피그마의 Make 기능이 자연어 한 줄로 반응형 프로토타입을 뽑아내기 시작했습니다. 디자인 툴이 코드까지 건드리는 시대가 왔다는 걸 처음 봤을 때, 솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 5년차 프리랜서로서 툴 하나가 기획-디자인-개발을 통째로 커버한다는 게 현실이 될 줄은 몰랐으니까요.
피그마와 Stitch, AI 디자인 생성의 최전선
피그마의 가장 큰 변화는 코드 자동 생성입니다. Make 기능은 자연어 프롬프트(사용자가 원하는 내용을 일상적인 언어로 입력하는 방식)를 받아서 반응형 프로토타입을 즉시 생성합니다. 여기서 반응형이란 화면 크기에 따라 레이아웃이 자동으로 재배치되는 방식을 뜻합니다. 버튼과 컴포넌트를 하나씩 쌓던 방식과는 차원이 다릅니다.
여기에 더해 피그마는 MCP(Model Context Protocol) 서버 연동을 지원하기 시작했습니다. MCP란 AI 모델과 외부 도구를 연결하는 표준 통신 규약으로, 쉽게 말해 피그마가 Notion이나 Asana 같은 협업 툴의 데이터를 직접 불러와서 디자인에 반영할 수 있게 되었다는 의미입니다. 기획 문서에 적힌 내용이 곧바로 디자인 시안으로 변환되는 흐름이 만들어지는 셈입니다.
또한 피그마는 Weave 인수를 통해 노드 기반 비주얼 생성 엔진을 흡수했습니다. 노드 기반이란 시각적인 블록들을 연결해서 복잡한 로직이나 레이아웃을 만드는 방식인데, 이를 통해 피그마는 단순 UI 도구에서 생성형 디자인 엔진으로 진화하고 있습니다.
AI 에이전트와 코드의 결합
반면 Google Stitch는 다른 방향에서 치고 올라오고 있습니다. 제가 직접 써봤는데, Stitch는 Gemini 2.5 엔진을 대폭 업그레이드하면서 디자인 시안 생성 속도가 기존 대비 세 배나 빨라졌고, 결과물의 완성도도 눈에 띄게 달라졌습니다. 동물병원 웹사이트 랜딩 페이지를 프롬프트 한 줄로 요청했더니 5분 안에 반응형 시안이 나왔습니다. 레이아웃 구성, 색감, 폰트 조합까지 손댈 부분이 거의 없는 수준이었습니다.
이번 업데이트에서 특히 눈길을 끈 건 베리언츠(Variants) 기능입니다. 베리언츠란 하나의 디자인 시안을 기준으로 색상, 레이아웃, 스타일만 바꿔 여러 버전을 동시에 뽑아내는 기능입니다. 기존 시안을 유지한 채 다양한 변형을 캔버스 위에서 한눈에 비교할 수 있어서, A/B 테스트용 콘텐츠를 만들 때 특히 유용하다고 느꼈습니다. 에드센스 블로그를 운영하면서 썸네일 시안을 빠르게 여러 개 뽑아야 할 때 이 기능은 실제로 쓸모가 있었습니다.
피그마는 컴포넌트 단위로 엄격하게 생성이 제어되기 때문에 웹이나 앱 외의 포맷은 생성이 불가능한 경우가 많습니다. 반면 Stitch에서는 PPT 형태의 슬라이드도 만들어볼 수 있었습니다. ~라고 생각하는 분들도 있는데, 저는 이 자유도 차이가 툴 선택에서 생각보다 중요한 기준이 된다고 봅니다.
AI 기반 디자인 툴의 성장은 수치로도 확인됩니다. Figma는 2024년 기준 전 세계 디자이너의 약 78%가 사용하는 툴로 집계되었으며, 기업 내 디자인-개발 협업 워크플로우의 핵심 플랫폼으로 자리 잡고 있습니다.
AI 디자인 도구, 실무자 입장에서 어떻게 써야 하나
이 두 툴을 두고 "Stitch가 더 낫다", "피그마가 정답이다"라고 단정 짓는 시각도 있는데, 저는 그렇게 보지 않습니다. 제 경험상 이건 좀 다릅니다. 두 툴은 강점이 다른 방향을 향하고 있고, 프로젝트 성격에 따라 선택이 갈려야 합니다.
Stitch가 유리한 상황과 피그마가 유리한 상황을 정리하면 다음과 같습니다.
- Stitch: 빠른 시안 생성이 필요한 콘텐츠 작업, 블로그 썸네일·랜딩 페이지 초안, PPT 슬라이드처럼 포맷이 유연한 작업
- 피그마: 컴포넌트 시스템이 필요한 대규모 UI 프로젝트, 개발 팀과 협업이 잦은 프로덕트 디자인, MCP 연동을 통한 기획-디자인-개발 통합 워크플로우
피그마의 First Draft 기능은 컴포넌트 규격에 맞게 정교하게 생성되지만, 그만큼 자유도가 낮습니다. 여기서 컴포넌트란 버튼, 카드, 헤더처럼 반복 사용되는 UI 요소를 재사용 가능한 단위로 만든 것을 말합니다. 이 방식은 대규모 프로덕트 디자인에서 일관성을 유지하는 데 결정적으로 유리하지만, 빠른 실험이 필요한 초기 기획 단계에서는 오히려 느리게 느껴질 수 있습니다.
제가 직접 같은 프롬프트로 두 툴에서 각각 생성해봤더니, Stitch는 시각적 임팩트가 강한 시안을 빠르게 뽑아내는 반면, 피그마는 개발 단계에서 활용하기 쉬운 구조로 결과물이 나왔습니다. 어느 쪽이 더 낫다기보다는 용도 자체가 다릅니다.
AI 기반 디자인 생성 도구의 발전 방향에 대해서는 Nielsen Norman Group이 생성형 AI 도구가 UX 실무에서 반복 작업의 40% 이상을 대체할 가능성이 있다고 분석한 바 있습니다. 실제로 저도 그 흐름을 체감하고 있습니다. 이전에는 썸네일 시안 하나 잡는 데 30분이 걸렸던 작업이 지금은 5분 안에 끝납니다.
물론 우려되는 부분도 있습니다. AI가 디자인 초안을 생성한다고 해서 디자이너의 판단이 사라지는 건 아닙니다. 오히려 빠르게 뽑힌 결과물 중에서 어떤 것이 맥락에 맞는지 판단하는 능력이 더 중요해지고 있다고 저는 생각합니다. 도구가 빨라질수록, 판단 기준이 없는 사람과 있는 사람의 결과물 차이는 더 벌어질 가능성이 있습니다.
지금 당장 두 툴 중 하나를 선택해야 한다면, 먼저 자신이 어떤 작업을 주로 하는지부터 따져보시는 걸 권합니다. 콘텐츠 중심의 빠른 제작이라면 Stitch로 시작하고, 팀 협업과 개발 연동이 핵심이라면 피그마의 MCP와 Make 기능을 집중적으로 살펴보시길 바랍니다. 두 툴 모두 무료 체험이 가능하니 직접 같은 프롬프트로 비교해보는 것이 가장 빠른 답입니다.