넥슨이 게임 데이터 분석 플랫폼의 미래로 '에이전트 기반 분석'을 제시했다. 18일 열린 NDC 2026 3일차에서 넥슨코리아 데이터통합서비스팀 김서연 데이터 엔지니어는 'AI 서치 : 대시보드를 넘어 에이전트로 - 게임 데이터 분석의 새로운 패러다임' 세션을 통해 넥슨 분석 플랫폼 'NX로그리포트'에 AI를 도입한 경험과 향후 방향성을 공유했다.

김서연 엔지니어는 "AI는 이제 도입을 고민해야 하는 기술이 아니라 이미 일상이 됐다"며 "데이터 분석 분야 역시 자연어 질문만으로 쿼리 작성부터 분석, 시각화까지 수행하는 시대에 진입했다"고 말했다. 다만 그는 AI 기술의 발전이 곧바로 신뢰할 수 있는 분석 결과로 이어지는 것은 아니라고 강조했다.

 

예를 들어 AI는 'Sales_KRW'라는 컬럼명을 보고 원화 기준 매출 데이터임을 파악할 수 있지만, 실제 데이터 분석가는 해당 수치가 총매출인지, 부가세 포함 여부는 어떠한지, 환불 내역은 반영됐는지 등 비즈니스 맥락까지 함께 검증한다는 것이다.

김서연 엔지니어는 "모든 데이터에는 비즈니스 컨텍스트가 숨어 있다"며 "AI가 아무리 발전하더라도 기업 내부의 도메인 지식과 맥락까지 자동으로 이해하지는 못한다"고 설명했다. 이 같은 문제의식은 넥슨이 기존 대시보드 중심 분석 체계의 한계를 재점검하는 계기가 됐다.

 

기존 분석 서비스가 가진 대표적인 문제로 ▲데이터 해석 가이드라인 부재 ▲길고 복잡한 대시보드 개발 절차 ▲콘텐츠 과부하에 따른 비효율 등을 꼽았다.

 

실제로 새로운 지표가 필요할 경우 요구사항 정의부터 데이터 가공, 대시보드 개발, 검수, 배포까지 긴 절차를 거쳐야 한다. 데이터 자체가 존재하지 않는 경우에는 로그 설계와 개발, QA 과정까지 추가되면서 의사결정 시기를 놓치는 경우도 적지 않다는 설명이다. 이 같은 한계를 극복하기 위해 넥슨은 AI 에이전트 기반 분석 서비스 'AI 서치'를 개발했다.

 

AI 서치는 사용자가 자연어로 질문을 입력하면 AI가 스스로 분석 계획을 수립하고 SQL을 생성한 뒤 결과를 분석해 제공하는 서비스다. 답변은 '분석 결과', '핵심 인사이트', '추가 분석 제안' 등 3단 구조로 제공된다.

 

시연에서는 "최근 7일 매출을 분석해 달라"는 질문을 선택해 AI가 스스로 분석 과정을 설계하고 결과를 도출하는 모습을 선보였다.

이어 접속 지표 분석, 주간 보고서 자동 작성, 특정 가입자 집단에 대한 코호트 분석 등 보다 복합적인 질의에도 대응하는 모습을 보여줬다.

 

특히 특정 날짜에 가입한 이용자 그룹의 매출, 결제 전환율, 리텐션을 다른 이용자 집단과 비교 분석하고, 높은 성과의 원인으로 추정되는 추가 분석 과제까지 제안하는 사례가 소개됐다.

 

AI 서치는 정형 데이터뿐 아니라 뉴스 기사, 패치노트 등 비정형 데이터 분석도 지원한다. 김서연 엔지니어는 최근 게임 업계 업데이트 동향을 분석하는 시연을 통해 경쟁사 업데이트 시기와 트렌드를 종합적으로 분석하고, 자사 게임의 적절한 업데이트 시점을 제안하는 기능도 선보였다.

이러한 구현의 배경에는 넥슨의 데이터 통합 플랫폼 '모노레이크'가 있다. 모노레이크는 데이터 적재부터 가공, 분석, 시각화까지 지원하는 사내 데이터 플랫폼으로, 넥슨은 여기에 스노우플레이크의 AI 기능을 결합해 AI 서치를 구축했다. 사용자의 질문은 중앙 오케스트레이터를 통해 적절한 에이전트로 라우팅된다. 예를 들어 유저 행동 관련 질문은 행동 분석 에이전트로, 특정 게임 관련 질문은 게임 특화 에이전트로 자동 연결되는 구조다.

 

김서연 엔지니어는 AI 성능의 핵심이 모델 자체보다 데이터 품질에 있다고 강조했다. "Garbage In, Garbage Out은 AI에도 그대로 적용된다"며 "정제되지 않은 데이터만으로는 좋은 분석 결과를 기대할 수 없다"고 말했다.

실제 넥슨은 AI 도입에 앞서 KPI 데이터, 유저 프로파일, 텍스트 데이터 등을 표준화하고, 모든 테이블과 컬럼에 메타데이터를 부여하는 등 'AI 레디 데이터' 구축 작업을 진행했다. 또 AI가 데이터를 정확하게 활용할 수 있도록 시멘틱 계층을 설계하고, SQL 생성 규칙과 조인 관계 등을 상세하게 정의했다. 

 

AI 모델 선정 과정 역시 치열했다. 넥슨은 클로드, 제미나이, 오픈AI 계열 모델 등을 직접 비교 테스트한 끝에 현재 서비스에 가장 적합한 모델을 채택했다고 밝혔다. 서비스 출시 이후에도 별도의 모니터링 에이전트를 운영하며 답변 품질과 오류 발생 현황을 지속적으로 점검하고 있다.

 

김서연 엔지니어는 "시스템이 아무리 자동화되더라도 최종 검증과 비즈니스 맥락을 추가하는 역할은 결국 사람의 몫"이라며 "매일 실제 사용자 질문을 확인하고 프롬프트를 개선하는 과정이 좋은 AI 에이전트를 만드는 핵심"이라고 설명했다.

 

발표 말미에는 AI 시대 데이터 플랫폼의 미래 방향성도 제시됐다. 현재의 AI가 고품질 대시보드를 완전히 대체할 수준은 아니라고 평가했다. 대신 기존 대시보드 운영과 에이전트 개발을 병행하는 과도기적 단계에 있다고 언급했다. 특히 "범용 AI 모델은 이제 돈만 있으면 누구나 사용할 수 있는 시대가 됐다"며 "앞으로의 경쟁력은 우리 회사만의 비즈니스 맥락이 담긴 데이터와 에이전트 자산에서 나온다"고 강조했다.

 

이어 "AI가 모든 것을 해결해 줄 미래를 기다리는 것이 아니라, 지금 당장 데이터를 정제하고 프롬프트를 개선하며 성공 경험을 축적하는 것이 중요하다"며 "준비된 사람만이 AI의 파도에 휩쓸리지 않고 그 위에서 서핑할 수 있다"고 발표를 마무리했다.

 

[이시영 기자 banshee@chosun.com] [gamechosun.co.kr]