Figma는 다음에 무엇을 할 것인가?
캔버스는 시각적 의도와 동작하는 소프트웨어 사이의 **번역 문제**를 다루는 추상화이지만, AI가 그 간극을 좁히면서 디자인 시스템·API·패턴을 **직접 코드로 해석**하는 실행 시스템으로 전환 중- 피그마가 기존에는 캔버스 역할을 하고 있었다면 이제 AI가 단순 캔버스 역할을 넘는 것을 커버해주면서 피그마의 위치가 애매해짐
- 근데 지금 피그마로부터 모든게 시작되고 있으니 저는 오히려 피그마가 중요한데 지금 어디로 가고 있을까 ⛰
(번역) 취향은 새로운 해자(Moat)이며, 어떤 스타트업이 살아남을지는 디자인이 결정합니다
- AI가 나오면서 모두 제품의 속도를 갖게 되었다
- 이제 가장 중요한 것은 제품의 의미이다
- 마지막을 읽고 나니 떠오르는 것이 있었다
- 가죽, 나무
- 느리지만 하나씩 정성을 담아야하는 것들
- 하나하나 시간을 쓰는 일에 즐거웠던 취미였는데 이제 이것들이 더 소중하겠다
- 제품에서 여기에 닿았는지 알 수 없는 의식의 흐름
- 얼마전까지 AI가 작성(도움)하는 비중이 10% + 사람이 작성하는 비중이 90% 였다면 지금은 정반대가 되었다
- AI가 작성한 코드를 잠깐이나마 리뷰 하는 정도
- 이렇게 작성된 코드가 문제를 만드는 원인은
- 처음부터 가설이 잘못 설정된 경우
- 간단함을 잊은 복잡한 추상화
- 아무리 복잡해도 AI는 쉽게 이해할 수 있으려나
- 정리 하지 않아도 지저분함을 느끼지 않는 AI
- 사람이 유지보수할 것처럼 코드를 작성하라 에서 말한 AI 코드를 작성하는데 중복 조건문과 임시 구현을 그대로 두면 이후 생성 코드가 그 관행을 프로젝트 규칙처럼 따라갈 수 있다는 문제점
- 결국 사람이 유지보수 하는 것처럼 정리를 계속 해나가야하는데
- 이마저도 AI에게 요청할 수 있을듯
- 제대로 알려주지 않고 일을 시켜도 이해한듯 실행해버리는 모습
- 오히려 현실 인간미가 느껴지는 부분
- 괜한 질문이 눈초리로 이어질까
- 하지만 이렇게 AI가 만든 코드는 사람이 쓴 코드보다 리뷰하는 게 더 힘들다
- 코드 작성도 AI가 했는데 리뷰도 AI가 하는 상황
- 대충 동작하니 보고 싶지 않다
"읽는" 능력이 에이전트의 "출력" 능력만큼 커지지 않으면, 더 이상 엔지니어링이 아닙니다. 코드가 잘 구현되길 바라고 있을 뿐입니다.- AI 가 작성한 것을 읽고 이해 할 수 있어야 한다
- 이런 상황을 피하고 싶은데 🤔
- 사용하다보니 일을 시킨다는 것이 매력이 있음을 깨닫게 되었고
- 이 결과물을 검토하고 진행시키거나 다시 요청하는 것이 현주소
AI를 학습을 가속하는 도구로 사용하되, 학습을 건너뛰는 수단으로 쓰지 마세요