을 실제 구동 환경과 유사하게 시뮬레이션함으로써, 개발 단계 이전에 제품의 사용성을 완벽하게 검증할 수 있도록 돕습니다. ### 브랜드 아이덴티티와 시스템의 확장 * 다양한 채널과 플랫폼에서 일관된 브랜드 경험을 유지할 수 있도록 디자인 토큰(Design Tokens)과 시스템 관리 기능을 심화했습니다. * 브랜드 가이드라인이 디자인 자산과 긴밀하게 동기화되어, 브랜드의 변경 사항이 대규모 프로젝트 전체에 즉각적이고 정확하게 반영되는 구조를 갖추었습니다. * 대규모 조직 내에서 협업 효율을 높이기 위해 자산 관리 및 거버넌스 도구를 강화하여 브랜드의 일관성을 시스템적으로 보호합니다. 디자이너는 이제 AI를 단순한 보조 도구가 아닌 협업 파트너로 받아들이고, 이를 활용해 생산성을 극대화하는 워크플로우를 구축해야 합니다. 특히 고도화된 프로토타이핑 기능을 통해 디자인 단계에서 제품의 기술적 타당성을 검토하고, 디자인 시스템을 통해 브랜드 가치를 자동화된 방식으로 관리하는 역량을 갖추는 것이 중요합니다.

Building Frontend UIs with Codex and Figma | Figma Blog (새 탭에서 열림)

피그마는 디자인과 개발의 경계를 허물고, 캔버스와 코드가 하나로 통합되는 디자인의 미래를 제시합니다. 단순한 시각적 도구를 넘어 실제 프로덕션 코드와 긴밀하게 연결된 시스템을 통해 협업의 마찰을 줄이고 구현의 정확도를 높이는 것이 핵심입니다. 이를 위해 AI 기술을 워크플로우 전반에 도입하고 개발자 모드(Dev Mode)를 대폭 강화하여 디자인의 의도가 코드까지 매끄럽게 이어지는 생태계를 구축하고자 합니다. ### AI를 통한 디자인 워크플로우의 자동화와 확장 * **AI 기반 디자인 생성(Make Design):** 텍스트 프롬프트를 통해 모바일 및 웹 인터페이스의 초안을 빠르게 생성함으로써 디자이너가 빈 화면에서 시작하는 부담을 줄여줍니다. * **지능적인 에셋 관리:** AI가 레이어의 이름을 자동으로 지정하고 적절한 텍스트 콘텐츠를 채워넣으며, 이미지 배경 제거와 같은 반복적인 편집 작업을 자동화합니다. * **시각적 검색 및 탐색:** 팀 내 방대한 디자인 라이브러리에서 특정 컴포넌트나 화면을 시각적 유사성을 기반으로 빠르게 찾아내어 재사용성을 극대화합니다. ### 디자인과 코드의 실시간 동기화, Code Connect * **실제 코드 조각 연결:** 'Code Connect' 기능을 통해 디자인 시스템의 컴포넌트와 실제 개발에 사용되는 코드 라이브러리를 직접 연결하여, 개발자가 디자인 환경 내에서 즉시 구현 코드를 확인할 수 있습니다. * **개발자 모드(Dev Mode) 고도화:** 디자인 변경 사항을 더 명확하게 추적하고, 현재 작업 상태(In Progress, Done 등)를 공유하여 디자이너와 개발자 간의 소통 오류를 최소화합니다. * **컴포넌트 문서화 자동화:** 디자인 속성과 코드의 속성을 일치시켜 수동으로 가이드를 작성할 필요 없이 항상 최신 상태의 문서를 유지합니다. ### 정교한 프로토타이핑과 협업 환경 개선 * **강화된 프로토타이핑 기능:** 복잡한 변수(Variables)와 조건부 로직을 더 직관적으로 설정하여, 실제 제품과 거의 동일하게 작동하는 고충실도(High-fidelity) 프로토타입을 제작할 수 있습니다. * **UI 재설계 및 사용성 향상:** 피그마 인터페이스 자체를 더욱 간결하게 재구성하여 디자인 작업 공간을 넓히고, 도구 접근성을 높여 창의적인 작업에 집중할 수 있는 환경을 제공합니다. * **슬라이드 기능 도입:** 디자인 결과물을 별도의 도구 없이 피그마 내에서 바로 프리젠테이션으로 전환하여 이해관계자와의 공유 및 피드백 과정을 효율화합니다. 디자이너는 이제 개별 화면을 그리는 것을 넘어 디자인 시스템이 코드와 어떻게 상호작용하는지 이해해야 합니다. Figma가 제공하는 AI 도구를 워크플로우에 적극적으로 통합하여 단순 반복 작업 시간을 줄이고, Code Connect를 통해 개발 팀과 단일화된 진실 공급원(Single Source of Truth)을 구축함으로써 제품의 완성도를 높이는 전략이 필요합니다.

The Future of Design Is Code and Canvas | Figma Blog (새 탭에서 열림)

