‘Maker Collective: Seoul 2026’ : AI 시대, 제품을 만드는 방식이 바뀐다

안녕하세요! 오픈패스(OPENPATH)입니다.

AI의 등장으로 누구나 제품을 만들 수 있는 시대가 되면서, 이제 '속도'는 차별화 요소가 아닌 기본 조건이 되었습니다. 이러한 변화 속에서 지난 7월 14일, 콘래드 서울 그랜드 볼룸에서 'Maker Collective: Seoul' 행사가 개최되었습니다.

Config 2026에서 발표된 최신 기능의 국내 첫 라이브 데모부터 카카오페이·네이버의 실무 적용 사례까지, 디자이너와 개발자, PM이 한자리에 모였던 그 생생한 현장 이야기를 순서대로 전해드립니다.

1. 오프닝: 대한민국, 피그마 AI 사용량 1위 국가가 되다

Figma - Minji Kim (Senior Account Executive) 님

행사의 포문은 눈이 번쩍 뜨이는 데이터로 열렸습니다.

2026년 7월 기준, 피그마 AI의 일평균 사용자 수에서 한국은 아시아·태평양(APAC) 지역 1위를 차지하고 있습니다. 피그마 AI 출시 이후 국가별 누적 사용량으로 보아도 APAC 1위, 글로벌 상위권입니다. 한국의 메이커들이 AI를 '한번 써보는' 단계를 지나, 실제 제품을 만드는 도구로 적극 활용하고 있다는 방증입니다.

피그마의 최신 AI 리서치 결과도 이를 뒷받침했습니다. 한국 프로덕트 메이커의 77%가 "지난 12개월간 AI가 업무에 큰 영향을 주었다"고 답했는데, 이는 미국의 63%를 크게 웃도는 수치입니다. 피그마가 한국 유저들의 목소리에 더욱 귀를 기울이는 이유이자, 이번 Maker Collective가 마련된 배경이기도 합니다.

Config 2026에서 CEO 딜런 필드가 남긴 메시지도 함께 소개되었습니다.

"AI는 모든 시작을 쉽게 만들어 줍니다. 하지만 더 높은 가능성을 만드는 것은 결국 사람입니다."

이 한 문장이 이날 행사 전체를 관통하는 주제였습니다.

2. 키노트: Yuhki Yamashita가 말하는 속도, 방향성, 차별화

Figma - Yuhki Yamashita (Chief Product Officer) 님

이번 행사를 위해 피그마 본사의 최고 제품 책임자(CPO) Yuhki Yamashita 님이 직접 한국을 찾았습니다.

키노트에서는 AI와 디자인의 통합, 협업, 그리고 AI 기반 프로덕트 개발에 대한 피그마의 비전이 공유되었습니다. 빠르기만 한 팀은 잘못된 방향으로 나아가거나, 다른 제품과 구별되지 않는 결과물을 내놓을 위험이 있습니다. 그래서 지금 프로덕트 팀에게 필요한 것은 속도·방향성·차별화를 동시에 실현하는 것이고, 피그마는 그것을 가능하게 하는 플랫폼으로 진화하고 있다는 메시지였습니다.

3. Config Launch 오버뷰: Config 2026이 그린 큰 그림

Figma - Samantha Lee (Designer Advocate) 님

키노트에 이어 Samantha Lee님이 Config 2026 발표의 큰 흐름을 짚는 오버뷰 세션을 진행했습니다.

이야기의 출발점은 '디자인이냐 코드냐'라는 오래된 선택의 문제였습니다. 지난해 피그마는 Figma Make를 통해 처음으로 코드를 피그마 안으로 가져왔지만 일하는 방식 자체는 크게 달라지지 않았습니다. 디자이너는 피그마에서 화면을 다듬고, 개발자는 그것을 코드로 다시 옮기고, 코드에서 바뀐 내용은 또다시 디자인에 반영해야 하는 왕복이 여전히 반복됐죠.

