Figma Make: AI 기반 프로토타이핑의 심층 분석 및 활용 전략 가이드

I. 서론: Figma Make의 개념과 AI 기반 프로토타이핑의 혁신

A. Figma Make의 정의: '프롬프트 투 코드(Prompt-to-Code)' 환경의 도래

Figma Make는 AI 기술을 기반으로 하는 '프롬프트 투 앱(prompt-to-app)' 또는 '프롬프트 투 코드(prompt-to-code)' 도구입니다.1 이 서비스의 핵심 기능은 디자이너의 아이디어나 기존 Figma 디자인 파일을 실제 작동하는 기능적 프로토타입(functional prototypes), 웹 애플리케이션, 또는 대화형 UI로 구현하는 데 있습니다.

이는 단순히 정적인(static) 디자인 화면을 클릭 가능한 목업(mockup)으로 연결하는 기존 프로토타이핑의 한계를 넘어섭니다. Figma Make는 AI와의 대화형 채팅을 통해 사용자가 아이디어를 구상하고, 디자인을 반복적으로 개선하며, 최종적으로는 실제 코드(HTML/CSS/React)로 변환된 결과물을 생성합니다. 이 과정은 디자인과 개발 사이의 간극을 획기적으로 줄여, 제품 개발 수명 주기를 가속화하는 것을 목표로 합니다.

B. [중요] 개념 명확화: Figma Make vs. Make.com 자동화 플랫폼

Figma Make를 활용하기에 앞서, 시장에 존재하는 유사한 이름의 서비스와 명확히 구분해야 합니다. 사용자가 'Figma Make'를 검색할 때 두 가지의 완전히 다른 서비스가 혼용되어 검색될 수 있으며, 이는 심각한 혼란을 야기할 수 있습니다.

1. Figma Make (본 보고서의 주제): Figma가 Config 2025에서 오픈 베타로 공식 출시한 AI 기반의 프로토타이핑 및 코드 생성 도구입니다. 이는 Figma 플랫폼 내에 통합된 기능입니다.
2. Make.com (구 Integromat): 이는 Figma와는 완전히 별개의 '워크플로우 자동화' 플랫폼입니다. 이 서비스는 Figma를 비롯한 수천 개의 앱(예: WordPress, Google Docs, Front, Shortcut)을 API로 연결하여 반복 작업을 자동화합니다. 예를 들어, 'Figma 파일에 새로운 댓글이 달리면 Google 시트에 기록하기'와 같은 자동화 워크플로우를 구축하는 데 사용됩니다.

결론적으로, Figma Make는 AI를 통해 디자인을 *생성(Creation)*하는 도구이며, Make.com은 기존 앱들을 연결해 워크플로우를 *자동화(Automation)*하는 플랫폼입니다. 본 보고서는 Figma의 공식 기능인 'Figma Make'에 대해서만 독점적으로 다룹니다.

C. Figma Make의 핵심 가치 제안

Figma Make가 디자이너와 개발팀에게 제공하는 핵심 가치는 다음과 같습니다 :

• 신속한 아이디어 탐색: 해결하려는 문제에 대한 다양한 솔루션을 코딩 없이 즉각적인 프로토타입으로 구현하여 제품의 접근 방식을 구체화할 수 있습니다.
• 즉각적인 구현 및 검증: 정적인 디자인의 '룩앤필(look and feel)'이 실제 작동하는 기능적 형태로 어떻게 구현되는지 실시간으로 미리 볼 수 있습니다.
• 협업 워크플로우 강화: 팀원들이 동일한 AI 채팅 대화에 참여하여 아이디어를 공유하고, 생성된 코드를 동시에 수정하며 협업할 수 있습니다.

II. Figma Make 시작하기: 접근성, 설정 및 기본 인터페이스

A. 접근 권한 및 요금제별 기능

Figma Make는 Config 2025에서 오픈 베타로 출시되었으며, 현재 모든 유료 요금제의 '풀 시트(Full seat)'를 보유한 개인에게 순차적으로 제공되고 있습니다. 조직(Organization) 및 엔터프라이즈(Enterprise) 요금제에서는 조직 관리자가 AI 관련 기능을 명시적으로 활성화해야만 Figma Make를 사용할 수 있습니다.