피그마는 기존의 '디자인에서 코드'로 이어지는 단방향 흐름을 넘어, 실제 프로덕션 코드를 다시 편집 가능한 피그마 디자인으로 변환하는 혁신적인 접근 방식을 제안합니다. 앤스로픽(Anthropic)의 Claude Code를 활용해 코드베이스의 시각적 요소를 분석하고 이를 피그마의 레이어와 컴포넌트 구조로 재구성함으로써, 디자인과 개발 사이의 동기화 문제를 해결하고자 합니다. 이를 통해 팀은 실제 구현된 최신 코드를 바탕으로 디자인 자산을 실시간으로 업데이트하고 관리할 수 있습니다. **코드 기반의 디자인 복원 메커니즘** * React, Tailwind CSS 등 실제 프론트엔드 코드에 정의된 스타일 속성과 UI 구조 정보를 정밀하게 추출합니다. * 단순한 시각적 복제를 넘어, 추출된 데이터를 피그마의 오토 레이아웃(Auto Layout), 변수(Variables), 컴포넌트 등 편집 가능한 고유 객체로 변환합니다. * 텍스트 스타일, 색상 값, 간격 등 코드에 명시된 속성이 피그마의 속성 시스템과 일대일로 매핑되어 디자이너가 즉시 수정할 수 있는 상태로 생성됩니다. **Claude Code와의 통합 및 지능형 자동화** * 앤스로픽의 AI 에이전트인 Claude Code를 CLI 환경에서 실행하여 코드베이스 내의 시각적 논리를 추론하고 피그마 플러그인 API와 상호작용합니다. * AI가 복잡한 CSS 계층 구조나 컴포넌트 의존성을 분석하여 피그마 파일 내에서 가장 효율적인 레이어 구조로 재구성하도록 돕습니다. * 개발자가 코드 변경 후 특정 명령어를 실행하는 것만으로 디자인 파일에 해당 변경 사항을 자동으로 반영하는 워크플로우를 실험합니다. **디자인 시스템의 무결성 유지 및 협업 효율화** * 디자인 파일이 실제 프로덕션 코드보다 뒤처지는 '디자인 부채(Design Debt)' 현상을 근본적으로 방지합니다. * 디자이너는 실제 코드에 구현된 제약 사항과 로직이 반영된 캔버스 위에서 작업하므로, 구현 불가능한 디자인을 설계할 위험이 줄어듭니다. * 코드를 디자인의 '단일 진실 공급원(Single Source of Truth)'으로 삼아, 별도의 수동 작업 없이 대규모 디자인 시스템의 일관성을 유지할 수 있습니다. 이 기술적 시도는 디자인과 개발의 경계를 허물고, 실제 제품의 결과물이 다시 디자인 프로세스의 시작점이 되는 선순환 구조를 시사합니다. 개발 중심의 워크플로우를 가진 팀이라면 Claude Code와 피그마 API를 결합하여 디자인 자산의 관리 비용을 획기적으로 낮추는 방향을 고려해 볼 수 있습니다.

Meet the Maker: Kelsey Fairhurst’s Irresistibly Bold Flatware | Figma Blog (새 탭에서 열림)

기술은 비약적으로 발전하며 작업의 효율성을 높여왔지만, 창의적인 문제를 해결하고 가치 있는 제품을 만드는 근본적인 어려움은 여전히 변하지 않았습니다. 인공지능(AI)과 같은 최신 도구들은 아이디어를 결과물로 시각화하는 속도를 극적으로 단축했으나, 정작 '무엇을, 왜 만들어야 하는가'에 대한 핵심적인 고민은 자동화할 수 없기 때문입니다. 결국 도구가 고도화될수록 제작자에게 요구되는 역량은 단순한 노동의 숙련도에서 복잡한 문제를 정의하고 올바른 결정을 내리는 논리적 판단력으로 이동하고 있습니다. ### 기술의 진보와 변하지 않는 난제들 * 도구의 역사는 생산성을 높이는 방향으로 흘러왔지만, 이는 곧 기대치의 상승으로 이어져 전체적인 작업의 난이도는 일정하게 유지됩니다. * 과거 수작업에서 CAD나 시각적 도구로 전환되었을 때처럼, AI 역시 '실행'의 장벽을 낮출 뿐 설계 과정에서 마주하는 복잡한 논리적 모순을 해결해주지는 않습니다. * 속도가 빨라질수록 더 많은 시도를 할 수 있게 되지만, 그만큼 더 정교하고 깊이 있는 결과물을 내놓아야 한다는 새로운 압박이 발생합니다. ### 인공지능이 대체할 수 없는 '무엇(What)'의 영역 * AI는 지시사항을 바탕으로 '어떻게(How)' 구현할지에 대해서는 탁월한 성능을 보이지만, 해결해야 할 문제 자체를 정의하는 영역은 여전히 인간의 몫입니다. * 나쁜 아이디어를 빠른 속도로 구현하는 것은 오히려 잘못된 방향으로 더 빨리 달려가는 부작용을 낳을 수 있습니다. * 제작자의 역할은 도구를 조작하는 '오퍼레이터'에서 AI가 생성한 수많은 선택지 중 최적의 안을 선별하고 다듬는 '디렉터'이자 '큐레이터'로 변화하고 있습니다. ### 고해상도 프로토타이핑의 함정과 목적 * 최신 도구들을 사용하면 실제 제품처럼 작동하는 고해상도 프로토타입을 순식간에 만들 수 있지만, 이는 자칫 설계의 근본적인 결함을 가리는 시각적 착각을 일으킵니다. * 프로토타이핑의 본질은 '학습'과 '검증'에 있으며, 단순히 보기 좋은 결과물을 만드는 것이 아니라 가설을 증명하는 데 집중해야 합니다. * 기술적 디테일에 매몰되기보다 제품이 사용자에게 줄 가치와 흐름(Flow)에 대한 논리적 무결성을 확인하는 과정이 선행되어야 합니다. ### 노동에서 의사결정으로의 중심 이동 * 반복적인 작업과 단순 구현이 자동화되면서 제작자의 에너지는 이제 '의사결정'에 집중되어야 합니다. * 기술이 발전할수록 제작자에게 필요한 것은 특정 소프트웨어의 숙련도가 아니라, 복잡한 시스템을 이해하고 문제를 분해하여 재구성하는 비판적 사고 능력입니다. * 결국 훌륭한 제품은 도구의 성능이 아니라, 그 도구를 활용해 수많은 제약 사항 속에서 최선의 선택을 내린 제작자의 고민 끝에 탄생합니다. 새로운 도구는 늘 매혹적이지만 그것이 문제를 대신 해결해 주지는 않는다는 점을 명심해야 합니다. 도구의 속도를 활용해 더 많은 가설을 빠르게 검증하되, 기술이 주는 편리함에 기대어 문제의 본질을 파악하려는 노력을 게을리해서는 안 됩니다. 지금 우리에게 필요한 것은 더 빠른 도구가 아니라, 그 도구를 통해 도달하고자 하는 명확한 비전과 복잡함을 견뎌내는 끈기입니다.

