디자인 시스템

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'디자인 제작' 기능

Figma는 AI 기능 ‘Make Designs’가 실제 앱과 유사한 디자인을 생성하는 문제를 발견해 일시적으로 중단했다. 원인은 모델 자체가 아니라, 충분히 검토되지 않은 디자인 시스템의 컴포넌트와 예시 화면이었다. Figma는 관련 자산을 제거하고 QA 절차를 개선한 뒤, 기능을 ‘First Draft’라는 이름으로 재출시했다. ## Make Designs의 작동 방식 - 사용자의 프롬프트, AI 모델, 디자인 시스템의 컴포넌트와 예시를 결합해 초기 UI 시안을 생성한다. - OpenAI의 GPT-4o와 Amazon Titan 등 상용 모델을 사용했으며, 별도 학습이나 파인튜닝은 진행하지 않았다. - 모바일·데스크톱용으로 제작한 두 개의 디자인 시스템에 수백 개의 컴포넌트와 조합 예시를 포함했다. - 모델은 버튼, 헤드라인, 이미지 등 컴포넌트를 선택·배치하고, 속성과 스타일을 설정해 완성된 화면을 구성한다. - Amazon Titan의 확산 모델이 디자인에 필요한 이미지를 생성한다. - 결과물은 완성품이 아니라 디자이너가 수정하고 발전시키기 위한 ‘첫 초안’을 목표로 했다. ## 실제 앱과 유사해진 원인 - Config 2024 직전 디자인 시스템에 새 컴포넌트와 예시 화면이 추가됐다. - 일부 자산이 실제 서비스의 UI 요소와 충분히 유사했지만, 추가된 자산을 철저히 검토하지 못했다. - 특정 프롬프트를 입력하면 해당 자산이 결과물에 포함될 수 있었다. - 한 디자이너가 날씨 앱을 생성했을 때 Apple의 기본 앱과 유사한 화면이 나온 것을 지적하면서 문제가 드러났다. - Figma는 문제의 원인이 기반 모델의 학습 데이터가 아니라 자체적으로 제공한 디자인 시스템과 예시 자산에 있다고 판단했다. ## Figma의 대응 - 문제를 확인한 즉시 관련 디자인 시스템 자산을 제거했다. - Make Designs 기능을 일시적으로 비활성화했다. - 기능 재개를 보류하고 디자인 시스템에 대한 개선된 QA 프로세스를 마련하기로 했다. - Visual Search, 레이어 이름 변경, 텍스트 번역 등 다른 Figma AI 기능은 제한적 베타로 계속 제공했다. ## 향후 방향과 디자이너의 역할 - Make Designs의 초기 이름은 ‘First Draft’였으며, 완성된 디자인보다 작업을 시작하기 위한 출발점을 의미한다. - 향후에는 기업이 자체 디자인 시스템을 연결해 컴포넌트 검색·조합·설정에 드는 시간을 줄이는 것이 목표다. - AI는 초기 아이디어와 구조를 제시할 수 있지만, 의미 있는 사용자 경험을 만들고 완성하는 일은 여전히 디자이너의 역할이다. - Figma는 제한적 베타를 통해 실제 사용 과정에서 문제를 배우고 개선하겠다고 밝혔다. - 편집자 주에 따르면 기능은 이후 개선 사항과 함께 ‘First Draft’라는 새 이름으로 재활성화됐다. AI 기반 디자인 생성 기능은 모델 성능뿐 아니라 입력되는 디자인 시스템과 예시 자산의 품질 관리가 중요하다. 따라서 자동 생성 결과를 완성품으로 신뢰하기보다, 철저한 QA와 디자이너의 검토를 거치는 초안 생성 도구로 활용하는 것이 바람직하다.

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Config 2024의

Config 2024의 시각 아이덴티티는 Figma의 제품 경험을 행사 공간과 디지털 접점 전체로 확장하는 데 초점을 맞췄다. Figma의 캔버스, Figma Slides, 다양한 제작 모드를 바탕으로 기본 도형이 변형·확장되는 형태 언어를 만들었으며, 이를 통해 독립적인 행사 정체성과 Figma 브랜드의 일관성을 동시에 확보했다. 1만 명 이상의 현장 참가자와 온라인 참가자를 고려해 미적 요소뿐 아니라 안내와 동선까지 아우르는 모듈형 디자인 시스템으로 구현한 것이 핵심이다. ## Figma 기능에서 출발한 형태 언어 - 브레인스토밍 단계에서 새롭게 개편된 Figma와 Figma Slides의 핵심 경험을 시각적 출발점으로 삼았다. - 작업 생성, 공유, 발표 등 서로 다른 제작 모드를 전환하는 경험에서 영감을 얻었다. - Figma 캔버스와 Figma Slides의 새로운 캔버스를 시각적으로 해석해, 형태가 확대·이동·변형되며 예상하지 못한 관점을 보여주는 시스템을 구상했다. - 주요 테마는 다음과 같다. - 작업과 맥락 사이를 이동하는 움직임 - 캔버스를 비우거나 작업을 보여주며 창작 의도를 증폭하는 것 - 협업을 통해 다양한 관점이 만나는 것 - 여러 제작 방식을 포용하는 것 ## 형태와 기능의 결합 - 행사 디자인을 단순한 장식이 아니라 사용자 경험 설계의 문제로 접근했다. - 등록부터 원하는 발표 세션의 좌석 확보까지, 참가자가 마주하는 다양한 상황을 시각 언어로 지원해야 했다. - 정교한 비주얼과 일관된 안내 체계를 결합해 복잡한 행사 경험을 이해하기 쉽게 만들었다. - 기본적인 원시 도형을 조합해 더 복잡한 대형 그래픽과 공간 요소를 제작했다. ## 공간 전체로 확장된 슈퍼그래픽 - 샌프란시스코 Moscone Center의 넓은 규모에 맞춰 건물 외벽과 다양한 표면에 그래픽을 적용했다. - 행사장 중앙에는 서로 다른 형태의 대형 물리적 슈퍼그래픽 세 개를 설치했다. - 참가자들은 이 구조물을 좌석, 사진 촬영 배경, 만남의 장소로 활용했다. - 그래픽을 평면 이미지에 머물게 하지 않고 참가자가 직접 상호작용하는 공간 경험으로 확장했다. ## 기본 도형을 활용한 모듈형 시스템 - Config 브랜드의 지속적인 모티프인 도형을 Figma 툴바의 기본 도형에서 가져왔다. - 사각형 - 원 - 다각형 - 누구나 Figma에서 디자인을 시작할 때 사용하는 단순한 도형을 복잡한 슈퍼그래픽의 구성 요소로 발전시켰다. - 동일한 브랜드를 유지하면서도 수많은 행사 자산이 반복적으로 보이지 않도록 모듈형 구조를 설계했다. - Figma 안에 슈퍼그래픽 컴포넌트 라이브러리를 구축하고, 각 그래픽마다 세 가지 변형을 제공해 서로 다른 각도와 구성을 표현했다. - 이 방식으로 행사장, 디지털 화면, 인쇄물 등 다양한 접점에서 일관성과 변주를 동시에 확보했다. ## 대규모 행사에 대응하는 디자인 시스템 - Config에는 현장 참가자 1만 명 이상과 더 많은 온라인 참가자가 참여하므로, 작은 접점까지 포함한 전체 경험 설계가 필요했다. - 키노트나 건물 외벽처럼 눈에 띄는 요소뿐 아니라 다음 항목에도 동일한 시각 언어를 적용했다. - 디지털 화면 - 안내물 - 기념품과 스웨그 백 - 행사장 내 각종 접점 - 행사 아이덴티티가 특정 장면에만 존재하는 것이 아니라 참가자의 모든 상호작용에서 이어지도록 설계했다. ## 실용적인 시사점 대규모 브랜드 경험을 만들 때는 먼저 브랜드의 핵심 기능이나 사용자 경험에서 반복 가능한 시각 원리를 추출하는 것이 효과적이다. 이후 기본 도형과 컴포넌트처럼 재사용 가능한 단위로 시스템화하면, 수많은 채널에 빠르게 적용하면서도 일관성·확장성·변주를 함께 유지할 수 있다.

