[딜사이트 조은지 기자] 넥슨과 크래프톤이 인공지능 전환(AX)을 단순 업무 자동화가 아닌 게임 개발과 조직 운영 방식의 변화로 보고 있다. 다만 접근 방식은 달랐다. 넥슨은 라이브 서비스 운영 자동화에서 출발해 개발 생산성 향상으로 무게중심을 옮겼고, 크래프톤은 업무 문제를 풀 때 AI에 먼저 검토하는 'AI 퍼스트' 문화를 조직 전반에 확산시키는 데 초점을 맞췄다.

강덕원 넥슨코리아 본부장과 임경영 크래프톤 VP는 18일 오후 경기 성남시 경기창조경제혁신센터에서 열린 ‘넥슨 개발자 콘퍼런스(NDC) 26'에서 김상균 경희대학교 교수의 진행으로 ‘넥슨과 크래프톤의 AX 여정 - 무엇을 시도하고 무엇을 포기했나’를 주제로 대담을 진행했다.

넥슨은 ‘개발 생산성’, 크래프톤은 ‘AI 퍼스트’

강 본부장은 넥슨의 AX가 초기에는 서비스 모니터링과 리포팅 등 반복 업무 자동화에서 시작됐다고 설명했다. 라이브 서비스 운영 부담을 줄이고 대응 역량을 높이는 것이 우선 과제였다는 의미다. 현재는 개발 생산성 향상에 초점을 맞추고 있다.

강 본부장은 "현재는 개발 생산성 쪽에 많이 포커스하고 있다"며 "전용 AI 모델 개발과 개발 파이프라인 재설계 등 개발 방식 자체를 혁신하기 위한 다양한 시도를 추진하고 있다"고 말했다.

넥슨이 체감한 대표적 변화는 운영 콘솔 구축 방식이다. 과거에는 게임 개발조직이나 운영조직이 필요한 데이터를 데이터 조직에 요청하고 운영 도구는 별도 개발조직에 요청해야 했다. 이 과정에서 라이브 서비스 이슈 대응이 늦어지는 문제가 있었다.

강 본부장은 "AI 도움을 받아 각 조직이 필요한 모니터링 도구와 운영 콘솔을 직접 만들면서 의사결정에 필요한 정보를 훨씬 빠르게 확보할 수 있게 됐다"고 말했다.

크래프톤은 AX의 출발점을 조직 문화 전환으로 잡았다. 임 VP는 크래프톤이 지난해 11월부터 "AI 퍼스트"를 선언하고 업무 전반에서 AI를 먼저 적용하는 방식을 실험하고 있다고 설명했다.

임 VP는 "문제를 해결하는 방식에 AI를 가장 먼저 도입해 보자는 것이 목표"라며 "한꺼번에 모든 것을 AI로 해결하기보다는 작은 단위의 업무부터 AI로 전환했을 때 어떤 효과가 나오는지 측정하면서 시도하고 있다"고 말했다.

성공만큼 중요한 ‘멈춤의 미학’

두 회사는 AX 과정에서 모든 시도가 성공으로 이어진 것은 아니라고 밝혔다. 넥슨은 오픈소스 기반 자동화 도구인 "오픈클로"의 전사 도입을 검토했지만 보안과 운영 부담, 인프라 비용 문제로 당장 확대 적용은 어렵다고 판단했다.

강 본부장은 "기술적으로 가능한 것과 실제로 지속 가능한 것은 다른 것 같다"며 "보안, 사용자 경험, 인프라 비용 등을 종합적으로 고려했을 때 기대 효과가 충분하지 않다면 재검토하거나 중단해야 한다"고 말했다.

크래프톤도 엔터프라이즈급 대형 툴을 섣불리 도입했던 경험을 오판 사례로 꼽았다. 범용 툴은 다양한 기능을 제공하지만 각 회사의 업무 방식과 게임 산업의 특성을 세밀하게 반영하기 어렵다는 판단에서다.

임 VP는 "AI로 무언가를 만들 수는 있지만 실제로 사용되지 않는다면 툴로서는 실패한 경험으로 볼 수 있다"며 "사용자가 늘지 않으면 결과적으로 실패한 경험이 될 수 있어 다음에는 어떻게 해결할지 고민하고 있다"고 말했다.

게임 AX, 사람의 역할을 다시 묻다

두 회사는 게임 산업의 AX가 다른 산업과 다른 지점도 짚었다. 금융·커머스·통신은 규제와 거버넌스 부담이 큰 반면 게임은 상대적으로 AI를 실험하기 쉬운 산업이라는 것이다. 다만 게임의 핵심인 ‘재미’에는 정답이 없다는 점이 AX 적용을 어렵게 만드는 요소로 꼽혔다.

강 본부장은 "게임 산업은 결국 재미를 만드는 산업이고, 재미에는 정답이 없다"며 "AI가 무엇을 대신할 수 있는지 찾는 단계를 넘어 창의성과 판단이 중요한 영역에서는 사람이 반드시 무엇을 해야 하는지를 정해야 한다"고 말했다.

임 VP도 "게임 산업은 크리에이티브가 중심이 될 수밖에 없다"며 "AI를 활용해 기존 작업 시간을 줄일 수 있다면 더 멋있는 에셋과 사운드, 새로운 경험을 만드는 데 시간을 쓸 수 있다"고 말했다.

비용도 AX 확산의 핵심 변수로 떠올랐다. 넥슨은 토큰 사용량과 프로젝트 진행 상황을 함께 분석해 AI 비용이 실제 업무 가치로 연결되는지 살피고 있다. 크래프톤은 토큰 비용과 엔터프라이즈 시트 비용, 개인 구독형 지원 비용을 함께 볼 수 있는 대시보드를 구축했다.

양사의 AX는 AI 툴 도입을 넘어 개발 방식, 조직 문화, 비용 관리, 데이터 구조, 사람의 역할까지 다시 설계하는 단계로 들어서고 있다.