story2050 님의 블로그

10월 게임업계 주요 뉴스: AI·유저 신뢰·글로벌 확장

1. 크래프톤, 서울대와 게임·로봇 AI 월드모델 공동연구 시작기사 원문기사 요약크래프톤과 서울대가 게임과 로봇 분야의 월드모델 공동연구를 시작함.3년간 AI가 환경을 이해하고 행동 결과를 예측하는 기술 등을 연구할 예정임.사업 PM 관점에서 본 시사점AI 연구를 실제 게임 경험과 신규 사업으로 연결하려는 장기 투자라고 본다. AI의 사용및 활용이 많아지면서 크래프톤에서 다양한 활용을 위한 연구 를 진행하고 있는것 같다. 최근에 AI 기술자 100명 정도 채용했다는것만 봐도, 요즘 AI 활용 능력이 얼마나 중요한지 중요성을 알게 만드는 내용이었다. 사업 PM으로서 기술 도입도 물론 중요하지만 이 연구가 개발 효율, 콘텐츠 경험, 새로운 사업 기회 중 어떤 문제를 해결하는지 구체화하고 이로 인한 성과를 보..

면접 후기 ) 위메이드 사업 PM 후기 : 면접에서 느낀 지피지기

[면접 회고] 이번 사업 PM 면접은 내가 알고 있는 것을 얼마나 많이 말할 수 있는지보다, 주어진 상황을 어떤 기준으로 판단하는 사람인지 돌아보게 한 시간이었다.면접을 준비하며 게임과 사업 PM에 대해 공부해 왔다고 생각했지만, 막상 답변을 이어가다 보니 경험이나 개인적인 느낌을 근거처럼 말하는 순간이 있었다. 면접을 마친 뒤에는 내가 가진 생각을 어떻게 더 명확하고 설득력 있게 전달할 수 있을지 고민하게 되었다.1.전형 과정 및 개요지원 직무: 사업 PM전형 과정: 1차 전형 합격 후 유선으로 연락을 받았다. 통화 과정에서 '빠르게 보고 싶다' 라는 이야기에 바로 다음날로 오후 면접 일정을 잡고 진행하게 되었다.면접 형태: 대면 면접으로 진행되었으며, 실무진 면접관 3명과 지원자 1명의 3:1 방식..

https://youtu.be/wHlgL4ifUeE?si=Otkj9fC_gK-r_uOw핵심 요약1 기존 대시보드 기반 분석은 해석 가이드라인의 부재와 복잡한 개발 프로세스 및 데이터 과부하라는 구조적 한계를 가지고 있습니다.2 AI 모델이 비즈니스 맥락을 완벽히 이해하지 못하는 한계 극복을 위해 사람의 도메인 지식과 AI의 자동화 역량을 결합한 협업 프로세스가 필수적입니다.3 AI가 데이터 맥락을 정확히 이해하고 고품질 분석 결과를 도출하도록 돕는 표준화된 'AI 레디 데이터'와 '시맨틱 에이전트' 설계가 분석 플랫폼 전환의 핵심입니다. 요약서론 : 대시보드에서 에이전트로의 패러다임 전환2026년 현재 AI는 단순한 기술 도입을 넘어 일상이 되었으며, 데이터 분석 분야 역시 자연어 질문만으로 복잡한 쿼리..

https://youtu.be/3_GSEtCWBBI?si=LWksrXAPh7Qky-d5핵심 요약1 게임은 AI 에이전트가 경제 주체로 활동하는 미래 사회의 규칙과 신뢰 체계를 가장 효율적으로 실험하고 검증할 수 있는 최적의 테스트 베드입니다.2 단순한 자동화를 넘어선 에이전트 시대에는 신원 확인, 권한 부여, 평판 기록 및 책임 추적을 가능하게 하는 투명한 신뢰 인프라가 필수적입니다.3 블록체인은 에이전트의 활동 이력과 신용도를 증명하는 신뢰 장부로서, 무면허 봇 중심의 과거 생태계를 벗어나 검증 가능한 에이전트 경제를 구현하는 핵심 기술이 될 것입니다. 요약봇에서 에이전트로： 자동화의 재정의과거 게임 업계에서 봇은 밸런스를 파괴하고 유저 경험을 해치는 존재로만 인식되었습니다. 그러나 본질적인 문제는 ..

https://youtu.be/5mslb8r9ob0?si=5J8IwiwQfotmk2em핵심 요약1 게임의 첫인상은 런칭 직후 결정되어 장기적인 평가로 굳어지며, 런칭 전 플레이테스트 평가가 실제 런칭 성과와 높은 상관관계를 보이므로 사전 지표 관리가 필수적이다.2 슈터 게임 시장은 소수 상위 게임이 독점하고 있으며, 일반적인 유저들은 기존에 즐기던 게임을 쉽게 바꾸지 않는 보수적인 플레이 성향을 보인다.3 경쟁작과 잠재 유저의 출신 게임을 스팀 태그와 교차 플레이 데이터로 클러스터링하여 분석하면, 유저가 민감하게 반응하는 핵심 재미 요소와 개선 지점을 데이터로 도출할 수 있다. 요약파트 1: 런칭 후의 평가는 바꾸기 어렵다 스팀의 15만 개 게임 중 출시 후 평가가 낮은 게임이 다시 '대체로 긍정적' 수..