Updates to AI Credits in Figma | Figma Blog (새 탭에서 열림)

Figma가 텍스트 프롬프트를 통해 디자인 초안과 프로토타입을 생성하는 'Figma Make' 기능을 모든 사용자에게 공식 출시했습니다. 이 도구는 디자이너가 아이디어 단계에서 실제 작동하는 결과물까지 도달하는 시간을 획기적으로 단축하여, 반복적인 초기 작업을 줄이고 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있도록 돕습니다. 결과적으로 AI를 디자인 워크플로우의 핵심 파트너로 통합함으로써 제품 설계의 진입 장벽을 낮추고 협업의 효율성을 극대화하는 것을 지향합니다. ### 프롬프트 기반의 UI 생성 (Make Designs) * 자연어 설명을 입력하는 것만으로 모바일 앱이나 웹 인터페이스의 레이아웃과 컴포넌트 구성을 즉시 생성할 수 있습니다. * 단순한 정적 이미지를 생성하는 것이 아니라, Figma 내에서 즉시 수정 가능한 레이어, 프레임, 오토 레이아웃 구조로 결과물을 제공합니다. * 디자인 시스템의 구성 요소를 이해하고 이를 바탕으로 초안을 작성하므로, 디자이너는 백지상태에서 시작하는 수고를 덜고 생성된 결과물을 바탕으로 세부적인 커스터마이징을 진행할 수 있습니다. ### 원클릭 프로토타이핑 (Make Prototype) * 여러 개의 정적인 화면 디자인을 지능적으로 분석하여, 화면 간의 흐름(Flow)과 상호작용을 자동으로 연결해 줍니다. * 버튼 클릭이나 화면 전환에 필요한 인터랙션 설정을 AI가 판단하여 구성하므로, 수동으로 수많은 연결선을 그리는 번거로운 작업을 대체합니다. * 아이디어를 실제 작동하는 모델로 빠르게 시각화하여 사용자 테스트나 이해관계자 리뷰에 즉각 활용할 수 있는 속도를 제공합니다. ### 지능적인 콘텐츠 채우기 및 편집 * 'Lorem Ipsum' 같은 의미 없는 텍스트 대신, 디자인 문맥에 맞는 실제적인 카피와 이미지를 자동으로 삽입하여 디자인의 완성도를 높입니다. * 작성된 텍스트의 톤앤매너를 변경하거나, 긴 문장을 요약하고, 디자인 내의 데이터를 실제 서비스 환경과 유사하게 시뮬레이션할 수 있습니다. * 이미지의 배경을 제거하거나 특정 개체를 수정하는 등 디자인 에셋 편집 과정에도 AI가 개입하여 작업 흐름의 끊김을 방지합니다. Figma Make는 디자인의 자동화를 넘어 디자이너의 사고 과정을 가속화하는 도구입니다. 초보 디자이너는 복잡한 도구 사용법을 익히기 전에도 아이디어를 시각화할 수 있고, 숙련된 디자이너는 단순 반복 업무에서 벗어나 전략적인 설계에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 생성된 결과물을 브랜드 가이드라인에 맞춰 세밀하게 조정하는 최종 검토 과정을 거친다면, 생산성을 수 배 이상 높일 수 있는 강력한 무기가 될 것입니다.

Version Control: One Founder’s Mission to Save Local Farms with Figma Make | Figma Blog (새 탭에서 열림)

Figma는 사내 해커톤인 'Figma Make'를 통해 프로토타입 내 비디오 재생 기능을 구현하는 과정에서 겪은 기술적 난제들을 해결했습니다. 특히 웹 어셈블리(Wasm) 기반의 자체 렌더링 엔진과 브라우저의 네이티브 비디오 API 간의 간극을 좁히는 것이 핵심 과제였습니다. 결과적으로 이 과정을 통해 고성능 비디오 렌더링을 유지하면서도 협업 환경에 최적화된 재생 시스템을 구축할 수 있었습니다. ### 브라우저 네이티브 API와 WASM 엔진의 통합 * Figma의 렌더링 엔진은 C++로 작성되어 웹 어셈블리(Wasm) 환경에서 구동되지만, 비디오 디코딩은 브라우저의 네이티브 비디오 엘리먼트에 의존해야 하는 구조적 한계가 있었습니다. * 단순히 HTML 비디오 태그를 캔버스 위에 띄우는 방식은 Figma의 복잡한 레이어 구조와 효과(블렌딩 모드, 마스크 등)를 지원하기 어려웠습니다. * 이를 해결하기 위해 브라우저에서 디코딩된 비디오 프레임을 매 프레임마다 추출하여 Figma 엔진의 GPU 텍스처로 업로드하는 방식을 채택했습니다. ### Figma Make를 통한 기술적 가설 검증 * 'Figma Make'라는 24시간 해커톤 형식을 빌려, 기존 코드 베이스의 제약에서 벗어나 비디오 기능의 기술적 실현 가능성을 빠르게 테스트했습니다. * 비디오를 일반적인 '이미지 채우기(Image Fill)'의 확장판으로 간주하고, 비디오의 각 프레임을 실시간으로 갱신되는 텍스처로 처리하는 프로토타입을 제작했습니다. * 이 단기 집중 과정을 통해 비디오가 단순한 미디어가 아닌, 프로토타입 내의 동적인 속성으로서 어떻게 동작해야 하는지에 대한 설계 방향을 확립했습니다. ### 프레임 동기화 및 성능 최적화 * 비디오 프레임과 Figma 렌더링 루프의 주사율이 일치하지 않을 때 발생하는 저더(Judder) 현상을 방지하기 위해 `requestVideoFrameCallback` API를 활용했습니다. * 이를 통해 새로운 비디오 프레임이 준비된 시점에만 정확히 GPU로 텍스처를 전송하여 불필요한 리소스 소모를 줄이고 재생 부드러움을 극대화했습니다. * 다수의 비디오가 동시에 재생되는 환경에서도 메모리 점유율을 제어하기 위해 뷰포트에 보이는 비디오만 활성화하는 가시성 기반 최적화 전략을 도입했습니다. ### 협업을 고려한 비디오 상태 관리 * 여러 사용자가 동시에 프로토타입을 볼 때 비디오 재생 시점(Current Time)을 동기화하는 것이 중요했습니다. * 재생, 일시정지, 탐색(Seeking)과 같은 제어 명령을 멀티플레이어 서버를 통해 전파하여 모든 관찰자가 동일한 화면을 볼 수 있도록 구현했습니다. * 대용량 비디오 파일의 로딩 속도를 개선하기 위해 비디오 스트리밍 최적화와 점진적 로딩 방식을 적용하여 사용자 경험을 개선했습니다. 복잡한 기술적 문제를 해결할 때 Figma Make와 같은 사내 해커톤은 기존 시스템의 제약 없이 혁신적인 아키텍처를 실험할 수 있는 훌륭한 창구가 됩니다. 특히 비디오와 같이 렌더링 엔진 깊숙이 관여해야 하는 기능은 초기 단계에서 성능 한계치를 명확히 파악하고, 이를 바탕으로 점진적인 최적화를 진행하는 접근 방식이 유효합니다.

