주제: 넥슨과 크래프톤의 AX 여정 - 무엇을 시도하고 무엇을 포기했나
강연자 : 강덕원 - 넥슨코리아 본부장, 임경영 - 크래프톤 부사장
발표분야 : 인공지능
권장 대상 : AI 리터러시 확산부터 개발 생산성 혁신, 전사 컴플라이언스 구축 등에 관심이 있는 사람
관심태그 : #NDC26 #AX #AI 리터러시
[🚨 강연 주제] 이 대담에서는 넥슨과 크래프톤이 AX를 추진하며 무엇을 시도했고, 무엇을 포기했는지, 그리고 어떤 기준으로 다음 단계를 준비하고 있는지 현장의 경험을 공유합니다. AI 리터러시 확산부터 개발 생산성 혁신, 전사 컴플라이언스 구축, 조직 변화 관리와 비용 최적화에 이르기까지 실제 추진 과정에서 얻은 인사이트를 살펴봅니다.
생성형 AI 확산과 함께 많은 기업이 AX(AI Transformation)에 뛰어들었지만, 실제 여정은 기술 도입이 아니라 수많은 실험과 시행착오, 그리고 어려운 의사결정의 연속이다. NDC 2026 마지막 날에는 넥슨과 크래프톤의 AX를 이끄는 두 책임자가 한자리에 모여 각자의 성공과 실패를 가감 없이 공유했다.
강덕원 넥슨코리아 AI본부장과 임경영 크래프톤 부사장(Head of AI Transformation)은 김상균 경희대 교수의 진행으로 마련된 대담에서 무엇을 시도했고 무엇을 내려놓았는지, 어떤 기준으로 다음 단계를 준비하는지를 풀어놨다. 두 사람은 경쟁사이면서도 "같은 고민을 하는 동료"라는 데 거듭 공감하며 이야기를 주고받았다.
출발점은 달랐다... 넥슨 '효율화', 크래프톤 'AI 퍼스트 선언'
두 회사의 AX는 시작점부터 결이 달랐다. 강덕원 본부장은 넥슨의 초기 목표가 운영 효율화였다고 설명했다. 그는 "초기에는 서비스 모니터링이나 리포팅처럼 손이 많이 가는 작업을 자동화하는 데 집중했고, 그를 통해 운영 부담을 줄이며 라이브 서비스 대응 역량을 높일 수 있었다"고 말했다. 현재 넥슨의 초점은 개발 생산성으로 옮겨와 있다. 개발 생산성을 항상 최우선 과제로 두고, 전용 AI 모델 개발과 개발 파이프라인 재설계 등 개발 방식 자체를 혁신하기 위한 시도를 추진하고 있다는 설명이다.
임경영 부사장은 크래프톤이 "문제를 해결하는 방식 자체를 AI 퍼스트로 바꾸는 것"에 가장 집중했다고 밝혔다. 업무를 하거나 어떤 고민을 할 때 AI를 가장 먼저 사용하고, AI로 시도하면 어떤 결과가 나올지 기대값을 갖고 먼저 해보는 방식이다. 그는 "한꺼번에 모든 것을 AI로 해결하기보다, 더 작은 단위의 업무부터 AI를 적용했을 때 어떤 효과가 나오는지 함께 측정하며 단계적으로 시도하고 있다"고 했다.
넥슨은 규모가 크고 서비스하는 게임과 프로젝트가 다양해, 처음부터 하나의 표준 방식으로 AX를 추진하기 어려웠다. 강 본부장은 "어떻게 보면 무책임할 수도 있지만 '일단 해보자'에 조금 더 무게를 뒀다"며 AI 리터러시 교육과 조직별 성공 사례 전파에 집중해 바텀업 기반을 다졌다고 말했다. 가장 큰 성과로는 각 조직에서 AX를 주도할 '챔피언'들이 발굴된 점을 꼽았다. 이들이 성공 사례를 전사로 확대하는 데 핵심 역할을 하고 있다는 것.
