Figma, bu yıl başında duyurduğu yapay zekâ (AI) tabanlı tasarım aracı Figma Make’i 24 Temmuz itibarıyla tüm kullanıcılar için erişime açtı. Kod yazmadan prototip ve uygulama tasarımı yapılmasına imkân tanıyan araç, ücretsiz kullanıcılar dahil olmak üzere herkes tarafından denenebiliyor.
Daha önce yalnızca “Full Seat” planına abone olanlara sunulan Figma Make, artık Starter, View, Collab ve Dev Seat planlarında da erişilebilir. Ancak tasarlanan projelerin yayınlanması veya dışa aktarılması hâlâ yalnızca Full Seat kullanıcıları için mümkün. Diğer kullanıcılar yalnızca kendi taslak klasörlerinde sınırlı denemeler yapabiliyor. Figma, araca erişimi genişletirken kullanım kapsamını da abonelik düzeyine göre belirli sınırlar içinde tutmayı tercih etti. Bu durum, sistemin daha geniş kullanıcı verisiyle test edilmesini de mümkün kılıyor.
Figma Make, kullanıcıdan gelen doğal dil açıklamalarını okuyarak bir uygulama arayüzü ya da animasyonlu prototip oluşturabiliyor. Bu açıklamalara görsel referanslar, yani bir ekran görüntüsü veya Figma tasarımı da eklenebiliyor. Böylelikle oluşturulan sonucun görünümü daha kolay yönlendirilebiliyor. Yazı tipi, renk ve yerleşim gibi öğeler yapay zekâ ile düzenlenebildiği gibi elle müdahale de mümkün. Tüm bu özellikler, kullanıcıların teknik bilgisi olmadan işlevsel prototipler oluşturabilmesini sağlıyor.
AI özellikleri, kredi sistemine göre kullanıcıya sunuluyor
Figma Make’in kullanıma açılmasıyla birlikte yeni bir AI kredi sistemi de devreye alındı. Kullanıcılar, abonelik planlarına göre belirli sayıda krediye sahip oluyor ve bu krediler Figma’nın tüm yapay zekâ destekli araçlarında kullanılabiliyor. Full Seat aboneleri için şimdilik sınırsız kredi sunulsa da, ilerleyen aylarda bu plan için de kota getirileceği belirtiliyor. View, Collab ve Dev Seat kullanıcılarının ise daha düşük kredilere sahip olduğu, bu limitlerin ileride değişebileceği açıklandı.
Yeni sistemde Professional plan kullanıcılarına ayda yaklaşık 3.000 kredi, Organization planındakilere 3.500, Enterprise planındakilere ise 4.250 kredi tanımlanıyor. Bu kredilerle örneğin yaklaşık 60 ila 100 arası Figma Make komutu verilebiliyor. Kullanılmayan krediler ay sonunda sıfırlanıyor ve başka bir döneme devretmiyor. Admin paneli üzerinden kullanım takibi yapılabiliyor, yüksek hacimli kullanım için ek kredi satın alma imkânı ise bu yılın sonlarına doğru sunulacak.
Yalnızca metinle prototip oluşturmakla sınırlı kalmayan Figma Make, kullanıcıya gerçek veri ile çalışabilme yeteneği de sunuyor. Bu sayede kullanıcılar CSV dosyaları yükleyerek, örneğin antrenman takibi ya da etkinlik planlama gibi veri merkezli uygulamalar tasarlayabiliyor. Yapay zekâ, tablo yapısına uygun bileşenler oluşturarak prototipi anlamlı bir şekilde düzenliyor. Bu yapı, özellikle tasarım sürecini hızlandırmak isteyen ekipler için faydalı bir seçenek hâline geliyor.
Figma, Make dışında iki yeni özelliği de kullanıcılarla paylaştı. İlki, görüntü oluşturma ve düzenleme aracı olan “Make and Edit”, ikincisi ise düşük çözünürlüklü görsellerin kalitesini artırmaya yönelik “resolution boost” aracı. Bu araçlar da tıpkı Figma Make gibi AI kredi sistemi kapsamında çalışıyor. Özellikle görsel üretim süreçlerinde hız ve bütünlük sağlanması açısından bu özelliklerin entegrasyonu önem taşıyor.
Tüm bu gelişmelerle birlikte Figma, platform içindeki tasarım ve prototipleme araçlarını merkezi bir yapıya taşımış durumda. Bu araçlara Figma Sites, Figma Buzz ve Figma Draw gibi modüller eşlik ediyor. Haziran ayında tanıtılan Code Layers desteğiyle birlikte, bu yapay zekâ araçları doğrudan kod üretimi ve web site oluşturma süreçlerine de dahil ediliyor. Figma’nın bu yöndeki hamlesi, ürün yelpazesini genişletirken aynı zamanda tasarım sürecine yazılımsal bağlam kazandırıyor.
Yapılan güncellemelerle Figma, tasarımı yalnızca görsel bir süreç olmaktan çıkararak, daha işlevsel ve çok katmanlı bir üretim alanı hâline getiriyor. Özellikle profesyonel kullanıcılar için üretkenliği artıran bu tür yapay zekâ destekli araçlar, ilerleyen dönemlerde daha geniş API ve entegrasyon seçenekleriyle desteklenecek. Bu süreçte, kullanıcı geri bildirimleri ve kullanım verileri belirleyici rol oynayacak.
