이 글의 원문은 당근 테크 블로그 'AI 툴 개발은 처음이라, 당근 비개발자 구성원들의 AI 도전기’에서 확인할 수 있습니다.

이번 글에서는 이런 내용을 확인할 수 있어요! ☑️

• AI를 활용한 실험을 빠르게 시도하는 방법
• 비개발자도 단기간에 AI로 아이디어를 실현한 프로젝트 사례
• 다양한 직군의 구성원들이 업무 효율을 높이기 위해 개발한 AI 툴

이런 분들에게 도움이 돼요! ‍🙋

• 코딩은 모르지만, AI로 업무 효율을 높일 방법을 찾는 분
• 누구나 AI를 활용해 빠르게 실험하는 조직 문화를 고민하는 분
• 짧은 시간 동안 AI 툴을 효과적으로 개발한 사례를 알고 싶은 분

최근 IT 업계는 생성형 AI의 등장으로 또 한 번의 큰 전환점을 맞이했어요. 사용자 경험이 AI 중심으로 재편되면서, 기존 서비스의 PMF(Product Market Fit)가 빠르게 무너지는 사례가 많아졌죠. 하루아침에 기존 방식이 낡은 것으로 여겨지는 시대가 열린 거예요. 당근도 이런 흐름 속에서 멈춰 있지 않고, AI를 활용한 다양한 실험을 빠르게 시도하고 있어요.

이 과정에서 중요한 건 완벽한 정답을 찾는 게 아니라, 실패하더라도 직접 실험하고 실행해보는 경험 그 자체예요. 당근은 매주 화요일마다 ‘AI Show & Tell’을 통해 각 팀의 프로젝트와 시행착오를 공유하고 있어요. 단순한 결과가 아닌, 실패 속에서 얻은 인사이트까지 나누는 자리죠. 업무나 서비스에 AI를 적용한 사례부터 개발 중인 기능의 어려움, 새로운 아이디어까지 다양하게 공유하면서, 모두가 함께 새로운 가능성을 발견하고 있어요.

앞으로 당근의 AI Show & Tell에서 공유되는 실험들을 생생하게 나누려고 해요. 특히 이번 글에서는 직군에 관계없이 누구나 AI에 도전할 수 있다는 가능성을 보여주는 프로젝트 세 가지를 소개해 드릴게요. 엔지니어뿐 아니라 프로덕트 디자이너, CEO Staff, 운영 매니저까지 얼마나 다양한 구성원들이 AI 실험에 도전하고, 자신의 업무에서 변화를 만들어가고 있는지 확인해보세요. 🚀

개발은 몰라도, AI 실험은 누구나

Project 1. 디자이너가 직접 만든 피그마 플러그인, ‘Ratiosnap’

로컬비즈니스의 Product Designer Hazel은 Cursor를 활용해, 업무에 필요한 피그마 플러그인을 직접 개발했어요. 시작은 아주 사소한 불편함이었죠. 피그마에서 UI 여백을 2:3 비율로 배치하고 싶었는데, px 단위로 매번 직접 계산해서 넣어야 했거든요. 처음엔 ChatGPT에게 비율 계산을 요청하고 그 값을 복사해 사용하는 식으로 해결했지만, 이마저도 반복되다 보니 꽤 번거롭게 느껴졌어요. 결국 이런 수고로움을 줄이기 위해, 디자인 요소의 위치를 자동으로 조정해주는 플러그인을 직접 만들어보기로 했어요.

개발 지식이 거의 없는 Hazel은 단 30분 만에 피그마 플러그인 ‘Ratiosnap’을 완성했어요. 더 놀라운 건 “이런 기능을 만들어줘”라고 구체적인 지시를 내리지 않았다는 점이에요. 평소에 겪던 비효율적인 작업 방식을 설명하고 아이디어를 요청했을 뿐인데, Cursor는 문제를 분석하고 기능 요구사항까지 마치 PRD처럼 정리해주었어요. Hazel은 그 흐름을 따라가며 필요한 부분은 피드백하고 디자인과 기능을 조율했죠. UI 구성부터 코드 작성까지 대부분의 과정을 AI가 주도했고, Hazel은 디자이너로서의 관점과 감각을 더해가며 제품을 완성해 나갔어요.

이 경험은 Hazel에게 단순한 플러그인 제작 이상의 의미였어요. 디자이너가 문제를 정의하고 솔루션을 기획하는 데서 그치는 것이 아니라, 직접 구현까지 주도할 수 있는 가능성을 확인한 순간이었죠. Cursor라는 도구 덕분에 코드를 몰라도 아이디어를 빠르게 실현할 수 있다는 자신감을 얻은 거예요. AI로 자동화되기 어려운 디자이너의 섬세한 미적 감각과 사용자에 대한 직관이 앞으로 프로덕트 디자인에 중요한 경쟁력이 될 수 있겠다는 인사이트도 얻었죠.

Hazel의 실험은 팀에도 긍정적인 영향을 주기도 했는데요. 같은 팀의 PM인 Heart도 Hazel이 만든 플러그인을 보고, Cursor를 사용해 PM에게 유용한 플러그인을 이어서 만든 거예요. 실험 하나가 또 다른 실험을 불러오며, 팀 안에 자연스럽게 AI 실험 문화가 번져나갔어요.

또 다른 두 개의 AI 프로젝트를 알고 싶다면, 💡당근 테크 블로그에서 지금 바로 콘텐츠 전문을 확인해보세요!