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[NDC 2026] 강덕원 넥슨 AI본부장 "AI전환, 효율화 넘어선 인간 역할 재정의"

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[NDC 2026] 강덕원 넥슨 AI본부장 "AI전환, 효율화 넘어선 인간 역할 재정의"

넥슨코리아·크래프톤 AX 조직 총괄 간 대담 세션
'탑다운' 아닌 '바텀업'…'AI 챔피언' 수십명 발굴
비개발자가 '자동화 툴' 코딩…효용 체감되는 AX
'뜨거운 감자' 토큰 비용…"중요한 것은 효율성"
판교 경기창조혁신센터에서 18일 열린 넥슨 개발자 콘퍼런스(NDC) 2026 대담 세션 '넥슨과 크래프톤의 AX 여정: 무엇을 시도하고 무엇을 포기했나' 현장의 모습. 왼쪽부터 진행을 맡은 김상균 경희대학교 교수와 강덕원 넥슨코리아 AI본부장, 임경영 크래프톤 AI 트랜스포메이션 헤드. 사진=이원용 기자이미지 확대보기
판교 경기창조혁신센터에서 18일 열린 넥슨 개발자 콘퍼런스(NDC) 2026 대담 세션 '넥슨과 크래프톤의 AX 여정: 무엇을 시도하고 무엇을 포기했나' 현장의 모습. 왼쪽부터 진행을 맡은 김상균 경희대학교 교수와 강덕원 넥슨코리아 AI본부장, 임경영 크래프톤 AI 트랜스포메이션 헤드. 사진=이원용 기자
넥슨 개발자 콘퍼런스(NDC) 마지막 날인 18일, 넥슨과 크래프톤의 AX(AI 전환)를 총괄하는 경영진들의 대담 세션이 열렸다. 넥슨은 이 자리에서 AX의 목표가 단순한 경영, 재무적 효율화를 넘어 인간 고유의 창의성을 강조하는 것이라고 강조했다.

경기도 판교 넥슨코리아 사옥 인근 경기창조혁신센터에서 열린 NDC 대담 세션의 주제는 '넥슨과 크래프톤의 AX 여정: 무엇을 시도하고 무엇을 포기했나'였다. 김상균 경희대학교 교수가 진행자를 맡은 가운데 강덕원 넥슨코리아 AI본부장과 임경영 크래프톤 AI 트랜스포메이션 헤드가 연사로 나섰다.

강 본부장은 "게임 산업은 결국 '재미'를 만드는 산업이고 재미에는 정답이 존재하지 않기 때문에 AI로 전환하기 쉬운 영역과 전환하기 어려운 영역이 명확하게 구분되는 것이 특징"이라며 "AX는 단순히 인간의 업무를 AI로 대체하는 것을 넘어 인간이 판단해야만 하는 일의 기준을 명확히 정하고 인간의 역할, 가치를 다시 정의하는 과정"이라고 말했다.

넥슨의 AX 프로젝트의 명칭은 '모노레이크'다. 계열사, 조직 별로 다른 기준으로 관리되던 데이터를 통합한 플랫폼을 구축한 가운데 비 개발자, 비 전문가로 구성된 조직들까지도 통합 데이터 플랫폼에 접근하고 AI 툴을 활용할 수 있도록 하는 것을 핵심 목표로 한다.
강 본부장은 이를 경영진의 지시에 따르는 '탑 다운' 방식이 아닌 현업 임직원 개개인에서 비롯된 '바텀 업' 방식이 되도록 하는 데 초점을 맞췄다고 설명했다. 그는 "AI 리터러시 교육에 더해 각 조직의 다양한 시도를 장려하고 성공 사례를 전파했다"며 "AI 전환에 큰 공을 세운 'AI 챔피언'을 수십 명 발굴했으며 그들이 전사적 AX에 큰 역할을 했다"고 언급했다.

비 전문가 조직이 데이터, AI에 접근함에 따라 책임 소재, 신뢰성 문제가 발생할 수 있지 않냐는 질문에 강 본부장은 "데이터, AI 리터러시가 전반적으로 높아진 후에는 오히려 각 조직이 필요한 데이터를 직접 확보할 수 있게 돼 신뢰성이 더욱 높아졌다"며 "데이터 분석가들도 타 조직의 요청 등 업무에서 벗어나자 전문성을 발휘할 수 있는 고난이도 업무에 집중할 수 있게 됐다"고 답변했다.

NDC 2026 메인 이미지. 사진=넥슨이미지 확대보기
NDC 2026 메인 이미지. 사진=넥슨

크래프톤은 김창한 대표가 지난해 10월 회사의 핵심 비전으로 'AI 퍼스트 기업'을 제시한 이래 전사 차원의 AX에 집중하고 있다. 임 헤드는 이날 수차례 "넥슨이 AX를 하며 추진한 일, 고민했던 일들이 우리와 상당히 유사하다"며 공감을 표했다.

비 개발자 조직에서 AX에 따른 효율화를 한 사례로 크래프톤의 HR 조직에 대해 언급했다. 코딩을 전혀 모르던 직원들이 AI의 도움을 받아 채용 면접 과정에서 인터뷰 일정 정리, 사내 공간 예약 등을 자동화하는 툴을 개발, 활용한 사례다. 임 헤드는 "비 개발직군에서 '브랜치', '커밋'과 같은 개발자 용어를 활용하는 모습을 보며 장벽을 허물고 리터러시가 올라가는 현상을 체감할 수 있었다"고 말했다.

AI 전환을 통해 전사 차원에서 AI를 활용하는 과정에서 필연적으로 토큰(AI 모델의 업무 처리 단위) 비용의 증가에 따른 문제가 발생한다. 강 본부장은 "토큰 비와 같은 AI의 비용은 현재 산업계의 가장 뜨거운 감자로, 넥슨 또한 AI 비용이 예상 이상으로 빠르게 증가하는 것을 경험했다"면서 "결국 문제는 비용 그 자체가 아니라 얼마나 효율적으로 활용하고 있느냐"라고 답했다.

효율적인 활용의 예시로는 게임 개발 기간의 축소를 들었다. 강 본부장은 "개발 프로젝트 기간이 당초 대비 1개월이 단축되는 성과가 있었다면 많은 토큰 비가 들어갔다 해도 충분한 업사이드(성장 잠재력)가 될 수 있다"며 "더 가치 있는 콘텐츠, 더 재미있는 게임, 더욱 빠른 이용자 문제 대응과 같은 실질적 가치로 판단하는 것이 중요하다"고 강조했다.

임 헤드는 "토큰 비와 엔터프라이즈 시트 비용, 개인 구독 모델 비용을 한 눈에 볼 수 있는 대시보드로 비용을 모니터링한다"며 "AI 리서치가 확립되지 않은 조직에는 오히려 토큰을 많이 쓰도록 장려하고, 표준화가 이뤄진 조직에는 효율적 활용을 장려하는 등 조직 별로 다른 가이드라인을 제시하고 있다"고 말했다.


이원용 글로벌이코노믹 기자 wony92kr@naver.com