AI 개발자가 UI/UX 한계를 느꼈을 때: 피그마 강의 4개를 ‘지금 내 수준’ 기준으로 다시 검증해봤다
결론부터: 지금 필요한 건 ‘피그마 사용법’이 아니라 디자인 판단력을 만드는 과정입니다
AI로 코딩하는 속도는 이미 충분히 빨라졌습니다. Next.js나 React로 화면을 만드는 것, 백엔드를 붙이는 것, 인증과 데이터베이스를 연결하는 것, 배포하고 테스트하는 것까지는 이제 AI와 함께 상당 부분 해결할 수 있습니다.
그런데 이상하게 마지막 20%가 계속 남습니다.
기능은 돌아가는데 화면이 어딘가 어색합니다. 버튼 크기 하나가 애매하고, 카드 간격이 들쭉날쭉하고, 모바일에서 무엇을 먼저 보여줘야 할지 판단이 어렵습니다. AI에게 “더 세련되게”, “Apple처럼”, “SaaS스럽게”, “sleek하게”라고 말해도 처음 몇 번은 그럴듯하지만 프로젝트가 커질수록 화면마다 다른 디자인 언어를 사용하기 시작합니다.
이 지점에서 문제는 AI의 프롬프트 능력만이 아닙니다. AI 결과가 좋은지 나쁜지를 판정할 사람이 디자인 기준을 가지고 있느냐가 핵심입니다.
제가 지금 필요한 역량을 정리하면 다음과 같습니다.
- 코딩 능력: 이미 충분히 활용 가능
- AI 활용: 생산성 도구로 적극 활용 중
- 제품 구현: 실제 서비스 형태로 구현 가능
- 부족한 영역: 시각적 위계, 여백, 타이포그래피, 컬러, 인터랙션, 컴포넌트 규칙, 디자인 시스템
즉 디자이너 취업 준비를 처음부터 하는 것이 목표가 아닙니다.
개발자가 Product Design 능력을 추가해 AI가 만든 디자인을 지휘할 수 있는 수준이 목표입니다.
이 기준으로 현재 판매 중인 강의를 다시 검증했습니다. 단순히 강의 페이지의 광고 문구를 옮기지 않고, 지금 제 수준에서 실제로 시간을 투자할 가치가 있는지를 기준으로 봤습니다.
검증 시점은 2026년 8월 30일입니다. 가격과 프로모션은 이후 달라질 수 있습니다.
평가 기준: 강의가 유명한지가 아니라 내 병목을 해결하는가
강의를 고를 때 다음 여섯 가지를 기준으로 봤습니다.
| 평가 항목 | 질문 |
|---|---|
| Figma 기초 | 툴을 처음부터 제대로 익힐 수 있는가 |
| UI 감각 | 왜 이 여백, 크기, 위계가 좋은지 설명하는가 |
| Product Design | 단순 예쁜 화면을 넘어 사용자 흐름과 제품 구조를 다루는가 |
| Design System | Token, Variable, Component, Variant까지 체계화하는가 |
| 개발 연결성 | React, Tailwind, 코드 컴포넌트 구조와 연결하기 쉬운가 |
| 시간 대비 효율 | 이미 개발 경험이 있는 사람이 들어도 낭비가 적은가 |
여기서 특히 마지막 항목이 중요합니다.
134시간짜리 강의가 20시간짜리 강의보다 무조건 좋은 것이 아닙니다. 이미 아는 내용이 70시간 들어 있다면 오히려 비효율적입니다.
1. 패스트캠퍼스 ‘AI 시대, UX/UI부터 프로덕트 디자인까지 한 번에 끝내는 초격차 패키지’
공식 강의 링크:
현재 공식 페이지 기준으로 약 134시간, 24파트, 676클립 규모입니다. 300여 회 실습, 8개 클론 디자인 프로젝트, 500여 종의 스타터 키트와 취업 관련 자료를 제공한다고 안내하고 있습니다. 확인 시점 판매가는 269,000원으로 표시되어 있었습니다.
강의 페이지가 주장하는 장점
범위가 매우 넓습니다.
Figma 입문부터 UX/UI 이론, 프로덕트 디자인, 디자인 시스템, 클론 디자인, 실무 작업, AI 활용까지 한 과정 안에 묶어 놓았습니다.
디자인을 완전히 처음 시작하는 사람에게는 확실히 매력적인 구성입니다.
하지만 지금 내 수준에서의 문제
134시간은 장점이면서 동시에 가장 큰 단점입니다.
저는 웹이 어떻게 만들어지는지 모르는 상태가 아닙니다. 컴포넌트가 무엇인지, 상태가 무엇인지, 재사용성이 왜 중요한지, SaaS에서 화면 구조가 어떻게 연결되는지를 이미 개발 관점에서 경험했습니다.
