프로토타이핑

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버전 관리: Figma Make가

Figma Buzz의 영상 재생 기능은 단순한 재생 버튼 배치만으로 해결하기 어려웠다. Figma의 프로덕트 디자이너 Natasha Tenggoro는 Figma Make를 활용해 영상 위치와 가시성에 따른 재생 UI 동작을 빠르게 프로토타이핑했고, 이를 통해 디자인 의도를 엔지니어링 팀과 구체적으로 공유했다. 처음에는 단일 영상 지원으로 시작했지만, 다중 영상 지원이 가능해지면서 기존 재생 경험을 다시 설계하게 됐다. ## 영상 재생 UI가 어려웠던 이유 - Figma Buzz에서는 영상 위에 로고, 텍스트, 이미지 등 여러 요소를 겹쳐 배치할 수 있다. - 따라서 영상 중앙에 고정된 일반적인 재생 버튼은 다른 디자인 요소를 가리거나 작업을 방해할 수 있었다. - 사용자가 영상을 캔버스 안팎으로 자유롭게 이동할 수 있어 다음과 같은 상태를 고려해야 했다. - 영상이 프레임 안에 완전히 있을 때 - 일부만 프레임 밖으로 나갔을 때 - 영상 대부분 또는 전체가 프레임 밖에 있을 때 - 영상 크기를 크게 확대하면 재생 컨트롤이 영상과 떨어져 캔버스의 엉뚱한 위치에 표시될 수 있었다. - 여러 자산을 동시에 보는 그리드 뷰에서는 재생 컨트롤이 다른 자산과 겹칠 가능성도 있었다. ## Figma Make를 이용한 빠른 프로토타이핑 - 기존 Figma Design 프레임을 Figma Make에 가져와 이미 구성된 UI를 기반으로 프로토타입을 만들었다. - 핵심 프롬프트는 다음과 같았다. - 고정된 부모 프레임 안팎으로 미디어 프레임을 드래그 - 부모 영역 밖으로 나간 영상 부분은 잘라내지 않고 20% 불투명도로 표시 - 재생 UI 배지는 영상의 오른쪽 위에 고정 - 배지가 부모 프레임 밖으로 나가면 보이도록 위치 조정 - 영상의 20% 미만만 보이면 배지를 페이드아웃 - 영상이 다시 보이면 배지를 페이드인 - 실제 동작하는 코드와 인터랙션을 보여줌으로써 엔지니어가 기능의 범위와 구현 가능성을 빠르게 판단할 수 있었다. - 그 결과 추상적인 디자인 설명이 우선순위가 있는 기능 논의로 전환됐고, 디자인 의도와 개발 비용 사이의 간극을 줄일 수 있었다. ## 버전 1: 단일 영상 재생 - 대부분의 마케팅 자산이 영상 하나만 포함한다는 점과 촉박한 일정 때문에 초기에는 단일 영상 지원을 선택했다. - 재생 UI를 캔버스 중앙이 아니라 영상 자체에 연결해 다른 요소를 가리지 않도록 했다. - 영상의 위치와 부모 프레임과의 관계에 따라 재생 배지의 위치와 표시 여부가 바뀌도록 설계했다. - 이 접근 방식은 단일 영상에는 적합했지만, 다중 영상 지원이 추가되면서 한계가 드러났다. ## 다중 영상 지원으로 인한 재설계 - 기술 검토 결과, 출시 일정 안에 하나의 Figma Buzz 자산에서 여러 영상을 지원할 가능성이 생겼다. - 영상 콜라주처럼 여러 영상이 포함된 자산에서는 두 가지 선택지가 있었다. - 각 영상을 개별적으로 클릭해 재생 - 하나의 버튼으로 모든 영상을 동시에 미리보기 - 팀은 UI가 여러 영상 위에 반복적으로 나타나 디자인을 가리는 문제를 피하기 위해 전체 재생 컨트롤 하나를 선택했다. - 이 방식은 화면을 더 깔끔하게 유지하면서 자산 전체의 움직임을 한 번에 확인할 수 있는 통합적인 미리보기 경험을 제공한다. - 다중 영상 지원은 기존의 “영상별 재생 UI” 가정을 바꾸고, 재생 경험을 개별 객체 중심에서 전체 자산 중심으로 전환하게 만들었다. ## 실용적인 결론 복잡한 인터랙션은 정적인 화면이나 말로 설명하기보다 실제로 작동하는 프로토타입으로 보여주는 편이 효과적이다. 특히 영상 위치, 가시성, 겹침, 다중 객체 재생처럼 상태가 많은 기능에서는 Figma Make를 사용해 초기 단계부터 엣지 케이스를 검증하면 디자인과 개발 간 커뮤니케이션을 빠르게 개선할 수 있다.

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Figma Make를 이제 모든 사용

Figma Make가 베타를 종료하고 모든 사용자가 사용할 수 있는 정식 버전으로 출시됐다. 자연어 프롬프트만으로 고해상도 인터랙티브 프로토타입과 웹 앱을 만들 수 있으며, Figma 라이브러리와 Supabase 연동으로 디자인 일관성과 데이터 기반 기능을 강화했다. 이를 통해 디자이너·엔지니어·PM이 기술적 배경과 관계없이 아이디어를 빠르게 실험하고 협업할 수 있다는 것이 글의 핵심 주장이다. ## Figma Make의 정식 출시와 주요 기능 - Figma Make는 아이디어를 프롬프트로 입력해 인터랙티브하고 높은 완성도의 프로토타입을 제작하는 도구다. - 베타 기간 이후 다음 기능이 추가됐다. - **기존 Figma 라이브러리 가져오기** - 색상 팔레트와 사용 가이드 - 타이포그래피 - 핵심 스타일 요소 - 이를 활용해 프로토타입과 웹 앱의 시각적 일관성 유지 - **Supabase 연동** - 백엔드 데이터베이스와 연결 - 단순한 화면 시연을 넘어 데이터가 동작하는 프로토타입과 웹 앱 제작 가능 - Figma Make 외에도 Make and Edit Image, Boost Resolution 등 Figma AI 기능이 정식 제공으로 전환됐다. - Figma Make 파일의 **퍼블리싱 기능은 여전히 베타**다. ## 요금제별 사용 범위와 AI 크레딧 - **Full seat 사용자** - Figma Make와 AI 기능을 전면적으로 사용할 수 있다. - Figma Make 파일을 퍼블리시하거나 비공개로 공유할 수 있다. - **View·Collab·Dev seat 사용자** - 초안 상태의 Figma Make 파일을 무제한 생성할 수 있다. - 각 요금제에서 제공되는 AI 기능을 사용할 수 있다. - **Starter 플랜 사용자** - 초안 상태의 Figma Make 파일을 무제한 생성할 수 있다. - 팀과 최대 3개의 Figma Make 파일을 공유할 수 있다. - 기타 AI 기능은 유료 플랜에서만 제공된다. - 모든 seat에 AI 크레딧이 포함된다. - 향후 파워 유저를 위한 추가 AI 크레딧 구매 기능이 도입될 예정이다. - Full seat의 크레딧 한도는 당분간 엄격하게 적용하지 않지만, Starter 및 View·Collab·Dev seat에는 일일·월간 제한이 적용된다. - Full seat 기준 월간 크레딧은 다음과 같다. - Professional: 3,000크레딧, 약 50~70회 Make 프롬프트 - Organization: 3,500크레딧, 약 60~80회 프롬프트 - Enterprise: 4,250크레딧, 약 80~100회 프롬프트 ## 제품 개발 전 과정의 협업 방식 변화 - Figma Make는 단순히 결과물을 만드는 도구가 아니라 제품 개발 과정 전체의 탐색과 논의를 촉진한다. - 디자이너는 복잡한 인터랙션을 직접 테스트할 수 있다. - 엔지니어는 높은 완성도의 디자인 아티팩트를 만들 수 있다. - PM은 아이디어 검증을 위한 기능성 목업을 제작할 수 있다. - 여러 직군이 정적인 문서나 설명 대신 실제로 작동하는 결과물을 바탕으로 논의할 수 있다. - Figma는 이를 새로운 해결책을 시도하고 위험을 감수하며 더 창의적인 방향을 탐색하는 업무 방식의 변화로 설명한다. ## 자연어로 프로토타이핑의 문턱을 낮추다 - 아이디어를 말로 설명하는 것만으로는 화면의 모양과 사용감을 정확히 전달하기 어렵다. - 기존 프로토타입 제작은 시간이 많이 들고, 제작 역량에 따라 접근성이 달라질 수 있다. - Figma Make는 자연어 프롬프트를 사용해 누구나 현실적인 프로토타입을 만들 수 있도록 한다. - 결과물을 빠르게 확인하고 반복 수정할 수 있어 아이디어 탐색과 팀 내 합의가 쉬워진다. ## Survey Traffic Calculator 사례 - Figma의 연구원 Rie McGwier는 Figma의 8개 제품에서 진행되는 약 30개 설문조사의 트래픽을 관리하기 위한 계산기를 Figma Make로 제작했다. - 모델에는 다음과 같은 데이터가 반영됐다. - 주간 활성 사용자 비율 - 트래픽 제약 조건 - 설문 대상 간 중복 - 응답률 - 재접촉 제한 기간 - 목표 표본 수 - 이 수학적 모델을 기반으로 대시보드를 만들고, 슬라이더와 지표를 통해 설문 트래픽을 조정할 수 있도록 했다. - 정적인 다이어그램 대신 실제 데이터를 입력하고 결과를 확인하는 방식으로 개선하면서, 특정 사용자 집단에 설문이 과도하게 배정되는 문제를 줄이는 데 활용했다. Figma Make는 빠른 아이디어 검증과 직군 간 협업이 중요한 팀에 특히 유용하다. 다만 AI 크레딧과 파일 공유·퍼블리싱 제한을 먼저 확인하고, 초기에는 작은 기능이나 내부 검증용 프로토타입부터 적용하는 것이 현실적이다.