주목해야 할 점은 Figma Make의 기능 접근성이 단순한 유료/무료 구분이 아니라, 사용자에게 할당된 '시트(Seat)' 유형에 따라 매우 세분화되어 있다는 것입니다. 이는 Figma가 디자인 워크플로우 내에서 각 역할(디자이너, 개발자, 검토자)이 AI 기능을 어떻게 활용해야 하는지에 대한 명확한 의도를 가지고 기능을 설계했음을 보여줍니다.

'Full' 시트(주로 디자이너)는 모든 핵심 기능을 제한 없이 사용할 수 있지만, 'Dev', 'Collab', 'View' 시트는 '초안(Drafts)' 파일 내에서만 제한적으로 기능을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 'Dev' 시트 사용자는 초안에서 Make 파일을 생성하고 코드를 내보낼 수는 있지만, 팀 파일로 생성하거나 공식적으로 게시(Publish)할 수는 없습니다.

표 1: Figma 시트 유형별 'Figma Make' 핵심 기능 비교 1

기능	Full (풀 시트)	Dev (데브 시트)	Collab (콜라보 시트)	View (뷰어 시트)
팀/초안에서 Make 파일 생성	✅	❌	❌	❌
초안에서 Make 파일 생성	✅	✅	✅	✅
디자인 첨부	✅	In drafts	In drafts	In drafts
Point and Edit	✅	In drafts	In drafts	In drafts
스타일 컨텍스트	✅	In drafts	In drafts	In drafts
코드 편집기	✅	In drafts	In drafts	In drafts
코드 내보내기	✅	✅	In drafts	In drafts
Figma Make 파일 게시	✅	❌	❌	❌

B. 첫 'Make' 파일 생성 방법

Figma Make 파일 생성 방법은 기존 Figma 파일 생성 방법과 유사합니다.

1. Figma 파일 브라우저(File browser)를 엽니다.
2. 'Drafts(초안)' 섹션으로 이동합니다.
3. 화면 우측 상단에 있는 'Make' 버튼(또는 '+ Create' 버튼 클릭 후 'Make' 선택)을 클릭합니다.

C. 핵심 인터페이스 분석: AI 채팅과 실시간 미리보기

Figma Make 파일은 기존 Figma Design 파일이나 FigJam 파일과는 다른 고유한 인터페이스를 가지고 있습니다. 이 인터페이스는 크게 두 가지 주요 영역으로 구성됩니다 :

1. AI 채팅 (AI Chat): 화면의 한쪽을 차지하는 대화형 인터페이스입니다. 이곳에서 사용자는 AI 모델(Claude Sonnet 4로 알려짐)에게 자연어 프롬프트를 입력하고, 기존 Figma 디자인 파일이나 이미지를 첨부하며 , AI와 대화를 주고받으며 결과물을 반복적으로 개선합니다.
2. 미리보기 (Preview): 다른 한쪽을 차지하는 영역으로, AI가 생성한 프로토타입 또는 웹 앱의 실제 '작동 중인 버전(working version)'을 보여줍니다. 사용자는 이 화면에서 즉각적인 상호작용을 테스트할 수 있으며, 필요시 내장된 코드 편집기를 열어 생성된 코드를 직접 수정할 수도 있습니다.

III. 핵심 활용법 1: 프롬프트를 통한 UI 생성 및 반복 (Prompt Engineering)

Figma Make의 가장 기본적인 활용법은 AI 채팅에 자연어 프롬프트를 입력하여 UI 레이아웃, 로직, 그리고 기능 코드를 생성하는 것입니다.

A. 자연어 프롬프트를 통한 생성

사용자가 "개인 금융 앱을 위한 대시보드를 만들어 줘"와 같이 원하는 바를 설명하면, AI는 이를 분석하여 기본적인 UI 디자인과 구조를 생성합니다. 이 방식은 특히 디자인 프로세스 초기에 빠른 아이디어 구상(ideation)에 유용합니다.

B. 효과적인 프롬프트 작성법: 'Bad Prompt' vs. 'Good Prompt'

Figma Make에서 생성되는 결과물의 품질은 전적으로 프롬프트의 '구체성'에 달려있습니다. 모호한 지시는 모호하고 일반적인 결과물만을 생성합니다. AI를 단순히 마법 지팡이처럼 취급하는 것이 아니라, 명확한 요구 명세서(specs)를 전달받아야 하는 주니어 개발자나 어시스턴트처럼 다루어야 합니다.