툴을 오가며 싱크를 맞추는 데 시간이 들고, 핸드오프 과정에서 처음의 의도와 디테일이 조금씩 유실되면서, 아이디어를 탐색하고 협업하며 제품의 완성도를 높이는 일도 그만큼 더뎌질 수밖에 없었습니다. 피그마는 애초에 둘 중 하나를 골라야 하는 상황 자체가 잘못된 선택지라고 보았고, 가장 훌륭한 결과물은 디자인과 코드가 만나는 교차점에서 나온다는 관점을 제시했습니다.

그 답으로 소개된 것이 캔버스에서 바로 사용할 수 있는 코드 레이어입니다. 실제로 작동하는 코드가 별도의 창이 아니라 피그마 캔버스 안에서 디자인과 함께 기본 레이어로 존재하며, 팀원들이 같은 캔버스 위에서 함께 작업할 수 있게 됩니다.

세션은 "코드는 하나의 재료일 뿐, 표현에는 그 이상이 필요하다"는 메시지로 이어졌습니다. 아무리 잘 작동하는 아이디어라도 사람들에게 제대로 전달되지 않으면 기회를 놓친 것이며, 텍스처·움직임·깊이·느낌까지 표현할 수 있는 재료들을 캔버스에 담겠다는 이야기였는데요. 이렇게 소개된 '표현을 위한 재료들'은 곧이어 진행된 모션·플러그인·셰이더 딥다이브 데모에서 하나씩 실제로 확인할 수 있었습니다.

4. Figma Motion: 캔버스 위에 펼쳐지는 타임라인의 혁신

단군소프트 - 유수빈 (Onboarding Manager) 님

이어진 데모는 새롭게 공개된 모션(Motion) 기능이었습니다.

이제 별도의 모션 툴 없이 피그마 안에서 타임라인을 열고 키프레임을 직접 다룰 수 있게 된 것인데요. 시연에서 오토 키프레임을 켜둔 상태로 오브젝트를 옮기거나 회전·스케일을 조정하자 키프레임이 자동으로 추가되었고, 이징 값은 재생을 켜둔 채 실시간으로 수정하며 결과를 바로 확인할 수 있었습니다.

현장에서 탄성이 나온 대목은 에이전트와의 결합이었습니다. 타임라인에서 키프레임을 하나하나 수정하는 번거로운 작업 대신, 프레임을 선택하고 프롬프트로 원하는 애니메이션을 설명하면 에이전트가 초안을 만들어 줍니다. 결과물은 일반 모션과 동일한 구조라 타임라인 위에서 그대로 다듬을 수 있고요. 여러 오브젝트의 등장 타이밍을 순차적으로 어긋나게 하는 스태거(Stagger) 작업을 플러그인으로 클릭 한 번에 처리하는 시연도 이어졌습니다.

모션 값을 베리어블(Variables)로 만들어 디자인 간 재사용하고, 메인 컴포넌트에 설정한 모션이 인스턴스에 그대로 반영되는 등 피그마 특유의 시스템적 강점도 모션까지 확장되었습니다. 타임라인 위 특정 시점에 남기는 타임스탬프 코멘트, 스포트라이트로 공동 작업자의 화면을 실시간으로 따라가는 협업 경험은 기존 모션 툴에서는 볼 수 없던 장면이었습니다.

완성된 모션은 개발 모드에서 코드로 바로 확인하거나 MCP를 통해 내보낼 수 있고, SVG 등의 형식으로도 추출할 수 있습니다. 커스텀 애니메이션 스타일을 조직 전체에 게시해 공유하는 기능 등 로드맵도 함께 공개되었습니다.

5. 에이전트가 '도구'를 만들고, 미디어 생성을 '설계'하다: Plugin & Shader & Weave

단군소프트 - 이주한 (Designer Advocate) 님

이어진 데모는 한 문장으로 요약할 수 있었습니다. "에이전트는 이제 디자인 화면뿐만 아니라 디자인 도구도 만들어 줍니다."

첫 번째는 에이전트가 만드는 플러그인이었습니다. 그동안 플러그인 제작은 진입 장벽이 높은 영역이었지만, 이제는 에이전트 창에 프롬프트를 입력하고 레퍼런스 이미지를 첨부하는 것만으로 나에게 100% 맞는 플러그인을 만들 수 있게 된 것인데요. 현장에서는 여러 겹의 중첩 그림자를 마우스 드래그로 조정하는 플러그인, 무드보드 이미지에서 컬러 팔레트를 추출하는 플러그인이 즉석에서 완성되었습니다. 에이전트가 작업하는 동안 같은 캔버스에서 다른 작업을 이어갈 수 있다는 점 역시 피그마다운 매력이었습니다.