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Figma IPO 추진을 위한 로드

Figma가 클래스 A 보통주 IPO를 위한 로드쇼를 시작한다고 발표했다. 회사는 1,247만 주를 직접 발행하고, 기존 주주들은 2,464만 주를 매각할 예정이며 공모 희망가는 주당 25~28달러다. 뉴욕증권거래소에 `FIG`라는 종목명으로 상장 신청했지만, SEC 등록신고서가 아직 효력을 발휘하지 않아 실제 매각은 승인 이후 가능하다. ## IPO 공모 구조 - Figma가 신규 발행하는 주식: **12,472,657주** - 기존 주주가 매각하는 주식: **24,646,423주** - 초기 공모 물량은 총 **37,119,080주** - 기존 주주 매각분에 대해서는 Figma가 대금을 받지 않는다. - 인수단은 초과배정 물량을 충당하기 위해 최대 **5,540,561주**를 추가 매입할 수 있는 30일 옵션을 부여받는다. ## 공모 가격과 상장 계획 - 공모 희망 가격: **주당 25~28달러** - 상장 예정 거래소: **뉴욕증권거래소(NYSE)** - 예정 티커: **FIG** - 희망 가격 기준 Figma가 신규 주식 발행으로 조달할 수 있는 금액은 대략 **3억 1,200만~3억 5,000만 달러** 수준이다. 이는 수수료와 할인 등을 반영하기 전의 단순 추산이다. ## IPO 주관사 - 공동 대표 주관사: - Morgan Stanley - Goldman Sachs - Allen & Company - J.P. Morgan - 대표 주관사: - BofA Securities - Wells Fargo Securities - RBC Capital Markets - 공동 주관사: - William Blair - Wolfe | Nomura Alliance ## SEC 등록과 법적 유의사항 - Figma는 해당 증권에 대한 등록신고서를 SEC에 제출했다. - 그러나 발표 시점에는 등록신고서가 아직 효력을 갖지 않았다. - 따라서 효력 발생 전에는 주식을 판매하거나 매수 제안을 받을 수 없다. - 이번 발표문 자체는 주식 매수 제안이나 매도 권유를 의미하지 않으며, 실제 공모는 최종 투자설명서를 통해 진행된다. ## Figma의 사업 정체성 - 2012년 설립된 Figma는 초기 디자인 도구에서 출발했다. - 현재는 아이디어 구상, 디자인, 개발, 출시를 연결하는 협업 플랫폼으로 확장했다. - AI 기능을 포함한 연결형 플랫폼을 통해 제품 개발 과정 전반의 협업과 효율성을 높이는 것을 목표로 한다. Figma의 IPO는 회사가 비상장 기업에서 공개 기업으로 전환하는 공식적인 단계에 들어섰다는 의미다. 다만 실제 투자 판단을 위해서는 SEC 최종 투자설명서에서 공모 후 지분 구조, 재무 실적, 위험 요인, 주식 희석 및 자금 사용 계획을 확인해야 한다.

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좋은 기업들과 함께: 소매

리테일 기업은 Figma를 활용해 고객 여정을 매끄럽게 만들고, 여러 디지털 접점에서 일관된 브랜드 경험을 구축하고 있다. Nuuly는 고객용·렌탈 운영용 디자인 시스템을 분리해 복잡한 의류 대여 과정을 단순화했으며, Figma 도입으로 협업과 개발 핸드오프를 개선했다. 글은 Ruggable과 GitHub 사례를 통해서도 디자인 시스템과 부서 간 협업이 전자상거래 경험을 강화한다고 설명한다. ## 변화하는 전자상거래 경험 - 오늘날 전자상거래는 단순한 상품 판매를 넘어 다음 요소를 함께 요구한다. - 고객 신뢰 형성 - 원활한 구매·이용 여정 - 여러 디지털 채널에서의 일관된 브랜드 경험 - 직원과 운영 조직의 업무 효율 - Nuuly, Ruggable, GitHub 등의 기업은 Figma를 중심으로 디자인·마케팅·개발·운영 조직의 협업을 강화하고 있다. - 디자인 시스템과 프로토타이핑 도구를 활용해 고객 접점뿐 아니라 내부 업무용 제품까지 체계적으로 설계한다. ## Nuuly의 의류 렌탈 경험 단순화 - 2019년 시작한 Nuuly는 특별한 날뿐 아니라 일상에서도 의류를 대여하는 문화를 확산시키려 한다. - 의류 렌탈에는 고객 경험 외에도 다음과 같은 복잡한 운영 과정이 필요하다. - 순환 재고 관리 - 의류 세탁 - 수선 및 재사용 - Nuuly는 서로 다른 목적을 가진 두 개의 디자인 시스템을 구축했다. - 고객이 사용하는 렌탈 서비스용 시스템 - 재고·세탁·수선 등을 관리하는 렌탈 운영용 시스템 - 색상과 타이포그래피를 토큰화해 계절과 브랜드 변화에 맞춰 쉽게 교체할 수 있도록 설계했다. ## 복잡한 렌탈 상태를 직관적으로 표현 - Nuuly는 복잡한 물류 기술을 고객에게 직접 노출하기보다, 렌탈 과정을 최대한 단순하고 직관적으로 보여주는 데 집중했다. - `My Nuuly` 기능은 고객의 Nuuly 가방을 중심으로 현재 상태와 다음 단계를 안내한다. - 이 기능은 26개가 넘는 렌탈 상태를 고객이 이해하기 쉬운 흐름으로 연결한다. - 물리적인 의류 배송 경험과 디지털 화면을 하나의 연속적인 고객 여정으로 통합한 사례다. ## Figma를 통한 디자인 시스템 통합 - Figma 도입 전 Nuuly의 디자인 시스템은 파일 크기와 서버 동기화 제약 때문에 여러 파일로 분산되어 있었다. - 총 16개 파일을 관리해야 했고 성능도 느렸다. - 2023년 Figma로 이전하면서 시스템을 재구축해 두 개의 단순한 Figma 라이브러리로 통합했다. - 그 결과: - 디자인 작업 속도가 빨라짐 - 네이티브 프로토타이핑으로 인터랙션 의도를 개발자에게 명확히 전달 - 디자인·개발 간 핸드오프 개선 - 조직 전체의 민첩성과 협업 수준 향상 ## 여러 부서로 확장된 협업 - Figma 도입은 UX 팀에만 국한되지 않고 콘텐츠 디자인팀과 스튜디오 사진팀으로 확산됐다. - FigJam과 Figma Slides를 통해 더 넓은 조직이 다음 업무에 참여했다. - 아이디어 발상 - 고객 여정 개선안 검토 - 신규 기능 논의 - 대표적인 사례로 구독자가 대여하지 않고 바로 구매할 수 있는 최종 판매 상품을 제공하는 `The Thrift Shop`이 소개된다. - 도구 통합으로 팀은 반복적인 파일 관리보다 협업과 창의적 탐색, 고객 중심 사고에 더 많은 시간을 쓸 수 있게 됐다. ## Ruggable과 GitHub 사례 - Ruggable은 소셜 미디어 광고, 홈페이지, 상품 상세 페이지 등 여러 디지털 표면에서 일관된 경험을 구축하는 사례로 소개된다. - GitHub는 Design Business Company와 협업해 개발자를 위한 전자상거래 스토어를 설계한 사례로 언급된다. - 두 사례 모두 전자상거래가 단일 웹페이지의 문제가 아니라 마케팅·브랜드·제품 경험을 연결하는 통합적인 디자인 과제임을 보여준다. Nuuly 사례는 복잡한 내부 운영을 고객에게는 간단한 경험으로 전달하려면, 고객용 화면과 운영 시스템을 함께 설계해야 한다는 점을 보여준다. 실무적으로는 디자인 토큰과 공유 라이브러리를 도입하고, 프로토타입과 협업 도구를 디자인·개발·마케팅 전반에 활용하는 것이 일관된 브랜드 경험과 빠른 개선에 효과적이다.