크래프톤도 유사한 길을 택했지만, 출발점에 최고경영진의 강한 의지 표명을 뒀다. 임 부사장은 "크래프톤은 지난해 11월 'AI 퍼스트'를 선언했고, 경영진의 이런 의지 표현 자체가 굉장히 큰 영향을 미쳤다"고 강조했다. 강력한 의지를 바탕으로 다양한 AI 툴을 적극 제공한 결과, 올해 2월 진행한 전사 서베이에서 직원의 97%가 "AI를 쓰고 있다"고 답했다. 그는 "경영진의 의지 표현이 지금도 유효하게 작동하고 있다고 생각한다"고 덧붙였다.
체감된 변화도 뚜렷했다. 강 본부장은 넥슨에서 운영툴 구축 방식이 바뀐 점을 가장 최근의 큰 변화로 꼽았다. 과거엔 개발·운영 조직이 데이터나 운영 도구가 필요할 때 데이터 조직과 개발 조직에 각각 요청하고 한참 뒤에야 결과를 받다 보니, 정작 중요한 라이브 이슈 대응이 '뒷북'이 되는 경우가 많았다. 데이터 리터러시가 높아지면서 각 조직이 직접 데이터를 추출하고 필요한 모니터링 도구와 운영 콘솔을 직접 개발하기 시작했고, 그 결과 의사결정 정보 확보와 라이브 대응 속도가 크게 개선됐다.
임 부사장은 가장 기반이 되는 인프라 구축을 먼저 했다고 밝혔다. 그는 "공통 파이프라인인 '크래프톤 플레이그라운드'와 데이터 리터러시를 확보할 수 있는 '데이터 파운데이션'을 구성해, 자동화로 만든 결과물을 함께 쓸 수 있게 했다"고 설명했다.
그 효과는 폭넓게 번졌다. 코딩을 한 번도 해본 적 없는 HR팀 직원이 직접 코덱스와 클로드 코드를 활용해 채용 면접 일정·회의실 예약·이메일 요청까지 자동화하는 툴을 만든 사례가 대표적이다.
무엇을 내려놓았나, 넥슨 '오픈 클로 전사 도입 보류'
성공적인 AX사례도 있지만, 이날 대담의 핵심 중 하나는 현재까지 과정에서 '내려놓아야만 했던 것들'이었다. 넥슨의 대표적 사례는 강력한 오픈소스 기반 에이전트 도구 '오픈 클로'의 전사 도입이다. 대표를 포함한 경영진이 직접 써보고 업무 생산성에 크게 도움이 되겠다고 판단해 도입을 검토했고, 챔피언들이 모여 테스트까지 진행했다. 고질적인 보안 문제를 해결하기 위해 오픈소스를 수정한 자체 버전 'NX클로'를 개발하기도 했다.
그러나 벽에 부딪혔다. 강 본부장은 "오픈소스라 업데이트가 너무 빨랐고, 그 대부분이 보안 이슈 관련 업데이트라 따라가지 않을 수도 없는데 따라가자니 운영 부담이 너무 컸다"고 밝했다. 자동 업데이트를 걸어두면 멈추는 일이 잦았고, 인원이 워낙 많은 전사 규모라 인프라 비용도 만만치 않았다.
결국 넥슨은 "지금 당장의 전사 도입은 시기상조"라고 빠르게 판단했다. 강 본부장은 이 경험에서 "기술적으로 가능한 것과 실제로 지속 가능한 것은 다르다는, 단순하지만 중요한 진리를 다시 확인했다"고 했다. 중단 기준의 일순위는 보안이며, 사용자 경험과 비용도 종합적으로 고려해 기대 효과가 충분하지 않다고 판단되면 재검토한다는 설명이다.
크래프톤의 임 부사장은 두 가지 '오판'을 솔직하게 꺼냈다. 첫째는 엔터프라이즈급 대형 툴을 다소 섣불리 도입한 경험이다. 범용성은 크지만 회사 고유의 특성이나 업의 본질을 디테일하게 담기는 어려웠다. 둘째는 다양한 툴을 만들었지만 실제로 쓰이지 않은 경우다.