두 번째는 셰이더(Shader)였습니다. 픽셀의 렌더링 방식을 조절하거나 글래스모피즘·홀로그램 같은 고급 그래픽 효과를 구현하는 도구로, '효과'와 '채우기' 두 속성으로 나뉘는데요. 셰이더 효과는 아래에 이미 렌더링된 콘텐츠를 읽어 변형하기 때문에 레이어의 경계에 구애받지 않고, 셰이더 채우기는 그 자체가 곧 레이어로서 아무것도 없는 상태에서 스스로 픽셀을 생성해 레이어의 경계 안에서 동작합니다. 그동안 포토샵으로 나가야 했던 작업을 피그마 안에서 해결할 수 있게 된 것이죠. 시연에서는 셰이더의 속성값을 키프레임으로 애니메이션해 모션과 결합하자, 단색 배경과는 차원이 다른 표현이 만들어지는 모습을 확인할 수 있었습니다.

에이전트가 만든 플러그인과 셰이더가 전용 UI 킷을 자동으로 채택해 항상 피그마와 동일한 UI로 구현된다는 점, 그리고 팀·커뮤니티 공유 기능이 업데이트될 예정이라는 점도 함께 소개되었습니다.

그리고 데모의 마지막은 위브(Weave)였습니다. 여러 AI 모델과 콘텐츠를 노드 기반 워크플로우로 결합해, 미디어 생성 과정을 일종의 디자인 시스템처럼 정의하고 반복 자동화까지 처리하는 도구입니다.

사진 한 장으로 스티커 팩을 만드는 가벼운 데모로 시작해, 서로 다른 배경에서 촬영된 상품 이미지들을 일관된 스타일로 변환하는 스타일 트랜스퍼, 투명한 오브젝트가 포함된 까다로운 사진의 배경 교체, 그래픽에 텍스처를 입히는 작업까지, 실무에서 마주할 법한 사례들이 이어졌습니다.

주목할 부분은 워크플로우 설계의 관점이었습니다. 질감 표현에 강한 모델과 움직임 구현에 강한 모델을 각자의 역할에 맞게 배치해 전체 플로우를 한 번에 실행하고, AI가 필요 없는 간단한 보정 단계는 일반 도구 노드로 처리해 크레딧 소모를 아끼는 설계까지 시연되었습니다.

6. AI가 읽을 수 있는 디자인 시스템 (카카오페이 디자인 시스템 2.0 구축 사례)

카카오페이 - 정재선 (플랫폼UX팀 팀장) 님, 심찬용 (디자인시스템파트 파트장) 님

많은 디자이너들이 가장 주목했던 세션은 카카오페이의 디자인 시스템 발표였습니다.

카카오페이는 하나의 디자인 시스템으로 전체 서비스를 커버합니다. 금융 서비스 특성상 화면마다 톤이 달라지면 신뢰가 흩어지기 때문입니다. 시스템의 적용률 또한 목표치인 80%를 넘겨 87.75%를 달성하였지만 표면적으로는 발견할 수 없었던 문제들이 있었습니다. 컴포넌트를 디태치해 수정하거나, 이름만 같고 실제로는 다른 컴포넌트를 쓰는 경우가 적지 않았던 것이죠. 적용률과 올바르게 쓰인다는 건 다른 문제였습니다. 카카오페이는 높은 적용률에도 불구하고 이 시점에서 디자인 시스템의 새로운 변화를 시도하게 됩니다. 시스템의 변화가 필요한 이유는 세 가지였습니다.

첫 번째는 속도의 격차였습니다. AI가 등장하며 서비스의 발전 속도는 기하급수적으로 올라가게 되었습니다. 하지만 예전의 디자인 시스템 구축과 운영 방식은 그 속도를 따라가지 못하였고, 이로 인해 디자인 시스템의 구조적인 변화가 필요했습니다.