https://youtu.be/raE-RVUX3nQ?si=Sz_6ojHfNAnaZjLo 핵심 요약1 듀오링고는 반복 학습의 지루함을 해결하기 위해 게임의 문법을 도입하고 사용자의 연속 학습 유지에 모든 서비스 역량을 집중합니다.2 매일 접속자 수인 DAU를 북극성 지표로 삼아 분기마다 수백 번의 AB 테스트를 거치며 학습 경험을 개인화하고 개선합니다.3 공격적이고 유머러스한 마스코트 '듀오'를 활용한 소셜 마케팅으로 브랜드를 문화 현상으로 격상시켜 유료 광고 없이 막대한 참여를 유도합니다. 요약듀오링고의 탄생과 초기 실패의 교훈듀오링고의 창립자인 세바린과 루이스는 교수와 대학원생의 관계로 만나 서로의 언어적 배경인 독일어와 스페인어를 교환 학습하는 앱을 만들었습니다. 교육의 평등과 언어 학습의 기회를 ..

https://youtu.be/K8hE1t2aDhw?si=xyBUmjciQrRimorE핵심 요약1 메이플스토리 월드만의 독자적인 스크립트 언어와 방대한 API 환경을 효과적으로 지원하기 위해, 도메인 특화 데이터로 학습된 전용 LLM '단풍'을 개발했습니다.2 데이터가 부족한 환경에서 LLM 기반의 데이터 생성 파이프라인과 전문가 오케스트레이션 기법을 활용해 고품질의 합성 데이터를 구축하고 모델 성능을 확보했습니다.3 강화학습 알고리즘인 GRPO를 도입해 할루시네이션을 줄이고, 단계별 사고 과정을 강화함으로써 도메인에 최적화된 정확하고 신뢰성 있는 답변 체계를 마련했습니다 요약메이플스토리 월드는 사용자가 직접 월드를 제작할 수 있는 플랫폼이지만, 고유 언어인 '엠루아(MLua)'의 독특한 문법, 라이프사..

https://youtu.be/nbS_8eZLWLA?si=qhsm1bnk50RmpiYH핵심 요약1 넥슨은 운영 콘솔 직접 개발 및 개발 파이프라인 재설계를 통해 라이브 서비스 대응 속도와 개발 생산성을 높이는 데 주력하고 있습니다.2 크래프톤은 AI 퍼스트 기조 아래 모든 업무 방식에 AI를 우선 도입하고 사내 구성원의 AI 리터러시를 높여 실질적인 업무 자동화를 추진하고 있습니다.3 두 기업 모두 전사적인 AI 도입 과정에서 보안, 인프라 비용, 사용자 경험 등을 주요 실패 기준으로 삼아 기술적 가능성과 지속 가능성을 끊임없이 검증하고 있습니다. 요약넥슨과 크래프톤의 AI 전환(AX) 목표와 전략넥슨은 초기에 서비스 모니터링과 리포팅 등 반복적인 업무를 자동화하여 운영 부담을 줄이는 것에 집중했으며,..

https://youtu.be/q0FsvZAKidw?si=TfSWmAbL9ScWO_PC 핵심 요약1 게임은 이제 단순한 완성도를 넘어 넷플릭스나 숏폼과 같은 콘텐츠와 경쟁하며 유저의 제한된 시간과 도파민을 어떻게 점유할 것인지가 핵심 과제가 되었습니다. 2 과거 패키지 판매 중심에서 라이브 서비스와 크리에이터와의 협력을 통해 커뮤니티적 소속감을 강화하는 방식으로 게임의 생존 전략이 변화하고 있습니다. 3 크리에이터는 단순한 홍보 수단을 넘어 정보의 비대칭을 해소하고 게임사와 유저 사이를 연결하는 핵심적인 동반자이자 커뮤니티의 구심점 역할을 수행합니다. 요약시간 경제의 시대: 콘텐츠 산업의 새로운 격전지오늘날 콘텐츠 산업의 핵심은 완성도보다 사용자의 시간을 어떻게 점유하고 확보하느냐는 '관심 경제' 혹은 ..

https://youtu.be/qs-cOMf_Fbk?si=3RFOnnScdUEaITw7 핵심 요약1 단순히 최신 AI 도구를 쫓는 대신, 모델의 학습 데이터 구조를 이해하고 영어 기반의 프롬프트와 논리적 사고력을 활용하여 본질적인 문제 해결 능력을 키우는 것이 중요합니다.2 조직의 생산성은 리더십의 전략적 인사이트와 소수 정예의 고밀도 인재들이 AI를 활용해 다양한 테스크를 동시다발적으로 처리하는 구조에서 비롯됩니다.3 유행하는 AI 도구나 기술적 트릭보다는, 해당 분야의 권위자가 검증한 기술을 선택하고 정보의 비대칭을 극복하기 위해 영어를 통한 직접적인 정보 습득에 집중해야 합니다. 요약성장을 멈추지 않는 AI 빌더, 김태훈의 작업 방식한국인 최초로 OpenAI에 입사하여 초기 GPT 개발에 참여했던..