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피그마, IPO 추진을

Figma는 미국 증권거래위원회(SEC)에 기업공개(IPO)를 위한 S-1 등록신고서를 공개 제출했다고 발표했다. Class A 보통주는 뉴욕증권거래소에 “FIG”라는 종목代码로 상장 신청했지만, 공모 주식 수와 가격 범위는 아직 정해지지 않았다. 따라서 이번 발표는 IPO 절차의 공식적인 진전을 의미하지만, 실제 상장 여부와 시점·조건은 시장 상황과 SEC 심사에 따라 달라질 수 있다. ## S-1 등록신고서 공개와 IPO 추진 - Figma는 2025년 4월 SEC에 비공개 초안 S-1을 제출한 뒤, 이를 공개 등록신고서로 전환했다. - S-1은 미국 기업이 IPO를 추진할 때 사업 내용, 재무 정보, 위험 요소 등을 SEC에 제출하는 문서다. - Figma는 Class A 보통주를 발행하고 뉴욕증권거래소 상장을 신청했다. - 예상 종목 코드는 **FIG**다. ## 아직 정해지지 않은 공모 조건 - 공모할 주식 수는 발표 시점에 결정되지 않았다. - 주당 공모 가격 범위 역시 공개되지 않았다. - IPO의 규모와 조건은 시장 상황에 따라 변경될 수 있다. - SEC 등록신고서가 효력을 발휘하기 전에는 해당 증권을 판매하거나 매수 청약을 받을 수 없다. - 따라서 이번 발표만으로 실제 상장 일정이나 기업가치를 확정할 수는 없다. ## IPO 주관사 구성 - 공동 대표 주관사: - Morgan Stanley - Goldman Sachs & Co. LLC - Allen & Company LLC - J.P. Morgan - 공동 주관사: - BofA Securities - Wells Fargo Securities - RBC Capital Markets - 공동 관리사: - William Blair - Wolfe | Nomura Alliance 이들 금융기관은 공모 구조 설계, 투자자 수요 조사, 주식 배정과 판매 등 IPO 진행을 지원한다. ## Figma의 사업 정체성 - Figma는 2012년 설립된 협업 중심의 디자인 플랫폼이다. - 초기에는 디자인 도구로 출발했지만, 현재는 아이디어 구상부터 디자인·개발·출시까지 지원하는 제품 개발 플랫폼으로 확장했다. - 회사는 자사 플랫폼을 다음과 같이 설명한다. - 팀 단위의 실시간 협업 - 디지털 제품 및 사용자 경험 설계 - 디자인과 제품 개발 과정의 연결 - AI 기반 기능을 포함한 통합 작업 환경 - 즉, Figma는 단순한 UI 디자인 도구에서 제품 개발 전반을 지원하는 연결형 플랫폼으로의 전환을 강조하고 있다. ## 발표의 법적 의미 - 이번 발표는 주식 매도 제안이나 매수 권유가 아니다. - 실제 공모는 SEC 등록신고서가 효력을 얻은 뒤에만 진행될 수 있다. - 각 주와 관할 지역의 증권법에 따른 등록 또는 자격 요건도 충족해야 한다. - IPO가 언제 완료될지, 실제로 완료될지, 공모 규모와 조건이 어떻게 정해질지는 보장되지 않는다. Figma의 이번 발표는 IPO를 위한 공식 절차가 공개 단계로 진입했다는 의미가 있다. 다만 투자자는 이후 공개될 S-1의 재무 실적, 성장률, 수익성, 주식 보상 비용, 위험 요인과 최종 공모 가격을 확인한 뒤 상장 전망을 판단해야 한다.

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코드 레이어로 사이트를 인터랙티브 (새 탭에서 열림)

피그마(Figma)는 디자인 환경 내에서 커스텀 리액트(React) 코드를 활용해 역동적인 상호작용을 구현할 수 있는 ‘코드 레이어(Code Layers)’ 기능을 출시했습니다. 이 기능을 통해 디자이너는 복잡한 개발 지식 없이도 AI 채팅이나 직접적인 코드 수정을 통해 정적인 디자인을 실제 작동하는 웹 요소로 변환하고 실험할 수 있습니다. 결과적으로 디자인과 실제 제품 구현 사이의 장벽을 허물어, 별도의 개발 전달 과정 없이도 고도화된 애니메이션이나 기능적 컴포넌트를 피그마 사이츠(Figma Sites)에서 즉시 빌드할 수 있게 되었습니다. **코드 레이어를 활용한 인터랙션 구현** * 코드 레이어는 리액트 코드를 기반으로 구동되는 상호작용 요소로, 피그마 사이츠 내에서 기존 컴포넌트를 코드로 변환하거나 새롭게 생성할 수 있습니다. * 피그마 메이크(Figma Make)의 AI 기술을 활용하여 "꽃 이미지를 무한히 복제해서 드래그할 수 있게 해줘"와 같은 자연어 프롬프트만으로 복잡한 로직을 생성합니다. * 캔버스 위에서 바로 코드 레이어를 복제(Cmd + D)하여 여러 버전의 상호작용을 나란히 비교하고 실험하는 유연한 워크플로우를 제공합니다. **기존 디자인의 동적 변환 및 제작 방식** * 작업 중인 요소에 애니메이션(회전, 바운스 등)을 추가하거나, 마우스 호버 시 색상이 변하는 리플 효과 등 정적 이미지에 생명력을 불어넣을 수 있습니다. * 대출 계산기, 가격 추정기, 실시간 통계 카운터와 같이 단순한 프로토타입을 넘어 실제 로직이 작동하는 유틸리티 컴포넌트를 제작할 수 있습니다. * 단축키(E)를 사용하여 캔버스에 즉석에서 코드 레이어를 그려 넣고, AI에게 이모지 파티클 생성이나 이미지 갤러리 구축 등을 요청하여 빠르게 아이디어를 시각화합니다. **개발자 수준의 확장성과 재사용성** * **커스텀 속성 편집:** AI가 코드 기반의 속성(문자열, 숫자 등)을 자동으로 생성하며, 사용자는 코드 수정 없이도 패널에서 직접 값을 조정해 레이어의 동작을 변경할 수 있습니다. * **컴포넌트화:** 일반적인 피그마 프레임처럼 코드 레이어도 재사용 가능한 컴포넌트로 전환하여 여러 페이지나 팀 프로젝트에 공유할 수 있습니다. * **npm 패키지 지원:** `motion`이나 `@react-three/fiber`와 같은 외부 노드 패키지 매니저(npm) 라이브러리를 임포트하여 고난도의 3D 렌더링이나 정교한 모션 그래픽을 구현할 수 있습니다. 웹 디자인의 한계를 넓히고자 하는 디자이너라면 피그마 사이츠에서 제공되는 코드 레이어를 적극적으로 활용해 보시기 바랍니다. 특히 AI 프롬프트를 통해 기초 코드를 생성한 뒤, npm 패키지를 결합해 시중의 템플릿으로는 불가능했던 독창적인 사용자 경험을 직접 구축해 보는 것을 추천합니다.