두 번째는 연결의 단절이었습니다. 시스템은 하나였지만 디자인 가이드 문서와 iOS, Android 등 플랫폼별 코드의 구현 방식은 조금씩 달랐고, 이 간극을 그대로 두면 일관성은 무너질 수밖에 없었습니다. 디자인과 코드, 그리고 플랫폼과 플랫폼을 하나로 잇는 정리가 필요했던 것이죠.

그리고 세 번째이자 가장 결정적인 이유는 AI 도구의 등장이었습니다. 수많은 AI 도구가 이미 디자이너와 개발자의 작업 환경에 들어와 있는 지금, 디자인 시스템은 사람만을 위한 약속이 아니라 AI도 올바르게 읽고 활용할 수 있는 구조여야 한다는 것이죠.

그렇게 카카오페이는 디자인 시스템 2.0을 만들어나가기 시작했고, 이번 행사에서 그 구체적인 실행 단계를 소개하였습니다.

사람은 'Frame 1430' 같은 자동 생성 레이어명을 무시하고 시각적으로 카드를 인식하지만, AI는 레이어 이름으로 구조를 파악합니다. 그래서 이름만으로 프레임의 역할을 알 수 있도록 네이밍을 표준화했습니다. 토큰도 마찬가지입니다. 'red', 'yellow'처럼 시각적 속성을 이름에 넣는 대신 'attention-primary', 'icon-brand'처럼 역할과 의도 중심으로 네이밍하고, 카테고리부터 상태(State)까지 이어지는 계층 구조를 정립했습니다. 여기에 슬롯(Slots)과 오토 레이아웃을 적용하자, AI가 내용을 교체하거나 레이아웃을 재구성해도 시각적 일관성이 안정적으로 유지되었다고 합니다.

수백 개 파일에 이 규칙을 수작업으로 적용하는 것은 현실적이지 않았기에, 가이드에 따라 레이어 네이밍을 자동 적용하는 플러그인과 파일 규칙 준수를 검증하는 플러그인을 만들어 전사에 배포한 점도 인상적이었습니다.

후반부에는 심찬용님의 개발 이야기로 이어졌는데요. 카카오페이는 웹, Android, iOS, React Native 모두에서 컴포넌트의 스펙과 인터페이스를 동일하게 맞췄다고 합니다. 버튼의 배리언트·사이즈·스테이트 같은 속성 이름이 피그마부터 코드까지 같아야 디자이너, 개발자, 기획자가 같은 단어로 대화할 수 있고, 어느 플랫폼에서든 카카오페이다운 경험이 유지되기 때문이죠.

이 기반을 갖추는데 활용한 기능이 코드 커넥트(Code Connect)였습니다. 피그마의 컴포넌트와 실제 코드 저장소의 컴포넌트를 1:1로 연결해 주는 기능인데요. 연결해 두면 개발자가 개발 문서를 따로 뒤지지 않아도 피그마 안에서 실제 프로덕션 코드를 바로 확인할 수 있어서, 카카오페이 개발자들이 손꼽아 기다려온 기능이었다고 합니다. 개발자들이 손꼽아 기다려온 기능이었고, 카카오페이는 약 32개 컴포넌트 전부에 연결을 마쳤습니다. 코드 커넥트의 진가는 AI와 만날 때 드러났습니다.

피그마 MCP는 클로드 코드(Claude Code) 같은 AI 에이전트가 피그마의 디자인 정보를 읽어 코드로 구현할 수 있게 해주는 통로입니다. 이때 코드 커넥트가 없으면 AI는 디자인의 생김새만 전달받아 코드를 스스로 지어냅니다. 화면은 그럴싸하게 나오지만 우리 디자인 시스템의 코드가 아니기 때문에, 서비스에 나갈 수 없는 코드가 되어 개발자가 결국 다시 고쳐야 하죠. 반면 코드 커넥트가 연결되어 있으면 피그마가 AI에게 실제 디자인 시스템 코드를 함께 전달합니다.

실제로 데모에서는 같은 다이얼로그 디자인을 두 방식으로 구현해 비교했는데요. 코드 커넥트를 거친 결과물은 실제 컴포넌트로 구현되는 것은 물론, 시스템에 정의해 둔 인터랙션과 버튼 애니메이션까지 그대로 따라 나왔습니다. 앞서 소개한 AI 리더블 구조와 맞물리면서 결과물의 퀄리티는 계속 올라갔다고 하고요.

