[한영훈의 게임 돋보기] 'AI 경쟁' 첫 격전지는 '운영'…매칭·치팅·CS 먼저 바뀐다

라이브 조직 재편 가속…운영 판단 '데이터 기반'으로 이동

넥슨·크래프톤·엔씨, 운영 AI 활용 확대…규칙·밸런스 관리 고도화

하이브 등 플랫폼 확산…운영 자동화 '게임→인프라' 단위로

 

게임 내 ‘인공지능(AI) 경쟁’의 첫 격전지로 운영 영역이 급부상했다. 그래픽 생성이나 NPC(게임 속 비조작 캐릭터) 같은 제작 단계보다, 매칭·부정행위 탐지·고객응대(CS)·이탈 관리처럼 성과가 지표로 바로 확인되는 분야에 AI가 먼저 활용되고 있다. 라이브 게임 매출이 업데이트 후 운영에서 결정되는 구조가 굳어지면서, AI도 ‘운영 지표’가 있는 곳에서부터 경쟁이 시작됐다는 뜻이다.
 
26일 게임업계에 따르면 주요 게임사는 라이브 조직 안에 데이터·AI 기능을 결합하는 방식으로 운영 체계를 재편하고 있다. 과거에는 운영 판단이 현장 경험에 좌우됐다면, 지금은 이용자 행동 데이터와 모델(패턴 학습 기반 예측·판단 도구) 분석 결과를 바탕으로 운영 규칙을 설계·수정하는 흐름이 확산되고 있다. AI를 도입했는지보다, 운영 의사결정이 사람에서 모델로 옮겨갔는지가 경쟁력으로 작용한다는 평가도 나온다.
 
첫 전장은 공정성 관리다. 크래프톤은 ‘펍지: 배틀그라운드’ 반치트(부정행위 차단) 운영에서 이용자 신고 의존을 줄이고, 딥러닝(데이터 학습 기반 AI 방식) 기반 탐지·분류 체계를 고도화하는 방향을 제시하고 있다. 자동 조준(에임봇)이나 상대 위치 노출(ESP) 같은 치팅 패턴을 빠르게 식별해 차단 정확도를 높이는 접근이다. 운영 목표가 ‘발견 후 제재’에서 ‘실시간 탐지·차단’으로 이동하면서 AI가 운영 규칙의 일부로 들어가고 있다는 해석이 나온다.
 
두 번째 전장은 매칭과 밸런스다. 매칭 속도와 승부 균형은 체류 시간과 잔존율을 좌우한다. 같은 콘텐츠라도 매칭 품질과 게임 경제 균형 안정성에 따라 이용자 유지율과 과금 전환율 격차가 크게 벌어진다는 게 업계 설명이다. 실제로 넥슨은 라이브 조직에서 이용자 행동 데이터 분석을 기반으로 운영 판단과 밸런스 조정 체계를 고도화하고 있다. 컴투스플랫폼 ‘하이브(Hive)’는 게임별 서비스 지표 분석과 운영 기능을 묶어 제공하며, 운영 의사결정의 기준을 지표 중심으로 바꾸는 흐름을 뒷받침하고 있다.
 

세 번째 전장은 고객 응대와 정책이다. 운영 AI는 고객 대응을 빠르게 만드는 동시에, 개인정보·약관·제재 기준과 맞물린다. 엔씨소프트는 AI 활용 서비스와 함께 개인정보 비식별화 같은 보호 체계를 운영하는 방향을 제시하고 있다. 제작 단계보다 사고 비용이 큰 영역인 만큼, 운영 AI는 조직·규정 변화와 함께 확산되는 특징을 보인다는 분석이다.
 
운영 AI는 조직 재편으로 이어진다. 넥슨은 라이브 조직에서 데이터 기반 운영을 강화하고, 서비스·마케팅 의사결정까지 AI 역할을 넓히는 방향을 제시하고 있다. AI가 게임 안 기능을 넘어 운영 조직의 판단 도구로 자리 잡는 단계다. 운영 범위가 넓어질수록 게임사는 콘텐츠 제작 기업에서 운영 기술 기업으로 성격이 바뀐다는 해석도 나온다.
 
운영 AI의 확산은 플랫폼화와 결합된다. 컴투스플랫폼의 ‘하이브’는 인증·결제·서비스 지표 분석 등 운영 기능을 통합 제공하는 게임 백엔드(서버·운영 기반) 체계로 확장되고 있다. 운영 데이터의 수집·분석·실행을 인프라 단에서 처리하는 구조가 자리 잡으면, 운영 자동화는 개별 게임이 아니라 플랫폼 단위로 굳어진다.
 
결국 게임 경쟁 구도는 콘텐츠 경쟁 위에 ‘운영 AI’ 경쟁이 얹히는 방향으로 재편되고 있다는 평가가 나온다. 콘텐츠 규모나 업데이트 속도만으로 장기 라이브 성과를 유지하기 어렵고, 매칭·공정성·경제·이탈 관리 같은 운영 규칙 설계 능력이 매출과 직결되기 때문이다. AI는 게임을 ‘만드는 기술’보다 이용자 흐름과 게임 경제를 관리하는 ‘운영 기술’로 먼저 자리 잡고 있다는 해석이다.
 
업계 관계자는 “AI는 제작보다 운영에서 성과가 먼저 나타난다”며 “매칭·공정성·고객응대처럼 매출과 직결되는 운영이 모델 중심으로 묶이면서 게임 경쟁 기준이 바뀌고 있다”고 말했다.