따라서 입문자용 설명과 취업 준비용 파트까지 처음부터 모두 따라가면 상당한 시간이 중복될 가능성이 있습니다.
예를 들어 개발자는 이미 다음 개념을 알고 있습니다.
이걸 React 관점에서는 익숙하게 이해합니다.
지금 새롭게 배워야 하는 것은 “컴포넌트를 재사용해야 합니다”가 아니라 다음과 같은 질문입니다.
- Primary 버튼의 시각적 우선순위는 어느 수준이어야 하는가?
- 한 화면에 Primary Action은 몇 개가 적절한가?
- destructive action은 어떤 계층으로 표현하는가?
- 모바일과 데스크톱의 정보 밀도는 어떻게 달라져야 하는가?
- spacing scale은 왜 4, 8, 12, 16, 24, 32 같은 체계를 사용하는가?
따라서 이 강의의 전체 완강을 목표로 하면 ROI가 떨어질 수 있습니다.
내 평가
- 디자인 완전 입문자: 9/10
- 취업 목적 디자이너: 9/10
- 이미 제품 개발 가능한 개발자: 7/10
- 디자인 시스템을 빠르게 만들고 싶은 개발자: 6.5/10
추천 방식은 ‘완강’이 아니라 필요한 파트만 골라 듣는 것입니다.
Figma 기초 → UI 원리 → 프로덕트 디자인 → 디자인 시스템 → 클론 프로젝트 순서로 압축해서 보면 가치가 있습니다.
2. Coloso 정다영 ‘Figma를 활용한 UX/UI 디자인: 기초부터 활용까지’
공식 강의 링크:
현재 공식 페이지 기준 30강, 26시간 59분, 확인 시점 판매가는 136,320원으로 표시되어 있습니다.
이 과정은 NAVER, 삼성전자, CJ E&M 등의 경력을 거친 정다영 디렉터가 진행합니다.
이 강의의 가장 큰 장점
이 강의는 툴 설명보다 “왜 이렇게 디자인하는가?”를 상대적으로 많이 강조합니다.
커리큘럼에는 다음 내용이 포함되어 있습니다.
- Figma 기본 사용법
- Grid와 Layout
- Style
- Component
- Auto Layout
- Variations
- Constraint
- UI 디자인 이론
- 음악 앱
- 쇼핑 앱
- 여행 앱
- 디자인 시스템
특히 실제 화면을 구성하면서 카드, 텍스트 정보, 검색 화면, Product Detail 같은 패턴을 연습하는 부분이 좋습니다.
지금 내게 필요한 이유
제가 AI 디자인에서 가장 답답하게 느끼는 부분은 툴 사용법이 아닙니다.
“왜 이 화면은 고급스러운데 저 화면은 싸 보이는가?”를 언어로 설명하지 못하는 문제입니다.
개발자는 틀린 코드를 발견하면 이유를 찾을 수 있습니다.
하지만 UI에서는 문제가 더 모호합니다.
- padding이 문제인가?
- 폰트가 문제인가?
- 카드가 너무 많은가?
- 컬러 대비가 약한가?
- 정보 우선순위가 잘못되었나?
- 이미지 비율 때문인가?
이런 판단력을 만들려면 단순 Figma 기능 강의보다 실제 UI 사례를 해체하면서 배우는 과정이 도움이 됩니다.
단점도 분명합니다
이 강의 하나로 최신 Design Token 체계까지 완벽하게 잡기는 어렵습니다.
현재 Figma의 Variables, Mode, Token 기반의 확장된 디자인 시스템을 깊게 파고드는 전문 강의와 비교하면 이 부분은 상대적으로 약합니다.
또 커리큘럼 일부는 Figma가 지금보다 단순했던 시기의 교육 구조를 기반으로 만들어진 흔적이 있습니다.
따라서 이 강의를 최종 목적지로 보면 부족하지만, 디자인 감각을 만드는 중간 단계로 보면 매우 좋습니다.
내 평가
- Figma 기초: 8/10
- UI 디자인 감각: 9/10
- Product Design 사고: 8/10
- 최신 Design System 심화: 6.5/10
- 개발자에게 필요한 디자인 판단력: 9/10
현재 제 병목만 놓고 보면 패스트캠퍼스보다 오히려 이 강의가 더 직접적으로 꽂히는 부분이 있습니다.
3. 인프런 ‘피그마 배리어블을 활용한 디자인 시스템 구축하기’
공식 강의 링크:
인프런 - 피그마 배리어블을 활용한 디자인 시스템 구축하기
이 강의는 현재 UI3 기준으로 업데이트되어 있고, 공식 페이지 기준 약 81개 수업, 19시간 53분입니다. 2026년 확인 시점에 약 1,500명 이상이 수강했고 평점은 4.9 수준으로 표시되고 있습니다.
