프롬프트, 프로토타입, 퍼펙트: 이제 모든 사용자가 Figma Make를 사용할 수 있습니다

아이디어에서 실행으로 넘어가는 것은 단순히 A 지점에서 B 지점으로 가는 것만큼 간단하지 않습니다. 탐색과 반복에서부터 정렬과 개선에 이르기까지, 팀은 자신의 아이디어를 빠르게 발전시킬 수 있는 능력이 필요합니다. 이것이 바로 기술적 배경과 상관없이 디자이너와 제품 개발자가 상호작용이 가능한 고품질 프로토타입을 만들 수 있게 해주는 프롬프트-투-앱 도구, Figma Make를 출시한 이유입니다. 즉, 가능한 해결책을 탐색하고, 비전을 조율하며, 디자인을 반복 수정하는 것이 훨씬 더 빨라진다는 것을 의미합니다. 하지만 이는 단순히 효율성에 관한 것만은 아닙니다. Figma Make를 통해 팀은 더 큰 그림을 그리고, 더 자신 있게 구축하며, 더 많은 목소리를 디자인 과정에 반영하고 있습니다.

오늘 저희는 Figma Make가 Figma AI 기능, 즉 이미지 제작 및 편집 및 해상도 향상 등과 함께 베타 단계를 마치고 정식 출시되었음을 발표하게 되어 기쁩니다.

• 풀 시트 사용자는 AI 기능과 Figma Make의 모든 잠재력을 활용할 수 있으며, 여기에는 Figma Make 파일을 게시*하거나 비공개로 공유하는 기능이 포함됩니다.
• 뷰어, 콜라보, 및 데브 시트 사용자는 초안에서 무제한 Figma Make 파일을 만들 수 있으며, 그들에게 제공되는 제품에서 AI 기능을 시도해 볼 수 있습니다.
• 스타터 요금제사용자는 초안에서 Figma Make 파일을 무제한으로 만들 수 있고, 팀과 최대 3개의 Figma Make 파일을 공유할 수 있습니다. 다른 AI 기능은 유료 요금제에서만 사용할 수 있습니다.

이 변경 사항으로, 모든 시트에 AI 크레딧이 포함되었습니다. 올해 하반기에는 전문 사용자를 대상으로 AI 크레딧 추가 구매 기능을 도입할 예정입니다. 그때까지는 풀 시트에 크레딧 한도를 엄격히 적용하지 않을 예정입니다. 저희 스타터 요금제와 뷰어, 콜라보, 데브 시트가 있는 사용자는 크레딧 한도가 더 낮으며, 이 한도는 변경될 수 있고 일간 및 월간 단위로 한도 적용됩니다.

다음은 요금제별 풀 시트 AI 크레딧의 상세 내역입니다.

이러한 변화로 Figma AI와 Figma Make의 강력한 기능을 즉시 활용할 수 있게 되어, 팀이 더 빠르게 움직이고 중요한 문제에 더 집중할 수 있습니다.

Figma Make가 업무 속도를 높이는 방법

Figma Make의 마법은 단순히 무엇을 제작하는 것에서 멈추지 않고, 전체 제품 개발 프로세스로 확장됩니다. Figma Make를 통해 디자이너는 더 복잡한 인터랙션을 테스트할 수 있고, 엔지니어는 고품질의 디자인 아티팩트를 만들 수 있으며, 제품 관리자는 아이디어를 검증하기 위해 기능적인 모형을 만들 수 있습니다. Figma의 디자인 디렉터 Gui Seiz는 "이제 디자이너, 엔지니어, 제품 관리자 모두가 품질 결과물을 만들어서 팀에 가져와 더 풍부한 정보를 바탕으로 논의할 수 있게 되었습니다"라고 말합니다. "이는 여러분이 자유롭게 시도하고, 리스크를 감수하며, 더 흥미로운 해결책을 찾아내도록 장려하는 사고방식의 전환입니다."

이 변화는 이미 Figma 팀의 업무 방식에 변화를 가져왔습니다. Figma Make가 제품 개발 프로세스 전반에서 팀이 새로운 방향을 탐색하고, 비전을 소통하며, 더 많은 사람을 하나로 모으도록 도와주는 몇 가지 방법을 소개합니다.

프로토타입의 권한의 민주화

아이디어를 표현할 때, 말만으로는 한계가 있을 때가 많습니다. Gui는 "언어는 다루기 까다로운 대상이라 디자인 과정에서 정보가 손실될 수 있습니다"라며, 이것이 팀원들이 지지하기 전에 그것이 어떻게 보이고 느껴지는지 직접 경험해야 하는 이유라고 말합니다. 여기서 프로토타입이 필요해지지만, 제작에 시간이 많이 걸리거나 사람에 따라 아예 불가능한 경우도 있습니다. Figma Make는 누구나 자연어 프롬프트를 통해 자신의 아이디어를 현실적인 프로토타입으로 바꿀 수 있게 해줍니다.

대표적인 사례로, Figma의 연구원 Rie McGwier는 Figma Make를 사용하여 Figma의 8개 제품에서 사용자 피드백을 수집하는 30개의 설문 조사를 관리하기 위해 트래픽 계산기 프로토타입을 제작했습니다. "설문 관리 센터 없이는 설문 조사가 효율적으로 배포하는 것이 거의 불가능합니다"라고 그들은 설명합니다. 정적인 다이어그램에 의존하기보다는, 그들은 Figma Make를 사용하여 주간 활성 사용자 비율, 제약 조건, 대상 중첩, 응답률, 재접촉 기간, 목표 샘플 수와 같은 데이터 입력을 기반으로 수학적 모델을 구축하고 개선했습니다. 이 모델은 연구원들이 표본 집단을 과표집하지 않고 설문 조사에 트래픽을 배분할 수 있도록 돕는 대시보드를 구동했습니다.

