Knapsack의 창립자 겸 CEO인 크리스 스트라흘과의 인터뷰 시리즈

크리스 스트라흘 Knapsack의 공동 창립자 겸 CEO인 그는 디자인, 엔지니어링, 제품 팀이 공유된 진실 시스템을 중심으로 협력하도록 함으로써 현대 디지털 제품 개발 방식을 재정립하는 데 주력하고 있습니다. 디자인 시스템과 프론트엔드 개발 분야에서 탄탄한 경력을 쌓은 그는 또한 다양한 팟캐스트를 진행하는 것으로도 널리 알려져 있습니다. 디자인 시스템 팟캐스트그는 조직이 디자인을 확장하고, 협업을 개선하고, 디지털 생산을 현대화하는 방법을 탐구합니다.

배낭 Knapsack은 실시간으로 디자인 자산, 코드, 콘텐츠 및 문서를 연결하는 살아있는 기록 시스템 역할을 하는 엔터프라이즈 디자인 시스템이자 디지털 프로덕션 플랫폼입니다. 이 플랫폼을 통해 팀은 재사용 가능하고 바로 사용 가능한 구성 요소를 구축 및 관리하고, 디자인 토큰을 관리하며, 복잡한 디지털 생태계 전반에서 일관성을 유지할 수 있습니다. Knapsack은 확장 가능하고 AI에 최적화된 방식으로 디자인 및 UI 데이터를 구조화하여 대규모 조직이 개발 속도를 높이고, 중복을 줄이며, 팀과 채널 전반에 걸쳐 브랜드 및 제품 무결성을 보장할 수 있도록 지원합니다.

Knapsack은 Basalt에서 대기업을 위한 디자인 시스템을 구축하며 수년간 경험을 쌓은 후 탄생했습니다. 디자인 파일, 엔지니어링 워크플로, 그리고 최종 출시된 코드 사이의 끊임없는 마찰을 더 이상 무시할 수 없게 되었기 때문입니다. 이러한 문제가 명확해져서 전용 플랫폼을 출시해야겠다고 생각하게 된 순간은 언제였을까요?

Basalt에서 수많은 디자인 시스템을 구축하면서 우리는 명확한 패턴을 발견했습니다. 디자인 파일, 엔지니어링 워크플로, 그리고 최종 배포된 코드가 모두 서로 다른 환경에 존재했던 것입니다. 그 결과, 단 한 번의 큰 실패가 아니라 수없이 반복되는 손실이 발생했습니다. 버튼 크기가 맞지 않거나, 동작이 일관되지 않거나, 속성 간 스타일이 일관되지 않아 팀들이 몇 달씩 재작업해야 하는 상황이 반복되었습니다. 이러한 문제들이 단순히 동기화 플러그인을 개선하거나 문서를 더 잘 작성하는 것만으로는 해결되지 않는다는 것을 깨달았을 때, 우리는 이것이 심각한 문제임을 알았습니다. 디자인, 코드, 그리고 브랜드 규칙을 위한 단일하고 권위 있는 시스템이 필요했던 것입니다. 이러한 깨달음을 통해 전용 플랫폼이 필수적이라는 것을 알게 되었습니다.

에이전시 및 컨설팅 업무에서 제품 회사를 설립하는 과정으로 옮겨가면서 기존 디자인 시스템 도구와 워크플로우 플랫폼이 해결하지 못하는 근본적인 문제가 드러났습니다. Knapsack의 초기 아키텍처와 방향을 결정짓게 된 근본적인 격차는 무엇이었을까요?

에이전시 업무에서 제품 개발로 전환하면서 핵심적인 부족함을 깨달았습니다. 구성 요소, 제약 조건, 디자이너와 엔지니어 간의 시너지 효과를 모두 담아낼 수 있는 신뢰할 수 있고 기계가 읽을 수 있는 시스템이 없었던 것입니다. 기존 도구들은 파일이나 개별 저장소에 초점을 맞췄을 뿐, 구성 요소, 테마, 사용 규칙, 규정 준수 메타데이터를 포함한 제품의 실제 상태를 실시간으로 표현하는 데는 한계가 있었습니다. 우리는 구성 요소 우선, 버전 관리, 계측 가능, 디자인 도구 및 코드베이스와의 통합이 가능한 표준 기록 시스템을 기반으로 Knapsack을 구축했습니다. 이러한 결론은 데이터 수집 모델과 연결 계층을 설계하는 데 영향을 미쳤고, 궁극적으로 지능형 제품 엔진(Intelligent Product Engine)으로 이어졌습니다.