Figma Opens a New Hub in India | Figma Blog (새 탭에서 열림)

피그마(Figma)는 인도 벵갈루루에 새로운 허브를 설립하며 세계에서 두 번째로 큰 시장인 인도 내 제품 개발 커뮤니티에 대한 투자를 본격화했습니다. 이번 확장은 AI 기술 도입이 활발한 인도 시장의 특성을 반영하여, 피그마가 단순한 디자인 도구를 넘어 제품 개발 전 과정을 아우르는 AI 기반 협업 플랫폼으로 진화하려는 전략적 움직임입니다. 이를 통해 피그마는 글로벌 사용자의 85%를 차지하는 해외 시장에서의 영향력을 강화하고 사용자 중심의 기술 혁신을 가속화할 방침입니다. **인도 시장의 전략적 가치와 AI 도입 현황** * 인도는 월간 활성 사용자(MAU) 기준 피그마의 세계 2위 시장이며, BSE100(인도 상장사 100대 기업) 기업의 40% 이상이 이미 피그마를 도입했습니다. * 현지 리서치 결과, 인도 디자이너의 93%가 업무에 AI를 활용하고 있으며, 개발자의 81%는 AI 기반 제품의 성공에 디자인이 과거보다 더 중요해졌다고 응답했습니다. * Flipkart, Zomato, Swiggy 등 인도의 대표적인 유니콘 기업들이 피그마를 통해 디자인과 개발의 간극을 줄이고 제품 출시 속도를 높이고 있습니다. **글로벌 네트워크 확장 및 커뮤니티 성장** * 피그마는 매출의 약 50%가 미국 외 시장에서 발생함에 따라 도쿄, 싱가포르, 런던, 파리, 베를린 등에 이어 벵갈루루에 신규 거점을 마련하며 글로벌 운영을 강화하고 있습니다. * 인도 내 'Friends of Figma' 커뮤니티 멤버는 약 25,000명에 달하며, 이들은 전 세계에서 가장 활발하게 디자인 시스템과 협업 툴을 활용하는 집단 중 하나로 꼽힙니다. **Figma Weave와 AI 중심의 제품 혁신** * 생성형 AI 플랫폼인 'Weavy'를 인수하여 'Figma Weave'를 새롭게 선보였으며, 이를 통해 캔버스 내에서 이미지, 비디오, 애니메이션, VFX 등 미디어 자산의 생성 및 전문적 편집이 가능해집니다. * **Figma Make**: 텍스트 프롬프트나 간단한 디자인 초안을 즉시 프로토타입이나 실제 앱 형태로 변환해 주는 기능을 지원합니다. * **영역별 특화 도구**: 개발 생산성을 높이는 'Dev Mode', 동적 웹사이트 제작을 돕는 'Figma Sites', 마케팅 에셋을 대량 생산하는 'Figma Buzz' 등 제품군을 확장했습니다. * **협업 도구 고도화**: 인터랙티브 프레젠테이션 툴인 'Figma Slides'와 고급 벡터 드로잉 도구인 'Figma Draw'를 통해 기획부터 실행까지의 워크플로우를 통합했습니다. 피그마는 이제 디자인 도구를 넘어 기획자, 디자이너, 개발자가 AI를 매개로 소통하는 통합 제품 개발 플랫폼으로 완전히 탈바꿈하고 있습니다. 기업들은 피그마의 새로운 AI 기능들을 활용해 아이디어를 실제 제품으로 구현하는 시간을 단축하고, 디자인 시스템의 일관성을 유지하면서도 창의적인 실험을 지속할 수 있는 환경을 구축할 것을 권장합니다.