한 사용자의 후기에서 지적했듯이, 명확한 기획과 명확한 명령을 전달할수록 AI의 결과물이 안정화됩니다.

표 2: Figma Make 프롬프트 엔지니어링: 기본 vs. 고급 예시

나쁜 예 (Bad Prompt)	좋은 예 (Good Prompt)
"버튼 몇 개 추가해 줘"	"하단에 '거래 추가', '보고서 보기', '데이터 내보내기' 버튼 세 개를 추가해 줘"
"테이블 만들어 줘"	"날짜, 설명, 카테고리, 금액, 유형(Type) 열이 있는 스크롤 가능한 테이블을 추가해 줘"
"차트 만들어 줘"	"수입/지출 카드 아래에 토글 버튼이 있는 라인 차트(line chart)를 추가해 줘"
"화면 연결해 줘"	"'월간 보고서 보기' 버튼을 클릭(On click)하면 '월간 보고서' 화면으로 이동하도록(navigate) 설정해 줘"
"온보딩 화면 만들어 줘"	"당신은 시니어 UX 디자이너입니다. 사용자 참여(user engagement)를 위한 모범 사례에 기반하여 모바일 앱 온보딩 플로우 와이어프레임을 생성해 주세요."

C. 전문가를 위한 고급 프롬프트 전략

단순한 지시를 넘어 AI의 성능을 극대화하기 위한 몇 가지 고급 프롬프트 전략이 존재합니다.

1. 시나리오 기반 프롬프트 (역할 부여): 프롬프트를 시작할 때 AI에게 특정 역할(Persona)을 부여하는 것입니다. 예를 들어, "당신은 접근성 전문가입니다. WCAG AA 표준을 준수하는..." 또는 "당신은 시니어 UX 디자이너입니다..." 와 같이 구체적인 시나리오를 제시하면, AI는 해당 역할의 관점에 맞는 톤, 스타일, 패턴을 사용하여 더욱 구조화되고 전문적인 결과물을 생성합니다.
2. 복잡한 작업 분할 (Divide and Conquer): 한 번의 거대한 프롬프트로 완벽한 페이지를 만들려고 시도하는 것은 실패할 확률이 높습니다. 이는 AI 모델이 복잡한 작업을 처리할 때 발생하는 '기억력 문제(memory problem)'와 관련이 있을 수 있습니다. 대신, 크고 복잡한 목표를 작고 관리 가능한 단계로 나누어 순차적으로 요청하는 것이 좋습니다. 예를 들어, "먼저 헤더, 좌측 사이드바, 메인 콘텐츠 영역, 푸터로 구성된 기본 레이아웃을 만들어 줘" 라고 요청한 뒤, 다음 프롬프트에서 "이제 메인 콘텐츠 영역에..."와 같이 작업을 세분화해야 합니다.
3. 명확한 구조 제공: AI에게 체계적인 정보를 제공하기 위해, Nick Babich가 제안한 5가지 구조화된 프롬프트 요소를 따를 수 있습니다 :
   • Context (컨텍스트): 무엇을 만들고 싶은가? (예: 웰빙 서비스의 랜딩 페이지)
   • Description (설명): AI가 고려해야 할 우선순위는? (예: 평온함, 신뢰감)
   • Platform (플랫폼): 타겟 플랫폼은? (예: 데스크톱 웹)
   • Visual Style (비주얼 스타일): 원하는 시각적 속성은? (예: 미니멀, 파스텔 톤)
   • UI Components (UI 컴포넌트): 포함되어야 할 특정 컴포넌트 목록 (예: 히어로 섹션, 서비스 카드 3개, 고객 후기)

IV. 핵심 활용법 2: 기존 에셋(Asset)을 활용한 고도화

Figma Make의 진정한 잠재력은 '무(無)에서의 창조'가 아니라, 기존 Figma 생태계와의 완벽한 통합에서 발휘됩니다.

A. Figma 디자인 및 컴포넌트 첨부

사용자는 AI 채팅 인터페이스에서 '+' 버튼을 클릭한 후 'Import from Figma'를 선택하여 기존 디자인 파일을 첨부하거나, Figma Design 파일의 특정 프레임(Frame)이나 컴포넌트를 복사하여 채팅창에 직접 붙여넣을 수 있습니다.3 Figma 커뮤니티의 에셋 또한 동일한 방식으로 첨부가 가능합니다.