그는 "경험 자체는 많았지만, 툴로서 사용자가 늘지 않으면 결과적으로 실패한 경험일 수 있다"고 덧붙였다. 다만 크래프톤은 실패 징후를 측정하는 지표를 따로 두지 않는다. AX 전환 과정 자체를 시행착오의 연속으로 보고, 실패 측정보다 다양한 시도와 그 경험의 자산화에 목표를 두고 있기 때문이다.
확산의 허들과 중앙조직의 역할
한 조직의 좋은 사례를 다른 조직으로 퍼뜨리는 일은 두 회사 모두의 난제였다. 강 본부장은 "좋은 사례가 나와도 다른 조직으로 확산되기가 어렵고, 조직 간 속도 차이를 극복하기가 매우 어려웠다"고 토로했다.
넥슨은 3,000명 넘는 직원이 참여하는 슬랙 AI 커뮤니티(공개 채팅방)를 운영하며 매일 새로운 시도를 공유했지만, 그것만으로는 충분하지 않았다. 그래서 최근 탑다운 전략을 함께 적용하기 시작했다. 중앙 조직인 AI본부가 추진 현장을 면밀히 모니터링하고, 진행이 더딘 조직에 적절한 사례를 추려 전달하며 기술 지원이 필요하면 이미 적용한 조직과 연결해 주는 '중간 다리' 역할을 맡고 있다.
크래프톤도 성공 경험 공유의 어려움을 겪었다. 임 부사장은 "AI로 잘했다는 경험을 알려도 '나하고 상관없는 이야기'라며 벽을 쌓으면 의미가 없어진다"고 말했다. 이를 풀기 위해 크래프톤은 'FDE(Forward Deployed Engineer)'라는 전담 포지션을 채용했다.
FDE는 사내 각 부서에 직접 파견돼 AI 네이티브 방법론을 바탕으로 현업의 기술·인프라·방법론 문제를 해결하고 업무 자동화를 설계·정착시키는 AX 전담 인재다. 사무실 한편에 'AI를 잘 쓰는 사람'을 두고 지나가다 편하게 물어볼 수 있게 한 것이 주효했다. 별도의 'AX 포털'을 만들어 참여 결과물을 앱스토어처럼 공개했고, 향후에는 마켓플레이스 형태로 확장할 구상도 갖고 있다.
뜨거운 감자, 비용… "지출은 보이는데 효과는 측정이 어렵다"
비용은 대담 내내 가장 뜨거운 주제 중 하나였다. 강 본부장은 "AI 비용은 가장 뜨거운 감자"라며, 바텀업 확산을 위해 다양한 도구를 적극 지원하는 과정에서 비용이 예상을 훨씬 뛰어넘어 빠르게 증가했다고 밝혔다.
다만 그는 비용보다 더 큰 과제를 "이 비용이 얼마나 가치 있는 업무로 연결되는가를 측정하는 일"로 짚었다. 예컨대 토큰 비용이 많이 들더라도 게임 개발 프로젝트 기간이 한 달 단축됐다면 그 토큰은 충분히 가치 있는 비용이라는 것.
넥슨은 토큰 사용량과 활용 패턴, 프로젝트 진행 상황을 종합해 효용을 분석하고 비용 예측 모델을 연구 중이지만, "요일과 휴일에 따라 결과가 크게 달라져 결론을 내기가 쉽지 않다"고 했다.
크래프톤은 토큰비, 엔터프라이즈 시트 비용, 개인 구독 비용 세 가지를 한 대시보드에서 보도록 구성했다. 토큰 사용량까지 함께 공개하자 "비용을 줄이라는 거냐"와 "더 많이 쓰라는 거냐"라는 임직원들의 상반된 질문이 공존했다.
임 부사장은 "답은 회사와 조직, 상황마다 다르다"며 "AI 리터러시가 아직 확보되지 않은 조직은 더 쓰도록 장려하고, 어느 정도 표준화된 조직은 더 효율적으로 쓰도록 가이드하는 것이 맞지 않을까"하고 전했다. 크래프톤은 구성원이 모델을 선택할 때 참고할 수 있도록 모델별 가성비를 비교한 자체 기준표도 제공하고 있다. 비용 절감을 위해서는 파트너사와의 직계약으로 단가를 낮추고, 독자 파운데이션 모델도 함께 운용하고 있다.
