🎨 AI 디자인 도구 Figr, 화면 말고 UX 흐름부터 설계한다?

 

"프롬프트 입력하면 바로 화면 나오지 않나요?"

AI 디자인 도구에 대한 기대, 다들 비슷하실 거예요. 요즘은 텍스트 몇 줄만 입력해도 그럴듯한 UI 화면이 뚝딱 나오는 시대니까요. Galileo AI, Relume AI, Creatie AI 같은 툴들이 쏟아지고, 피그마(Figma)에도 AI 기능이 빠르게 붙고 있죠.

그런데 Figr라는 AI 디자인 에이전트는 조금 다른 길을 걷고 있어요. 처음 써본 분들이 공통적으로 하는 말이 있습니다. "화면을 안 그려주고 자꾸 질문만 해요."

맞아요. Figr는 화면을 바로 그려주는 대신 이런 걸 먼저 물어봅니다. "사용자가 어디서 이탈하고 있나요?", "이 기능을 사용하지 않는 사용자는 어떤 경우인가요?" 처음엔 좀 답답하게 느껴질 수 있어요. 그런데 그 답답함이 사실 Figr의 핵심 가치입니다.

기존 AI 디자인 툴이 놓치고 있는 것

AI 디자인 시장은 이미 상당히 뜨겁습니다. 2025년 피그마 AI 리포트에 따르면 디자이너 3명 중 1명이 지난 한 해 동안 AI 기반 제품을 직접 출시했고, 이는 전년 대비 50% 이상 증가한 수치입니다. 그만큼 AI 디자인 도구의 도입 속도가 빠르다는 뜻이죠.

그런데 문제가 하나 있어요. 화면은 빠르게 만들 수 있는데, 그 화면이 진짜 사용자 문제를 해결하고 있는지를 검증하는 과정은 여전히 사람이 해야 한다는 겁니다. 기존 프로세스에서 PRD 작성부터 와이어프레임, 검토, 고화질 디자인 완성까지 평균 2~3주가 걸렸는데, AI가 속도는 줄여줬지만 초기 기획의 논리적 오류는 그대로 남는 경우가 많았습니다.

결국 예쁜 화면을 빠르게 만들었는데, 방향이 잘못된 화면을 빠르게 만든 거였던 거죠. Figr는 바로 이 앞단, 즉 UX 사고 자체를 AI와 함께 하는 걸 목표로 합니다.

Figr가 스스로를 'AI Design Agent'라고 부르는 이유

Figr는 단순 UI 생성기가 아닙니다. 스스로를 'AI Design Agent'라고 표현하는 데는 분명한 이유가 있어요. UX 사고부터 사용자 흐름 설계, 프로토타입 제작까지 제품 설계의 전 과정을 하나의 흐름으로 연결하기 때문입니다.

가장 큰 특징은 맥락 이해 방식입니다. 텍스트 프롬프트 하나만 받는 게 아니에요. 스크린샷, Figma 파일, 화면 녹화 영상, 제품 문서(PRD), 분석 데이터(CSV), 심지어 크롬 익스텐션으로 라이브 앱까지 파싱해서 제품의 현재 상태를 정확하게 파악합니다.

그렇게 쌓인 맥락을 바탕으로 나오는 결과물도 다릅니다. 단순히 예쁜 화면 대신 User Flow, Edge Case(예외 상황), IA(정보 구조), Test Case 같은 구조화된 설계 결과물이 먼저 나옵니다. 그리고 이 과정에서 AI가 던지는 질문들이 꽤 날카롭습니다. 미처 생각 못했던 예외 상황들이 하나씩 드러나는 경험, PM이나 기획자라면 꽤 익숙한 그 순간이죠.

Figr가 작동하는 방식, 4단계로 살펴보기

Figr를 처음 쓴다면 이 흐름을 따라가보세요.

1단계는 제품 맥락 입력입니다. 현재 제품 상태를 보여주는 스크린샷, Figma 파일, 녹화 영상 등을 업로드합니다. 크롬 익스텐션으로 실제 서비스를 직접 캡처할 수도 있어요. 어떤 사용자는 라이브 제품을 약 5분 정도 캡처하고 나서, 그 이후부터는 자사 스타일에 맞는 신규 기능 목업을 바로 뽑을 수 있었다고 했습니다.

2단계는 문제 정의입니다. AI가 "사용자 이탈 지점은 어디인가?", "핵심 사용자 목표는 무엇인가?" 같은 질문을 통해 구체적인 문제를 함께 정의해 나갑니다. 이 대화 자체가 기획 검토 회의를 한 번 하는 것과 비슷한 효과를 줘요.

3단계는 구조 설계입니다. AI 분석을 바탕으로 User Flow, Edge Case, Test Case 등이 자동 생성됩니다. Figr의 백엔드에는 20만 개 이상의 UX 패턴 데이터베이스가 있어서, 업계 검증된 UX 원칙에 기반한 결과물이 나옵니다.

4단계는 UI 프로토타입 생성입니다. 앞서 정의한 구조를 바탕으로 실제 UI가 만들어지며, A/B 테스트 안과 접근성(WCAG) 관련 피드백도 함께 제공됩니다. 완성된 결과물은 원클릭으로 Figma로 내보낼 수 있어요.