이 기능이 강력한 이유는, Figma Make의 AI가 첨부된 디자인의 시각적 스타일과 레이아웃 속성을 매우 정확하게 분석하여 코드로 변환하기 때문입니다. 특히 AI는 타이포그래피, 색상, 간격(spacing)뿐만 아니라 Figma의 핵심 기능인 '오토 레이아웃(Auto Layout)' 속성까지 이해하고 이를 반응형 웹 코드로 생성합니다.

이는 Figma Make를 효과적으로 활용하기 위한 매우 중요한 전제 조건을 시사합니다. 즉, AI가 고품질의 코드를 생성하게 하려면, 디자이너는 사전에 Figma Design 파일 자체를 매우 체계적으로 구조화해야 합니다. 레이어 이름을 명확히 하고 , 컴포넌트와 스타일을 일관되게 적용하며 , 논리적인 중첩 오토 레이아웃 구조를 설계하는 21 등, Figma의 기본기를 마스터하는 것이 AI 활용의 핵심입니다. 잘 구조화된 파일은 AI로부터 높은 품질의 결과물을 보상받지만, 구조가 엉망인 파일(Garbage In)은 AI로부터 쓸모없는 결과물(Garbage Out)만을 돌려받게 될 것입니다.

B. 이미지를 프로토타입으로 변환

아직 Figma 디자인 파일로 정리되지 않은 초기 아이디어(예: 화이트보드 스케치, 경쟁사 앱 스크린샷)도 AI 채팅에 이미지로 첨부하여 앱 생성을 시작할 수 있습니다. '+' 버튼의 'Upload image'를 사용하거나 이미지를 채팅에 바로 붙여넣으면 됩니다.

실제로 한 사용자는 어설프게 프레임 단위로 AI에게 요청하는 것보다, 인스타그램 캡처 화면 같은 명확한 이미지를 제공하고 이를 기반으로 수정해 나가는 방식이 오히려 더 효율적일 수 있다고 언급했습니다.

C. 디자인 시스템 연결: Guidelines.md 파일을 통한 일관성 확보

Figma Make는 단순히 일회성 프로토타입을 넘어, 팀의 디자인 시스템(Design System)과 일관성을 유지하는 결과물을 생성할 수 있도록 $Guidelines.md$라는 강력한 고급 기능을 제공합니다.

이 $Guidelines.md$ 파일은 사실상 'AI를 위한 디자인 핸드오프 문서' 또는 'AI 교육 가이드라인' 역할을 합니다. 디자이너나 개발자는 이 마크다운 파일에 AI가 코드를 생성할 때 따라야 할 구체적인 규칙과 디자인 시스템 가이드라인을 사전에 명시할 수 있습니다.

1. 접근 방법: Figma Make 파일 상단의 'Code' 탭을 클릭합니다. 왼쪽 파일 탐색기(file explorer)에서 'guidelines' 폴더를 열고 $Guidelines.md$ 파일을 클릭합니다.
2. 기능 및 역할: 이 파일에 AI가 따라야 할 일반적인 코딩 규칙(예: "반응형 레이아웃을 위해 flexbox와 grid를 기본으로 사용하고, absolute positioning은 필요할 때만 사용해 줘")이나 디자인 시스템 규칙을 정의할 수 있습니다.
3. 디자인 시스템 규칙 예시 :
   • "기본 글꼴 크기(base font-size)는 14px를 사용해 줘."
   • "날짜 형식은 항상 'Jun 10' 형식으로 표시해 줘."
   • "하단 툴바(bottom toolbar)에는 최대 4개의 아이템만 배치해 줘."
   • "플로팅 액션 버튼(floating action button)을 하단 툴바와 함께 사용하지 마."
   • "칩(Chips)은 항상 3개 이상의 세트로 사용해 줘."
   • "드롭다운(dropdown) 메뉴에 옵션이 2개 이하일 경우에는 드롭다운을 사용하지 마."

더 나아가, $Guidelines.md$ 파일 내에 특정 컴포넌트(예: "Button")에 대한 하위 섹션을 만들어, 해당 컴포넌트의 용도(Usage), 종류(Variants), 시각 스타일(Visual Style)까지 상세하게 정의할 수 있습니다. 이는 AI의 결과물을 사후에 수정하는 수동적인 방식이 아니라, AI가 생성하는 모든 결과물에 팀의 규칙을 사전에 주입하는 매우 능동적이고 강력한 제어 방식입니다.