Rie는 "이 프로토타입은 저만큼 실무에 깊이 관여하지 않았던 다른 연구원, 연구 리드, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어들이 문제를 파악하도록 도왔습니다"라고 말하며, 이것이 MVP 제작에 대한 논의를 촉발시켰다고 말했습니다. "Figma Make는 동료와 함께 협업하는 마법을 대체할 수 없으며 그렇게 해서도 안 되지만, 업무 효율을 높이고 동의를 끌어내며 새로운협업 방식을 여는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다."

아이디어에 대한 확신을 더 빠르게 얻으세요

Figma의 제품 관리자로서 Tara Nadella는 구체적인 제품 결정 사항에 대해 교차기능팀을 조율해야 합니다. 역할마다 관점과 우선순위가 다르기 때문에 이는 어려운 일이 될 수 있습니다. Figma Make는 모두가 같은 이해도를 갖게 해주는 구체적인 결과물을 만드는 데 도움을 줍니다. "직책에 상관없이 우리 모두가 맡을 수 있는 한 가지 역할은 사용자입니다"라고 그녀는 말합니다. "Figma Make는 협업의 한 형태입니다. 아이디어를 경험으로 바꾸는 프로토타입을 통해 우리 모두가 스스로 만든 제품 사용자가 될 수 있고, 이렇게 해서 무엇을 만들어야 할지에 대한 확신을 얻기 때문입니다."

타라는 곧 출시될 디자인 검사 도구 인터페이스의 프로토타입을 만들기 위해 Figma Make를 사용했습니다. 요소들 간의 관계가 복잡한 새로운 UI였기 때문에, 이는 문서화된 PRD나 디자인 사양을 작성하기 전에 가정을 검증하고 어디에 시간을 투자해야 할지 정확히 짚어내는 데 도움이 되었습니다. Tara는 "모호함이 가득한 상황에서 프로토타입을 보는 것은 우리가 추구하는 느낌에 훨씬 빠르게 도달하도록 도와주었습니다. 방향을 선택하는 것은 단순한 지적인 작업이 아닙니다. 우리에게는 반응할 수 있는 대상이 필요했습니다"라고 말합니다.

Tara는 Figma Design에서 디자인을 직접 가져올 수 있다는 점이 마찰을 크게 줄여주었다고 얘기합니다. "제품에 대한 그런 탄탄한 기반은 집중도 높고 빠른 협업을 진행하는 데 정말 중요했습니다." 인터랙티브 프로토타입으로 인 팀은 디자이너들이 업무 흐름의 이 새로운 단계에 적응할 수 있도록 가이드를 제공하는 웰컴 모듈을 만들게 되었습니다. "우리는 보통 톤과 온보딩을 마지막 다듬기 단계에서 고민하는 것으로 생각하곤 합니다. 하지만 이번 경우에는 초기 도입 단계부터 필수적이었습니다"라고 그녀는 말합니다.

디자이너와 개발자 간 협업 개선

디자인팀과 개발팀 간의 핸드오프 과정에서 오해나 우선순위 충돌로 인해 불필요한 반복 소통이 발생할 수 있으므로, 초기에 의견을 조율하는 것도 중요합니다. Figma 제품 디자이너인 Kelly Hu와 Giorgio Caviglia는 새로운 오토레이아웃 옵션인 그리드를 작업할 때, 각각 Figma Make을 사용하여 트랙 크기 조정과 오른쪽 사이드바의 그리드 선택기 프로토타입을 제작했습니다. 구현이 복잡하여 코드로 프로토타입을 만들었다면 며칠이 걸렸을 작업을, Figma Make를 통해서는 단 1시간 30분 만에 끝낼 수 있었습니다.

프로토타입 제작은 Giorgio와 Kelly가 자신의 아이디어를 검증하는 데 도움이 되었을 뿐만 아니라, 엔지니어링 담당자들과 협업하는 데에도 큰 도움이 되었습니다. "복잡한 인터랙션과 동작의 경우, 상상하는 것보다 프로토타입을 통해 소통하는 것이 훨씬 쉽습니다"라고 Giorgio는 말합니다. Kelly는 "그리드와 함께 마우스 휴리스틱과 호버 효과가 적용되었습니다. 프로토타입을 통해 실제 구현 전에 기능을 시뮬레이션해 보고 더 명확한 의사결정을 내릴 수 있었기 때문에 엔지니어와의 반복 주기를 줄일 수 있었습니다"라고 덧붙였습니다.

또 다른 사례로, 제품 디자이너 Natasha Tenggoro는 Figma Make를 통해 엔지니어들에게 실제 작동하는 코드를 보여줌으로써 복잡한 비디오 재생 UI의 범위와 실현 가능성을 이해시킬 수 있었다고 말합니다. "그러한 투명성 덕분에 모호하게 '지켜보도록 하자'는 기능 우선순위가 높은 기능으로 바뀌었습니다"라고 그녀는 설명합니다. "Figma Make는 제가 팀의 상황을 정확하게 파악하도록 도와주었으며 디자인 의도와 엔지니어링 노력 사이의 격차를 메워주었습니다."

이제 모든 사람들이 Figma Make를 시도하고 사용할 수 있게 되었으므로 여러분이 어떻게 실험하고 탐색하며 새로운 작업 방식을 찾아낼지 매우 기대됩니다. AI 크레딧 작동 방식에 대해 더 자세히 알아보고, Figma 커뮤니티에서 프로젝트를 리믹스하여 다음 Make를 시작하며, AI의 힘으로 아이디어를 현실로 만들어보세요.