이전 추천보다 이 강의의 우선순위를 높여야 하는 이유
다시 검토해보니 현재 제 목표와 기술적으로 가장 직접적으로 맞닿는 강의는 이 과정입니다.
제가 만들고 싶은 것은 단순한 Figma 파일이 아닙니다.
궁극적으로는 다음 흐름입니다.
즉 사람이 보는 디자인 시스템과 AI가 읽는 디자인 시스템을 하나로 연결하는 것이 목표입니다.
이 강의는 Variable, Token, Component, Atomic Design을 중심으로 하기 때문에 이 구조를 만드는 데 상당히 직접적인 도움이 됩니다.
강사 답변에서도 Variable 기반으로 약 33개의 컴포넌트를 제작하고, 여러 Mode, Dark Mode, Brand Mode, 다양한 디바이스 환경까지 관리하는 내용을 설명하고 있습니다.
하지만 이 강의를 ‘첫 강의’로 들으면 생기는 문제
디자인 시스템은 규칙을 만드는 기술입니다.
그런데 나쁜 디자인 판단을 규칙화하면 나쁜 디자인 시스템이 됩니다.
예를 들어 spacing token을 이렇게 만들 수는 있습니다.
하지만 진짜 중요한 것은 “왜 이 값을 쓰는가”입니다.
또 Color Token도 생성하는 것은 쉽습니다.
하지만 primary-500을 어디에 사용하고, semantic success/warning/error를 어느 강도로 보여주며, Surface hierarchy를 어떻게 만드는지는 별도의 디자인 판단입니다.
따라서 이 강의는 UI 기본 감각을 조금 익힌 뒤 들으면 폭발적으로 효율이 올라가는 과정이라고 판단합니다.
내 평가
- Figma 입문: 6/10
- UI 감각 훈련: 6/10
- Design System: 10/10
- 개발 연결성: 10/10
- 현재 프로젝트 활용성: 10/10
장기적으로는 가장 중요한 강의입니다.
4. 패스트캠퍼스 ‘2026 한 번에 끝내는 피그마 초격차 패키지’는 왜 우선순위를 낮췄나
공식 링크:
현재 과정은 Figma Make, Figma Sites, Cursor, MCP, 자동화, AI를 이용한 디자인 리뷰 같은 상당히 최신 주제를 다룹니다.
표면적으로는 제가 하는 작업과 가장 잘 맞아 보입니다.
그런데 그래서 오히려 우선순위를 낮췄습니다.
이유
제가 부족한 것은 AI 도구 사용이 아닙니다.
이미 AI를 이용해 코드를 만들고, 구조를 설계하고, 프로젝트를 수정하는 것에는 익숙합니다.
Figma MCP까지 연결한다고 해서 갑자기 디자인 판단력이 생기지는 않습니다.
AI에게 다음과 같이 말할 수는 있습니다.
이 페이지를 더 현대적인 SaaS Dashboard 스타일로 바꿔줘.
하지만 결과물이 나온 뒤 무엇을 고쳐야 할지 모르면 결국 다시 AI에게 질문하게 됩니다.
이 과정이 반복되면 AI가 디자인 방향을 결정하고 사람은 결과를 선택만 하게 됩니다.
제가 원하는 구조는 반대입니다.
AI는 작업자이고, 최종 디자인 기준을 가진 사람은 제가 되어야 합니다.
따라서 Figma AI/MCP 과정은 기본 디자인 판단력을 만든 이후에 듣는 가속기이지, 지금의 병목을 해결하는 첫 약은 아닙니다.
의외의 추천: 무료인데 지금 수준에는 꽤 가치가 높은 강의
인프런에 전 29CM 프로덕트 디자인 리드 김영준 디자이너의 무료 과정이 있습니다.
디자인 프로세스 제로투원: Figma로 기획부터 디자인, 딜리버리까지
약 1시간 정도의 짧은 과정입니다.
이 과정이 흥미로운 이유는 “디자인 팀도, 기획서도, PM도 없는 환경에서 어떻게 제품을 설계하고 전달하는가”를 다루기 때문입니다.
혼자 제품을 만들거나 AI와 함께 제품을 만드는 개발자에게 굉장히 현실적인 상황입니다.
유료 강의를 결제하기 전에 이 강의를 먼저 보는 것이 좋습니다.
비용이 0원이고, 한두 시간이면 끝나기 때문에 판단 비용이 거의 없습니다.