PM과 기획자가 특히 주목해야 하는 이유

Figr는 완성형 UI 제작 도구라기보다는 제품 기획에 최적화된 도구입니다. 그래서 디자이너보다 PM이나 기획자 입장에서 특히 유용합니다.

초기 기획 단계의 논리적 오류가 나중에 발견될수록 비용이 기하급수적으로 올라가잖아요. 와이어프레임을 다시 그리고, 개발 코드를 되돌리는 일이 반복되는 건 어느 조직이나 겪는 문제입니다. Figr는 바로 시각적 디자인 앞단에서의 논리적 오류를 줄여주는 것을 핵심 가치로 삼아요.

실제로 Figr를 써본 한 시니어 PM은 이런 말을 했습니다. "다른 AI 툴들은 프롬프트에서 결과물로 바로 넘어갑니다. Figr는 맥락을 요구하면서 속도를 늦추는데, 그게 오히려 문제 해결에 집중하게 만들어요." 많은 AI 도구들이 기능 공장 마인드셋을 조장하는 동안, Figr는 사용 전 반드시 제품을 제대로 이해하도록 강제한다는 이야기입니다.

사람들이 놓치는 것 — 쓰레기 입력엔 쓰레기 출력

Figr를 쓸 때 꼭 알아야 할 점이 있어요. 맥락 기반 AI이기 때문에, 제품 정보 입력이 부족하면 결과물 품질이 크게 떨어집니다.

초기 세팅에 충분한 공수가 필요하다는 뜻이에요. 프롬프트 몇 글자로 바로 원하는 결과를 얻는 방식이 아닙니다. 제품의 현재 상태, 목표 사용자, 주요 사용 시나리오 등을 제대로 입력해야 비로소 Figr의 가치가 드러납니다.

반대로 말하면, 이미 운영 중인 서비스가 있고, 디자인 시스템이 갖춰져 있고, 분석 데이터가 있는 팀이라면 Figr의 진가를 가장 잘 활용할 수 있어요. 제품 맥락이 풍부할수록 결과물의 퀄리티가 올라가는 구조이기 때문입니다.

또 하나, Figr는 사용할수록 해당 제품을 더 잘 학습하는 구조입니다. 장기 메모리 기능인 'Product Allies' 덕분에 한 번 입력한 제품 맥락이 이후 작업에도 계속 반영됩니다. 스프린트가 쌓일수록 AI의 제품 이해도도 함께 올라가는 셈이에요.

Figr의 가격과 실제 시작 방법

Figr는 무료 플랜이 있어서 바로 시작해볼 수 있습니다. 무료로 월 10크레딧이 제공되고, 1개의 Product Ally 설정과 최대 200MB 컨텍스트를 쓸 수 있어요.

유료 플랜은 월 19달러부터 시작하는 스타터 플랜으로 월 100크레딧, 3개 Product Ally, 최대 1GB 컨텍스트가 제공됩니다. 팀 플랜은 시트당 월 24달러로 무제한 Product Ally와 협업 기능이 포함돼 있어요.

크레딧 소비 방식도 특이한데, 간단한 브레인스토밍은 0.1크레딧, 플로우 다이어그램도 0.1크레딧, 모바일 화면 생성은 0.25~0.5크레딧 정도입니다. 실제 한 스프린트에서 팀이 소비하는 크레딧은 대략 200~500크레딧 수준이라고 해요.

MCP 통합도 지원돼서, Cursor나 Claude Code 같은 AI 코딩 도구와도 연동이 됩니다. 설계에서 개발까지의 흐름이 끊기지 않는 워크플로우를 원하는 팀에게는 꽤 매력적인 포인트죠.

AI가 제품 사고를 함께 하는 시대, 어떻게 준비할까

2025년을 기점으로 AI 디자인 도구는 크게 두 방향으로 갈리고 있습니다. 하나는 빠르게 화면을 뽑아주는 방향, 다른 하나는 UX 사고 자체를 함께 해주는 방향입니다.

Figr는 명확히 후자를 선택했어요. "올바른 화면을 만드는 것이 빠른 화면을 만드는 것보다 중요하다"는 철학이 제품 전체에 녹아 있습니다.

물론 모든 팀에 맞는 도구는 아닙니다. 빠른 시제품을 뚝딱 만들어야 하는 상황이라면 다른 도구가 더 적합할 수 있어요. 하지만 이미 서비스를 운영 중이고, 디자인 일관성을 유지하면서 UX 품질을 높이고 싶은 팀이라면 Figr는 확실히 눈여겨볼 만합니다.

AI가 단순히 화면을 대신 그려주는 시대에서, AI가 함께 제품 사고를 하는 시대로 변화하고 있다는 걸 보여주는 도구입니다.

마무리

Figr는 맥락이 곧 품질인 AI 디자인 에이전트입니다. 20만 개 이상의 UX 패턴 데이터베이스를 기반으로, 제품 정보를 학습하고, 사용자 흐름과 예외 상황까지 함께 설계해줍니다. PM과 기획자라면 초기 설계 단계에서 한번 써보시길 권합니다. 입력하는 맥락의 품질이 결과물의 품질이 되는 만큼, 충분한 제품 정보와 함께 시작하는 것이 핵심입니다. AI와 함께 제품 사고를 한다는 게 어떤 의미인지, Figr로 직접 경험해보세요.