4 Ways for Design Teams to Chart New Territory With Figma Make | Figma Blog (새 탭에서 열림)

Figma Make는 디자이너가 빈 캔버스에서 느끼는 막막함을 해소하기 위해 생성형 AI를 디자인 워크플로우의 핵심인 캔버스로 직접 통합한 기능입니다. 텍스트 프롬프트를 통해 편집 가능한 고품질의 레이어와 컴포넌트를 즉시 생성함으로써, 초기 기획과 프로토타이핑 단계를 획기적으로 단축합니다. 단순히 정적인 이미지를 만드는 것이 아니라, 피그마의 고유한 노드 구조를 가진 실질적인 디자인 토대를 제공하여 디자이너가 즉시 수정하고 확장할 수 있게 하는 것이 이 기술의 핵심 결론입니다. ### '빈 캔버스' 문제 해결과 창의적 시작점 제공 * 디자이너가 프로젝트 초기에 겪는 심리적 장벽과 물리적인 시간 소모를 줄이는 데 초점을 맞췄습니다. * 정교한 최종 결과물을 한 번에 만드는 것이 아니라, 아이디어를 빠르게 시각화하고 다양한 대안을 탐색할 수 있는 '낮은 문턱'의 출발점을 제공합니다. * 생성된 결과물은 단순한 참고용 이미지가 아니며, 실제 작업 프로세스에 즉시 투입하여 편집할 수 있는 유연성을 갖추고 있습니다. ### 프롬프트의 디자인 노드 변환 메커니즘 * 거대 언어 모델(LLM)이 사용자의 자연어 의도를 분석하고, 이를 피그마의 내부 데이터 모델(JSON 형태의 노드 구조)로 변환합니다. * 일반적인 이미지 생성 AI와 달리 픽셀 단위가 아닌 오토 레이아웃(Auto Layout), 텍스트 스타일, 벡터 객체 등 피그마의 표준 구성 요소로 결과물을 생성합니다. * 이 과정을 통해 생성된 모든 요소는 사용자가 기존에 직접 그린 디자인처럼 개별 레이어 수정, 색상 변경, 폰트 교체 등이 완벽하게 가능합니다. ### 디자인 시스템과 패턴의 논리적 적용 * AI는 무작위로 요소를 배치하는 대신, 검증된 디자인 시스템과 UI 레이아웃 패턴을 학습하여 논리적인 인터페이스를 구성합니다. * 리스트, 카드, 내비베이션 바 등 일반적인 UI 컴포넌트 간의 상관관계를 이해하여 맥락에 맞는 적절한 디자인 프레임을 제안합니다. * 사용자의 프롬프트에 담긴 목적(예: "모바일 커머스 앱")에 맞춰 최적화된 컴포넌트 조합을 선택하여 배치함으로써 시각적 일관성과 사용성을 동시에 확보합니다. ### 반복 작업의 효율화와 워크플로우 통합 * 생성된 디자인 자산은 별도의 창이 아닌 현재 작업 중인 캔버스에 즉시 배치되어 흐름을 끊지 않습니다. * 반복적인 초안 작업이나 표준적인 UI 레이아웃 생성을 AI에게 맡김으로써, 디자이너는 더 복잡한 문제 해결이나 사용자 경험(UX)의 세밀한 로직 설계에 집중할 수 있습니다. * 생성 후에도 "더 어둡게", "레이아웃 변경" 등 추가적인 프롬프트를 통해 결과물을 반복적으로 다듬을 수 있는 반복(Iteration) 기능을 지원합니다. Figma Make는 디자이너의 역할을 '처음부터 그리는 사람'에서 'AI의 제안을 검토하고 정교화하는 디렉터'로 진화시킵니다. 반복적인 레이아웃 작업 시간을 줄이고 아이디어의 시각화 속도를 높이고 싶은 디자인 팀이라면, 이 기능을 초안 작성과 브레인스토밍 단계의 강력한 파트너로 활용할 것을 추천합니다.

Bringing Figma Make to the Canvas | Figma Blog (새 탭에서 열림)

Figma가 'Figma Make'를 통해 텍스트 프롬프트만으로 디자인 시안과 프로토타입을 생성할 수 있는 생성형 AI 기능을 모든 사용자에게 전격 공개했습니다. 이 도구는 초기 아이디어 구상부터 복잡한 상호작용 설정까지의 과정을 자동화하여 디자이너의 업무 속도를 획기적으로 높이는 것을 목표로 합니다. 이제 사용자는 단순 반복 작업에서 벗어나 더 높은 차원의 전략적 설계와 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있게 되었습니다. ### 프롬프트를 활용한 고품질 UI 생성 (Make Designs) * 사용자가 입력한 텍스트 설명을 바탕으로 모바일 앱이나 웹 사이트의 인터페이스 레이아웃을 즉시 생성합니다. * 단순한 이미지 형태가 아닌, 수정 가능한 Figma의 레이어와 컴포넌트 구조로 결과물을 제공하여 즉각적인 커스텀이 가능합니다. * 다양한 디자인 대안을 순식간에 탐색할 수 있어, 프로젝트 초기 단계에서 '빈 화면'으로부터 시작해야 하는 심리적 부담과 물리적 시간을 줄여줍니다. ### 클릭 한 번으로 완성되는 프로토타이핑 (Make Prototype) * 정적인 화면들을 지능적으로 분석하여 클릭 한 번으로 인터랙티브한 흐름을 구축합니다. * AI가 각 화면의 버튼과 네비게이션 요소를 파악하여 논리적인 연결선(Wiring)과 전환 효과(Transition)를 자동으로 설정합니다. * 수동으로 수많은 화면을 일일이 연결해야 했던 번거로운 작업을 자동화하여, 사용자 경험(UX) 테스트를 위한 프로토타입 제작 기간을 단축합니다. ### 지능형 콘텐츠 관리 및 디자인 정리 * **맥락 기반의 콘텐츠 생성:** 'Lorem Ipsum' 대신 디자인의 의도에 맞는 실제적인 텍스트와 이미지를 자동으로 채워 넣어 시안의 완성도를 높입니다. * **레이어 자동 정리:** 무질서하게 나열된 레이어 이름을 구조에 맞게 자동으로 변경하고 정리하여 개발자와의 협업 및 핸드오프 과정을 원활하게 만듭니다. * **시각적 자산 검색:** 팀 내 라이브러리에서 특정 이미지나 컴포넌트와 유사한 요소를 시각적으로 검색하여 디자인 시스템의 재사용성을 극대화합니다. Figma Make는 디자인의 완전한 자동화가 아닌 '강력한 시작점'을 제공하는 도구입니다. AI가 생성한 초안을 바탕으로 브랜드의 아이덴티티에 맞춰 세부 사항을 다듬는 방식으로 활용할 때 가장 큰 효율을 낼 수 있습니다. 사용자는 더 구체적이고 명확한 프롬프트를 작성하는 능력을 기름으로써 AI와의 협업 시너지를 높여야 합니다.

Version Control: How Figma Make Helped Us Figure Out Video Playback | Figma Blog (새 탭에서 열림)

