초록
본 연구는 생성형 AI를 활용한 피그마(Figma)의 디자인 작업 효율성 증진 방안을 연구이다. 스티븐 앤더슨의 감성 인터페이스 모델(Creating Pleasurable Interface Model)을 적용하여 기능성, 신뢰성, 사용성, 편의성, 유희성, 의미성 등 6가지 요소를 중심으로 분석을 수행하였다. 심층 인터뷰와 설문조사 결과, Figma의 생성형 AI 플러그인은 전반적으로 긍정적인 평가를 받았으며, 특히 편의성과 사용성에서 높은 만족도를 보였다. 그러나 프롬프트 작성의 난이도와 플러그인 검색의 불편함은 개선이 필요한 부분으로 나타났다. 본 연구는 Figma의 생성형 AI 기능 개선을 위한 방향성을 제시하여, 실무에서의 디자인 작업 효율성 향상에 기여할 수 있는 방안을 제시했다는 점에서 의의가 있다. 또한, 생성형 AI의 활용이 디자이너들의 창의성과 생산성을 어떻게 향상되게 할 수 있는지에 대한 가이드라인 제공 및 사용자 맞춤 기능 제공을 제시하였다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 디자인 연구와 실무 적용에 중요한 기초 자료를 제공한다.
This study investigates ways to enhance the efficiency of design work in Figma through the use of generative AI. By applying Stephen Anderson's Creating Pleasurable Interface Model, the analysis focuses on six key elements: functional, reliable, usable, convenience, pleasure, and meaningful. In-depth interviews and survey results indicate that Figma's generative AI plugins received generally positive evaluations, particularly for their convenience and usability. However, difficulties in prompt creation and the inconvenience of plugin searches were identified as areas needing improvement. This study provides directions for improving Figma's generative AI capabilities and suggests strategies to enhance the efficiency of design work in practical applications. The study outlines how generative AI can boost designers' creativity and productivity, offering personalized features. These findings serve as a foundation for future design research and practical applications.