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AI 시대의 좋은 디자인이란 무엇

AI가 제품 개발을 대중화할수록 제품을 차별화하는 요소는 디자인이 된다. 모바일 시대에 데스크톱 경험을 작은 화면에 그대로 옮겼던 것처럼, 초기 AI 제품도 단순한 챗봇과 템플릿에 머물고 있지만 새로운 상호작용 패턴을 발견할 가능성이 크다. 따라서 AI 시대의 좋은 디자인은 기술 자체를 좇기보다 공감, 창의성, 실제 사용자 문제 해결이라는 변하지 않는 원칙을 바탕으로 AI와 디자이너의 역할을 재정의하는 것이다. ## AI 시대에 디자인이 더 중요해지는 이유 - AI는 간단한 프롬프트만으로 코드, 디자인, 애플리케이션 전체를 생성할 수 있어 아이디어에서 구현까지의 속도를 크게 높인다. - 더 많은 사람이 제품 제작 과정에 참여할 수 있게 되지만, 결과적으로 비슷한 제품이 빠르게 양산될 가능성도 커진다. - 제품의 차별화는 기능 구현보다 다음과 같은 디자인 경험에서 나타날 수 있다. - 풍부한 상호작용 - 직관적인 제스처 - AI라는 매체에 적합한 새로운 사용 패턴 - 2007년 아이폰 등장 직후 많은 기업이 기존 데스크톱 화면을 모바일에 단순히 축소했던 것처럼, 현재의 단순 챗봇과 템플릿형 AI 제품도 새로운 기술에 적응하는 초기 단계로 볼 수 있다. - 새로운 기술의 잠재력을 실현하려면 충분한 시간과 반복적인 실험이 필요하다. ## 좋은 디자인의 원칙을 AI가 이해하도록 만들기 - Figma는 디자인 시스템을 활용해 UI의 첫 시안을 생성하는 AI 기능을 개발하면서, 먼저 “좋은 디자인”이 무엇인지 정의해야 했다. - LLM은 본질적으로 텍스트 기반 모델이므로 글쓰기나 코딩에는 강하지만, 시각적·구조적 판단이 필요한 UI 디자인을 생성하는 일은 더 어렵다. - 모든 디자인 규칙을 AI에 전달하는 방식은 현실적이지 않다. - 좋은 디자인의 모든 세부 사항을 유한한 규칙으로 정의하기 어렵다. - 방대한 규칙을 하나의 프롬프트에 넣으면 토큰 제한에 걸린다. - 상황에 따라 달라지는 디자인 판단까지 규칙화하기도 어렵다. - 이에 따라 어떤 UI에도 대체로 적용할 수 있는 작지만 강력한 원칙으로 디자인 지식을 압축해야 한다. - 디자인을 가르치는 과정처럼, 디자이너의 직관을 다른 사람이 실행할 수 있는 명확한 원칙으로 분해하는 작업이 중요하다. - 좋은 원칙은 다음 조건을 갖춰야 한다. - 명확할 것 - 구체적일 것 - 실제 제작 과정에서 적용 가능할 것 - 다양한 UI 상황에 일반화될 것 ## 디자인에서 코드까지의 순환 고리 단축 - AI는 디자인 결과물을 코드로 옮기는 시간을 줄여 제품 제작 주기를 단축할 수 있다. - 디자인과 개발 사이의 간극이 줄어들면 더 많은 시안을 빠르게 구현하고 검증할 수 있다. - 중요한 것은 단순히 코드를 자동 생성하는 것이 아니라, 디자인 의도와 사용자 경험이 구현 단계에서도 유지되도록 하는 것이다. - 빠른 생성 능력은 한 번에 정답을 얻는 수단이라기보다 실험과 반복을 늘리는 수단으로 활용해야 한다. ## 실용주의와 반복적인 실험 - AI 기술이 빠르게 변하는 상황에서는 완벽한 미래상을 기다리기보다 현재 가능한 도구로 실제 문제를 해결하는 접근이 필요하다. - 기술을 사용하기 위한 기능보다 사용자에게 실질적인 가치를 주는 경험을 우선해야 한다. - 초기 AI 제품의 어색함은 실패라기보다 새로운 상호작용 방식을 발견하기 위한 실험의 일부다. - 디자이너는 생성된 결과를 그대로 받아들이기보다 사용자 맥락에 맞는지 검토하고, 반복적인 수정과 검증을 통해 품질을 높여야 한다. ## 디자이너와 AI의 공동 창작 - AI는 디자이너를 단순히 대체하는 자동화 도구가 아니라 아이디어를 확장하고 제작 속도를 높이는 협업 파트너가 될 수 있다. - AI가 초안과 반복 작업을 담당하면 디자이너는 문제 정의, 사용자 공감, 우선순위 설정, 창의적 판단에 더 집중할 수 있다. - 공동 창작 모델에서는 인간과 AI의 강점을 결합하는 작업 분담이 중요하다. - AI: 빠른 생성, 변형, 탐색, 반복 작업 - 디자이너: 목적 설정, 맥락 이해, 품질 판단, 사용자 관점의 의사결정 - AI가 발전할수록 디자이너의 역할이 사라지는 것이 아니라, 무엇을 만들고 왜 만들어야 하는지 결정하는 능력이 더욱 중요해진다. AI를 도입할 때는 생성 속도 자체보다 사용자 문제와 디자인 원칙을 먼저 정의하는 것이 좋다. 작은 원칙을 명확히 정리하고, AI로 여러 시안을 빠르게 만든 뒤 사람의 판단과 사용자 검증을 통해 반복 개선하는 방식이 가장 현실적인 접근이다.

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더 프롬프트에

AI가 디자인과 제작 방식을 바꿀 가능성은 크지만, 그 잠재력을 어떻게 실현할지는 아직 열려 있다. Figma의 잡지 《The Prompt》는 디자인·엔지니어링·제품 개발·건축 분야의 전문가들에게 질문을 던져 AI의 현재 가능성과 한계, 앞으로의 방향을 탐구한다. 글은 좋은 결과를 얻으려면 AI 자체보다 맥락과 의도를 담은 질문, 즉 잘 설계된 프롬프트가 중요하다고 강조한다. ## 《The Prompt》의 기획 의도 - 《The Prompt》는 Figma의 Story Studio와 Brand Studio가 만든 매거진이다. - 2024년 Config에서 인쇄판이 공개됐으며, Figma Store에서 구매할 수 있다. - 다양한 분야의 전문가 인터뷰와 에세이를 통해 AI가 복잡한 시스템을 더 이해하기 쉽게 만드는 방법을 살펴본다. - 참여자들은 AI를 활용하는 동시에, AI가 더 나은 결과를 내도록 설계하고 질문하는 방법도 탐구한다. ## 프롬프트 엔지니어링과 질문의 힘 - 프롬프트 엔지니어링은 원하는 답을 얻기 위해 올바른 질문을 설계하는 일이다. - 좋은 인터뷰어가 질문의 맥락과 방향을 조절하듯, AI에게도 다음 요소를 명확히 제공해야 한다. - 충분한 배경 정보 - 문제를 바라보는 관점과 프레임 - 결과물의 목적과 제약 - 기대하는 답변의 형태와 수준 - 창작이나 문제 해결의 출발점에는 항상 일종의 프롬프트가 있으며, 창의성은 질문을 통해 구체화된다. - LLM은 뛰어난 능력을 갖고 있어도 입력이 불명확하면 잠재력을 제대로 발휘하기 어렵다. ## AI와 좋은 디자인의 관계 매거진은 “AI 시대의 좋은 디자인이란 무엇인가”라는 질문에서 출발한다. - AI가 디자인 과정에 참여하더라도 문제 정의와 목적 설정은 여전히 중요하다. - 좋은 디자인은 단순히 빠르게 결과를 만드는 것이 아니라, 사람과 맥락에 적합한 해결책을 찾는 과정이다. - AI를 활용할수록 디자이너는 결과물을 평가하고 방향을 조정하는 역할을 더 명확히 수행해야 한다. ## 코드와 자동화의 재평가 “코드가 상품화되는 것을 왜 두려워하는가”, “디자인 시스템의 잠재력을 자동화로 끌어낼 수 있는가” 같은 질문을 통해 제작 방식의 변화를 다룬다. - 코드 작성 자체보다 어떤 문제를 해결할지 정의하는 능력이 중요해질 수 있다. - 자동화는 반복 작업을 줄이고 디자인 시스템의 일관성과 확장성을 높일 수 있다. - 그러나 자동화가 창의적 판단이나 인간의 책임을 완전히 대체하는 것은 아니다. ## 데이터와 실험의 새로운 기준 - “최소 실행 가능 데이터”라는 질문은 AI 시스템에 반드시 필요한 데이터의 범위를 고민하게 한다. - 많은 데이터를 모으는 것보다 목적에 맞는 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하는 일이 중요하다. - “0.5에서 시작한다”는 주제는 완성된 계획을 기다리기보다 불완전한 초기 단계에서 실험하고 개선하는 태도를 시사한다. ## AI를 신뢰할 수 있게 만드는 방법 - 사람들이 원하는 AI 기능과 실제로 신뢰하는 기능 사이에는 차이가 있다. - 유용한 AI 기능은 명확한 문제를 해결하고, 결과의 근거와 한계를 이해할 수 있어야 한다. - 효율성을 높이더라도 창의적 탐색과 예상 밖의 발견을 지나치게 줄여서는 안 된다. - AI가 만든 결과를 검토하고 수정할 수 있는 인간의 통제권이 필요하다. ## 기술의 범위를 넓히는 질문 매거진은 기술 업계 내부의 관점에 머무르지 않고 사회와 물리적 환경으로 논의를 확장한다. - AI가 업계 내부의 ‘에코 챔버’를 넘어 다양한 사용자와 관점을 반영할 수 있는지 질문한다. - 제조업과 주거 건축 같은 산업에서 AI가 복잡한 문제 해결에 어떻게 기여할 수 있는지 살펴본다. - 로봇이 주택을 건설할 수 있는지, 인간형 로봇의 시대가 실제로 다가오고 있는지도 탐구한다. - AGI뿐 아니라 인간의 증강된 지능(ADI)이 어떤 의미를 갖는지도 함께 묻는다. ## 실용적인 결론 AI를 효과적으로 활용하려면 도구의 성능만 기대하기보다 문제의 맥락, 목표, 제약 조건을 구체적으로 정의해야 한다. 좋은 프롬프트를 작성하고, AI의 결과를 비판적으로 검토하며, 작은 실험을 반복하는 접근이 현재 가장 현실적인 활용법이다.

