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제 목 : [NDC 2026] 넥슨 김서연 엔지니어 “AI 시대 가치, 막연한 미래 아닌 당장의 준비”

작성자 :	등록일 : 2026-06-18 오전 11:29:19

넥슨 개발자 콘퍼런스(NDC) 2026 셋째 날인 6월 18일, 넥슨코리아 데이터통합서비스팀 김서연 엔지니어는 ‘대시보드를 넘어 에이전트로 - 게임 데이터 분석의 새로운 패러다임’을 주제로 발표했다. 강연에서는 기존 대시보드 기반 분석 플랫폼을 AI 에이전트 기반으로 전환하며 겪은 시행착오와 AI 서치 서비스 구조를 소개했다.

김서연 엔지니어는 넥슨코리아 데이터통합서비스팀 소속 데이터 엔지니어다. 사내 BI 서비스인 ‘NXLog리포트’ 운영과 리포트 개발을 담당하고 있으며, ‘NXLog리포트’ 내 AI 서치 기능 기획과 프롬프트 개발에 참여했다.

‘NXLog리포트’는 넥슨에서 운영 중인 게임 데이터 특화 분석 서비스다. 약 200개 넥슨 서비스를 대상으로 5000종 이상 대시보드를 제공한다. 기획, 개발, 마케팅, 사업 등 다양한 직군에서 월평균 1600명 이상이 업무에 활용한다.

기존 분석 서비스는 대시보드를 중심으로 데이터를 요약하고 지표를 조회하는 방식으로 운영됐다. 예를 들어 ‘sales_krw’ 같은 매출 컬럼은 AI가 원화 기준 매출로 해석할 수 있지만, 분석가는 총매출 여부, 부가세 제외 여부, 환불 반영 여부, 특정 채널 포함 여부까지 확인한다. 좋은 분석 결과를 얻으려면 원천 데이터를 AI에 넘기는 수준을 넘어 데이터 정의와 맥락 설계가 필요하다.

한계는 먼저 해석 가이드 부재에서 나타난다. 같은 이탈률 리포트를 보더라도 기획자는 어느 레벨에서 유저가 이탈하는지, 사업팀은 다른 게임 대비 수치가 높은지, 분석가는 추가 퍼널 분석이 필요한지에 관심을 둔다. 대시보드는 숫자를 효과적으로 보여주지만, 해당 수치 의미와 후속 액션까지 안내하지 못한다.

개발 절차도 길고 복잡하다. 신규 지표가 필요하면 요구 사항 파악, 데이터 확인, 가공, 대시보드 개발, 검수, 배포가 이어지고, 필요한 데이터가 없을 때는 데이터 설계와 로그 개발, 로그 QA, 로그 배포까지 추가된다. 과정이 길어질수록 실제 의사결정 시점은 늦어진다.

지표 과부하 문제도 뒤따른다. 대시보드 개발에 시간이 오래 걸리다 보니 요청자는 나중에 볼 가능성이 있는 항목까지 한 번에 담아 달라고 요구한다. 결과적으로 수십 개 차트와 표가 한 페이지에 들어가고, 핵심 지표 중복 생산과 조회 속도 저하, 컴퓨팅 비용 증가가 일어난다.

대안은 AI 에이전트 기반 분석 서비스인 AI 서치다. AI 서치는 고정된 대시보드에서 사용자가 지표를 찾아가는 방식이 아니라, 자연어 질문을 입력하면 AI 에이전트가 분석 계획을 세우고 쿼리를 작성해 결과를 도출하는 구조다. 넥슨코리아 데이터통합서비스팀은 이를 통해 기존 대시보드 중심 분석 환경을 에이전트 기반으로 확장했다.

기반 인프라는 넥슨 사내 데이터 통합 플랫폼 모노레이크다. 모노레이크는 데이터 적재, 가공, 분석, 시각화까지 지원하는 플랫폼으로, 스노우플레이크 환경을 활용한다. AI 서치는 스노우플레이크 인텔리전스와 에이전트 아키텍처를 활용해 새 인프라를 처음부터 구축하지 않고 기존 데이터 환경 위에서 구현됐다.

구조는 중앙 오케스트레이터와 분야별 에이전트로 나뉜다. 사용자가 질문을 입력하면 오케스트레이터가 질문 의도를 파악하고 적합한 에이전트로 라우팅한다. 유저 행동 질문은 유저 행동 에이전트로, 특정 게임 질문은 해당 게임 특화 에이전트로 보내는 방식이다.

실제 동작 과정에서는 분석 계획과 쿼리 작성 과정이 투명하게 표시된다. 사용자가 “최근 7일 매출을 분석해줘”라고 입력하면 AI 서치가 분석 계획을 수립하고 쿼리를 작성한 뒤 결과를 제공한다. 답변은 분석 결과, 핵심 인사이트, 추가 분석 제안이라는 3단 구조로 출력된다.

코호트 분석도 가능하다. “2026년 5월 13일에 가입한 유저들을 다른 유저 그룹과 비교해줘”라고 질문하면 AI 서치는 비교 대상 기간을 자동으로 선정하고 매출, 결제 전환율, 리텐션을 비교한다. 분석 뒤에는 특정 일자 가입 유저가 접속 이틀 뒤 높은 ARPPU를 보인다는 식으로 추가 원인 분석까지 제안한다.