최종 순위를 다시 정하면 이전 추천과 조금 달라집니다
단순히 강의 자체의 완성도가 아니라 현재 내 수준에서 투자 대비 얻는 것을 기준으로 다시 정렬했습니다.
| 순위 | 강의 | 역할 | 현재 내 ROI |
|---|---|---|---|
| 0 | 인프런 디자인 프로세스 제로투원 | 사고방식 점검 | ★★★★★ |
| 1 | Coloso 정다영 UX/UI | 디자인 눈 만들기 | ★★★★★ |
| 2 | 인프런 Figma Variable 디자인 시스템 | 시스템화 | ★★★★★ |
| 3 | 패스트캠퍼스 UX/UI Product Design 134h | 부족한 영역 보충 | ★★★★☆ |
| 4 | 패스트캠퍼스 Figma AI/MCP | 작업 가속 | ★★★☆☆ |
여기서 0순위는 무료이기 때문에 별도로 넣었습니다.
내가 실제로 돈을 쓴다면 이렇게 하겠습니다
1단계: 무료 강의부터 확인
먼저 디자인 프로세스 제로투원을 봅니다.
목적은 Figma 기능을 배우는 것이 아니라 Product Designer가 문제를 어떻게 구조화하는지 보는 것입니다.
2단계: Coloso 정다영 강의
여기서는 최대한 많이 따라 그립니다.
영상만 보는 것은 의미가 없습니다.
음악 앱, 쇼핑 앱, 여행 앱 등을 실제 Figma에서 따라 만들면서 다음을 기록합니다.
- 화면의 좌우 margin
- spacing 패턴
- font size와 line-height
- card radius
- button height
- image ratio
- information hierarchy
- navigation 구조
이 데이터를 개인적인 디자인 규칙으로 바꿉니다.
3단계: 인프런 Variable 디자인 시스템
이때부터 디자인을 시스템으로 바꿉니다.
그리고 Figma Variables와 Token 구조를 배웁니다.
4단계: 코드로 옮깁니다
여기서 개발자의 강점이 시작됩니다.
일반적인 디자인 공부는 Figma에서 끝나지만 개발자는 여기서 다음 단계까지 갈 수 있습니다.
5단계: AI용 디자인 규격을 만듭니다
최종 목표는 이런 파일입니다.
그러면 AI에게 더 이상 “예쁘게 해줘”라고 할 필요가 없습니다.
대신 이렇게 지시합니다.
design-system.md와tokens.json을 반드시 준수한다. 새로운 임의의 spacing 값을 만들지 않는다. Primary Action은 viewport당 하나를 원칙으로 한다. Data-heavy 화면에서는 정보 중요도에 따라 Progressive Disclosure를 적용한다.
이 순간부터 AI 디자인의 품질이 달라집니다.
중요한 반론: 개발자가 굳이 디자이너 공부까지 해야 하는가?
모든 개발자가 그럴 필요는 없습니다.
디자인 팀이 있고, 숙련된 Product Designer가 있고, 이미 회사에 Design System이 구축되어 있다면 개발자는 디자인을 깊게 공부하지 않아도 됩니다.
하지만 혼자 제품을 만들거나 소규모 팀에서 AI를 활용해 빠르게 프로덕트를 만드는 사람은 상황이 다릅니다.
AI가 코드를 작성해주면서 개발의 생산 병목은 상당히 줄었습니다.
그러자 병목이 다른 곳으로 이동했습니다.
- 무엇을 만들어야 하는가
- 어떤 정보를 먼저 보여줘야 하는가
- 어떤 화면 흐름이 자연스러운가
- 어떤 디자인이 신뢰감을 주는가
- 어떻게 전체 서비스의 일관성을 유지하는가
결국 Product Judgment가 중요해지고 있습니다.
이건 프롬프트 몇 줄로 대체하기 어렵습니다.
최종 판단
처음에는 “AI 디자인이 아직 부족하니 내가 디자이너가 되는 게 빠르겠다”라는 생각에서 시작했습니다.
조금 더 정확히 말하면 전업 디자이너가 될 필요는 없습니다.
필요한 것은 다음 네 가지입니다.
- UI를 보고 문제를 찾는 눈
- UX의 우선순위를 정하는 능력
- 디자인을 Token과 Component로 규격화하는 능력
- 그 규칙을 AI와 코드에 전달하는 능력
이 네 가지가 생기면 기존의 개발 능력이 오히려 큰 장점이 됩니다.
디자이너가 코드까지 새로 배우는 것보다, 이미 제품을 구현할 수 있는 개발자가 디자인 판단력을 추가하는 편이 어떤 상황에서는 훨씬 빠를 수 있습니다.
따라서 지금 제 선택은 다음입니다.
무료 Zero-to-One → Coloso 정다영 → Inflearn Variable Design System
그리고 필요할 때 패스트캠퍼스 134시간 과정에서 특정 파트만 보충합니다.
Figma AI, MCP, Make 같은 것은 그 이후입니다.
AI에게 디자인을 맡기는 것이 목표가 아닙니다.
내가 디자인 규칙을 만들고 AI가 그 규칙 안에서 빠르게 생산하게 만드는 것.
지금 제가 생각하는 가장 현실적인 AI 시대의 개발자 + 디자이너 조합은 이쪽입니다.