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새로워진 Figma 내부

Figma의 UI3는 기능을 계속 추가하면서 복잡해진 인터페이스를 정리하고, 사용자의 작업물을 화면 중심에 두기 위한 대규모 redesign이다. 캔버스 공간을 넓히면서도 기존 사용자의 작업 습관과 전문 기능은 유지하고, 신규 사용자에게는 더 직관적인 경험을 제공하는 것이 목표다. 또한 컴포넌트, 생성형 AI, Dev Mode, Figma Slides 등 변화하는 디자인 환경에 대응할 수 있는 기반을 마련하려는 개편이다. ## UI3를 시작한 배경 - Figma는 출시 후 약 10년 동안 많은 기능과 제품을 추가했지만, 기본 레이아웃은 크게 변하지 않았다. - 기능이 누적되면서 처음에는 단순했던 인터페이스가 점점 복잡하고 부담스럽게 느껴질 수 있게 됐다. - UI3는 Figma 출시 이후 세 번째 주요 redesign으로, 단순한 시각적 변경이 아니라 워크플로와 인터랙션 방식까지 재설계한다. - 기존 사용자가 익숙한 작업 방식을 잃지 않으면서도, 새로운 사용자에게 더 접근하기 쉬운 인터페이스를 만드는 것이 중요한 과제였다. ## UI3가 해결하려는 네 가지 문제 - **UI보다 사용자의 아이디어를 중심에 두기** - 인터랙티브 컴포넌트와 AI 지원 디자인처럼 강력한 기능이 추가되면서 UI가 작업 자체보다 눈에 띌 위험이 생겼다. - 기능이 부가적으로 덧붙은 느낌을 줄이고, 캔버스와 사용자의 창작물에 집중하도록 설계 방향을 잡았다. - **신규 사용자와 전문 디자이너의 요구 균형** - 기존 인터페이스는 처음 접하는 사용자에게 복잡하고 비직관적으로 보일 수 있었다. - 기능의 범위를 줄이는 것이 아니라, 기능을 이해하고 접근하는 방식을 단순화하려 했다. - 숙련된 사용자의 익숙한 조작 감각과 작업 효율은 보존하는 것을 목표로 삼았다. - **변화하는 디자인 방식에 대응** - 오늘날 디자인은 단순히 픽셀을 배치하는 작업을 넘어, 재사용 가능한 컴포넌트와 생성형 AI를 활용하는 방식으로 확장되고 있다. - 이에 따라 디자이너가 개별 요소뿐 아니라 더 높은 수준의 추상화된 building block을 사용할 수 있어야 한다고 보았다. - **Figma의 미래를 위한 기반 마련** - Dev Mode를 통해 디자인과 코드를 연결하고, Figma AI로 작업 효율을 높이는 방향을 고려했다. - Figma Slides 같은 새로운 제품까지 포함해, 여러 도구가 일관된 제품군으로 작동할 수 있는 공통 구조를 만들고자 했다. ## 캔버스 공간을 넓히는 인터페이스 - 가장 먼저 Figma 캔버스의 사용 가능한 공간을 최대화하는 작업을 진행했다. - 초기에는 패널과 속성 영역을 거의 제거하고, 마우스를 올릴 때만 UI가 나타나는 극단적인 미니멀 디자인도 실험했다. - 사이드바가 필요할 때만 나타나는 방식도 시도했지만, 화면 구조가 지나치게 불안정해지는 문제가 있었다. - 수백 가지 시안을 제작하고 Figma 팀 내부에서 직접 사용하며 개선 방향을 검증했다. - 최종적으로 다음과 같은 방향을 선택했다. - 크기를 조절할 수 있는 패널 - 캔버스 하단의 얇은 새 툴바 - 상단 영역을 비워 더 넓고 여유로운 화면 구성 - 필요할 때 패널을 열고 닫을 수 있는 구조 - UI 전체를 숨겨 작업물에만 집중할 수 있는 기능 - 이 구조는 Figma의 여러 제품에서 공통으로 사용할 수 있어, 제품 간 전환과 확장에도 유리한 기반이 된다. ## 실용적인 의미 UI3의 핵심은 기능을 없애는 것이 아니라, 기능이 작업을 방해하지 않도록 배치와 노출 방식을 재조정하는 데 있다. 따라서 사용자는 평소에는 넓은 캔버스에 집중하고, 필요한 순간에만 패널과 도구를 불러오는 방식으로 작업할 수 있다. Figma를 사용하는 팀이라면 UI3의 패널 접기·크기 조절 기능과 캔버스 중심 작업 방식을 적극 활용하는 것이 효율 향상에 도움이 된다.

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Config 2024 결

Figma Config 2024는 AI를 중심으로 디자인에서 개발·발표까지 이어지는 작업 흐름을 확장한 업데이트를 소개한다. 주요 발표는 Figma AI, 새 UI인 UI3, 프레젠테이션 도구 Figma Slides, Dev Mode 개선이며, 반복 작업을 자동화하고 아이디어 탐색을 빠르게 하는 데 초점을 둔다. Figma는 AI가 인터페이스를 생성하는 시대에도 차별화된 제품을 만드는 핵심은 디자인이라고 강조한다. ## Figma AI: 아이디어 탐색과 반복 작업 자동화 - **Visual Search** - 스크린샷, 선택한 프레임, 이미지, 연필로 그린 스케치를 입력해 유사한 디자인을 검색할 수 있다. - 아이콘부터 전체 디자인 파일까지 팀이 접근할 수 있는 파일 안에서 비슷하거나 동일한 디자인을 찾는다. - 개선된 Asset Search는 파일명이나 에셋 이름과 검색어가 정확히 일치하지 않아도 문맥을 이해해 관련 에셋을 찾아준다. - **반복적인 디자인 작업 자동화** - 현실적인 이미지와 문구를 생성한다. - 기존 문구를 변형하거나 다시 작성하고 번역한다. - 화면 간 프로토타입 연결을 자동으로 구성한다. - 여러 레이어의 이름을 한 번에 의미 있는 이름으로 변경한다. - 디자이너가 레이어 정리나 기본 콘텐츠 작성보다 창의적인 작업에 집중하도록 돕는다. - **Make Designs** - 새 Actions 패널에서 텍스트 프롬프트로 UI 레이아웃과 컴포넌트 초안을 생성한다. - 빈 캔버스에서 시작하기 어려울 때 여러 디자인 방향을 빠르게 탐색할 수 있다. - 생성 결과는 완성품이라기보다 초기 아이디어와 작업 출발점으로 활용하는 방식이다. - **AI 기능의 개발 방향** - Figma는 단순히 AI 유행을 따르기보다 실제 사용자 요구를 기준으로 기능을 설계한다고 설명한다. - 범용 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 기능을 구축하되, 디자이너의 작업 맥락에 맞게 활용하는 데 초점을 둔다. ## UI3: 새롭게 설계된 Figma 인터페이스 - 기존 Figma 인터페이스를 재설계한 UI3를 공개한다. - AI 기능과 Actions 패널을 포함해 주요 작업을 더 쉽게 찾고 실행할 수 있도록 작업 환경을 개편한다. - UI3는 Figma AI와 함께 제한적 베타로 제공되며 단계적으로 확대된다. ## Figma Slides: 디자인과 프레젠테이션의 결합 - Figma Slides를 통해 슬라이드를 만들고, 협업하고, 발표할 수 있는 기능을 추가한다. - 디자인 도구에서 사용하던 협업 방식과 시각적 편집 경험을 프레젠테이션 제작으로 확장한다. - 제품 아이디어, 디자인 결과물, 프로젝트 진행 상황을 별도 도구로 옮기지 않고 공유·발표하는 흐름을 지원한다. ## Dev Mode: 디자인 완료에서 개발 완료까지 - Dev Mode를 크게 업데이트해 디자인과 개발 사이의 전환 과정을 개선한다. - 디자이너가 전달한 결과물을 개발자가 실제 구현으로 옮기는 과정에서 필요한 정보를 더 쉽게 확인하도록 지원한다. - 이번 업데이트는 단순히 “개발 준비 완료” 상태를 표시하는 것을 넘어, 개발 작업이 완료될 때까지의 협업 흐름을 강화하는 방향이다. ## Auto Layout·UI Kit·프로토타입 등 사용성 개선 - Auto Layout을 비롯해 기존 Figma 핵심 기능의 사용성을 개선한다. - UI Kit 활용 경험을 다듬어 더 빠르게 디자인 작업을 시작할 수 있도록 한다. - 프로토타입 뷰어를 개선해 결과물을 확인하고 공유하는 과정을 편리하게 만든다. - Figma AI뿐 아니라 자주 사용하는 기능 전반을 개선해 일상적인 작업 흐름의 마찰을 줄인다. ## 베타 제공 방식 - Figma AI와 UI3는 당시 제한적 베타로 제공된다. - Figma 화면 하단의 **“?”** 메뉴에서 **“Join UI3 + AI waitlist”**를 선택해 대기 목록에 등록할 수 있다. - 기능은 한 번에 전체 사용자에게 공개되지 않고 점진적으로 확대된다. 실무에서는 Visual Search로 기존 사내 디자인 자산을 재활용하고, Make Designs와 자동 프로토타이핑으로 초기 아이디어를 빠르게 검증하는 방식이 유용하다. 다만 AI 생성 결과를 그대로 사용하기보다 디자인 시스템, 접근성, 브랜드 기준에 맞춰 검토·수정하는 과정이 필요하다.