품질을 높인 핵심은 표준화된 데이터셋이다. AI 서치는 단순히 성능이 좋은 모델을 붙인 서비스가 아니다. 기존 ‘NXLog리포트’를 운영하며 축적한 KPI 마트, 인게임 마트, 유저 프로파일, 텍스트 데이터가 구조화돼 있었기 때문에 AI가 활용할 수 있는 교과서가 마련됐다.

AI 레디 데이터는 AI가 헷갈리지 않도록 사전에 정제한 데이터다. 모든 테이블과 컬럼에는 메타데이터를 붙이고, 하나의 마트 테이블에 있던 컬럼도 분석 목적에 따라 여러 테이블로 분할했다. 누적 과금 그룹, 성별, 연령, 가입 마켓처럼 자주 쓰는 유저 정보는 인게임 테이블에도 추가했고, 자주 함께 분석되는 테이블은 미리 조인 관계를 구성해 오류 가능성을 줄였다.

시맨틱은 AI가 어떤 데이터가 어느 테이블과 컬럼에 있는지 이해하도록 돕는 백과사전이다. KPI 통계용, 유저 단위 인게임 데이터용, 실시간용처럼 분석 카테고리별로 시맨틱을 나눠 자연어 질문 영역을 분류한다. SQL 생성 규칙에는 유저 수 집계 시 어떤 식별자 컬럼을 써야 하는지, 파티셔닝에는 어떤 날짜 컬럼을 써야 하는지 같은 기준을 명시한다.

에이전트는 시맨틱을 언제 어떻게 사용할지 정하는 실행 구조다. 사용자가 ‘현재’, ‘실시간’ 같은 키워드로 질문하면 리얼타임 시맨틱을 활용하고, ‘유저’, ‘아이템’, ‘길드’ 같은 단어가 들어가면 유저 데이터 시맨틱으로 라우팅한다. 답변 형식은 분석 결과, 핵심 인사이트, 추가 분석 제안으로 고정해 품질 일관성을 유지한다.

모델 선정 과정에서는 Claude Sonnet, Gemini, OpenAI API 계열 등 상용 AI 모델을 직접 연결해 테스트했다. 현재 AI 서치는 Claude Sonnet 4.6 모델을 채택해 사용한다. 비용 효율화를 위해 경량 모델도 검토했지만, 분석 품질이 함께 낮아져 서비스 적용은 어렵다고 판단했다.

프롬프트 설계에는 실제 유저 질문 방식을 반영했다. 유저는 “2026년 6월 17일 KT 기준 매출”처럼 정제된 표현보다 “어제 매출 얼마야”처럼 묻는다. AI 서치는 ‘어제’, ‘최근 7일’ 같은 표현을 자동으로 날짜 범위로 변환하고, 과도하게 큰 기간 데이터를 불러와 서버 부하와 비용을 키우지 않도록 가드레일을 포함했다.

운영 단계에서는 모니터링 에이전트를 별도로 구축했다. 모니터링 에이전트는 답변 정확성, 오류 발생 현황, 프롬프트 수정 가이드를 자동으로 도출한다. 다만 최종 결정과 수정 작업은 여전히 사람이 맡는다.

자동화가 고도화될수록 사람이 직접 들여다보는 과정은 더 중요해진다. 김서연 엔지니어는 실제 유저 질문을 매일 확인하고, 답변 품질 향상을 위해 프롬프트를 조정하며, 비즈니스 맥락을 계속 추가하는 관리가 좋은 에이전트와 분석 서비스를 유지하는 핵심이라고 강조했다. 사람 손을 거친 섬세한 조율이 자동화된 분석 결과 신뢰도를 좌우하는 요소다.

과도기에는 대시보드와 AI 에이전트가 병행될 전망이다. 2026년 현재 AI 에이전트는 빠르게 발전했지만, 사람이 오랜 기간 설계하고 검증한 고품질 대시보드를 완전히 대체하기는 어렵다. 넥슨코리아 데이터통합서비스팀은 기존 대시보드를 유지하면서 동일 데이터를 AI 레디 데이터로 변환하고 에이전트화하는 작업을 함께 진행한다.

경험은 미래 경쟁력으로 축적된다. 범용 AI 모델과 인프라는 비용만 지불하면 누구나 활용할 수 있는 도구가 됐다. 결국 격차를 만드는 요소는 회사 고유 비즈니스 맥락이 심어진 데이터와 에이전트라는 지적 자산이다.

축적된 에이전트가 늘어날수록 분석 플랫폼 역할도 넓어진다. 지표가 떨어지면 원인을 탐지해 알림을 보내고, 유저가 찾는 데이터에 맞춰 자동으로 배너를 노출하며, 분석 영역도 확장할 수 있다. 이러한 도약을 떠받치는 힘은 정교하게 설계된 고품질 데이터다.

끝으로 김서연 엔지니어는 “AI 시대에 중요한 가치는 막연한 미래 모습이 아니라 오늘 당장 우리가 취해야 할 액션과 준비 과정이다”라며 “유저 질문 한 건에 AI 에이전트가 제대로 답하게 만들고, 그 성공 경험을 우리만의 자산으로 쌓는 일이 분석 플랫폼 미래를 바꾸는 출발점이다”라고 말했다.

겜툰 박현규 기자 LoPhy@gamtoon.com