🇬🇧 영국 의료 AI 스타트업 디자이너는 어떻게 일할까? (feat. Figma & Cursor)
AI가 디자이너의 업무를 어떻게 바꾸고 있을까요? 단순히 이미지를 생성하는 것을 넘어,
이제는 직접 코드를 짜고 제품을 배포하는 영역까지 확장되고 있습니다.
지난 2월 3일, 영국 런던의 의료 AI 스타트업 Scarlet에서 프로덕트 디자이너로 재직 중인 황소흠 님을 모시고,
현업에서의 AI 활용 방식과 글로벌 커리어에 대한 이야기를 나눴습니다. 그 생생한 현장의 인사이트를 공유합니다.
👩💻 리더 소개 — 황소흠 님 (영국 런던 근무)
1. 피그마(Figma)와 커서(Cursor), 어떻게 연결할까?
많은 디자이너들이 디자인 시스템 관리에 고민이 많으실 텐데요.
소흠님은 피그마의 디자인을 실제 코드로 구현하는 과정에서 AI를 적극적으로 활용하고 있었습니다.
MCP(Model Context Protocol) 활용: 피그마에 있는 디자인 컴포넌트를 MCP를 사용해 코드로 변환하여 커서(Cursor)로 옮깁니다. 100% 완벽하진 않지만, 초기 코드를 잡는 데 매우 효율적입니다.
워크플로우: [피그마 디자인] → [MCP로 코드 변환] → [Cursor에서 다듬기] → [개발자 리뷰 & PR]
디자인 수정: 배포 후 간단한 CSS 수정이나 디자인 변경은 개발자를 거치지 않고 디자이너가 직접 코드를 수정하여 반영합니다.
2. "AI는 최고의 코딩 선생님입니다"
비전공자나 디자이너가 코딩을 배우는 것은 큰 장벽처럼 느껴지죠. 소흠님 또한 처음엔 깃허브(GitHub) 사용법조차 낯설었지만, AI 에이전트를 통해 이를 극복했습니다.
"AI에게 '대신 해줘'가 아니라, '어떻게 하는지 단계별로 알려줘'라고 프롬프트를 입력해보세요."
초기의 과도기: 처음엔 AI 툴을 쓰는 게 익숙한 방식보다 시간이 더 걸릴 수 있습니다. 하지만 이 '적응기'를 거치고 나면 업무 속도에 가속도가 붙습니다.
모델별 활용 팁:
Claude Sonnet: 전체적인 구조를 잡고 계획(Plan)을 세울 때 유용합니다.
Gemini: 코드 디버깅이나 막혔을 때 창의적인 해결책을 찾는 데 강점이 있습니다.
3. 스타트업의 속도: 리서치보다 빠른 배포
소흠님이 재직 중인 의료 AI 분야는 사용자를 대상으로 리서치를 진행하기 까다로운 환경입니다. 그래서 선택한 전략은 'AI를 활용한 빠른 실행'입니다.
긴 기간의 사용자 리서치를 수행하기보다, AI를 활용해 기능을 빠르게 개발하고 배포합니다.
사용자가 실제 제품을 쓰면서 주는 피드백을 바탕으로 개선하는 Lean한 프로세스를 통해 제품의 완성도를 높여갑니다.
4. 영국에서의 커리어, 그리고 조언
영국 현지에서 일하며 느낀 점과 해외 취업을 꿈꾸는 분들을 위한 조언도 아끼지 않았습니다.
풀 리모트 vs 오피스: 영국 내에서도 완전 재택(Full Remote)보다는 하이브리드 근무가 일반적입니다. 특히 커뮤니케이션 속도 면에서 오프라인의 장점을 무시할 수 없기 때문입니다.
나만의 무기: 기존에 하던 업무(예: 그래픽 디자인, 마케팅 등)가 있다면 버리지 말고 활용하세요. 프로덕트 디자이너라고 해서 UX만 하는 것은 아닙니다. 비주얼 강점이 있다면 그 또한 강력한 차별화 포인트가 됩니다.
💬 Q&A 하이라이트
Q. AI 도입으로 일자리가 사라질까 걱정됩니다.
A. 저도 그런 고민을 했지만, 생각을 바꿨습니다. 예전에 한 달 걸리던 일을 일주일 만에 끝낼 수 있게 되면서 '내가 할 수 있는 일이 더 많아졌다'고 긍정적으로 생각합니다. 디자이너가 개발 능력까지 갖추게 되면 대체 불가능한 인재가 될 수 있습니다.
Q. 디자인 시스템과 개발 코드는 어떻게 싱크를 맞추나요?
A. 새로운 컴포넌트는 피그마에서 먼저 잡고 MCP를 통해 코드로 옮깁니다. 반대로 코드에서 수정된 사항이 확정되면, 다시 피그마로 돌아와 컴포넌트를 업데이트하는 방식으로 관리합니다. 아직 완전 자동화는 되지 않았지만, 이 과정에서 AI가 큰 도움을 줍니다.
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