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요점 정리: 제11호

AI가 작업 방식을 바꾸고 있지만, 좋은 결과물을 만들기 위한 장인정신과 품질 기준의 중요성은 여전히 변하지 않는다는 내용이다. Figma는 AI를 단순 자동화 도구가 아니라 창의성과 감정을 표현하는 협업자로 바라보며, 디자인 맥락·신뢰·안전·연습을 통해 더 인간적인 결과를 만들어야 한다고 강조한다. ## 프롬프트로 구현하는 인터랙티브 프로토타입 - Figma Make는 자연어 프롬프트나 정적 디자인을 바탕으로 인터랙티브 프로토타입을 생성하는 prompt-to-code 도구다. - 아이디어를 코드로 옮기는 초기 단계에서 활용할 수 있으며, 사용 시점이나 제작 범위에 제한이 적다. - 효과적인 활용을 위해서는 적절한 프롬프트 작성법, 반복적인 개선, 팀의 제작 과정에 맞춘 사용 방식이 중요하다. ## 디자인 맥락을 연결하는 Figma MCP 서버 - AI 코딩 도구는 충분한 맥락이 없으면 사용자의 의도와 디자인을 정확히 반영하기 어렵다. - Figma MCP 서버는 Figma 파일의 디자인 정보를 AI 코딩 도구에 전달한다. - LLM이 변수, 컴포넌트, 스타일 등의 정보를 활용해 디자인 의도에 가까운 코드를 생성할 수 있도록 돕는다. - 이를 통해 AI 기반 코드 생성이 단순한 시각적 모방을 넘어 디자인 시스템과 구현 맥락을 반영하도록 한다. ## 효율성보다 중요한 애정과 연결 - Config 2025에서는 AI가 단순한 도구에서 협업자 또는 팀원에 가까운 존재로 발전하고 있다는 논의가 다뤄졌다. - 작업 효율만 극대화하면 결과물에서 배려, 관계, 감정 같은 인간적인 요소가 약화될 수 있다는 문제를 제기한다. - “최소 실행 가능한 결과물”을 만드는 것과 충분한 완성도·의미를 담는 것 사이의 균형이 필요하다. - 효율성은 목표가 아니라 좋은 작업을 돕는 수단이어야 한다는 관점이다. ## 신뢰와 안전을 우선한 AI 정신건강 동반자 - Headspace는 AI 정신건강 동반자 Ebb를 설계하면서 신뢰와 안전을 핵심 기준으로 삼았다. - 캐릭터의 이름과 외형뿐 아니라 대화 방식과 conversational guideline까지 세심하게 설계했다. - AI라는 사실을 숨기지 않으면서도 사용자가 지지받고 있다고 느끼도록 균형을 맞췄다. - 정신건강처럼 민감한 영역에서는 기능 구현보다 투명성, 사용자 보호, 적절한 상호작용 설계가 우선되어야 한다. ## 장인정신은 반복적인 연습에서 나온다 - Figma의 출판물 *Practice*는 디자인과 제작 역량을 키우는 과정을 다룬다. - 숙련에는 인내심, 정밀함, 경계를 넓히려는 태도, 지속적인 연습이 필요하다. - AI가 제작 속도를 높이더라도 결과물의 완성도와 독창성을 판단하고 다듬는 능력은 여전히 사람에게 요구된다. - 좋은 작업은 한 번의 생성으로 완성되는 것이 아니라 반복적인 수정과 실험을 통해 만들어진다. AI 도구를 사용할 때는 속도와 자동화만 추구하기보다 디자인 맥락을 충분히 제공하고, 결과물을 반복해서 검토하며, 신뢰·안전·감정적 경험까지 고려하는 것이 바람직하다. Ultimately, AI가 제작을 돕더라도 품질과 의미를 결정하는 것은 여전히 사람의 관심과 장인정신이다.

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Figma Make 사용을 위한 (새 탭에서 열림)

Figma Make는 프롬프트 입력을 통해 아이디어를 실제 작동하는 프로토타입과 코드로 즉시 변환해주는 강력한 도구로, 설계 단계에서 상세한 맥락을 제공하는 것이 성공의 핵심입니다. 단순히 결과물을 생성하는 것에 그치지 않고 기존 디자인 자산을 최적화하고 복잡한 프로젝트를 단계별로 세분화하여 접근할 때 최상의 성과를 거둘 수 있습니다. 이를 통해 제품 팀은 단순한 시안 확인을 넘어 실제 앱과 유사한 수준의 인터랙티브한 사용자 경험을 신속하게 검증할 수 있습니다. **초기 프롬프트의 상세 정보 극대화** * 첫 번째 프롬프트에 구체적인 정보를 많이 포함할수록 사후 수정에 드는 시간을 획기적으로 줄일 수 있습니다. * 프롬프트 구성 시 작업 내용(Task), 디자인이 놓인 맥락(Context), 핵심 디자인 요소, 상호작용에 따른 기대 동작, 제약 사항(기기 종류, 레이아웃 등)을 명확히 정의해야 합니다. * Figma Make는 Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet 모델을 기반으로 하므로, "수직 정렬"처럼 모호한 표현보다는 "요소를 20px 아래로 이동" 또는 "버튼 사이에 16px 간격 추가"와 같이 구체적인 수치를 사용하는 것이 효과적입니다. **디자인 파일의 사전 정리 및 최적화** * 백지상태에서 시작하는 것(0→1)뿐만 아니라 기존 디자인을 변환(1→1)할 때도 탁월하며, 이를 위해 오토 레이아웃(Auto Layout)과 레이어 명명 규칙을 철저히 정리하는 것이 중요합니다. * Figma의 '레이어 이름 변경(Rename layers with AI)'이나 '오토 레이아웃 제안' 기능을 활용해 정돈된 프레임을 전달하면 AI가 디자인의 의도와 구조를 훨씬 더 정확하게 파악합니다. * 생성된 결과물이 화면 밖으로 벗어날 경우 "내 화면 크기에 맞춰 반응형으로 만들어줘" 또는 "모바일 사이즈 유지"와 같은 후속 명령으로 레이아웃을 교정할 수 있습니다. **복잡한 프로젝트의 단계별 세분화** * 한 번의 프롬프트로 방대한 기능을 구현하려 하기보다, 작은 단위의 기능이나 페이지별로 나누어 점진적으로 빌드하는 것이 AI의 정확도를 높이는 방법입니다. * 예를 들어 금융 대시보드를 만들 때, 먼저 핵심 레이아웃을 잡은 뒤 '노트 추가 기능', '통화 선택 체크박스' 등을 순차적인 프롬프트로 추가하여 제어력을 유지해야 합니다. * 각 요소(예: 런던 아이, 빅벤 등 개별 오브젝트)를 별도의 코드 폴더로 분리하도록 명령하면, 전체 환경에 영향을 주지 않고 특정 컴포넌트만 정밀하게 수정하거나 유지보수하기 용이합니다. **동작 중심의 마이크로 인터랙션 구현** * 정적인 디자인을 넘어 "음악 재생 시 CD가 회전하게 해줘"와 같은 구체적인 동작을 지시하여 생동감 있는 프로토타입을 만들 수 있습니다. * 복잡한 로직이 필요한 인터랙션의 경우, 베이스가 되는 그리드 컴포넌트를 먼저 구축한 후 세부적인 마우스 효과나 호버 상태를 단계적으로 입히는 전략이 유효합니다. * 만약 반복적인 수정에도 결과가 만족스럽지 않다면, 이전 시도에서 배운 교훈을 바탕으로 새 파일에서 프롬프트를 다시 구성하여 시작하는 것이 더 효율적일 수 있습니다. 성공적인 Figma Make 활용을 위해서는 디자이너의 명확한 시각적 비전과 이를 논리적으로 전달하는 프롬프트 엔지니어링 역량이 결합되어야 합니다. 한 번에 완벽한 결과를 기대하기보다는 초기 생성물을 기반으로 수십 개의 미세 조정 프롬프트를 거치며 완성도를 높여가는 반복적(Iterative) 프로세스를 수용할 때 가장 강력한 결과물을 얻을 수 있습니다.

