QA 2

개발/디자인 도구의 AI 기능, 진짜 생산성 올려주나? (검증 프레임워크)

AI는 “빨라 보이는 구간”을 크게 늘리지만, 검증/정렬/커뮤니케이션 비용이 같이 늘면 총 생산성은 오히려 떨어질 수 있다.그래서 결론은 “좋다/나쁘다”가 아니라 어떤 업무에, 어떤 기준으로, 어떻게 측정하느냐다.1) 생산성 = 속도? 완성률? (정의부터 합의)생산성을 판단하려면 먼저 팀/개인이 어떤 걸 “성과”로 보는지 정해야 한다.개발: 리드타임, 배포 빈도, 결함률, 리뷰 대기시간, 재작업 비율디자인: 프로토타입 완성까지 시간, 수정 라운드 수, QA 이슈, 핸드오프 품질공통: “다시 하는 일(redo)”이 줄었는지체크: 초안 생성 속도만 보면 AI는 대체로 이기지만, 최종 산출물까지의 총 시간이 핵심이다.2) AI가 잘 올려주는 구간 5가지 (보통 여기서 체감이 온다)초안 생성: 코드 스캐폴딩, ..

게임 제작의 어려움: 기술보다 ‘재미’와 ‘완성’이 더 어렵다

게임 제작을 처음 시작하면, 대개 이런 생각을 합니다.“엔진만 배우면 뭔가 만들 수 있지 않을까?”물론 엔진을 배우면 만들 수는 있어요.하지만 진짜 어려움은 그 다음부터 시작합니다. 게임은 단순한 기능 묶음이 아니라 **‘경험’**이고, 경험은 문서로 정리해도 그대로 구현되지 않거든요.원문이 없는 상태라, 아래 내용은 일반적인 개발 경험/가정 기반 정리입니다. (사례는 댓글로 주시면 더 현실적으로 맞춰드릴게요.)1) “재미”는 요구사항처럼 정의하기가 어렵다웹/앱 개발은 대개 “이 기능이 되면 완료”가 비교적 명확합니다.반면 게임은 재미가 목표인데, 재미는 테스트해보기 전까지 확신하기 어렵습니다.구현은 끝났는데 재미가 없다재미는 있는데 금방 질린다재미의 포인트가 사람마다 다르다그래서 게임 제작은 만들면서 ..