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Figma AI를 소개

Figma는 디자이너의 창작 정체를 해소하고 반복 작업을 줄이기 위해 Figma AI를 출시했다. 주요 기능은 이미지·영역·텍스트 기반의 Visual Search와 의미를 이해하는 AI Asset Search이며, 디자인 탐색과 재사용을 더 쉽게 만드는 것이 목표다. 베타 기간에는 무료로 제공되지만, 향후 사용량 제한과 정식 출시 후 가격 정책이 적용될 수 있다. ## Figma AI의 목표와 제공 방식 - AI를 단순한 유행이 아니라 실제 사용자 문제를 해결하는 도구로 활용한다. - 영감 탐색, 여러 디자인 방향의 실험, 반복적이고 번거로운 작업 자동화를 지원한다. - 디자인 프로세스의 어느 단계에서든 사용자가 작업을 계속 진행하도록 돕는 것을 목표로 한다. - Figma AI와 UI3는 2024년 당시 제한적 베타로 제공되며, 사용자는 Figma 화면 하단의 `?` 메뉴에서 대기자 명단에 등록할 수 있다. - 베타 기간에는 모든 사용자에게 무료로 제공되지만, 운영 비용과 사용 패턴에 따라 사용량 제한이 도입될 수 있다. - 정식 출시 시 가격 정책을 별도로 안내할 예정이다. ## 이미지와 디자인을 찾는 Visual Search - 사용자가 이미지를 업로드하거나, 캔버스의 특정 영역을 선택하거나, 텍스트 검색어를 입력하면 시각적으로 유사한 디자인을 찾아준다. - 사용자가 접근 권한을 가진 팀 내 모든 파일에서 관련 디자인을 검색한다. - 검색 결과에서 적절한 프레임을 현재 작업 중인 파일에 바로 삽입할 수 있다. - 기존 제작물이나 제품 스크린샷을 출발점으로 삼는 디자이너가 필요한 디자인을 빠르게 재사용할 수 있다. - 향후에는 Figma Community 파일까지 검색 범위를 확대할 계획이다. - 커뮤니티 리소스 검색 결과에는 원작자 표기를 제공하고, 원본 파일이나 제작자의 다른 작업으로 이동할 수 있도록 할 예정이다. ## 의미를 이해하는 AI Asset Search - Assets 패널의 기존 검색 기능을 AI 기반으로 개선했다. - 단순히 컴포넌트 이름에 검색어가 포함되는지 확인하는 대신, 검색어의 의미와 디자인 요소가 사용되는 맥락을 분석한다. - 예를 들어 `primary button`을 검색하면 실제 컴포넌트 이름이 `btn_large`처럼 되어 있어도 관련 버튼을 찾아준다. - 디자인 시스템의 명명 규칙이 일관되지 않거나 조직 규모가 커서 컴포넌트를 찾기 어려운 상황에서 유용하다. - 키워드를 정확히 기억하지 않아도 자연어에 가까운 방식으로 적절한 컴포넌트와 에셋을 탐색할 수 있게 한다. ## 디자이너의 작업 흐름을 돕는 방향 - Figma AI는 처음부터 새로 만드는 작업뿐 아니라 기존 디자인을 찾고 발전시키는 과정도 지원한다. - Visual Search는 시각적 유사성을 기반으로 영감과 재사용 가능한 결과물을 제공한다. - Asset Search는 디자인 시스템 내부의 컴포넌트를 더 직관적으로 찾도록 돕는다. - 결과적으로 탐색에 소요되는 시간을 줄이고, 디자이너가 실제 문제 해결과 창의적 의사결정에 더 집중하도록 하는 것이 제품의 방향이다. 실무에서는 팀의 디자인 시스템에 일관된 이름을 적용하는 것이 여전히 중요하지만, Figma AI의 검색 기능을 활용하면 기존 자산의 명칭이 제각각인 조직에서도 컴포넌트 탐색과 재사용 효율을 높일 수 있다.