UX 라이팅은 단순한 단어 선택을 넘어, 특정 시점에 왜 그 단어를 선택했는지에 대한 전략적 근거를 기록하고 관리하는 과정입니다. 이 글은 디자인 도구인 Figma 내에서 텍스트의 변경 이력을 관리하는 '버전 관리'의 중요성과 그 구체적인 방법론을 제시합니다. 결과적으로 철저한 기록은 과거의 의사결정 맥락을 보존하여 불필요한 논쟁을 줄이고, 팀 전체가 일관된 보이스앤톤을 유지할 수 있게 돕습니다. ### 단어 선택의 맥락과 '왜(Why)'의 보존 * 디자인 수정 과정에서 수많은 텍스트 후보군이 스쳐 지나가지만, 각 안이 기각된 구체적인 이유를 기록하지 않으면 나중에 똑같은 시행착오를 반복하게 됩니다. * UX 라이터에게 버전 관리란 단순히 최종 결과물을 저장하는 것이 아니라, 특정 단어가 선택되기까지의 사고 과정과 비즈니스 로직을 저장하는 행위입니다. * 기록된 맥락은 시간이 흐른 뒤 프로젝트에 참여한 동료들에게 당시의 제약 사항이나 목표를 명확히 전달하는 가교 역할을 합니다. ### Figma 환경에서의 실전 버전 관리 기법 * **브랜칭(Branching) 활용:** 메인 디자인에 영향을 주지 않고 별도의 브랜치에서 다양한 카피 안을 실험하며, 최종 승인된 안만 병합하여 데이터의 무결성을 유지합니다. * **캔버스 내 탐색 영역(Exploration Space):** 최종 시안 옆에 'Exploration' 섹션을 두어, 채택되지 않은 이전 단계의 문구들과 그에 대한 피드백을 시각적으로 배치하여 변천사를 한눈에 파악하게 합니다. * **버전 히스토리 메모:** Figma의 버전 기록 기능을 단순 저장용이 아닌 '변경 로그'로 활용하여, 어떤 사용자 피드백이나 비즈니스 요구사항 때문에 문구가 수정되었는지 명시적으로 기록합니다. ### 협업 효율성을 높이는 문서화의 가치 * 기획자나 개발자가 텍스트 변경의 근거를 즉시 확인할 수 있게 함으로써, 동일한 질문에 반복해서 답해야 하는 커뮤니케이션 비용을 획기적으로 줄입니다. * 텍스트의 변천사를 공유하는 과정은 팀 내에서 '단어 하나'가 갖는 무게를 인지시키고, 라이팅 작업에 대한 전문성과 신뢰를 쌓는 계기가 됩니다. * 과거의 기록은 프로젝트의 '히스토리 북'이 되어, 새로운 팀원이 합류했을 때 과거의 의사결정 과정을 빠르게 학습할 수 있는 온보딩 자산이 됩니다. 효과적인 UX 라이팅 버전 관리를 위해 지금 바로 Figma 파일 내에 '기각된 안(Rejected ideas)' 섹션을 만들어보세요. 사소해 보이는 기록들이 모여 제품의 언어적 일관성을 유지하는 강력한 기준점이 될 것입니다.

Who Says Design Needs a Mouse? | Figma Blog (새 탭에서 열림)

Figma의 '코드 레이어(Code Layers)' 기능은 정적인 디자인 환경을 실제 작동하는 인터랙티브 웹 경험으로 전환하는 혁신적인 도구입니다. 이 기능을 통해 디자이너와 개발자는 HTML, CSS, JavaScript 등 실제 코드를 Figma 디자인 파일 내부에 직접 삽입하여 라이브 프로토타입이나 웹사이트를 구축할 수 있습니다. 이는 디자인과 개발의 경계를 허물고, 프로토타이핑 단계에서 실제 제품 수준의 사용자 경험을 완벽하게 재현하는 것을 목표로 합니다. **코드 레이어를 통한 인터랙션의 진화** * 기존의 복잡한 프로토타이핑 기능(Smart Animate 등)으로 구현하기 어려웠던 정교한 인터랙션을 실제 코드로 간단히 대체할 수 있습니다. * React나 HTML/CSS와 같은 표준 웹 기술을 지원하여, 개발자가 이미 작성한 컴포넌트를 디자인 파일에 그대로 가져와 테스트할 수 있습니다. * 디자인 툴 내에서 실제 입력 폼, 라이브 지도, 3D 임베드(Spline 등)를 직접 작동시켜 보며 사용자 흐름을 더욱 정밀하게 검토할 수 있습니다. **실시간 데이터 시각화와 외부 API 연동** * 단순한 이미지 형태의 차트가 아닌, 실제 데이터를 기반으로 실시간으로 반응하는 동적 차트와 그래프를 디자인에 포함할 수 있습니다. * 외부 API를 호출하여 날씨 정보, 주식 시세, 소셜 미디어 피드 등을 실시간으로 반영하는 동적인 목업 제작이 가능합니다. * 사용자 입력에 따라 결과값이 변하는 계산기나 필터링 시스템 등 논리적인 로직이 포함된 인터페이스를 별도의 개발 과정 없이 디자인 단계에서 검증합니다. **Figma Sites와의 시너지 및 배포 효율성** * 코드 레이어로 구성된 디자인은 Figma의 새로운 웹 퍼블리싱 기능인 'Figma Sites'를 통해 클릭 몇 번만으로 실제 웹사이트로 즉시 배포될 수 있습니다. * 디자이너는 코드 레이어를 활용해 반응형 레이아웃과 고차원 애니메이션이 적용된 고품질 웹사이트를 직접 제작할 수 있는 권한을 갖게 됩니다. * 개발자는 디자인 단계에서 이미 검증된 코드 조각을 활용함으로써 구현 과정에서의 불확실성을 줄이고, 협업의 효율성을 극대화할 수 있습니다. 단순한 화면 설계에서 벗어나 실제 작동하는 제품의 가치를 빠르게 검증하고 싶다면 코드 레이어를 적극 도입해 보시기 바랍니다. 특히 데이터 중심의 대시보드나 복잡한 인터랙션이 요구되는 마케팅 페이지 제작 시, 디자인과 개발 사이의 커뮤니케이션 비용을 획기적으로 줄여줄 것입니다.

The making of a product icon | Figma Blog (새 탭에서 열림)