V. 생성된 결과물 편집 및 최적화 워크플로우

AI가 생성한 초기 결과물은 완벽하지 않으며, 반드시 반복적인 수정 및 최적화 과정을 거쳐야 합니다. Figma Make는 이를 위한 여러 도구를 제공합니다.

A. 'Point and Edit' 도구: 시각적 요소의 직접 수정

미리보기 화면에서 'Point and Edit' 도구(또는 단순히 요소를 클릭)를 활성화하면, 사용자가 수정하길 원하는 특정 UI 요소를 시각적으로 지정할 수 있습니다. 요소를 선택한 뒤 AI 채팅으로 "이 버튼의 색상을 파란색으로 변경해 줘" 또는 "이 카드와 위쪽 요소 사이의 패딩(padding)을 늘려줘"와 같이 직접적인 변경을 지시할 수 있습니다.

B. 코드 편집기 활용: HTML/CSS/React 직접 수정

Figma Make는 생성된 코드를 직접 확인하고 편집할 수 있는 내장 코드 편집기를 제공합니다. 생성된 코드는 주로 React, HTML, CSS (종종 TailwindCSS 사용 ) 기반입니다.

사용자는 AI가 생성한 코드를 직접 수정할 수도 있고, 반대로 자신이 작성한 코드를 편집기에 붙여넣은 뒤 AI와 대화하며 해당 코드를 기반으로 반복 작업을 수행할 수도 있습니다.

이는 디자이너와 개발자 간의 새로운 '하이브리드 워크플로우'의 가능성을 열어줍니다. 만약 디자이너가 HTML/CSS에 대한 기본적인 지식을 가지고 있다면 , AI가 생성한 코드의 90%를 활용하고 나머지 10%를 직접 다듬어 프로토타입의 완성도를 비약적으로 높일 수 있습니다. 동시에, 개발자는 이 코드를 내보내기(Export)하여 1 실제 프로덕션 개발의 초기 스캐폴드(scaffold)로 즉시 활용할 수 있습니다. 전통적인 '디자인 핸드오프'가 '작동하는 코드 기반 핸드오프'로 진화하는 것입니다.

C. 백엔드 추가: API 및 데이터 관리

Figma Make는 단순한 UI 프로토타이핑을 넘어, 실제 데이터와 연동되는 '풀스택(full-stack) 프로토타입' 제작까지 지원합니다. AI 채팅을 통해 앱 상태 유지, 사용자 로그인, 데이터 저장 및 로드, API 키와 같은 민감 정보 보안 저장을 위한 백엔드 추가를 요청할 수 있습니다.

예를 들어, "내 개인 API에 요청을 보내고 싶어. API 키를 붙여넣을 수 있는 입력 상자를 추가해 줘"와 같이 요청할 수 있습니다. (단, 보안을 위해 프롬프트에 민감한 API 키 값을 직접 입력하는 것은 절대 피해야 합니다.)

실제 한 사용자는 Figma Make와 백엔드 서비스인 Supabase를 연동하여 '실시간 업무 타이머' 웹 앱을 제작한 사례를 공유했습니다. 이 과정에서 사용자는 AI에게 Supabase 테이블 생성을 위한 SQL 쿼리 작성을 요청했고, AI가 생성해 준 코드를 실행하여 DB 테이블을 생성했습니다. 이후 프로젝트 URL과 API 키를 연동하여 실시간으로 데이터를 주고받는 웹 앱을 완성했습니다.

이 사례는 Figma Make가 디자이너의 아이디어를 실제 작동하는 웹 서비스 수준의 프로토타입으로 구현할 수 있는 잠재력을 명확히 보여줍니다. 물론 이 사용자는 "코드 꼬임과 버그가 많았다"고 언급했지만, "기획을 명확히 하고 명확한 명령을 전달하니 점점 안정화되었다"는 후기를 남겼습니다. 이는 AI와의 협업에 있어 명확한 기획과 커뮤니케이션이 얼마나 중요한지 다시 한번 강조합니다.

VI. 최종 산출물 공유, 게시 및 재활용

완성된 프로토타입은 다양한 방식으로 공유하고 활용할 수 있습니다.

A. 미리보기 공유 및 웹사이트로 게시

가장 기본적인 방법은 생성된 작동 가능한 프로토타입의 '미리보기(Preview)' 링크를 다른 팀원이나 이해관계자에게 공유하는 것입니다.