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Code Connect의 잠재력 활용

디자인과 개발의 간극을 줄이려면 두 팀이 공유할 수 있는 언어와 단일한 작업 흐름이 필요하다. Figma의 Code Connect는 디자인 시스템의 컴포넌트 구현 정보와 문서를 Dev Mode에서 직접 제공해 개발자가 맥락을 바꾸지 않고 올바른 코드를 사용할 수 있도록 돕는다. 패널 참가자들은 작은 컴포넌트부터 시작해 점진적으로 도입하고, 디자이너와 개발자의 전문성을 서로 존중해야 한다고 강조한다. ## 디자인과 개발이 함께 쓰는 언어 만들기 - 디자이너와 개발자는 컴포넌트 이름, 속성, 구현 방식에 대해 서로 다른 용어와 기대를 가질 수 있다. - 이 차이는 다음과 같은 문제로 이어진다. - 일관되지 않은 네이밍 - 디자인과 코드의 속성 불일치 - 팀 간 요구사항과 구현 결과의 불일치 - 디자인 시스템은 공통 컴포넌트, 패턴, 용어를 정의해 두 분야를 연결하는 “제3의 언어” 역할을 한다. - 단순히 규칙을 문서화하는 것뿐 아니라, 구성원이 쉽게 찾고 실제로 적용할 수 있게 만드는 것도 중요하다. ## 단일한 기준과 개발자 워크플로 연결 - Bumble의 Raul Menezes는 디자인과 코드에서 서로 다른 기준 문서가 사용되는 것이 일관성 저하의 주요 원인이라고 설명한다. - 같은 UI 패턴을 반복해서 직접 구현하면 다음 문제가 발생한다. - 중복 코드 증가 - 커스텀 구현 확산 - 유지보수 어려움 - 디자인 시스템과 실제 제품 간의 불일치 - 디자이너는 디자인 시스템 문서를 참고하지만, 개발자는 별도의 코드 저장소나 문서를 기준으로 삼는 경우가 많다. - Code Connect는 디자인 시스템의 코드 예시와 구현 정보를 Dev Mode 안에서 제공해 개발자가 기존 코드 편집 및 개발 흐름에서 바로 참고하도록 설계됐다. ## 도입 장벽을 낮추고 작은 규모로 시작하기 - 디자인 시스템을 구축했다고 해서 자동으로 팀 전체가 사용하는 것은 아니다. 개발자가 기존 작업 방식을 크게 바꿔야 한다면 adoption이 느려질 수 있다. - 기존에는 개발자가 디자인 구현 방식을 확인하기 위해 별도의 디자인 시스템 웹사이트로 이동해야 했다. - Code Connect를 사용하면 Dev Mode에서 특정 디자인이 코드로 구현되어 있는지, 어떤 방식으로 구현하는지 확인할 수 있어 컨텍스트 전환을 줄인다. - 처음부터 모든 컴포넌트를 연결하기보다 영향도가 높고 구조가 단순한 컴포넌트부터 시작하는 것이 권장된다. - 예: 토글 같은 작은 컴포넌트 - 디자인 속성과 코드 속성을 어떻게 매핑하는지 먼저 검증 - 팀이 도구의 효과와 운영 방식을 익힌 뒤 범위 확대 - Code Connect는 완성된 최종 해법이라기보다 더 큰 디자인-코드 통합을 위한 첫 단계로 제시된다. ## 서로의 전문성 존중하기 - 디자인과 개발의 간극을 줄인다는 것은 한쪽의 방식을 다른 쪽에 강요하는 것이 아니다. - 디자이너는 사용자 경험, 시각적 일관성, 패턴 설계에 강점을 가진다. - 개발자는 컴포넌트 구조, 재사용성, 기술적 제약, 유지보수성에 전문성이 있다. - 효과적인 디자인 시스템 운영을 위해서는 두 팀이 각자의 전문성을 인정하고, 공통 언어와 도구를 통해 협업해야 한다. - Code Connect는 디자인 시스템의 의도와 실제 코드 구현을 연결해 양쪽의 지식을 공유하는 매개 역할을 한다. ## 실용적인 적용 방법 - 디자인 시스템에서 자주 사용되고 영향도가 큰 컴포넌트를 우선 선정한다. - 디자인의 컴포넌트 속성과 코드의 props·API가 어떻게 대응하는지 정의한다. - Dev Mode에서 개발자가 별도 문서 검색 없이 구현 예시를 확인할 수 있도록 연결한다. - 초기 도입 후 다음을 점검한다. - 개발자가 실제로 재사용 컴포넌트를 선택하는지 - 중복·커스텀 구현이 줄었는지 - 디자인과 코드의 명명 및 속성이 일치하는지 - 검증된 운영 방식을 바탕으로 점차 복잡한 컴포넌트와 더 넓은 제품 영역으로 확대하는 것이 바람직하다.

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The Long and Short of

Figma의 뉴스레터 「Find your framework」는 디자인 시스템 구축과 확산에 도움이 되는 Framework 행사 발표와 관련 콘텐츠를 소개한다. 핵심 메시지는 디자인 시스템이 단순한 UI 산출물이 아니라, 조직 전체가 사용해야 가치를 발휘하는 제품이라는 점이다. 이를 위해 기능 개발뿐 아니라 내부 마케팅, 교육, 데이터 기반 adoption 전략이 필요하다. ## Framework 행사에서 발표한 기능 - Figma의 가상 디자인 시스템 행사인 **Framework**에서 제품 개발자와 디자인 시스템 담당자를 위한 기능을 공개했다. - 주요 발표 내용: - **Code Connect**: 디자인 시스템의 컴포넌트와 실제 코드 구현을 연결해 디자이너와 개발자 간 협업을 지원한다. - **Typography variables**: 글꼴, 크기, 행간 등 타이포그래피 속성을 변수로 관리할 수 있다. - **Gradient variables**: 그라디언트 관련 값을 변수화해 일관된 스타일 관리와 변경을 돕는다. - **Library Analytics API**: 조직 내 라이브러리 사용 현황을 분석해 디자인 시스템 adoption을 높이는 데 활용할 수 있다. - 행사에서 진행된 라운드테이블과 전문가 Q&A를 통해 디자인 시스템 운영 사례와 실무 관점도 공유했다. ## 디자인 시스템을 제품처럼 운영하기 - 디자인 시스템을 조직의 필수 도구로 만들려면 단순히 좋은 컴포넌트를 만드는 것만으로는 부족하다. - 제품처럼 다음 요소를 관리해야 한다. - 사용자의 요구와 문제 파악 - 명확한 가치 제안 - 지속적인 개선과 업데이트 - 사용 현황과 피드백 수집 - 사용자에게 변화와 이점을 알리는 커뮤니케이션 - 디자인 시스템의 성공은 완성도보다 **얼마나 많은 팀이 실제 업무에서 사용하는가**에 달려 있다. ## 내부 마케팅과 사용 확산 - 디자인 시스템은 일관성, 효율성, 확장성을 약속하지만, 실제 효과는 조직 전체의 사용이 전제되어야 나타난다. - 담당자는 “사용하라”고 지시하기보다 각 팀이 얻는 구체적인 이점을 설득해야 한다. - 디자인·개발 작업 시간 단축 - 중복 작업 감소 - 제품 간 시각적 일관성 향상 - 변경 사항을 여러 화면과 플랫폼에 빠르게 반영 - 내부 구성원을 대상으로 명확한 adoption 전략을 세우고, 교육·문서화·사례 공유를 통해 지속적인 참여를 유도해야 한다. ## 디자인 시스템 입문 - 아직 디자인 시스템을 시작하지 않은 팀을 위해 기본 개념과 구축 방법을 소개하는 입문 시리즈를 제공한다. - 디자인 시스템은 재사용 가능한 컴포넌트, 스타일, 규칙, 가이드라인을 모아 제품 제작 방식을 표준화하는 체계다. - 이를 활용하면: - 반복적인 디자인 결정을 줄일 수 있다. - 팀 간 협업 방식이 통일된다. - 제품이 성장해도 일관된 경험을 유지하기 쉽다. - 디자인과 개발 사이의 구현 차이를 줄일 수 있다. ## 성장과 확장을 지원한 Carvana 사례 - 온라인 중고차 거래 기업 **Carvana**는 급격한 고객 수요 증가와 사업 확장에 대응하기 위해 디자인 시스템을 활용했다. - 디자인 시스템과 변수를 사용해 제품 전반의 디자인 세부 사항을 일관되게 유지했다. - 특히 변수는 색상이나 기타 디자인 속성을 중앙에서 관리하고 변경할 수 있게 해, 여러 화면과 제품 영역에 일관된 수정 사항을 적용하는 데 도움을 줬다. - 이는 디자인 시스템이 시각적 통일성뿐 아니라 빠른 성장과 운영 효율성을 뒷받침하는 기반이 될 수 있음을 보여준다. 디자인 시스템을 도입할 때는 컴포넌트 제작에만 집중하기보다, 실제 사용자를 위한 제품으로 정의하는 것이 좋다. 명확한 사용 가치와 교육·홍보 전략을 마련하고, 사용 데이터를 분석하며 지속적으로 개선해야 조직 전체에서 정착시킬 수 있다.