'캔버스 시대'는 이제 살아있는 코드 기반 시스템으로 바뀌고 있습니다. 이러한 변화를 어떻게 정의하시나요? 그리고 제품 개발 방식이 정적인 파일에서 지속적으로 업데이트되는 시스템으로 전환될 때 팀에는 어떤 변화가 일어날까요?

캔버스 시대에는 UX를 팀 간에 전달되는 정적인 파일 형태로 취급했습니다. 하지만 새로운 시대는 실제 구현을 반영하는 지속적으로 업데이트되고 실행 가능한 시스템을 중심으로 전개됩니다. 이러한 변화는 팀에게 매우 중요합니다. 어떤 파일이나 브랜치가 진실의 원천인지 논쟁하는 대신, 구성 요소, 토큰, 접근성 제약 조건 및 프로덕션 동작의 현재 상태를 보여주는 공유 시스템을 기반으로 작업하게 됩니다. 이는 모호성을 줄이고, 자동화된 유효성 검사를 가능하게 하며, 근사치가 아닌 실제 구성 요소를 기반으로 사용 가능한 UI를 생성하는 에이전트 기반 워크플로를 지원합니다.

에이전트가 생성한 UI는 실제 구성 요소, 규칙 및 제약 조건을 반영하는 기록 시스템이 없으면 제대로 작동하지 않는 경우가 많습니다. AI가 기업 환경에 적합한 인터페이스를 생성하기 위해 이러한 기준점이 되는 계층이 필수적인 이유는 무엇일까요?

AI는 레이아웃과 텍스트를 합성할 수 있지만, 기업에서 바로 사용할 수 있는 인터페이스를 생성하려면 권위 있는 어휘집이 필요합니다. 구체적인 구성 요소, 속성, 제약 조건, 토큰 및 사용 규칙을 포함하는 앵커링 레이어는 AI가 준수해야 할 경계를 제공합니다. 이 레이어가 없으면 에이전트는 스타일을 잘못 해석하거나, 접근성 요구 사항을 무시하거나, 엔지니어링 팀이 실제로 배포하는 코드와 일치하지 않는 코드를 생성합니다. 실제 구성 요소 그래프와 규칙 집합이 있으면 에이전트는 구현 가능하고, 규정을 준수하며, 브랜드 표준과 일관된 결과물을 생성합니다. 이것이 바로 보기 좋은 목업과 배포 가능한 인터페이스의 차이입니다.

지능형 제품 엔진을 개발하면서 디자인 자산, 코드, 브랜드 규칙, 규정 준수 요구 사항, UX 패턴 및 성능 데이터를 하나의 일관된 시스템으로 통합하는 데 가장 어려웠던 점은 무엇이었습니까?

핵심 과제는 단일 통합이 아니라 일련의 통합 작업입니다. Figma의 디자인 토큰, 여러 저장소에 있는 컴포넌트 구현, 법률 문서의 브랜드 가이드라인, 운영 시스템의 원격 측정 데이터, 규정 준수 메타데이터 등 다양한 표현 방식 전반에 걸쳐 의도와 현실을 조화시키는 것이 목표입니다. 이러한 요소들은 각각 다른 형식으로 존재하고, 소유자가 다르며, 업데이트 주기 또한 제각각입니다. 이러한 신호들을 하나의 일관된 모델로 변환하기 위해서는 강력한 데이터 수집 파이프라인, 충돌 해결 규칙, 그리고 출처와 소유권에 대한 명확한 모델이 필요했습니다. 팀은 무엇이 변경되었는지, 누가 변경했는지, 그리고 왜 변경했는지 정확히 알아야 합니다. 이러한 신뢰 기반을 구축하는 것이 가장 어려운 부분이었습니다.

인공지능이 점점 더 완벽한 인터페이스를 생성할 수 있게 된 지금, 인간과 인공지능 에이전트 간의 워크플로우 내에서 디자이너와 엔지니어의 역할은 어떻게 진화할 것이라고 생각하십니까?

에이전트는 페이지 스캐폴딩, 접근성 있는 버전 제안, 현지화된 콘텐츠 생성과 같은 반복적인 작업을 처리합니다. 디자이너는 전략, 사용자 경험 의도, 예외적인 상황에 대한 UX 설계, 그리고 좋은 결과를 이끌어내는 제약 조건 정의에 집중합니다. 엔지니어는 모든 픽셀을 일일이 코딩하는 대신 구성 요소의 정확성, 런타임 계약, 관찰 가능성, 성능에 더 집중합니다. 인간은 큐레이터이자 검증자가 됩니다. 우리는 규칙을 정의하고, 결과물을 검토하며, 품질의 기준을 정합니다. 가장 가치 있는 인간의 역량은 시스템적 사고와 판단력이 될 것입니다.