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Figma Sites로 웹

Figma Sites는 Figma 안에서 웹사이트를 디자인하고, 반응형 동작과 인터랙션을 적용한 뒤 바로 게시할 수 있는 올인원 도구다. 기존의 디자인·프로토타이핑·개발·배포로 이어지는 선형 작업을 하나의 반복적인 흐름으로 통합해, 개발 도구나 별도 협업 과정 없이 실제 웹사이트를 제작하도록 돕는다. 템플릿과 디자인 시스템 연동, 반응형 레이아웃, 다양한 애니메이션 기능을 통해 디자이너와 소규모 팀도 표현력 있는 사이트를 만들 수 있다. ## 디자인부터 게시까지 하나의 작업 흐름 - 기존 웹 제작은 Figma에서 디자인한 뒤 프로토타입을 만들고, 브레이크포인트를 설정하며, 디자인을 코드로 변환하고 테스트·배포하는 수작업과 도구 전환이 필요했다. - Figma Sites에서는 Figma를 떠나지 않고 디자인, 인터랙션 구현, 반응형 조정, 웹 게시를 수행할 수 있다. - 포트폴리오, 이벤트 사이트, 제품 랜딩 페이지 등 다양한 목적의 실제 동작하는 웹사이트를 제작할 수 있다. - 템플릿, 반응형 웹 요소, 사전 제작된 인터랙션을 제공해 디자인·개발 인력이 제한적인 팀도 빠르게 시작할 수 있다. - 향후 Figma Make 기반의 채팅-투-코드 기능을 통해 원하는 애니메이션이나 인터랙션을 자연어로 설명하고 생성할 수 있게 될 예정이다. ## 템플릿과 디자인 시스템 연동 - Inserts 패널을 통해 게시된 디자인 라이브러리를 사이트에 연결할 수 있다. - 팀의 컴포넌트와 스타일을 재사용해 제작 속도와 일관성을 높일 수 있다. - 별도의 디자인 시스템이 없는 경우에도 내비게이션, 히어로 섹션, 전체 페이지 같은 기본 블록을 활용할 수 있다. - 디자인 시스템을 처음부터 구축하지 않아도 검증된 구성 요소를 조합해 사이트를 만들 수 있다. ## 다양한 화면에 대응하는 반응형 디자인 - 레이아웃, 텍스트, 디자인이 화면 크기와 브레이크포인트에 맞춰 자동으로 조정된다. - Multi-edit 기능으로 여러 화면 크기의 요소를 한 번에 수정할 수 있다. - 텍스트 스타일마다 브레이크포인트별 글자 크기와 간격을 설정할 수 있으며, 별도의 변수를 사용하지 않아도 된다. - 자동 조정 기능을 기반으로 하면서도 세부 요소는 수동으로 조정해 정교하게 다듬을 수 있다. - 미리보기 창의 크기를 바꾸면서 레이아웃 재배치와 브레이크포인트 전환을 확인할 수 있다. ## 웹사이트 수준의 프로토타이핑과 검수 - 협업자에게 인터랙티브한 라이브 웹사이트 미리보기를 공유하고 피드백을 받을 수 있다. - 미리보기는 HTML과 CSS로 렌더링되므로 일반적인 Figma 프로토타입보다 실제 게시 환경에 가까운 결과를 확인할 수 있다. - 반응형 동작뿐 아니라 웹사이트에 특화된 인터랙션도 게시 전에 테스트할 수 있다. ## 기본 제공되는 애니메이션과 인터랙션 - 마우스 패럴랙스: 커서 움직임에 따라 객체를 이동시킨다. - 라이트박스: 이미지를 강조하고 배경을 어둡게 처리한다. - 스핀: 객체를 무한 회전시킨다. - 드래그 가능 요소: 페이지 안의 요소를 자유롭게 이동시킨다. - 타자기 효과: 텍스트를 한 글자씩 표시한다. - 스크램블 텍스트: 문자를 무작위로 보여준 뒤 원래 텍스트를 드러낸다. - 마키, 리빌, 스크롤 패럴랙스 같은 사전 제작 효과도 제공된다. ## Figma Sites만의 확장 기능 - Figma Design에는 아직 없는 스크롤 패럴랙스와 스크롤 변환 기능을 지원한다. - 인터랙티브 컴포넌트를 별도로 만들지 않아도 호버 상태와 눌림 상태를 구현할 수 있다. - 향후 코드 레이어를 사용해 플러그인이나 외부 도구 없이 더 복잡한 인터랙션을 추가할 수 있다. - AI 채팅을 이용해 드래그 가능한 목록이나 실제 지리 정보를 반영한 시계처럼 복잡한 동작을 설명만으로 생성할 수 있게 될 예정이다. - 생성한 코드 레이어는 Figma Design의 라이브러리처럼 재사용·공유 가능한 컴포넌트와 인스턴스로 만들 수 있다. Figma Sites는 단순히 디자인을 웹으로 내보내는 기능보다, 디자인·반응형 구현·프로토타이핑·게시를 통합한 제작 환경에 가깝다. 빠르게 랜딩 페이지나 이벤트 사이트를 제작해야 하는 팀, 개발 리소스가 적은 디자이너에게 특히 유용하며, 복잡한 서비스 기능이나 세밀한 코드 제어가 필요한 경우에는 향후 코드 레이어 기능의 성숙도를 함께 확인하는 것이 좋다.

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Config 2025: (새 탭에서 열림)

피그마는 Config 2025를 통해 단순한 디자인 도구를 넘어 아이디어 구상부터 실제 제품 구현까지 전 과정을 아우르는 통합 플랫폼으로의 확장을 선언했습니다. AI 기술을 전면에 배치한 4개의 신규 제품과 강력해진 디자인 기능을 도입하여, 디자인과 개발 사이의 경계를 허물고 팀 전체의 생산성을 극대화하는 데 집중하고 있습니다. 이는 디자인이 비즈니스 차별화의 핵심이 되는 시대에 발맞추어, 모든 팀원이 제품 개발 프로세스에 더욱 깊이 기여할 수 있는 환경을 구축하려는 전략적 움직임으로 풀이됩니다. **AI 기반의 앱 및 웹 제작 솔루션** * **Figma Make**: 텍스트 프롬프트를 코드로 변환하거나 기존 디자인을 실제 작동하는 프로토타입 및 앱으로 제작해 주는 AI 도구로, 숙련도와 상관없이 아이디어를 빠르게 시각화하고 반복 수정할 수 있도록 돕습니다. * **Figma Sites**: 디자이너가 AI와 코드의 도움을 받아 역동적인 상호작용과 맞춤 설정이 가능한 웹사이트를 직접 구축하고 즉시 배포할 수 있는 환경을 제공합니다. **디자인 표현력과 브랜드 일관성 강화** * **Figma Draw**: 더욱 정교해진 벡터 편집 및 일러스트레이션 도구 세트를 통해 디자이너가 높은 수준의 공예적 완성도를 가진 시각 결과물을 만들 수 있도록 지원합니다. * **Figma Buzz**: 마케팅 및 브랜드 팀이 브랜드 가이드라인을 준수하면서도 AI를 활용해 대규모로 시각적 자산을 생성하고 관리할 수 있도록 설계된 전용 제품입니다. **개발 협업 및 AI 워크플로우 고도화** * **Grid**: 반응형 레이아웃 설정을 돕는 새로운 옵션으로, Dev Mode에서 즉시 활용 가능한 CSS 코드를 생성하여 디자인에서 개발로 이어지는 핸드오프 과정을 획기적으로 개선합니다. * **지능형 AI 기능**: 이미지 생성 및 편집 기능이 고도화되었으며, 작업 맥락을 이해해 다음 단계를 제안하는 자동 제안 기능과 FigJam 내 AI 보조 도구가 추가되어 워크플로우 속도를 높였습니다. **사용자 저변 확대와 글로벌 시장 최적화** * **사용자 구성의 변화**: 현재 피그마 사용자의 약 2/3가 비디자인 직군이며 그중 30%가 개발자인 점을 반영하여, 직군 간의 협업 효율을 높이는 도구(Dev Mode, Slides 등)를 지속적으로 강화하고 있습니다. * **글로벌 현지화**: 전체 사용자의 85%가 미국 외 지역에 거주하는 상황에 맞춰 브라질 시장을 위한 포르투갈어 전면 지원 및 UI 현지화를 진행하며 글로벌 확장세를 이어가고 있습니다. 이제 피그마는 디자이너만을 위한 도구를 넘어, 기획자, 개발자, 마케터가 하나의 캔버스에서 제품을 완성하는 '제품 개발 운영 체제'로 진화하고 있습니다. 팀 내 협업 효율을 높이고 AI를 통해 제작 단계를 단축하고자 한다면, 순차적으로 출시될 이번 신규 기능들을 워크플로우에 적극적으로 도입해 볼 것을 권장합니다.