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Framework 2024

Figma는 디자인 시스템 구축보다 더 어려운 과제인 조직 전체의 도입과 활용을 지원하기 위해 Framework 2024에서 세 가지 기능을 공개했다. Code Connect는 디자인과 실제 코드 사이의 간극을 줄이고, 타이포그래피·그라디언트 변수는 디자인 토큰의 범위를 확장하며, Library Analytics API는 디자인 시스템 사용 현황을 측정하도록 돕는다. 결론적으로 Figma는 디자인 시스템을 만드는 도구를 넘어, 개발자 adoption과 조직 내 확산까지 지원하는 방향으로 발전하고 있다. ### 디자인 시스템의 핵심 과제: 조직 전체의 도입 - 디자인 시스템은 일관성, 효율성, 확장성을 제공하지만 실제 효과는 팀 전체가 이를 사용할 때 발생한다. - 시스템이 강력하고 정교해질수록 복잡성도 커지며, 디자이너와 개발자의 적극적인 참여를 이끌어내는 일이 어려워진다. - Figma는 변수, 테마와 상태 관리, 고급 프로토타이핑, Dev Mode 등을 통해 디자인과 코드의 연결을 강화해 왔다. - 이번 발표의 중심 목표는 디자인 시스템을 “구축”하는 데서 나아가 조직 전반에서 “채택”되도록 만드는 것이다. ### Code Connect: 디자인과 코드의 연결 - Code Connect는 Dev Mode에서 디자인 시스템 컴포넌트에 대응하는 실제 코드 스니펫을 제공한다. - 개발자는 별도의 문서나 저장소를 검색하지 않고 Figma에서 필요한 코드를 확인하고 복사할 수 있다. - 이를 통해: - 구현 시간을 줄일 수 있다. - 디자인과 코드의 불일치를 완화할 수 있다. - 개발자가 디자인 시스템 컴포넌트를 사용하는 진입 장벽을 낮출 수 있다. - 임의로 유사한 컴포넌트를 새로 만드는 일을 줄일 수 있다. - Organization 및 Enterprise 요금제에서 베타로 제공되며, React·iOS·Storybook을 지원한다. - 향후 더 많은 프레임워크와 플랫폼으로 지원 범위가 확대될 예정이다. - Bumble, GitHub, HP 등의 팀은 디자인 시스템과 실제 프로덕션 코드 사이를 연결하는 문제와 Code Connect의 활용 가능성을 논의했다. ### 타이포그래피 변수: 디자인 토큰의 확장 - 기존 변수 기능만으로는 디자인 시스템의 중요한 영역인 타이포그래피를 충분히 표현하기 어려웠다. - 타이포그래피 변수를 사용하면 글꼴 크기, 행간, 글꼴 스타일 등 타이포그래피 속성을 변수와 토큰 체계 안에서 관리할 수 있다. - 주요 활용 방식: - 폰트 스케일을 한 번 정의하고 전체 시스템에 일관되게 적용 - 플랫폼별 타이포그래피 설정 조정 - 반응형 또는 테마별 텍스트 스타일 관리 - WCAG 기준을 고려한 접근성 높은 스케일 구성 - 디자인 시스템의 색상과 간격뿐 아니라 텍스트 표현까지 체계적으로 관리할 수 있게 된다. ### 그라디언트 변수: 더 풍부한 시각 스타일 관리 - 그라디언트도 변수로 정의하고 재사용할 수 있도록 지원한다. - 여러 화면과 컴포넌트에서 동일한 그라디언트 스타일을 일관되게 적용할 수 있다. - 브랜드 테마나 모드별로 그라디언트를 교체하기 쉬워진다. - 변수 기반 관리로 디자인 시스템이 단순한 색상 팔레트를 넘어 더 표현력 있는 시각 언어를 다룰 수 있다. ### Library Analytics API: 디자인 시스템 사용 현황 측정 - Library Analytics API는 조직 내 디자인 시스템 라이브러리와 컴포넌트의 사용 데이터를 분석할 수 있도록 제공된다. - 디자인 시스템 관리자는 다음과 같은 질문에 답할 수 있다. - 어떤 라이브러리와 컴포넌트가 실제로 사용되는가? - 어느 팀이나 프로젝트가 디자인 시스템을 적극적으로 채택하는가? - 사용되지 않거나 개선이 필요한 컴포넌트는 무엇인가? - 정량적인 사용 데이터를 바탕으로 문서화, 교육, 컴포넌트 개선, 도입 전략을 세울 수 있다. - 디자인 시스템의 성공을 단순히 “만들었는가”가 아니라 “얼마나 사용되는가”로 평가할 수 있게 한다. ### 실용적인 결론 디자인 시스템 팀은 컴포넌트와 토큰을 만드는 데 그치지 말고, 개발자가 실제 코드로 쉽게 사용할 수 있는 경로와 사용 현황을 측정할 방법까지 함께 마련해야 한다. Code Connect로 개발자 경험을 개선하고, 타이포그래피·그라디언트 변수로 토큰 범위를 확장하며, Analytics API로 채택률을 추적하는 접근이 효과적이다.

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디자인 시스템을 위한 올바

Code Connect는 Figma의 Dev Mode에서 자동 생성된 CSS 대신 조직의 실제 디자인 시스템 코드를 보여줘 디자인 시스템 도입률을 높이는 도구다. 개발자는 목업과 연결된 컴포넌트의 올바른 코드와 사용 지침을 바로 확인할 수 있어 구현 속도와 일관성이 향상된다. 결과적으로 잘못된 컴포넌트 사용과 중복된 일회성 컴포넌트의 생성·유지보수를 줄이는 것이 목표다. ## 디자인 시스템 도입이 어려운 이유 - 디자인 시스템을 구축해도 개발자가 시스템의 모든 컴포넌트와 패턴을 알지 못하는 경우가 많다. - 일부 컴포넌트를 사용하더라도 의도된 가이드라인과 다르게 적용할 수 있다. - 디자인 시스템의 성공은 단순히 사용 여부가 아니라, 올바르고 일관되게 사용하는지에 달려 있다. - 디자인과 코드는 서로 다른 도구와 제약을 가진 별개의 작업 영역으로 발전해 왔기 때문에 연결 지점이 부족했다. ## 디자인과 코드의 연결 - 디자인은 무엇을 만들지 탐색하고 결정하는 데 초점을 두며, 코드는 이를 구조적이고 유지보수 가능한 형태로 구현하는 데 초점을 둔다. - Figma는 두 영역이 원활하게 오갈 수 있어야 한다고 보고, Code Connect를 그 연결을 강화하는 기능으로 소개한다. - 기존의 Auto Layout, Variables, Component Props, Dev Mode 등의 기능과 함께 디자인 시스템을 코드에 더 가깝게 통합하려는 흐름에 속한다. - 디자인 시스템 팀이 작성한 실제 구현 방식과 문서를 디자인 목업의 맥락 안에서 제공한다. ## Code Connect의 핵심 기능 - Dev Mode에 표시되는 코드 스니펫을 조직의 실제 디자인 시스템 코드로 사용자 지정할 수 있다. - 자동 생성 CSS가 아니라 프로젝트에서 사용하는 컴포넌트, 속성, 패턴에 맞는 코드를 개발자에게 보여준다. - 개발자가 목업에서 특정 요소를 선택하면 관련 코드와 사용법을 별도의 문서 검색 없이 확인할 수 있도록 한다. - 올바른 구현 예시와 디자인 시스템 사용 원칙을 함께 제공해 오용을 줄인다. - 디자인 시스템의 재사용을 촉진해 중복 컴포넌트와 일회성 구현의 생성을 줄인다. ## 개발자 워크플로에 맞춘 설치 방식 - Code Connect는 개발자가 익숙한 패키지 및 명령줄 기반 방식으로 설치·설정할 수 있다. - JavaScript와 TypeScript 프로젝트에서는 **npm**을 사용한다. - SwiftUI 프로젝트에서는 **Swift Package Manager**를 지원한다. - 설치 패키지와 설정 방법은 GitHub 저장소에서 제공된다. - 향후 더 많은 플랫폼을 지원해 기존 개발 환경에 자연스럽게 통합하는 것을 목표로 한다. ## 기대 효과 - 개발자가 디자인 시스템 컴포넌트를 더 쉽게 발견하고 사용할 수 있다. - 디자인에서 코드로 전환하는 과정이 빨라지고 구현 효율이 높아진다. - 실제 코드와 디자인 간의 차이를 줄여 제품 전반의 UI 일관성을 높인다. - 디자인 시스템 팀의 문서화와 모범 사례를 개발 작업의 적절한 시점에 전달할 수 있다. - 결과적으로 조직 전체의 디자인 시스템 채택률과 유지보수성을 개선한다. Code Connect를 도입할 때는 자주 사용하는 컴포넌트부터 실제 프로덕션 코드와 연결하고, 각 컴포넌트의 올바른 사용 예시와 속성 매핑을 함께 관리하는 것이 효과적이다. Primitives나 자동 생성 코드보다 조직의 표준 컴포넌트가 우선 노출되도록 구성해야 도입 효과를 극대화할 수 있다.