시리즈 A 투자 유치 이후, 제품 개발 및 기업 도입 가속화를 위해 가장 우선적으로 집중해야 할 분야는 무엇이었습니까?

시리즈 A 투자를 통해 세 가지 영역에서 가속화를 이룰 수 있었습니다. 첫째, 온보딩 및 데이터 수집 기능을 강화하여 기업이 몇 달이 아닌 며칠 만에 시스템 기록을 구축할 수 있도록 지원합니다. 둘째, 지능형 제품 엔진을 통해 모델 기반 기능을 활용하여 생성된 인터페이스가 브랜드와 규정을 준수하도록 보장합니다. 셋째, 권한, 감사 기능, 규정 준수 연동과 같은 기업 제어 기능을 통해 경영진이 대규모 조직에서 Knapsack을 안심하고 도입할 수 있도록 지원합니다. 이러한 요소들이 실질적인 규모의 도입을 이끌어내는 원동력입니다.

기업 팀은 정적인 워크플로우에서 동적이고 에이전트 친화적인 시스템으로 전환하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 가장 큰 장애물은 무엇이며, Knapsack은 기업이 이러한 변화에 적응하도록 어떻게 지원할까요?

기업들은 파편화된 시스템, 소유권 분리, 규제 제약, 그리고 모든 것을 최신 상태로 유지하는 데 드는 높은 비용 등의 문제에 직면해 있습니다. 당사는 신속하고 예측 가능한 데이터 수집, 출처 및 소유권 모델링, 그리고 권한 및 감사 로그와 같은 거버넌스 기능을 제공하여 이러한 문제를 해결하도록 지원합니다. 이러한 도구를 통해 팀은 자동화된 워크플로에 대한 신뢰성을 검증할 수 있습니다.

제품 개발이 점점 자동화됨에 따라, AI가 기초적인 작업을 더 많이 수행하는 환경에서 팀이 효과적으로 운영되기 위해 어떤 새로운 역량을 개발해야 한다고 생각하십니까?

팀은 시스템적 사고 능력을 강화해야 하며, 특히 에이전트가 사용할 수 있는 제약 조건, 정책 및 구성 요소 계약을 작성하는 능력을 갖춰야 합니다. 또한 에이전트 결정에 대한 관찰 가능성, 배포 제어 및 생성된 UI에 대한 질의응답 프레임워크를 포함한 더 나은 모니터링 및 검증 방식을 마련해야 합니다. 거버넌스에 대한 이해, 특히 규정 준수, 접근성 및 개인정보 보호 요구 사항을 기계가 읽을 수 있는 형식으로 표현하는 능력이 필수적입니다. 성공하는 조직은 정책과 품질을 시스템에 명문화할 수 있는 조직일 것입니다.

향후 5년 동안 AI 기반 제품 개발은 어떻게 발전할 것으로 예상하시며, 그 다음 단계에서 Knapsack은 어떤 위치를 차지하기를 바라십니까?

5년 후에는 제품 개발이 팀 간에 정적인 컴포넌트를 주고받는 방식이 아니라, 실시간 컴포넌트 그래프를 기반으로 서비스를 구성하는 방식과 유사해질 것입니다. 에이전트 기반 도구는 정책, 성능 예산, 브랜드 제약 조건을 활용하여 프로덕션 환경에 바로 적용 가능한 인터페이스를 생성할 것입니다. 제 목표는 Knapsack이 에이전트와 앱이 기업의 진정한 UI 기본 요소와 규칙을 이해하는 데 의존하는 표준 시스템이 되는 것입니다. 이를 위해서는 모델 및 CI/CD와의 긴밀한 통합, 규제 대상 기업을 위한 강력한 거버넌스, 그리고 새로운 팀을 위한 신속한 온보딩이 필요합니다. 기업이 에이전트의 자율성을 확대해 나가는 과정에서 Knapsack은 브랜드, 행동, 그리고 안전을 위한 신뢰할 수 있는 기반이 되어야 합니다.

훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 최신 디자인 시스템과 확장 가능한 디지털 생산에 대해 더 자세히 알고 싶으신 독자분들은 다음 링크를 방문해 주세요. 배낭.