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Config 2025

피그마는 디자인을 단순히 화면을 만드는 작업이 아니라, 아이디어를 실제 제품으로 구현하는 전 과정으로 확장하고 있다고 설명한다. AI로 소프트웨어 제작이 쉬워질수록 차별화된 품질과 관점, 완성도를 결정하는 디자인의 역할은 더 중요해진다. Config 2025에서 공개한 Figma Make, Sites, Grid, Draw, Buzz는 아이디어 구상부터 프로토타입, 개발, 배포용 콘텐츠 제작까지 하나의 협업 환경에서 연결하려는 제품들이다. ## Figma Make: 프롬프트로 디자인을 코드와 프로토타입으로 확장 - 기존 디자인 파일이나 자연어 프롬프트를 바탕으로 작동하는 고충실도 프로토타입을 생성한다. - 디자인과 개발 사이의 도구 장벽을 낮춰, 별도의 복잡한 개발 지식 없이 아이디어를 빠르게 검증할 수 있다. - 특정 화면이나 요소를 선택한 뒤 “여기에 게시 버튼을 추가해줘”처럼 자연어로 수정할 수 있다. - 정적인 시안만으로는 확인하기 어려운 인터랙션, 애니메이션, 구현 가능성을 직접 테스트할 수 있다. - Figma 안에 통합되어 있으며 협업을 기본으로 지원하므로, 팀이 하나의 파일과 맥락 안에서 아이디어를 정의하고 반복 개선할 수 있다. - 핵심 목표는 빠른 탐색뿐 아니라 세부 조정과 디자인 의도 보존까지 지원하는 것이다. ## Figma Sites: 디자인에서 실제 웹사이트 배포까지 - 디자인 결과물을 실제 웹사이트로 발전시키는 웹 제작 환경이다. - 디자인 도구와 웹 개발 도구 사이의 단절을 줄여, 디자이너가 제작한 결과를 production 단계까지 직접 가져갈 수 있도록 한다. - 반응형 레이아웃, 상호작용, 애니메이션 등 실제 웹 경험에 필요한 요소를 디자인 과정에서 다룬다. - 디자인 파일을 개발자에게 전달하는 데 그치지 않고, 웹사이트의 제작과 게시까지 연결하는 것을 목표로 한다. - 제품팀이 아이디어를 시각화한 뒤 별도의 변환 작업을 최소화하면서 실제 결과물을 검증할 수 있다. ## Grid: 자유로운 캔버스와 구조화된 레이아웃의 결합 - 자유롭게 배치하고 탐색하는 Figma의 캔버스 방식과, 정돈된 구조를 요구하는 레이아웃 작업을 연결한다. - 초기 아이디어 단계에서는 요소를 자유롭게 배치하고, 구체화 단계에서는 이를 구조화된 그리드와 레이아웃으로 전환할 수 있다. - 화면 크기나 콘텐츠 변화에 대응하는 정렬·간격·배치 규칙을 보다 체계적으로 관리할 수 있다. - 완전히 고정된 디자인과 무질서한 자유 배치 사이를 오가며 작업할 수 있다는 점이 핵심이다. ## Figma Draw: 벡터 디자인의 표현력 확대 - 기존의 정교하고 구조화된 벡터 작업에 자유로운 드로잉과 질감을 더한다. - 손으로 그린 듯한 표현, 거친 선, 브러시 질감 등 기존 UI 중심 디자인 도구에서 다루기 어려웠던 시각적 요소를 지원한다. - 벡터 레이어의 확장성을 유지하면서도 일러스트레이션과 그래픽 작업에서 더 넓은 표현 범위를 제공한다. - 기능 중심의 화면 디자인뿐 아니라 브랜드 그래픽, 포스터, 일러스트 등 개성 있는 시각 결과물을 제작할 수 있게 한다. ## Figma Buzz: 다양한 형식의 브랜드 콘텐츠 제작 - 마케팅과 브랜드 팀이 여러 형식의 시각 콘텐츠를 빠르게 제작하도록 돕는 도구다. - 디자인 시스템과 브랜드 자산을 활용해 광고, 소셜 미디어 이미지, 캠페인 콘텐츠 등을 일관된 방식으로 만들 수 있다. - 콘텐츠 형식과 크기가 달라져도 브랜드의 시각적 품질과 일관성을 유지하는 데 초점을 둔다. - 디자이너뿐 아니라 다양한 직군이 브랜드 가이드에 맞는 결과물을 직접 제작할 수 있도록 작업 범위를 넓힌다. ## 디자인의 역할에 대한 관점 변화 - 디자인은 단순히 픽셀을 배치하는 작업이 아니라 문제를 창의적으로 해결하고, 형태와 기능을 함께 다루는 과정이다. - AI가 코드를 생성하고 소프트웨어 제작 속도를 높일수록, 무엇을 만들지 결정하는 관점과 품질 기준이 더욱 중요해진다. - Figma는 디자인을 제품팀의 단일 진실 공급원으로 유지하면서, 아이디어·프로토타입·코드·배포 사이의 경계를 줄이려 한다. - Config 2025의 제품들은 각기 다른 작업을 위한 도구처럼 보이지만, 궁극적으로는 디자인을 생산 단계까지 확장하려는 하나의 방향을 공유한다. 실무에서는 Figma Make로 아이디어와 인터랙션을 빠르게 검증하고, Grid로 레이아웃을 구조화한 뒤, Sites로 웹에 게시하는 흐름을 활용할 수 있다. 브랜드나 마케팅 조직은 Draw와 Buzz를 통해 표현력과 콘텐츠 제작 효율을 함께 높일 수 있다.