여기서 끝이 아니었습니다. 카카오페이는 페이지·UI 위계·액션·이벤트로 구성되는 사용자 행동 로그 수집 정책을 컴포넌트 단위에 심었습니다. 여기에 더해 디자이너가 화면을 설계하면서 각 컴포넌트에 어떤 로그가 정의되어 있는지 피그마 안에서 미리 확인할 수 있는 플러그인도 직접 만들어 제공하고 있습니다. 디자인 시스템의 컴포넌트를 가져다 쓰는 것만으로, 기본 로그 설계가 함께 따라오는 거죠

AI 리더블 디자인에서 시작해 멀티 플랫폼을 아우르는 하나의 시스템, 피그마 MCP, 그리고 행동 로그 수집까지. 여기까지 오자 디자인 시스템은 UI 구현이나 일관된 UX를 위한 도구를 넘어, 프로덕트를 개발하고 운영하는 기반이 되었습니다.

더 나아가 카카오페이는 디자인과 비즈니스 로직, 행동 로그를 하나의 템플릿으로 묶어 실행하는 내부 도구 SSUI(Self-Serving UI)도 만들고 있습니다. 피그마의 디자인에서 출발해, API 연동과 로그 수집까지 갖춘 실제 서비스로 곧장 이어지게 하려는 것이죠.

발표는 지금까지의 여정을 두 축으로 정리하며 마무리되었습니다. 의미를 담은 네이밍과 토큰 구조, 슬롯과 오토 레이아웃이 AI가 디자인을 '읽을 수 있게' 만드는 일이었다면, 피그마 MCP와 코드 커넥트, 행동 로그 수집, SSUI는 그것을 '실행할 수 있게' 만드는 일이었다고요. AI 리더블 디자인은 AI 시대의 새로운 문서 포맷이 아니라 제품을 만드는 기반이라는 말과 함께, 청중에게 세 가지 질문을 남겼습니다.

우리 팀의 가장 큰 병목은 어디일까요? 디자인 시스템의 기준은 코드와 운영까지 연결되어 있나요? 새로운 기능을 지금 도입할 것인가요, 아니면 지켜볼 것인가요?

시스템을 얼마나 정교하게 만들 것인가보다, 우리 조직이 감당할 수 있는 속도를 아는 것이 먼저라는 이야기였죠. 여러분의 팀은 이 세 질문에 어떻게 답하시겠어요?

7. Weave in the Wild — 아이디어를 현실로 이끄는 새로운 방식 (네이버의 위브 실전 적용기)

네이버 - 우상훈 (SVP, Content Production Tools Lab) 님

이날의 마지막 세션은 네이버에서 블로그, 카페, 지식iN, 클립 같은 콘텐츠 생산 도구를 만드는 우상훈 SVP가 맡았습니다. 피그마의 위브(Weave)를 실제 서비스에 넣어본 이야기였습니다.

시작은 올해 초에 떨어진 숙제였다고 해요. 생성형 이미지 기술로 재미있고 바이럴될 만한 새 기능을 고민해 보라는 것.

말은 간단한데, 막상 만들려면 따져야 할 게 한둘이 아닙니다. 어떤 모델을 쓸지, 프롬프트와 데이터를 어떻게 줄지, 그림 톤의 일관성과 AI의 비결정성은 어떻게 통제할지, 비용은 얼마나 들지. 게다가 네이버처럼 매일 쓰는 서비스는 같은 값을 넣으면 비슷한 품질이 반복해서 나와야하기에 결과물들 이 조건들을 전부 만족하는지 하나하나 확인해야 하는데, 모델 수에 프롬프트 수와 조건 수가 곱해지면서 테스트할 조합은 감당할 수 없을 만큼 불어납니다. 이걸 채팅창에 프롬프트를 하나씩 넣어가며 검증하는 건 무리였고, 조건과 단계를 눈에 보이게 연결해 설계하는 워크플로우 에디터에 AI를 결합한 도구가 필요했다고 합니다. 그 답이 노드 기반 캔버스를 가진 위브였고요.