UX 라이팅은 단순히 적절한 단어를 선택하는 일을 넘어, 소프트웨어 개발과 유사한 엄격한 버전 관리와 반복적인 실험 과정을 필요로 합니다. Figma의 브랜칭 기능을 활용하면 라이터는 메인 디자인에 영향을 주지 않으면서도 다양한 언어적 시도를 자유롭게 할 수 있으며, 이는 최종적으로 더욱 의도적이고 정교한 사용자 경험으로 이어집니다. 결과적으로 UX 라이팅의 가치는 최종적으로 선택된 단어뿐만 아니라, 그 선택에 이르기까지 검토된 수많은 대안과 의사결정 과정에 있습니다. ### 단어의 무게를 측정하는 반복 프로세스 * UX 라이터는 단순히 '맞는 단어'를 찾는 것이 아니라, 각 단어가 사용자에게 전달하는 뉘앙스, 톤, 명확성을 다각도로 비교합니다. * 하나의 버튼 텍스트나 알림 문구를 결정하기 위해 수십 가지의 대안을 나열하고, 각 단어가 UI 디자인 내에서 시각적, 기능적으로 어떻게 작동하는지 끊임없이 검증합니다. * 이 과정은 정답을 맞히는 과정이 아니라, 가장 적절한 사용자 경험을 위해 선택지를 좁혀나가는 고도의 편집 과정입니다. ### 브랜칭(Branching)을 통한 안전한 실험 환경 * Figma의 브랜칭 기능을 활용해 디자인 원본을 훼손하지 않고도 카피의 변주를 실험할 수 있는 '라이팅 샌드박스'를 구축합니다. * 글자 수의 변화가 레이아웃에 미치는 영향이나, 텍스트가 변경되었을 때의 시각적 균형을 실시간 UI 맥락 안에서 확인하며 작업할 수 있습니다. * 이를 통해 라이터는 기술적인 제약에 얽매이지 않고 창의적인 언어적 시도를 마음껏 펼칠 수 있는 환경을 확보하게 됩니다. ### 의사결정의 기록과 협업의 효율화 * 버전 관리를 통해 특정 카피가 왜 채택되었고, 다른 후보들은 왜 탈락했는지에 대한 '히스토리'를 기록으로 남깁니다. * 이는 디자이너, 개발자, 프로덕트 매니저와의 협업 시 논리적인 근거를 제공하며, 불필요한 재논의를 줄여주는 강력한 커뮤니케이션 도구가 됩니다. * 제품의 언어가 진화하는 과정을 투명하게 공개함으로써 팀 전체가 제품의 톤앤매너와 방향성에 대해 깊은 공감대를 형성할 수 있습니다. UX 라이터에게 가장 중요한 도구는 단순히 글을 쓰는 캔버스가 아니라, 최선의 선택을 위해 수많은 '실패한 버전'들을 안전하게 관리하고 검토할 수 있는 시스템입니다. 도구를 활용해 단어 하나하나의 무게를 신중히 다루는 습관을 들일 때, 사용자에게 더욱 명확하고 친절한 제품의 목소리를 전달할 수 있습니다.

How We Shaped the Visual Identity for Config 2025 | Figma Blog (새 탭에서 열림)

Figma가 발표한 Config 2025의 비전은 디자인의 경계를 확장하고 AI 기술을 설계 프로세스의 핵심 동력으로 통합하는 데 집중하고 있습니다. 이번 컨퍼런스를 통해 단순한 UI 제작 도구를 넘어 브랜딩, 고도화된 프로토타이핑, 그리고 AI 기반의 지능형 워크플로우가 결합된 통합 디자인 생태계를 제시하고자 합니다. 디자이너가 기술적 제약에서 벗어나 창의적 의사결정에만 몰입할 수 있는 환경을 구축하는 것이 이번 발표의 최종적인 결론입니다. **AI와 디자인의 유기적 결합** * 단순한 자동화를 넘어 디자이너의 의도를 파악하고 시각적 자산을 생성하는 진화된 AI 기능을 도입합니다. * 디자인 시스템 내의 수많은 컴포넌트 중 문맥에 가장 적합한 요소를 추천하거나, 반복적인 레이아웃 작업을 지능적으로 처리하여 작업 효율을 극대화합니다. * AI가 'Inside Figma'의 핵심 레이어로 자리 잡으며, 초보자부터 전문가까지 복잡한 디자인 작업을 더 빠르고 정교하게 수행할 수 있도록 지원합니다. **표현력을 극대화한 차세대 프로토타이핑** * 정적 시안을 넘어 실제 제품과 구분하기 어려울 정도의 고도화된 인터랙션과 로직을 구현하는 프로토타이핑 도구를 선보입니다. * 복잡한 상태 변화나 데이터 연동을 코드 작성 없이도 직관적으로 설계할 수 있는 기능을 강화하여 개발자와의 협업 간극을 줄입니다. * 사용자 피드백을 실시간으로 확인하고 수정할 수 있는 환경을 제공하여 디자인 검증 단계를 획기적으로 단축합니다. **브랜딩과 디자인 시스템의 확장성** * 제품 단위를 넘어 브랜드 아이덴티티 전체를 체계적으로 관리할 수 있는 새로운 브랜딩 솔루션을 제시합니다. * 다양한 매체와 플랫폼에 걸쳐 일관된 브랜드 경험을 유지할 수 있도록 디자인 시스템의 유연성과 확장성을 높였습니다. * 대규모 조직 내에서 브랜드 가이드라인이 실시간으로 동기화되고 적용될 수 있는 거버넌스 도구로서의 기능을 강화합니다. 디자이너들은 단순히 도구의 사용법을 익히는 데 그치지 않고, AI가 제공하는 효율성을 바탕으로 제품의 본질적인 비즈니스 가치와 브랜드 경험을 설계하는 '전략적 설계자'로 거듭나야 합니다. 다가올 Config 2025의 변화에 발맞춰 시스템적인 사고와 AI 협업 능력을 기르는 것을 추천합니다.

Canvas, Meet Code: Building Figma’s Code Layers | Figma Blog (새 탭에서 열림)