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피그마, 브라질 포 (새 탭에서 열림)

피그마(Figma)가 디자인의 접근성을 높이고 글로벌 사용자 커뮤니티와의 접점을 확대하기 위해 브라질 포르투갈어 현지화 버전을 공식 출시했습니다. 이는 일본어, 스페인어, 한국어에 이은 네 번째 현지화 사례로, 단순히 언어 번역을 넘어 문화적으로 적응된 UI와 전담 지원 서비스를 포함하여 브라질 내 550만 개의 프로젝트 파일을 생성하는 거대 시장을 공략하려는 전략입니다. 이번 업데이트는 미국 외 지역 사용자 비중이 85%에 달하는 피그마의 글로벌 성장세를 반영하며, 올해 말 라틴아메리카 스페인어 버전 출시로 이어질 예정입니다. **브라질 시장 내 피그마의 영향력과 현지화 배경** * **폭발적인 사용량:** 브라질에서는 작년 한 해 동안 약 550만 개의 피그마 파일이 생성되었으며, 매일 평균 85,000개 이상의 파일이 수정될 만큼 활발한 커뮤니티를 보유하고 있습니다. * **주요 기업의 채택:** iFood, Nubank, Itaú Unibanco 등 브라질 주요 기업과 스타트업은 물론, 브라질 주식시장(Ibovespa) 상장 기업의 1/3 이상이 협업 도구로 피그마를 사용 중입니다. * **디자인 민주화:** 현지 팀들은 이번 포르투갈어 지원이 업무 중 발생하는 마찰을 줄이고, 디자이너뿐만 아니라 다양한 직군이 디자인 프로세스에 참여하는 데 크게 기여할 것으로 기대하고 있습니다. **글로벌 사용자 지표와 제품 확장의 방향성** * **글로벌 매출 및 사용자 비중:** 2024년 기준 피그마 매출의 50% 이상이 미국 외 지역에서 발생하고 있으며, 월간 활성 사용자(MAU)의 대다수가 글로벌 시장에 포진해 있습니다. * **역할의 다양화:** 전체 사용자의 약 2/3가 전통적인 디자이너 역할 이외의 직군이며, 특히 개발자 비중이 30%에 달해 개발 모드(Dev Mode)와 같은 기능의 중요성이 커지고 있습니다. * **통합 개발 워크플로우:** 아이디어 구상(FigJam)부터 디자인(Figma Design), 개발 전달(Dev Mode), 프레젠테이션(Figma Slides)까지 제품 개발의 전 과정을 아우르는 도구로 진화하고 있습니다. **Config 컨퍼런스에서 발표된 주요 기술 업데이트** * **Figma Make:** AI 프롬프트를 통해 작성된 설명이나 기존 디자인을 실제 작동하는 프로토타입이나 앱 코드로 변환해주는 도구입니다. * **Figma Sites:** 디자이너가 AI와 코드를 활용해 동적인 웹사이트를 직접 구축하고 게시할 수 있는 기능을 제공합니다. * **Figma Draw & Buzz:** 강화된 벡터 편집 도구인 'Draw'와 마케팅 자산을 대규모로 생성하면서도 브랜드 일관성을 유지해주는 AI 기반의 'Buzz'가 추가되었습니다. * **Grid 및 반응형 레이아웃:** 디자인에 맞춰 유연하게 반응하는 레이아웃을 생성하고, 개발 모드에서 즉시 사용할 수 있는 CSS 코드를 생성하여 협업 효율을 높였습니다. 피그마의 이번 현지화와 신기능 업데이트는 디자인 도구가 단순한 제작 툴을 넘어, 전 세계 다양한 직군이 언어와 기술적 장벽 없이 협업할 수 있는 통합 플랫폼으로 거듭나고 있음을 보여줍니다. 특히 브라질과 같은 신흥 시장에서의 적극적인 행보는 글로벌 디자인 표준으로서의 입지를 더욱 공고히 할 것으로 보입니다.

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폴라로이드가 다음 혁

폴라로이드는 디지털 사진 시대에 대응하기 위해 즉석카메라·포토프린터·모바일 앱으로 사업을 확장하고, 디자인·개발 프로세스도 현대화하고 있다. Figma를 중심으로 디자인 시스템을 구축해 브랜드 일관성과 협업 효율을 높였으며, 고도화된 프로토타입과 사용자 테스트로 제품의 완성도를 개선했다. 그 결과 폴라로이드는 전통적인 아날로그 감성을 유지하면서도 새로운 세대의 디지털 경험을 제공하고 있다. ## 아날로그 유산을 디지털 시대로 확장 - 폴라로이드는 1937년 에드윈 랜드가 설립한 뒤 1948년 즉석카메라를 선보이며 사진 문화를 바꿨다. - 앤디 워홀, 안셀 아담스, 데이비드 호크니 등 예술가들이 폴라로이드 카메라와 필름을 활용하면서 브랜드는 문화적 아이콘으로 자리 잡았다. - 디지털 사진의 확산으로 2008년 네덜란드의 마지막 필름 공장 폐쇄를 발표하는 등 존립 위기를 겪었다. - 이후 열성적인 즉석사진 애호가들이 설립한 임파서블 프로젝트가 공장을 인수하고 필름 화학식을 재개발해 필름 생산을 이어갔다. - 현재는 즉석카메라뿐 아니라 사진 프린터와 모바일 앱을 통해 디지털 시대에 맞는 제품군을 구축하고 있다. ## Figma를 통한 단일 디자인 기준 구축 - Figma 도입 전에는 디자이너들이 각자 별도의 파일과 도구를 사용해 중복 작업과 비효율이 발생했다. - 중앙화된 디자인 시스템과 재사용 가능한 컴포넌트가 없어 수정과 반복 작업이 느렸다. - 이런 제약 때문에 폴라로이드는 iOS 앱만 설계하고 Android 지원은 충분히 확장하지 못했다. - Figma의 클라우드 기반 환경을 통해 디자이너, 개발자, 다른 부서 구성원이 작업 과정 전반에 참여할 수 있게 됐다. - 원격 근무 환경에서도 디자인 파일과 논의를 공유할 수 있어 부서 간 투명성과 협업이 향상됐다. ## 디자인 토큰과 변수로 플랫폼·테마 확장 - 디자인 토큰과 변수를 활용해 색상, 글꼴, 컴포넌트 등의 규칙을 체계적으로 관리했다. - 라이트 모드와 다크 모드를 지원하고, iOS와 Android에 맞춰 기본 글꼴을 다르게 적용했다. - 카메라 연결 화면에서는 사용자가 보유한 기기만 표시하도록 사용자 경험을 단순화했다. - 앱 테마가 연결된 카메라의 색상 구성과 자동으로 맞춰지도록 개선했다. - Figma UI 키트를 초기 설계의 출발점으로 활용하고, Autoflow 플러그인으로 사용자 여정을 시각화해 설계 전에 흐름을 점검했다. ## 더 빠르고 현실적인 프로토타이핑 - Figma 프로토타입을 통해 디자인 초기 단계에서 사용자의 불편과 문제점을 발견할 수 있게 됐다. - 기존 방식보다 사용자가 설정을 변경하거나 화면을 자유롭게 이동하는 등 실제 제품에 가까운 상호작용을 테스트할 수 있었다. - 사용자 테스트를 통해 추측이 아니라 실제 행동을 바탕으로 제품을 검증했다. - 더 많은 프로토타입을 짧은 시간에 높은 품질로 제작할 수 있게 됐다. - 개발 후반에 발생할 수 있는 대규모 수정과 비용을 줄이고, 제품 완성도와 개발 효율을 함께 높였다. ## 실용적인 시사점 폴라로이드의 사례는 브랜드의 역사적 정체성을 유지하면서도 디자인 시스템, 변수, 재사용 컴포넌트, 프로토타이핑을 통해 디지털 제품을 확장한 사례다. 여러 플랫폼과 팀이 함께 제품을 만드는 조직이라면 Figma 같은 중앙화된 작업 환경과 조기 사용자 테스트를 도입하는 것이 일관성, 속도, 비용 절감에 효과적이다.