나아가, Figma Make는 생성된 웹 앱을 전용 URL($...a dedicated URL$)을 가진 실제 웹사이트로 게시(Publish)하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 누구나 웹 브라우저를 통해 해당 프로토타입에 접근하고 상호작용할 수 있습니다.

B. Figma Design으로 다시 가져오기 (The 'Round-trip' Workflow)

Figma Make의 가장 강력하면서도 간과하기 쉬운 기능 중 하나는, Make에서 생성한 결과물을 다시 Figma Design 파일로 '되가져오는' 기능입니다.

사용자는 Figma Make의 미리보기 화면 스냅샷을 '디자인 레이어(design layers)'로 복사한 뒤, 이를 일반적인 Figma Design 파일에 붙여넣을 수 있습니다.1

이 '라운드 트립(Round-trip)' 워크플로우는 AI를 활용한 아이디에이션(ideation)에 매우 효과적입니다. 예를 들어, 디자이너는 Figma Make를 사용해 5가지 다른 버전의 랜딩 페이지 히어로 섹션을 빠르게 생성할 수 있습니다. 그런 다음, 이 5가지 버전을 모두 디자인 레이어로 복사하여 Figma Design 파일로 가져옵니다. 이제 디자이너는 AI가 생성한 이 결과물들을 기반으로 동료들과 협업하고, 디자인 아이디어를 탐색하며, 전통적인 Figma 편집 도구를 사용해 정교하게 다듬을 수 있습니다.

단, 이렇게 가져온 레이어들은 기존 디자인 시스템의 컴포넌트나 스타일과 자동으로 연결되지는 않는다는 점을 유의해야 합니다.

C. Figma 커뮤니티와 저작권

Figma Make는 Figma 커뮤니티의 방대한 리소스를 활용할 수 있습니다. 만약 사용자가 커뮤니티에 공유된 디자인을 프롬프트에 첨부하여 프로토타입을 생성할 경우, Figma Make는 원작자의 저작권을 보호하기 위해 자동으로 $Attributions.md$라는 파일을 생성합니다. 이 파일에는 원작자에게 저작권 귀속을 보장하기 위한 모든 에셋 목록이 포함됩니다.

반대로, 커뮤니티에 파일을 공유하는 제작자가 자신의 디자인이 Figma Make의 AI 검색 결과에 사용되는 것을 원치 않을 경우, Figma에 요청하여 자신의 계정 전체를 옵트아웃(opt-out)할 수 있습니다 (개별 파일 단위의 선택은 불가능합니다).

VII. 전략적 분석: Figma Make의 강점, 약점 및 워크플로우 통합

Figma Make는 강력한 도구이지만, 현재(오픈 베타)로서는 만병통치약이 아니며 명확한 한계가 존재합니다. 전문가는 이 도구의 강점과 약점을 명확히 인지하고, 워크플로우의 적절한 단계에 전략적으로 적용해야 합니다.

A. 강점 (Strengths)

• 신속한 아이디어 검증: 코딩 없이 아이디어를 즉각적인 대화형 프로토타입으로 구현하여 팀 전체가 동일한 그림을 보고 빠르게 컨셉을 테스트할 수 있습니다.
• 디자인 속성의 정확한 코드 변환: Figma 디자인의 핵심 속성, 특히 오토 레이아웃(Auto Layout), 타이포그래피, 색상, 간격 등을 매우 높은 정확도로 실제 코드(React/CSS)로 변환합니다.
• 복잡한 인터랙션 생성: 단순한 화면 이동을 넘어, 호버(hover) 효과나 3D 게임과 같은 고급 웹 인터랙션 프로토타입 생성도 가능합니다.