산업의 특수성: 게임회사의 AX는 무엇이 다른가
게임 산업의 특수성에 대해서는 두 사람의 시각이 흥미롭게 엇갈렸다. 강 본부장은 "게임은 결국 재미를 만드는 산업이고, 재미에는 정답이 없다"는 점을 들었다. 그래서 다른 산업보다 AX를 적용하기 쉬운 영역(자동화 등)과 어려운 영역(재미·창의)이 훨씬 더 뚜렷하게 갈린다는 것이다.
그는 "지금은 효과 검증이 쉬운 영역에 집중하고 있지만, 창의성과 판단이 중요한 불확실한 영역에서는 '사람이 반드시 무엇을 해야 하는가'를 먼저 정해야 한다"며 "게임 산업의 AX는 효율화를 넘어 사람의 역할과 가치를 다시 정의하는 과정일 것"이라고 말했다.
반면 임 부사장은 게임이 오히려 AI를 도입하기 더 용이한 산업이라고 봤다. 커머스나 금융권은 거버넌스 차원의 규제 이슈를 피할 수 없지만 게임은 상대적으로 자유롭다는 것이다. 그는 "게임은 크리에이티브가 중심이 될 수밖에 없는 산업"이라며 "에셋을 하나씩 깎아 만들던 작업을 AI로 더 편하게 만들 수 있다면, 그 시간을 더 멋진 창작에 들여 크리에이티브가 훨씬 더 확산될 것"이라고 기대했다. 임 부사장은 "게임 산업에서 AI 전환을 하고 있다는 게 큰 기쁨"이라고도 했다.
방대한 컨텍스트 데이터를 다루는 방식에서도 양사의 접근이 드러났다. 넥슨은 오랜 업력만큼 쌓인 유저 데이터와 기획서, 소스 코드를 'AI가 쓰기 좋은 데이터'로 변환하는 데 집중하고 있다. 강 본부장은 "모든 게임 데이터를 하나로 표준화하는 것은 불가능하다"며, 유연한 데이터 구조 위에서 데이터 간 연관 관계를 정리하는 온톨로지 구축에 무게를 두고 있다고 설명했다.
크래프톤은 게임 제작용 에셋과 비제작용 에셋을 구분해 '데이터 파운데이션' 카탈로그를 만들었고, 유럽·국내·일본·중국 등 지역별로 다른 AI 규제를 고려해 제작·퍼블리싱 단계를 나눈 거버넌스를 구축했다.
AI 네이티브 워크플로우와 미래 경쟁력
두 사람은 진정한 변화가 '워크플로우'에서 온다는 데 의견을 같이했다. 강 본부장은 "AI 네이티브 플로우가 어떻게 펼쳐질지 아직 불명확한 부분이 많다"며, 기반 작업으로 기존 워크플로우를 AI가 활용할 수 있는 형태로 정리하는 데 집중하고 있다고 밝혔다. 업무를 세분화·표준화해 각 단위를 에이전트가 수행할 수 있도록 만드는 과정이다.
그는 "AX를 효율화 도구로만 본다면 같은 콘텐츠를 두세 배 찍어내는 것 이상은 나오지 않는다"며 "더 중요한 것은 사람이 무엇에 집중해야 하는가를 다시 정의하는 일이고, AX는 업무를 더 빨리 처리하는 수단이 아니라 업무의 본질을 찾아가는 과정이 되어야 한다"고 강조했다.
임 부사장은 '워크'와 '워크플로우'의 정의에서 출발했다고 했다. 크래프톤은 단위 조직의 업무 자동화를 하나의 프로세스로 만들어 경험을 쌓는 '전사 임팩트' 과제를 추진 중이다. 부서 간 연결은 다음 단계로 두고, 우선 현업 단위의 업무를 연결성 있는 하나의 흐름으로 만드는 작업에 집중하고 있다.
그는 "기존에는 요청을 받아 처리한 뒤 회신하는 방식이었다면, 이제 그 덩어리 전체를 AI로 자동화하는 작업을 진행하고 있다"고 설명했다.
