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[데블챌 2일] 게임 산업에서의 생성형 AI 활용 영역
2024-05-30
  • GAME
  • AI


[데블챌 2일] 게임 산업에서의 생성형 AI 활용 영역


들어가며,

  • 데이터 블로그 챌린지(데블챌 2기) 2일차입니다.

  • 14일 간 블로그 게시글을 올리면서 글 쓰는 습관을 들여보려 합니다.


목차

  • 게임 산업 직종 구분

  • 게임 산업에서의 생성형 AI 활용 사례

    • 개발 생산성 향상

  • 게임 데이터 분석 영역의 과제




지난 업로드 게시물 에서 생성형 AI 기반 비즈니스의 성장 흐름을 다뤘으니,

이번에는 게임 산업에서의 생성형 AI 활용 영역의 일부분을 가볍게 다루며 게임 데이터 분석 이야기로 전환하려 합니다.


게임 산업 직종 구분



게임 산업을 파악하려면 게임 제작 관련 직종 분류를 살펴볼 필요가 있습니다.

한국콘텐츠진흥원의 2023 대한민국 게임백서의 직종 구분표를 보면 다음과 같습니다.





쉽게 보기 위해 제가 생각하는 게임 직종 연결 관계를 픽셀 느낌으로 그려보면 아래와 같습니다.

  • 서비스에 마케팅/판매 등을 포함시켰습니다.



게임이 서비스로 이어가기 위해서는 개발, 디자인 작업이 필수적입니다.

그리고 게임이 출시되면 시스템 속에서 서비스가 운영됩니다.


이러한 영역 중에서 생성형 AI는 어느 곳에서 어떻게 활용되고 있을까요?




게임 산업에서의 생성형 AI 활용 영역

  • 개발 생산성 향상


엔씨소프트는 자체 LLM 모델 VARCO를 개발하며 디자이너의 생산성을 높이는 방법을 택했습니다.

디자이너가 아닌 구성원도 아이디어를 제공하거나, 기존 디자이너의 제작 시간을 줄이는데 활용하는 것입니다.


  • VARCO Art 소개 영상 (사진 클릭하여 이동) VARCO Art 소개 영상



기존 작업의 생산성 향상에 중점을 두는 것은 코파일럿 서비스와 유사하지만,

신규 캐릭터 의상 레퍼런스로 참고하는 등 게임 개발이라는 특수한 목적에 활용하는 방안이 인상적입니다.

  • [AI 레벨업] ② ‘게임 혁신’ 눈앞에… 일손 줄이고 경쟁력 높이고
    페이지 링크



이러한 생성형 AI 활용 게임 개발 추세는 국내만의 이슈는 아닙니다.

게임 배급 플랫폼 스팀의 밸브는 2024년 1월부터 생성형 AI 콘텐츠를 허용했습니다.

주로 성우 및 오디오, 아트 제작 부문에서 대체되었으며 게임 개발에서의 생성형 AI 활용은 이제 특별한 일만은 아닙니다.





  • 게임 산업에서의 생성형 AI 활용 영역

    • 게임 데이터 분석 영역의 과제



활용 영역을 확장하면 게임 데이터 분석에서도 생산성을 높일 수 있지 않을까요?

데이터 분석 조직이 아니더라도 관련 부서에서 생성형 AI로 게임 이용자를 분석하여 아이디어를 제공할 수 있고,

게임 콘텐츠에 대한 유저 반응을 요약하고 분석에 활용하는 방법도 있겠습니다.


다음 포스팅부터 게임 데이터 분석 영역을 소개하고,

게임 데이터 분석 시 생산성 향상을 위해 사용되는 분석 사례를 정리해보겠습니다.




Reference