한국의 게임 업계는 ChatGPT를 비롯한 생성형 AI를 가장 적극적으로 업무에 도입하며 큰 관심을 보이는 분야이기도 합니다. 몇 년 전부터 AI 기술 연구개발에 많은 예산을 투자하고, AI를 활용한 기술을 자체 개발하거나 게임 내에 접목하는 시도를 하고 있습니다.
기업뿐만 아니라 기업 종사자들도 생성형 AI에 관심이 많습니다. 한국모바일게임협회가 공개한 설문에 따르면 한국 게임산업 종사자의 90% 이상이 챗GPT, 미드저니 등 생성형 AI를 이용해 본 경험이 있다고 합니다.
전세계적으로 흥행한 게임 ‘배틀그라운드’를 제작한 ‘크래프톤’은 업무 효율화를 위해 전 직원을 대상으로 AI 솔루션 이용료 전액을 지원하고 있으며 현재 90% 이상이 업무에 AI를 활용하고 있습니다. 이를 통해 게임 기획과 개발에 들어가는 시간과 노동력을 줄여 포트폴리오를 다각화하려고 하고 있습니다.
NCSoft는 한국 게임사 최초로 2023년 자체 언어모델을 개발하여, ‘VARCO Studio’라는 AI 플랫폼 서비스를 사내 게임 기획과 아트 업무에 활용하고 있습니다. 게임의 캐릭터, 세계관 창작부터 시나리오 검토를 할 수 있고, 실무에서 바로 활용 가능한 이미지 또한 생성할 수 있습니다.
생성형 AI가 게임 업계에 불러온 큰 변화 중 하나는 위와 같은 대규모 게임 개발가 아닌 1인 또는 소규모 게임 개발사도 높은 효율로 고성과를 낼 수 있게 되었다는 점입니다. 폴란드의 1인 기업으로 세계 2위 매출액을 달성했던 ‘매너 로드’처럼 이제 단 한명이 생성형 AI를 활용해 고품질 게임 개발을 할 수 있게 되었습니다.
아직 한국에서는 ‘매너 로드’와 같은 사례가 나오지 않았지만, 생성형 AI를 적극적으로 활용하는 1인 기업 또는 소규모 게임 개발사가 많아지면서 게임 업계는 적은 비용을 들여 전 세계적으로 사랑받는 작품이 탄생할 것으로 기대하고 있습니다.
한국 ICT 산업에서 ChatGPT의 도입은 기업의 규모를 막론하고 빠르게 확산되고 있습니다. 대기업부터 중소기업, 심지어 1인 기업에 이르기까지 다양한 규모의 기업들이 이 혁신적인 기술을 활용하여 경쟁력을 강화하고 있습니다.
ITWorld/CIO Korea의 <2023 국내 기업의 AI 도입 및 활용 현황>에 따르면 설문 기업 10곳 중 5곳이 AI 기술을 이미 업무에서 활용하고 있거나, 도입을 위한 파일럿 프로젝트를 진행중이거나, 1년 이내에 도입할 예정인 것으로 나타났습니다. 도입할 계획이 없는 기업은 8%밖에 되지 않았습니다. 가장 많이 사용하는 것으로는 상용 솔루션이 76%였으며 오픈소스가 11%, 자체 개발이 8%였습니다.
이미 제 주변에도 많은 대표님들이 AI를 도입해 생산성 향상의 효과를 보았고, 수백만원에서 수천만원까지 AI 도입을 위해 지출을 하고 있는 상황입니다. 깃헙 코파일럿, ChatGPT, Claude 등으로 SW개발에 필요한 여러 코드와 텍스트에 대한 도움을 받을 수 있고, 미드저니나 클로바 보이스 등 이미지, 음성, 음악, 채색 등에 큰 도움을 받을 수 있어 개발자들의 생산성을 크게 향상시키고 있습니다.
제가 일하고 있는 위니브에서는 모든 직원이 의무적으로 Copilot을 사용하고 있습니다. 위니브에서는 이를 통해 30%의 코드 생산성 향상, 신입 개발자의 50%의 적응 시간 단축으로 바라보고 있습니다.
한국에서는 Copilot 말고도 Cursor라는 AI 툴도 주목받고 있습니다. 특히 전 세계 적으로도 점유율이 가장 높은 마이크로소프트의 VSC(Visual Studio Code)에 확장 프로그램을 그대로 옮겨 올 수 있으며 친숙한 UI, 최신의 생성형 AI를 사용할 수 있다는 점, 코드 전체적인 것을 보고 추천 코드를 준다는 점이 강점입니다.
Cursor 캡처
Cursor 캡처
LLM의 발전으로 코드의 품질이 날로 높아지고 있습니다. 불과 1년 전까지만 해도 손이 많이 갔던 코드일지라도, 이제 코파일럿이나 클로드를 사용해 흠잡을 데 없는 코드를 만들 수 있습니다.
기존에 있던 코드를 리팩토링하거나 리뷰를 하는 것도 이제 사람이 하지 않습니다. 원하는 리뷰 스타일과 리뷰 규칙만 알려주면 인간보다 더 상세하게 리펙토링 또는 코드 리뷰를 해줍니다. 이는 기존에 리뷰를 해야했던 인원의 시간을 절약하는 효과도 있습니다.
대기업들은 생성형 AI의 유용함을 알기에 전사적으로 사용합니다. Amazon의 CEO인 Andy Jassy는 24년 8월 링크드인에서 Amazon Q(생성형 AI 어시스턴트)가 SW 개발 작업을 획기적으로 개선하여 SW 업그레이드 시간이 평균 50일에서 단 몇 시간으로 줄었으며 자동 생성된 코드의 79%가 추가 변경 없이 배포되었다고 밝혔습니다. 이를 통해 약 4,500명의 개발자가 1년 일하는 작업량을 절약했으며, 비용 절감으로 연간 2억 6천만 달러의 효율성 이득이 예상된다고 합니다.
한국의 대기업인 LG그룹의 LG CNS는 ‘GPT’와 ‘코드-라마’를 함께 활용한 ‘AI 코딩’을 사내 시스템 운영에 도입했습니다. 개발자들은 코드변환, 코드 생성, 코드 추천, 코드 품질 검사 등에 ‘AI 코딩’을 활용하여 작업 시간을 30~40% 줄였다고 합니다.
AI가 개발 업무의 많은 부분을 지원해주기 때문에 회사의 규모와 상관 없이 효율성과 생산성이 비약적으로 높아지고 있지만, 현업에 적용하기에 앞서 인간 개발자가 검증하는 과정은 여전히 필요합니다. 회사마다 처한 문제와 환경이 다르기에 모든 개발 업무에 AI를 적용할 수도 없습니다. AI의 작업물을 검토하고, 수정하며, 인간 개발자가 작성한 코드에 적절히 삽입하여 동작하게 하는 작업과 과정이 필요합니다.