AX 진척도, 어떻게 평가할 것인가
AX가 어디까지 도달했는지를 평가하는 기준에 대해서도 두 사람의 접근은 갈렸다. 강 본부장은 현재 넥슨이 "업무가 얼마나 구체화되고 에이전트화됐는지"를 중심으로 평가한다고 밝혔다. 업무를 AI가 수행할 수 있는 단위로 잘게 나누고 실제로 자동화했는지는 비교적 명확하게 측정할 수 있기 때문이다.
다만 그는 "이것들은 어디까지나 사전 작업에 가깝다"며, 구체화·에이전트화를 충분히 반복해 쌓아두면 장기적으로 AI 네이티브 워크플로우로 전환되고 시간·비용 절감 효과로 이어질 것이라고 봤다.
강 본부장은 시간과 비용 절감만으로는 AX 진척도를 판단할 수 없다는 점도 분명히 했다. 그는 "회사의 정책이나 체질을 바꿀 수준의 성과를 냈는지, 이전에는 불가능했던 가치를 창출했는지 같은 정성적 요소도 중요해질 것"이라며 "앞으로는 효율성뿐 아니라 혁신의 수준까지 평가할 수 있는 기준을 현업 조직장들과 함께 만들어 가려 한다"고 말했다.
임 부사장의 입장은 한층 더 조심스러웠다. 그는 "평가 기준을 세우는 것 자체가 굉장히 위험하다고 생각한다"고 운을 뗐다. "AI를 도입했으면 시간이 남아야 하는 것 아니냐"는 식의 잘못된 판단이 나오기 쉽고, '정상적인 평가'라는 기준 자체에 모호함이 따를 수밖에 없다는 이유에서다.
그는 "가급적 이런 평가 기준을 두지 않는다는 것이 오히려 우리의 지표"라고 말했다. 정량적으로는 앱스토어에 등록된 앱 수 같은 결과물을 측정할 수 있겠지만, 크래프톤은 그보다 "내가 모르는 것을 누구에게 물어보고, 그 모르는 것을 누군가에게 설명할 때 더 유효한 AX가 진행되고 있다고 판단한다"는 설명이다. 시행착오를 서로 공유하고 알게 해 주는 과정 자체를 진척의 신호로 본다는 것이다.
주니어, 신규 진입자에게 한마디: "두려움보다 기대를"
대담 말미, 두 사람은 게임 업계에 들어오려는 이들을 향한 메시지를 남겼다. 강 본부장은 "AI가 너무 빠르게 발전해 우리조차 기대 반 두려움 반을 느낀다"면서도 "게임 업계는 늘 변화와 함께 성장해 왔고, 기술이 바뀔 때마다 새로운 기회도 함께 열렸다"고 말했다. 그는 "AI에 대한 두려움보다 기대 쪽에 무게추를 두고, 가능성을 탐색하는 마음으로 한 걸음씩 나아가 달라"고 당부했다.
임 부사장은 지금 업계에 들어오는 주니어들이 오히려 "진정한 AI 네이티브"가 될 것이라고 내다봤다. 고정관념 없이 처음부터 AI로 일을 배우는 세대이기 때문이다. 그는 "이들이 새로운 게임 업계의 크리에이티브한 환경에서 어떤 게임과 비즈니스를 만들어낼지 너무 기대되고 궁금하다"며 "너무 환영한다"고 말했다.
경쟁사이자 동료로서 서로에게 배우고 싶은 점을 묻는 질문에, 임 부사장은 "넥슨과 크래프톤이 너무나 비슷한 고민을 똑같이 하고 있다는 점에서 우리 모두가 AX의 동료라고 생각한다"고 답했다.
강 본부장 역시 "비슷한 고민을 하는 입장에서 서로 해결된 부분을 참고하고 공유하고 싶다"며, 토큰을 적극적으로 쓰도록 권장하는 조직과 효율적으로 쓰도록 하는 조직을 나눈다는 크래프톤의 접근에서 힌트를 얻었다고 화답했다.
Frann@inven.co.kr 