B. 약점 및 한계 (Weaknesses & Limitations)

• 베타 버전의 시각적 결함: 오픈 베타 단계인 만큼, 결과물에 자잘한 버그나 시각적 결함이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 생성한 디자인의 색상 대비(contrast ratio)가 웹 접근성 기준에 미달하거나 , Supabase 연동 시 디자인이 갑자기 깨지는 현상 16, 또는 레이아웃이 어긋나는 문제 등이 보고되었습니다.
• AI의 '기억력 문제': AI와의 대화가 길어지며 반복적인 수정을 가할 때, AI가 이전 단계에서 수정했던 내용을 잊어버리고(override) 이전의 잘못된 디자인 결정으로 되돌아가는 '기억력(memory) 문제'가 발생할 수 있습니다.
• 모바일 디자인 생성 미흡: 현재 Figma Make는 웹(데스크톱) 디자인 생성에 최적화되어 있습니다. AI에게 "모바일 디자인"을 생성하라고 명시적으로 요청하더라도, 그 결과물은 데스크톱과 모바일 사이의 어중간한 '하이브리드 디자인'이 될 가능성이 높습니다.
• 반복 작업의 피로도: 완벽한 디자인을 얻기 위해 AI와 수많은 프롬프트를 주고받으며 반복 작업을 수행해야 할 수 있습니다. 이 과정은 때때로 좌절감을 유발할 수 있으며, 사용자가 직접 코드를 수정하는 것보다 비효율적일 수 있습니다.

C. 전문가 워크플로우 적용 방안

이러한 강점과 약점을 고려할 때, Figma Make는 모든 디자인 작업을 대체하는 도구가 아니라, 워크플로우의 특정 단계에서 효율을 극대화하는 '전문 도구'로 활용해야 합니다. 현재 가장 효과적인 3가지 적용 시나리오는 다음과 같습니다.

1. 초기 아이디어 탐색 (Early Ideation): 와이어프레임 , 스케치 , 또는 시각적 레퍼런스 를 기반으로 다양한 디자인 옵션과 레이아웃을 신속하게 생성하고 탐색하는 초기 단계에 활용합니다.
2. 컴포넌트 단위 생성 (Component-Level Generation): 전체 프로덕트 페이지를 한 번에 생성하기보다, 복잡한 단일 컴포넌트(예: 필터 기능이 포함된 데이터 그리드, 다단계 폼)를 빠르게 코드로 생성하고 검증하는 데 사용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.
3. 상세 명세 기반 레이아웃 구현 (Layout from Detailed Specs): 이미 기획이 완료된 상세한 명세서(specs) 와 잘 정의된 디자인 시스템 가이드라인($Guidelines.md$ )을 AI에게 제공하여, 반응형 웹 레이아웃의 초기 기반(scaffold)을 신속하게 구축하는 용도로 사용합니다.

VIII. 결론: Figma Make가 제시하는 디자인의 미래와 전문가를 위한 제언

A. Figma 생태계의 확장: '올인원 디자인 플랫폼'으로의 진화

Figma Make의 등장은 Figma가 단순한 '디자인 툴'을 넘어 '올인원 디자인 플랫폼'으로 진화하고 있음을 보여줍니다. 기존의 Figma Design, FigJam(화이트보드) , Slides(프레젠테이션) 에 더해, Make(AI 프로토타이핑), Sites(웹사이트 배포), Buzz(브랜드 에셋 관리) 까지 출시되면서, 이제 Figma 생태계는 아이디어 발상, 기획, 디자인, 개발, 배포, 브랜드 관리에 이르는 프로덕트 개발의 전 과정을 포괄하고 있습니다.

B. 성공적인 도입을 위한 최종 제언: 기본기의 중요성 (The "Garbage In, Garbage Out" Principle)

Figma Make는 디자이너의 작업을 극적으로 가속할 잠재력을 지니고 있습니다. 하지만 이 AI 도구를 마스터하는 비결은 역설적이게도 Figma의 비(非)AI 핵심 기능을 마스터하는 데 있습니다.

본 보고서 전반에 걸쳐 확인되었듯이, Figma Make의 AI는 사용자가 제공한 Figma Design 파일의 구조적 완성도에 크게 의존합니다. AI는 논리적으로 구성된 오토 레이아웃(Auto Layout) , 일관성 있는 컴포넌트(Components) 및 스타일(Styles) , 그리고 명확하게 정리된 레이어(Layers) 를 기반으로 할 때 최상의 성능을 발휘합니다.

AI 시대에 디자이너의 핵심 경쟁력은 프롬프트를 잘 쓰는 능력이 아니라, 여전히 논리적이고 체계적이며 확장 가능한 디자인 구조를 설계하는 능력에 있습니다. Figma Make는 이 근본적인 디자인 설계 능력을 증폭시켜주는 강력한 도구이며, 잘 구조화된 디자인 시스템을 갖춘 전문가에게 가장 큰 보상을 안겨줄 것입니다.