제시해주신 Figma 블로그의 "Make your site interactive with code layers" 글은 디자인과 개발의 경계를 허물고, 디자인 레이어에 실제 코드의 논리를 심어 생동감 넘치는 웹사이트를 구축하는 방법을 다룹니다. Figma는 이제 단순한 정적 결과물을 넘어, 변수와 조건부 로직을 활용해 실제 제품과 동일하게 작동하는 고성능 프로토타입 및 웹 사이트 제작 환경을 제공합니다. 이를 통해 디자이너는 코딩 지식 없이도 복잡한 인터랙션을 구현하고, 개발자와의 협업 효율을 획기적으로 높일 수 있습니다. **코드 레이어를 통한 디자인의 정적 한계 극복** * 기본적인 시각적 요소를 넘어 레이어 자체에 코드와 유사한 속성을 부여함으로써, 디자인이 정지된 이미지가 아닌 살아있는 객체처럼 동작하게 합니다. * 디자인 레이어는 웹 표준(HTML/CSS) 구조를 반영하며, 이는 나중에 실제 웹 사이트로 퍼블리싱하거나 개발자에게 전달할 때 데이터 손실을 최소화합니다. **변수(Variables)와 조건부 로직의 활용** * 변수를 사용하여 색상, 숫자, 문자열, 불리언(Boolean) 값을 관리함으로써 사용자의 액션에 따라 디자인이 실시간으로 반응하도록 설계합니다. * "If/Else"와 같은 조건부 로직을 프로토타이핑에 도입하여, 특정 버튼을 클릭했을 때의 상태 변화나 데이터 입력값에 따른 화면 전환을 코드 작성 없이 구현할 수 있습니다. * 이를 통해 수백 개의 프레임을 일일이 연결하던 과거의 방식에서 벗어나, 단일 프레임 내에서 복잡한 사용자 여정을 효율적으로 관리합니다. **Figma Sites를 통한 실시간 웹 퍼블리싱** * Figma 환경에서 구축한 인터랙티브 레이어들은 'Figma Sites' 기능을 통해 즉시 실제 웹 사이트로 호스팅될 수 있습니다. * 디자인 단계에서 설정한 반응형 레이아웃과 애니메이션 효과가 코드 변환 과정 없이 그대로 브라우저에서 재현되어, 아이디어를 시장에 출시하는 시간을 대폭 단축합니다. **개발 협업을 위한 Dev Mode와의 연결** * 디자이너가 설정한 코드 레이어 속성은 개발 모드(Dev Mode)에서 깨끗하고 구조화된 코드로 시각화되어 개발자가 즉시 참조할 수 있습니다. * 단순히 '보기 좋은 디자인'을 넘어서 '구현 가능한 구조'를 설계 단계에서 확정함으로써, 디자인과 개발 간의 핸드오프(Handoff) 과정에서 발생하는 오해를 줄입니다. 디자이너는 이제 시각적인 심미성뿐만 아니라 '논리적인 구조'를 설계하는 역량을 갖춰야 합니다. Figma의 변수와 로직 기능을 학습하여 실제 제품과 거의 차이가 없는 프로토타입을 제작해 보시기 바랍니다. 이는 단순히 보여주기 위한 디자인을 넘어, 실제 작동하는 웹사이트의 청사진을 만드는 가장 빠른 방법이 될 것입니다.

In Good Company: How Agencies Are Transforming Client Collaboration | Figma Blog (새 탭에서 열림)

글로벌 뉴스 미디어들은 급변하는 뉴스 사이클 속에서도 일관된 브랜드 정체성과 높은 퀄리티의 사용자 경험을 유지하기 위해 피그마(Figma)를 핵심 도구로 활용하고 있습니다. 뉴욕타임스(The New York Times), 가디언(The Guardian), 디 차이트(Die Zeit)와 같은 주요 매체들은 디자인 시스템을 통해 제작 공정을 표준화하고, 기자와 디자이너 간의 실시간 협업을 강화하여 디지털 저널리즘의 한계를 넓히고 있습니다. 결과적으로 이들은 피그마를 단순한 디자인 도구를 넘어, 뉴스룸의 복잡한 커뮤니케이션을 간소화하고 독자에게 최적화된 시각적 경험을 전달하는 전략적 플랫폼으로 정의합니다. ### 뉴스룸의 속도와 일관성을 위한 디자인 시스템 * 뉴욕타임스는 'Oak'라는 디자인 시스템을 피그마로 관리하며, 수백 명의 디자이너와 엔지니어가 동일한 시각적 언어를 공유하도록 합니다. * 반복되는 UI 구성 요소를 컴포넌트화하여 속보 상황에서도 브랜드 가이드라인을 준수하면서 빠르게 레이아웃을 구성할 수 있는 환경을 구축했습니다. * 디자인 토큰(Design Tokens)을 활용해 텍스트 스타일, 컬러 팔레트 등을 체계적으로 관리함으로써 웹, 모바일 앱 등 다양한 플랫폼 간의 일관성을 유지합니다. ### 접근성 중심의 글로벌 협업 환경 구축 * 가디언은 전 세계에 퍼져 있는 팀원들이 피그마 내에서 실시간으로 동시에 작업하며 피드백을 주고받는 워크플로우를 통해 제작 시간을 단축했습니다. * 뉴스 소비의 보편성을 고려하여 피그마의 접근성 관련 플러그인을 적극 활용하며, 시각 장애가 있는 독자들을 위한 대비(Contrast)와 가독성 테스트를 디자인 단계에서 선행합니다. * 기자들과 편집자들이 피그마 파일에 직접 접속하여 텍스트의 길이를 조절하거나 레이아웃을 확인하는 과정을 통해, 디자인과 콘텐츠 간의 불일치를 최소화합니다. ### 인터랙티브 스토리텔링과 프로토타이핑의 결합 * 디 차이트는 복잡한 데이터 시각화나 심층 보도 기사에서 피그마의 프로토타이핑 기능을 사용하여 실제 개발 전 사용자 흐름을 사전에 검증합니다. * 정적인 이미지를 넘어 오토 레이아웃(Auto Layout) 기능을 통해 기기별 반응형 디자인을 실시간으로 테스트하며, 독자가 기사를 읽는 방식에 최적화된 화면 구성을 설계합니다. * 디자이너와 개발자 간의 원활한 핸드오프(Handoff)를 위해 피그마 내의 속성값과 에셋을 공유함으로써, 고난도의 인터랙티브 요소를 높은 완성도로 구현합니다. 디지털 퍼블리싱 환경에서 디자인은 더 이상 마지막 단계의 포장이 아니라 뉴스 가치를 전달하는 핵심 요소입니다. 뉴스룸은 피그마와 같은 협업 도구를 통해 내부 장벽을 허물고, 체계화된 디자인 시스템을 기반으로 더 빠르고 접근성 높은 저널리즘을 구현해야 합니다. 만약 뉴스룸이나 콘텐츠 기반의 서비스를 운영 중이라면, 디자인 시스템의 컴포넌트화를 통해 제작 효율을 높이고 실시간 협업 문화를 정착시키는 것이 디지털 전환의 핵심적인 출발점이 될 것입니다.