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알래스카 항공, 변

Alaska Airlines는 Figma의 디자인 시스템과 Variables를 활용해 웹·모바일·디지털 사이니지·키오스크 전반의 경험을 일관되게 관리하고 있다. 45명 규모의 디자인 팀은 이를 통해 디자이너당 주당 평균 11시간을 절약했으며, 개발팀과의 협업과 접근성·구현 정확성도 개선했다. 특히 Auro 디자인 시스템의 재사용 컴포넌트는 긴급한 서비스 개편을 한 스프린트 안에 완료하도록 도왔다. ## 기존 도구와 단일 기준 부재의 문제 - Sketch와 InVision을 사용하던 시기의 디자인 시스템은 여러 도구가 뒤섞인 “프랑켄슈타인” 같은 상태였다. - 재사용 위젯이 직관적이지 않았고, 프로토타이핑과 실시간 협업 기능도 부족했다. - 디자인과 개발을 연결하는 단일 진실 공급원(Single Source of Truth)이 없어 다음 문제가 발생했다. - 컴포넌트와 패턴의 간격·색상 등이 몇 픽셀씩 어긋남 - 플랫폼별로 변경 사항을 수동 복사·붙여넣기 - 버튼, 체크박스, 모달, 색상, 날짜 선택기 등의 불일치 - 접근성 기준을 놓칠 가능성 증가 - 최신 파일이나 올바른 버전을 찾기 어려움 - 결과적으로 개발자는 실제 웹사이트와 맞지 않는 디자인을 전달받는 경우가 많았다. ## Auro 디자인 시스템과 Figma 도입 - Alaska Airlines는 Figma를 도입하며 디자이너와 엔지니어 모두를 위한 디자인 시스템 문서를 구축했다. - Auro는 웹 컴포넌트와 대응되는 디자인 컴포넌트를 제공해 설계와 구현 사이의 차이를 줄였다. - 컴포넌트, 색상, 패턴 등을 공통으로 참조할 수 있어 여러 인터페이스에서 일관된 사용자 경험을 유지할 수 있게 됐다. - 디자인 시스템 운영 과정에서 Auto Layout, 브랜치 및 병합 기능 등의 사용법도 문서화해 팀 내 채택률을 높였다. - 교육을 강화한 결과 디자이너의 Figma 활용도가 높아졌고, 디자이너와 엔지니어 간 충돌도 줄었다. ## 재사용 컴포넌트로 긴급 대응 속도 향상 - 심각한 폭풍으로 항공편 지연이 급증했을 때, 기존에 충분히 활용되지 않던 항공편 상태 페이지를 빠르게 개편했다. - 디자인·개발 타이거 팀은 개편에 필요한 컴포넌트의 90%를 Figma의 Auro 디자인 시스템에서 재사용했다. - Figma가 없었다면 최소 4~5개 스프린트가 필요했을 작업을 단 한 스프린트에 완료했다. - 개편 후 항공편 상태 페이지의 평균 체류 시간은 다음과 같이 증가했다. - 기존: 36초 - 변경 후: 5분 10초 - 증가율: 761% - 새 페이지에는 항공편 추적 정보와 항공기 세부 정보 등 고객에게 필요한 정보가 추가됐다. ## 디자인과 개발 간 신뢰 강화 - Figma는 처음에는 디자이너 간 협업 도구로 도입됐지만, 점차 엔지니어가 Auro의 설계 원칙을 이해하는 수단으로도 활용됐다. - 엔지니어가 실제로 사용하는 웹 컴포넌트와 유사한 디자인 컴포넌트를 참조할 수 있어 구현 가능성을 더 쉽게 판단하게 됐다. - 디자인이 구현 결과와 가까워지면서 팀 간 신뢰가 높아졌다. - 디자인 시스템 문서와 기능 교육은 디자이너가 Figma의 기능을 제대로 활용하도록 돕고, 협업 과정의 불필요한 충돌을 줄였다. ## Variables를 통한 다중 환경 대응 - Figma Variables를 활용해 23,000명 이상의 직원과 다양한 조직·파트너의 요구에 맞춰 디자인을 조정할 수 있게 됐다. - 다음과 같은 조건을 체계적으로 관리할 수 있다. - 다양한 화면 크기 - 라이트 모드와 다크 모드 - 팀별 테마 - 외부 파트너를 위한 테마 - 여러 환경에 맞는 디자인을 개별적으로 수정하는 대신, 변수 기반으로 체계화해 반복 작업을 줄였다. - 그 결과 Alaska의 디자이너들은 평균적으로 주당 11시간의 작업 시간을 절약했다. Alaska Airlines 사례는 디자인 시스템을 단순한 컴포넌트 모음이 아니라 디자인·개발·문서·교육을 연결하는 운영 체계로 구축해야 효과가 커진다는 점을 보여준다. 여러 플랫폼과 테마를 동시에 지원해야 하는 조직이라면 공통 컴포넌트와 Variables를 함께 도입하고, 이를 뒷받침할 문서화와 팀 교육까지 병행하는 것이 실용적이다.

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카바나가 일관성과 확장성을

Carvana는 Figma의 디자인 시스템과 변수를 활용해 빠른 성장 속에서도 제품 경험의 일관성과 확장성을 유지했다. 분산된 디자인 도구를 Figma로 통합해 단일 기준을 만들고, 변수와 테마 기능으로 디자인·개발 협업과 브랜드 확장을 효율화했다. 그 결과 반복 작업과 수정이 줄고, 새로운 사업 영역에도 기존 디자인 언어를 빠르게 적용할 수 있었다. ## 성장에 대응하는 단일 기준 마련 - Carvana는 2019년 성장세가 가속화되면서 확장 가능한 디자인 플랫폼이 필요해졌다. - 기존 디자인 시스템은 PDF 기반 UI 키트, Principle, Sketch 등 여러 도구에 흩어져 있었다. - 컴포넌트를 복사해 사용하는 방식 때문에 동일한 요소가 조금씩 변형됐고, 디자인과 개발팀이 참조할 중앙 기준이 없었다. - Figma로 디자인 시스템을 이전하면서 디자인·개발팀이 함께 참조할 수 있는 연결된 단일 소스 오브 트루스를 구축했다. - 코로나19 시기 차량 판매가 급증했을 때도 통합된 시스템 덕분에 기존 도구에서 발생하던 협업 마찰을 줄이고 수요에 대응할 수 있었다. - 약 40명의 디자인 시스템 팀이 1만 명 규모의 회사 전반에 디자인 품질을 확산시키는 역할을 담당했다. ## 변수로 디자인 일관성과 효율성 강화 - 제품 생태계가 커지면서 색상, 간격, 타이포그래피, 모서리 반경이 화면과 컴포넌트마다 달라지는 문제가 발생했다. - Figma 변수는 색상이나 수치처럼 재사용 가능한 값을 정의하고 여러 디자인 속성에 적용할 수 있게 했다. - 특히 숫자 변수를 활용해 spacing과 corner radius를 일관된 값으로 관리했다. - 변수의 값을 중앙에서 정의하면 디자이너가 픽셀 수준의 정확성을 유지하면서도 반복적인 수정 작업을 줄일 수 있다. - 초기에는 변수 설정과 학습에 비용이 들었지만, 결과적으로 디자인 완성도가 높아지고 리뷰 과정에서 되돌아오는 수정 사항이 감소했다. - 변수 기반 시스템은 장기적으로 디자이너의 반복 작업과 리비전을 줄여 효율을 높인다. ## 테마 기능으로 인수 사업 통합 - Carvana가 자동차 경매 기업 ADESA를 인수한 뒤에도 변수는 새로운 브랜드 테마를 빠르게 도입하는 데 활용됐다. - 컴포넌트의 구조와 기능은 유지하면서 변수 값만 바꾸어 ADESA 전용 색상과 스타일을 적용할 수 있었다. - 기존 방식이라면 새 스타일에 맞춰 컴포넌트 라이브러리를 다시 구축하는 데 최소 한 달이 걸렸을 작업을, 변수 기반 테마로 1주일 이내에 처리했다. - ADESA용 디자인 시안을 평소보다 약 3배 빠르게 제작할 수 있었다. - 브랜드 변경을 개별 컴포넌트의 재작업이 아니라 테마 전환으로 처리함으로써 여러 화면 너비와 제품 영역에 일관되게 적용할 수 있었다. ## 디자인과 개발 간 연결 강화 - Figma 기반 디자인 시스템은 디자이너와 개발자가 동일한 컴포넌트와 변수 기준을 참조하도록 돕는다. - 중앙화된 라이브러리와 변수는 디자인 변경 사항을 일관되게 관리하고 핸드오프 과정의 마찰을 줄이는 기반이 된다. - 글에서는 변수와 Figma REST API를 활용한 개발 연계 및 변수 마이그레이션 사례도 소개한다. Carvana 사례는 성장하는 조직일수록 디자인 시스템을 여러 파일이나 도구에 분산시키기보다 단일 기준으로 통합해야 한다는 점을 보여준다. 특히 색상·간격·브랜드 스타일을 변수와 테마로 관리하면 제품 확장이나 인수 이후의 리브랜딩도 빠르고 안정적으로 수행할 수 있다.