위브로 만든 프로토타입 4개를 리더십 회의에 가져갔고, 그중 하나가 사업화됐습니다. 사용자가 동의한 예약·방문 데이터를 크레파스 화풍의 지도로 그려주는'AI 지도 그리기'인데요. 기간 한정으로 열린 이 서비스에서, 그림 하나 받겠다고 클립 프로필을 새로 만든 사용자가 참여자의 40%였다고 합니다. 열 명 중 네 명이 가입 절차의 번거로움을 감수했다는 뜻이죠.

제작 과정 이야기에서는 객석의 공기가 눈에 띄게 달라졌습니다. 개발자도 디자이너도 극소수인 팀이었는데, 제품 디자이너 한 명이 위브 위에 거대한 캔버스를 펼쳐놓고 그림 톤 테스트부터 3D·모션·텍스처 에셋 제작까지 해냈거든요. 프롬프트를 조금씩 바꿔가며 캐릭터를 테스트하는 일은 보통 2~3일 걸리는 작업인데, 위브를 활용해 2시간 만에 끝났다고 합니다. 제품 맥락을 전부 아는 디자이너가 직접 에셋을 만드니 톤을 두고 벌어지는 논쟁부터 줄었다고 해요. 프로젝트가 끝난 뒤에는 그 디자이너가 먼저 "비슷한 거 또 해보면 안 돼요?"라고 제안했다고 하고요. 발표에서는 이 경험을 두고 디자이너가 제품을 바라보는 관점 자체가 바뀌었다고 표현했습니다.

발표에서 가장 큰 여운을 남긴 것은 AI 도구를 대하는 자세에 대한 조언이었습니다.

"AI는 너무나 쉽게 평균까지 데려다줍니다. 각 단계에서 내가 AI에게 무엇을 요구하고 어떤 결과를 기대하는지 스스로 정하지 않고 쓰면, 너무나 쉽게 결과물에 만족해 버리게 되거든요."

쉽게 만족해 버리지 않으려면, 단계마다 내가 기대하는 결과를 미리 정해두고 도구를 써야 한다는 것인데요. 같은 맥락에서 우상훈 님은 위브를 쓴다는 것을 "제품과 디자인에 대한 여러분의 취향과 감각을 시스템으로 바꾸는 과정"이라고 정의했습니다. 위브만이 아니라, AI 도구를 쓰는 모든 디자이너에게 건네는 말이었죠.

AI가 아무리 빨라져도 결과물의 기준을 세우는 것은 결국 만드는 사람입니다. 아이디어를 프로토타입으로, 프로토타입을 실제 서비스로 끌고 가 본 팀의 이야기라서, 더 현실적인 조언으로 다가오는 말이었습니다.

마무리하며

코드 레이어부터 모션, 플러그인, 셰이더, 위브까지. 이날 소개된 기능들은 하나같이 '더 빨리 만드는 법'이 아니라 '무엇을 기준으로 만들 것인가'를 묻고 있었습니다. 카카오페이는 AI가 읽고 실행할 수 있도록 디자인 시스템의 구조를 다시 지었고, 네이버는 디자이너의 감각을 위브 위에서 재현 가능한 시스템으로 옮겼죠. 도구는 이미 준비되어 있습니다. 이제 차이를 만드는 것은 그 도구를 받아낼 구조, 그리고 단계마다 기준을 세우는 만드는 사람의 감각입니다.

행사의 문을 연 딜런 필드의 말이 마지막 세션까지 유효했던 이유이기도 합니다. AI는 모든 시작을 쉽게 만들어 주지만, 더 높은 가능성을 만드는 것은 결국 사람이라는 것.

여러분의 팀은 이 변화의 어디쯤에 서 있나요? 오픈패스(OPENPATH)는 앞으로도 디자인의 최전선에서 벌어지는 변화를 현장에서 직접 확인하고, 가장 깊이 있는 인사이트로 전해드리겠습니다.

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이 글은 2026년 7월 14일 Maker Collective: Seoul 2026 현장 참관과 녹음을 바탕으로 OPENPATH 블로그 에디터가 AI의 도움을 받아 정리·작성했습니다.