AI로 뭐라도 해보라는데...
게임을 위한 AI 전략 수립을 위한 개념 정리
ℹ️ “AI 팀이 생긴다는데… 우리는 뭘 해야 하죠?”
“AI로 뭐라도 해보라고 하던데, 뭘 어떻게 시작해야 하죠?”
“우리도 AI 랩 생긴다던데, 거기서 다 해주는 거 아니에요?”
“딥러닝실에서 논문 냈다던데, 뭔가 대단한 것 같기도 하고…”
“디자이너는 스테이블 디퓨전을 쓴다 하고, 영상은 또 다른 걸 쓴다던데요?”
“에이전트 AI, MCP, AGI… 용어는 넘쳐나는데 도대체 뭐가 뭔가요?”
요즘 게임 사업 실무자 분들을 만나면 빠지지 않고 나오는 이야기입니다.
이제는 누구나 AI 이야기를 하지만,
정작 우리는 무엇을 해야 하는지, 어디서부터 이해해야 할지는 여전히 어렵고 막막합니다.
ℹ️ 이름은 다르지만, 질문은 같습니다
2011년부터 국내 게임사들은 AI 기술 도입에 박차를 가하기 시작했습니다. 엔씨소프트는 'AI 전담 조직'을 출범했고, 크래프톤은 '딥러닝 본부'를 신설했습니다. 넥슨 역시 2017년 데이터 사이언스 연구조직인 '인텔리전스랩스'를 설립해, 머신러닝과 딥러닝을 활용한 게임 시스템을 개발하고 적용하는 연구를 진행하고 있습니다.
그리고, 지금은 ‘AI 랩’, ‘AIML 팀’, ‘딥러닝실’, ‘생성형 AI TF’ 등 다양한 이름의 조직들이 존재합니다.
하지만, 실무자 입장에서 보면, 이름만으로는 각 팀이 무슨 일을 하는지, 어떻게 협업하면 되는지 모호하게 느껴지는 경우가 많습니다.
그래서, 조직의 명칭으로 유추할 수 있는 주요 역할과 실무 관점의 질문을 다음 표로 정리해 보았습니다:
여기서 중요한 것은 이름이 아니라 팀의 역할입니다.
이 팀들은 모두 같은 질문에서 출발합니다:
"AI를 우리 회사와 게임에 효과적으로 활용하려면 어떻게 해야 할까?"
ℹ️ AI, ML, 딥러닝, 생성형 AI… 도대체 뭐가 다른 거죠?
그렇지만, 여전히 AI 관련 기술 용어들은 낯설게 느껴질 수 있습니다. 그래서, 좀더 쉽게 이해할 수 있도록 해당 용어의 정의와 게임 내 활용 사례를 함께 정리해봤습니다..
혹시 읽다 보면 더 복잡하게 느껴지시나요?
괜찮습니다. 이 중에서 게임 사업 실무에서 주목할 만한 AI 모델에 대해서만 아래처럼 핵심만 간단히 기억해도 충분합니다:
AI (Artificial Intelligence, 인공 지능)는 똑똑한 기계로 전체 기술의 상위 개념입니다.
ML은 데이터를 분석하여 예측하는 기능을 합니다. 딥러닝/DL은 복잡한 데이터 속에서 패턴을 인식하고 심도 있는 연구를 수행할 수 있습니다. 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만들어내는데 특화된 기술입니다.
ℹ️ 자주 들리지만 헷갈리는 AI 용어들
그런데, 여전히 실무 미팅에서 자주 듣는 AI 용어들, 들을 때는 알 것 같지만, 막상 설명하려고 하면 막막하진 않으신가요?
이번에는 게임 실무자의 시선에서 자주 언급되는 AI 기술 용어들을 쉽게 정리해 보았습니다:
기억해야할 핵심은 이러한 AI 기술마다 목적이 모두 다르다는 것입니다.
즉, AI기술마다 잘하는 분야가 다르기 때문에 "AI라고 해서 다 같은 AI가 아닙니다."
우리에게 필요한 것은 "나에게 혹은 '우리' 게임에 맞는 AI는 무엇인가?"를 정확히 구분하는 것입니다.
ℹ️ “나는 개발자도 아닌데, 꼭 알아야 하나요?”
"저는 개발자도 아니고, 디자이너도 아닌데, 이런걸 꼭 알아야 하나요?"
"이건 엔지니어들이나 기획자들만 챙기면 되는 거 아닌가요?"
게임 사업 실무자분들께 AI를 설명하다보면 자주 듣는 질문입니다.
그러나, 2024년 기준으로 국내 성인 4명 중 1명은 생성형 AI를 직접 사용해 본 경험이 있으며, 이중 70% 이상이 일상 업무나 정보 검색에 활용하고 있다고 합니다. (출처: 방송통신위원회/정보통신정책연구원)
이것은 곧 우리 모두가 'AI를 실제로 사용해야 하는 사람들'이 되어가고 있다는 의미입니다.
✅ 기술 이해보다 더 중요한 건 ‘전략적 질문’
이제 게임 사업과 운영 실무자에게 필요한 건 복잡한 기술 설명이 아니라 전략적 질문입니다.
"우리가 반복하는 업무 중, AI가 대신할 수 있는 건 무엇일까?"
"유저 경험을 개선하기 위해 어떤 부분을 자동화할 수 있을까?"
"AI를 활용하여 사전에 문제를 파악하고 대응할 수 있는 방법은 없을까?"
이런 질문들이 바로 우리 팀, 우리 게임에 맞는 AI 전략의 출발점이 됩니다.
다음 글부터는 기술 개념이 아닌, 실무자가 어떻게 AI를 도입하고 시도해 볼 수 있을지, 실제 사례를 통해 구체적으로 소개해 드릴 예정입니다.
'우리' 게임을 위한 AI, 단순한 문제 해결 도구가 아니라, 효율적인 문제 해결 방식의 전환입니다.
* 위 내용은 저자의 개인적인 의견이며, 본문에서 언급된 기업의 공식적인 입장과는 무관합니다