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Figma가 Figma

Figma는 초보자가 도구를 익히는 과정을 돕기 위해 문서, 영상, 실습 파일, 커뮤니티를 결합한 교육 생태계를 운영한다. 학습자의 피드백을 반영해 실습과 실제 사례를 강화한 새 입문 과정을 공개했으며, 포트폴리오 웹사이트 제작까지 이어지도록 구성했다. Figma는 작은 프로젝트를 꾸준히 시도하고 다른 사람의 작업을 참고하며 실수를 통해 배우는 것이 실력을 키우는 가장 effective한 방법이라고 강조한다. ## 다양한 학습 방식을 지원하는 교육 생태계 - **Help Center** - 기능 설명, 사용 방법, 문제 해결 가이드를 제공하는 기본 학습 공간이다. - **YouTube 튜토리얼** - 기능을 실제 사례와 함께 영상으로 설명해 개념을 시각적으로 이해할 수 있다. - **플레이그라운드 파일** - 완성된 실습 파일을 직접 조작하고 변형하며 안전하게 기능을 실험할 수 있다. - **Figma Design for beginners** - 초보자가 직접 포트폴리오 웹사이트를 제작하며 Figma의 주요 기능을 익히는 실습 중심 과정이다. - 학생과 교사는 자격을 확인하면 Professional 플랜의 제품과 기능을 무료로 이용할 수 있다. ## 학습자 피드백을 반영한 입문 과정 개편 - 2020년 첫 초보자 과정 이후 약 300만 명이 영상을 시청했다. - Figma는 학습자 의견을 통해 다음과 같은 요구를 확인했다. - 직접 손으로 따라 해볼 수 있는 실습 확대 - 복잡한 기능에 대한 더 명확한 설명 - 학습 내용을 실제 작업과 연결하는 사례 제공 - 누구나 참여할 수 있도록 무료 기능 중심으로 구성 - 개편된 과정에는 다음 요소가 포함된다. - 어려운 기능을 자세히 설명하는 feature deep dive - 창의성을 발휘할 수 있는 단계별 탐색 활동 - Figma 전문가의 팁과 활용법 - 실제로 사용할 수 있는 포트폴리오 웹사이트 템플릿 ## 지식을 실제 기술로 전환하기 - 강의를 끝내는 것보다 직접 파일을 만들고 수정하는 과정이 중요하다. - 막연히 큰 웹사이트를 만들기보다 작은 UI 요소부터 시작하는 것이 좋다. - 인터랙티브 버튼 제작 - 로딩 애니메이션 구현 - 간단한 화면이나 컴포넌트 재현 - 작은 과제는 핵심 기능을 반복 연습하면서도 초보자가 느끼는 부담을 줄여준다. ## 꾸준한 연습과 커뮤니티 활용 - 매주 학습 목표를 정하고 관심 있는 튜토리얼을 선택해 규칙적으로 연습한다. - 반복 학습은 기능 숙련도와 작업 속도, 단축키 활용 능력을 높인다. - Figma Community에서 다른 디자이너의 작업을 살펴보고 파일을 복제해 직접 재현해볼 수 있다. - 다른 사람의 디자인을 분석하면 효과적인 구성 방식을 이해하고 자신만의 취향과 스타일을 발전시키는 데 도움이 된다. - Figma Forum에서는 질문을 올리고 조언을 얻거나 다른 사용자와 함께 작업할 수 있다. ## 실수와 반복을 학습의 일부로 받아들이기 - 빈 캔버스를 완벽하게 채우려 하기보다 다양한 시도를 하며 결과를 비교해야 한다. - 잘못된 작업을 되돌아보는 과정에서 기능의 작동 방식과 문제 해결 방법을 배울 수 있다. - `Cmd/Ctrl + Z`로 언제든 작업을 되돌릴 수 있으므로 실험을 두려워할 필요가 없다. - 새로운 도구를 익히는 데는 시간이 걸리므로 작은 성취를 인정하고 필요할 때 휴식하는 태도도 중요하다. 처음 시작한다면 입문 과정을 따라가며 작은 UI 요소를 직접 구현하고, 매주 정해진 시간에 반복 연습하는 방법이 가장 현실적이다. 이후 Figma Community의 파일을 분석하고 변형해보면 학습 내용을 실제 디자인 역량으로 발전시킬 수 있다.

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Figma의 202 (새 탭에서 열림)

Figma의 2025년 AI 보고서는 인공지능이 단순한 기술적 기대를 넘어 실제 제품 개발 단계로 깊숙이 침투했음을 보여줍니다. 현재 제품 제작자의 3명 중 1명이 AI 기반 기능을 출시하고 있으며, 특히 스스로 판단하고 다단계 과업을 수행하는 '에이전트형 AI'가 핵심 트렌드로 부상했습니다. 보고서는 AI가 업무 효율을 크게 높였음에도 불구하고 결과물의 신뢰성 확보와 직군별 활용 격차 해소가 향후 성공의 관건이 될 것이라고 결론짓습니다. ### 에이전트형 AI(Agentic AI)의 급부상 * 단순한 텍스트나 이미지 생성을 넘어 스스로 추론하고 다단계 프로세스를 완수하는 에이전트형 AI가 가장 빠르게 성장하는 카테고리로 조사되었습니다. * AI 제품을 개발 중인 Figma 사용자의 51%가 에이전트를 구축하고 있으며, 이는 전년(21%) 대비 두 배 이상 증가한 수치입니다. * 에이전트 설계 시에는 AI가 사용자에게 확인을 요청하는 시점, 정보 공유의 양, 채팅 vs 버튼 기반 인터페이스 중 최적의 UI를 선택하는 등 고도의 기획력이 요구됩니다. ### 성공을 결정짓는 반복 설계와 인적 역량 * 성공적인 AI 제품을 출시한 팀의 60%는 여러 가지 디자인 및 기술적 접근 방식을 탐색한 반면, 실패한 팀은 39%만이 이러한 반복 과정을 거쳤습니다. * 빌더의 52%는 AI 제품에서 디자인이 기존 제품보다 더 중요하다고 답했으며, 95%는 최소한 동일한 수준의 중요성을 갖는다고 평가했습니다. * 기술이 빠르게 변하는 상황에서 신속한 프로토타이핑과 긴밀한 협업 루프 등 전통적인 제품 설계 원칙을 유연하게 적용하는 능력이 차별화 요소로 작용합니다. ### 소규모 기업의 공격적인 투자와 실험 * 직원 10인 이하 소규모 기업의 61%가 AI를 시장 점유율 확보를 위한 핵심 요소로 인식하고 있으며, 이는 대기업보다 훨씬 높은 비중입니다. * 규모가 작은 기업일수록 의사결정이 빨라 AI 기술을 실험하고 업무 프로세스에 통합하는 속도가 더 민첩한 것으로 나타났습니다. * AI가 소규모 조직의 비즈니스 성장을 가속화할 수 있다는 믿음이 깊어지면서, 이들의 AI 기반 제품 개발 비중은 작년 대비 두 배로 증가했습니다. ### 개발자와 디자이너 간의 활용도 및 만족도 격차 * 개발자의 82%가 AI 도구에 만족하고 68%가 업무 품질 개선을 경험했다고 답한 반면, 디자이너는 각각 69%와 54%로 상대적으로 낮은 수치를 보였습니다. * 이러한 차이는 핵심 업무 활용 방식에서 기인합니다. 개발자의 59%는 코드 생성 등 핵심 업무에 AI를 쓰지만, 디자이너는 31%만이 에셋 생성 등 핵심 업무에 AI를 활용합니다. * 개발 현장에서는 AI가 생성한 코드에 대한 만족도가 높지만, 디자인 분야에서는 AI 도구가 디자이너의 워크플로우에 어떻게 최적으로 녹아들지 여전히 탐색 단계에 있습니다. ### 효율성 향상과 결과물 신뢰성 사이의 과제 * 조사 대상자의 78%가 AI가 업무 효율성을 크게 높인다는 점에 동의했지만, AI의 출력물을 전적으로 신뢰할 수 있다는 응답은 32%에 불과했습니다. * 단순히 작업을 빠르게 수행하는 것을 넘어, AI가 어떻게 인간의 전문성을 강화하고 실제 업무에 유용한 결과물을 지속적으로 낼 수 있게 할 것인지가 향후 과제입니다. AI를 성공적으로 도입하기 위해서는 '속도'보다는 '품질과 신뢰'에 집중해야 합니다. 개발 단계에서 다양한 프로토타입을 반복적으로 테스트하고, AI의 자율성과 인간의 통제권 사이에서 적절한 균형을 찾는 디자인 전략이 뒷받침될 때 비로소 시장에서 경쟁력 있는 AI 제품을 완성할 수 있습니다.