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디자인 시스템의 미래는

디자인 시스템은 좋은 컴포넌트와 문서를 만드는 것만으로 성공하지 않으며, 조직 구성원이 실제로 사용하도록 만드는 채택 전략이 필요하다. 따라서 디자인 시스템 팀은 자신들의 시스템을 하나의 제품처럼 보고, 사용자 이해·메시지 설계·조직 내 홍보·성과 측정을 마케팅 방식으로 수행해야 한다. 이를 통해 디자인 시스템을 선택 사항이 아닌 조직의 필수 기반으로 자리매김할 수 있다. ## 디자인 시스템도 제품처럼 시장 적합성을 찾아야 한다 - 디자인 시스템의 효과인 일관성, 효율성, 확장성은 구성원들이 널리 사용할 때 비로소 실현된다. - 단순히 Slack 메시지를 보내거나 교육 세션을 여는 것만으로는 채택을 이끌어내기 어렵다. - 디자인 시스템 팀은 내부 사용자를 대상으로 제품-시장 적합성(product-market fit)을 지속적으로 탐색해야 한다. - 디자이너, 개발자, 의사결정자 등 다양한 사용자의 다음 요소를 파악해야 한다. - 현재 업무 방식과 프로세스 - 반복되는 병목과 불편 - 새로운 도구에 대한 우려 - 시스템이 일상 업무에 제공할 수 있는 가치 - 아직 명확히 표현하지 못한 욕구와 불만 - 개별 실무자부터 리더십까지 Product Design and Engineering 조직 전반을 인터뷰하면 역할별 관점을 전략에 반영할 수 있다. - 인터뷰는 디자인 시스템 자체를 설명하는 것보다 현재의 업무 목표와 문제점을 먼저 묻는 방식으로 시작하는 것이 효과적이다. ## 대상별로 다른 메시지를 설계해야 한다 - 디자이너, 개발자, 프로젝트 관리자, 의사결정자는 같은 시스템을 사용하더라도 관심사와 판단 기준이 다르다. - 따라서 모두에게 동일한 홍보 문구를 전달하기보다 대상별로 설득 논리를 조정해야 한다. - **디자이너에게는** - 브랜드 일관성을 유지하면서도 창의성을 발휘할 수 있다는 점을 강조한다. - **개발자에게는** - 컴포넌트 재사용과 표준화 - 디자인과 코드 사이의 원활한 협업 - 반복 작업 감소와 효율 향상을 설명한다. - **의사결정자에게는** - 출시 속도 향상 - 기술 부채 감소 - 투자 대비 효과(ROI)를 중심으로 제안한다. - 유연성 부족, 기술적 한계, 도입 비용과 같은 반대 의견도 피하지 말고 구체적으로 다뤄야 한다. - 사용자의 회의적인 이유를 이해하고 이에 답하는 메시지를 제시하면 저항을 설득과 참여로 전환할 수 있다. ## 채택을 높이는 기능과 도구 - 글에서는 조직 전체의 채택을 지원하는 사례로 다음과 같은 기능을 언급한다. - 개발자를 위한 Code Connect - 타이포그래피 및 그라디언트 변수 - 디자인 시스템 사용 현황을 파악하는 Library Analytics API - 이런 기능은 디자인과 코드의 연결을 강화하고, 시스템이 실제로 어떻게 사용되는지 확인하게 해준다. - 특히 사용 데이터를 확보하면 어떤 팀이 시스템을 사용하고 있는지, 어느 부분에서 채택이 막히는지 파악해 후속 전략을 세울 수 있다. ## 조직 내부의 마케팅으로 접근하기 - 디자인 시스템 팀의 역할은 시스템을 구축하는 데서 끝나지 않고, 조직 안에서 그 가치를 지속적으로 알리고 확산시키는 데까지 확장되어야 한다. - 시스템을 성공시키려면 다음과 같은 제품 출시 전략이 필요하다. - 대상 사용자와 문제 정의 - 대상별 가치 제안 작성 - 도입 장벽과 반론에 대한 대응 - 내부 홍보와 지지자 확보 - 사용량과 성과 측정 - 이런 마케팅 관점은 디자인 시스템을 “있으면 좋은 도구”가 아니라 디지털 제품을 설계하고 개발하는 방식의 핵심 기반으로 바꾸는 데 목적이 있다. 실무적으로는 먼저 디자이너·개발자·리더를 인터뷰해 각자의 문제를 정리하고, 대상별 가치 제안과 도입 장벽을 문서화하는 것이 좋다. 이후 사용량과 반복 사용률 같은 데이터를 추적하면서 메시지와 지원 방식을 계속 개선해야 한다.

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컴포넌트 스프린트의

워싱턴 포스트는 디자인과 개발이 분리된 채 진행되던 컴포넌트 제작의 문제를 해결하기 위해 약 10일간의 ‘컴포넌트 스프린트’를 도입했다. 디자이너와 개발자가 처음부터 한 쌍으로 참여하고, 관련 팀의 의견을 단계별로 반영해 기술적 제약과 실제 사용 맥락을 함께 고려한다. 이 방식은 디자인 시스템 컴포넌트를 더 빠르고 일관되게 제작하면서도, 팀 전체의 공동 소유 의식을 높이는 것이 핵심이다. ## 디자인 주도·개발 주도 방식의 한계 - 초기 WPDS(The Washington Post Design System)는 컴포넌트 성격에 따라 제작 주체가 달랐다. - `select`, `radio`, `checkbox`처럼 시각적 설계가 중심인 요소는 디자인 주도로 제작했다. - `carousel`, `input search`처럼 기술적 복잡성이 큰 요소는 개발 주도로 제작했다. - 한쪽 팀이 주도하면 다른 팀의 전문 지식이 늦게 반영되어 일정 지연과 타협이 발생했다. - 개발자는 디자인 단계에서 기술적 한계를 뒤늦게 지적하거나, 구현보다 세부적인 시각 요소에 집중하도록 압박받을 수 있었다. - 디자이너는 자신의 사용 사례가 충분히 고려되지 않거나, 이미 존재하는 컴포넌트를 알지 못해 별도 솔루션을 만들기도 했다. - 그 결과 디자인 시스템에는 잦은 오버라이드와 즉석에서 판단해야 하는 기능·변형 요청이 누적됐다. ## 컴포넌트 스프린트의 운영 원칙 - 모든 컴포넌트마다 스프린트를 시작하며, 일반적으로 약 10일 동안 진행한다. - 디자이너와 개발자가 처음부터 끝까지 프로세스를 이끄는 담당자로 짝을 이룬다. - 핵심 담당자 외에도 관련 팀의 의견을 수집해 폐쇄적인 순차 작업을 개방적이고 협력적인 과정으로 바꾼다. - 프로세스는 대체로 다음 단계로 구성된다. - 킥오프 - 콘셉트 정의 - 디자인과 구현 - 개선 및 다듬기 - 문서화 - 모든 참여자가 초기에 요구사항과 기술적 제약을 공유하므로, 후반부의 재작업과 오해를 줄일 수 있다. ## 킥오프: 영향도와 노력으로 우선순위 정하기 - 매주 30분 회의에서 Jira의 후보 컴포넌트 티켓을 검토한다. - 각 아이디어를 예상 영향도와 필요한 노력의 관점에서 비교해 우선순위를 정한다. - 아이디어 보드는 단순한 목록이 아니라 다음 정보를 축적하는 협업 공간으로 활용한다. - 이해관계자의 비동기 피드백 - Slack에서 논의된 관련 정보 - 비슷한 아이디어의 묶음 - 사업 목표와의 연관성 - 시각화된 영향도-노력 매트릭스에서는 원의 크기로 투표 수나 인기도를 표현하고, 색상으로 연관된 사업 목표를 구분한다. - 우선순위가 결정되면 디자인 시스템 팀에서 디자이너와 개발자를 각각 배정한다. - 두 담당자를 초기 단계부터 정함으로써 프로세스 전반의 지속적인 커뮤니케이션을 보장한다. ## 콘셉트 정의: 범위와 목표 합의하기 - 스프린트 시작 시 전체 팀과 함께 약 2시간의 회의를 진행한다. - FigJam에서 다음 내용을 공동으로 정리한다. - 컴포넌트의 목표 - 필수 요구사항 - 작업 범위 - 기술적 요구사항 - 검토가 필요한 가정과 쟁점 - 회의 마지막 15분은 결과 검토에 사용한다. - 기술 담당자와 비기술 담당자가 같은 공간에서 의견을 남기므로, 서로 다른 관점의 기대치를 조기에 맞출 수 있다. - 이 단계에서는 구체적인 디자인 세부사항보다 문제의 범위, 사용 목적, 구현 조건을 먼저 합의한다. - FigJam을 활용하면 특정 직군이 논의를 독점하지 않고, 참여자 모두가 요구사항을 명확히 할 수 있다. ## 실용적인 적용 방향 컴포넌트 제작을 한 팀에 일괄 위임하기보다, 디자이너와 개발자를 초기부터 공동 책임자로 배치하는 것이 효과적이다. 또한 영향도·노력 기반 우선순위 보드와 공개적인 요구사항 문서를 운영하면 불필요한 컴포넌트 중복과 후반 재작업을 줄일 수 있다.

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