생성형 AI가 기획서 초안, 퀘스트 대사, 수치 표까지 만들어 주면서 '기획자는 이제 무엇을 하느냐'는 질문이 자주 나옵니다. 결론부터 말하면 기획자가 하는 일의 무게중심이 '만드는 것'에서 '판단하고 결정하는 것'으로 옮겨 가고 있습니다. 이 글은 AI 시대 게임기획자의 역할이 어떻게 바뀌는지, 그리고 지금 준비하는 사람이 무엇을 길러야 하는지 정리합니다.

줄어드는 일과 커지는 일

예전에는 기획 신입이 문서 작성과 데이터 입력 같은 일로 실무를 익혔습니다. 이런 일이 빨라지면서 처음부터 판단이 필요한 일을 맡게 될 가능성이 커졌습니다. 진입은 쉬워졌지만 기대 수준은 높아진 셈입니다.

그렇다고 문서 작성 능력이 필요 없어진 것은 아닙니다. AI가 쓴 문서의 빈틈을 알아보려면 좋은 문서가 어떤 구조인지 알아야 합니다. 직접 써 본 경험이 있어야 AI 초안을 빠르게 고칠 수 있습니다.

재미를 판단하는 눈

AI는 '그럴듯한' 안을 많이 내놓지만, 그중 어떤 것이 실제로 재미있는지는 알지 못합니다. 재미는 문서가 아니라 플레이에서 확인되기 때문입니다. 기획자는 아이디어를 빠르게 작은 프로토타입이나 종이 시뮬레이션으로 옮겨 직접 해 보고, 어디서 지루해지고 어디서 몰입하는지 판단해야 합니다.

이 능력은 많은 게임을 분석적으로 플레이한 경험에서 나옵니다. 재미있었던 순간을 '왜'라는 질문으로 쪼개 보는 습관이 AI 시대에도 변하지 않는 기획의 기본기입니다.

결정하고 설명하는 사람

AI 덕분에 선택지가 늘어날수록 고르는 일이 어려워집니다. 기획자는 여러 안 중 하나를 고르고, 왜 그것을 골랐는지 팀에 설명할 수 있어야 합니다. 프로그래머에게는 구현 범위를, 아티스트에게는 의도를, 운영팀에게는 예상되는 플레이어 반응을 설명하는 일이 모두 기획자의 몫입니다.

• 결정의 근거를 문서에 한두 줄로 남기는 습관
• 버린 안과 버린 이유를 함께 기록하기
• 결정이 틀렸을 때 확인할 지표를 미리 정해 두기

AI가 만든 안을 그대로 채택했더라도 그 안을 고른 책임은 기획자에게 있습니다. 팀원이 왜 이 방식이냐고 물었을 때 AI가 추천했다는 대답은 설득력이 없습니다. 선택의 근거를 자기 말로 설명할 수 있어야 합니다.

데이터와 도구를 다루는 힘

라이브 서비스 게임이 많아지면서 기획자가 플레이 데이터를 직접 보는 일이 늘었습니다. AI는 데이터를 요약하고 그래프를 만드는 데 도움을 주지만, 어떤 질문을 던질지는 기획자가 정해야 합니다. '왜 이 스테이지에서 이탈이 많을까' 같은 질문을 세우고, 데이터로 확인하고, 수정안을 내는 흐름이 중요해졌습니다.

스프레드시트로 수치를 다루는 기초, 간단한 스크립트나 엔진 조작에 대한 이해도 경쟁력이 됩니다. 직접 만들어 볼 수 있는 기획자는 아이디어를 말로 설명하는 데서 그치지 않고 바로 검증할 수 있습니다. AI 코딩 도구 덕분에 기획자가 간단한 프로토타입을 직접 만드는 일도 예전보다 쉬워졌습니다.

지금 준비하는 사람에게

AI를 쓸 줄 아는 것은 이제 기본 조건에 가깝습니다. 차이는 AI의 결과를 얼마나 잘 판단하느냐에서 납니다. 포트폴리오에도 AI로 만든 초안과 함께, 무엇을 고치고 왜 고쳤는지, 플레이 테스트에서 무엇을 발견했는지를 보여 주는 것이 좋습니다. 생각의 과정이 보이는 포트폴리오가 기획자의 역량을 가장 잘 증명합니다.

SBS아카데미게임학원 AI게임기획 과정은 문서 작성은 AI와 빠르게 하되, 무엇이 재미있는지 판단하고 결정하는 과정에 수업 시간을 가장 많이 씁니다.

자주 묻는 질문