전 세계 e스포츠 환경은 데이터 분석과 인공지능(AI)의 영향력 증대로 인해 진화를 겪고 있습니다. e스포츠는 클라우드 컴퓨팅, 실시간 데이터, 머신러닝이 선수 경기력을 형성하고, 팬 참여를 강화하며, 운영을 간소화하는 데 결정적인 역할을 하는 첨단 기술 생태계로 변모했습니다. 지역 토너먼트부터 프로 리그에 이르기까지, 이제 기술은 경쟁적인 게임의 급속한 성장의 핵심에 자리 잡고 있습니다. Esportstats에 따르면, 전 세계 e스포츠 시청자 수는 2020년 약 2억 1,200만 명에서 2025년에는 6억 4,080만 명으로 증가할 것으로 예상되며, 스폰서십/미디어 권한이 업계 수익의 약 65%를 차지할 것으로 전망됩니다.
Zipdo의 2025년 산업 연구에 따르면, 현재 프로 e스포츠 팀의 약 65%가 AI 기반 분석 도구를 성과 및 계획 워크플로우에 포함하고 있습니다. 214명의 포트나이트(Fortnite) 선수에 대한 연구에서는 AI 지원 훈련 방법을 적용한 후 피해량이 32% 감소하고 회복 효율성이 104% 증가한 것으로 나타났습니다. 한편, WiFiTalents(2024년)의 시장 전망은 글로벌 AI e스포츠 산업이 2027년까지 25억 달러에 달할 수 있다고 추정하며, 인공지능이 e스포츠 생태계 전반의 경쟁 성공과 상업적 성장에 얼마나 빠르게 핵심이 되고 있는지를 보여줍니다.
SiGMA 뉴스 시리즈의 1부에서 NIP e스포츠 디비전의 최고운영책임자인 Grant Rousseau는 MENA 지역의 e스포츠 급증이 단순한 자본 투입을 넘어, 젊고 기술에 정통한 인구, 경쟁에 대한 문화적 열정, 그리고 게임을 실행 가능한 GDP 성장 동력으로 인정하는 정부의 노력을 활용하는 것임을 강조했습니다. 또한 Rousseau는 e스포츠 월드컵과 2027년 리야드 올림픽의 e스포츠 포함 가능성이 경쟁적인 게임의 정당성과 글로벌 도달 범위를 어떻게 재정의할 수 있는지에 대해서도 논했습니다.
이 2부에서는 Rousseau가 전 세계 여러 종목 운영을 관리하는 방법, 다양한 문화적 성과 맥락에 적응하는 방법, 그리고 능력 외에 정신적 및 신체적 건강을 고려하도록 변화한 스카우트 및 인재 식별 방식에 대해 논의합니다. 또한 웨어러블 기술, 데이터 과학, AI 기반 성능 분석과 같은 신흥 기술이 e스포츠 경쟁 우위의 다음 물결에 어떻게 영향을 미치기 시작하는지에 대해서도 탐구합니다.
다중 종목 운영 및 문화 적응
SiGMA 뉴스: NIP 그룹이 9개 이상의 다양한 e스포츠 종목에서 운영되고 있는 상황에서, 조직들은 다양한 경쟁 생태계를 관리하기 위해 운영 전략을 어떻게 조정하고 있습니까?
Grant Rousseau, NIP e스포츠 디비전 최고운영책임자: 두 가지 주요 지역은 명백히 유럽과 중국입니다. 브라질 및 기타 지역도 있지만, 유럽과 중국을 예로 들자면 e스포츠가 동일한 방식인 부분은 많습니다. 그러나 문화적으로 e스포츠에 접근하는 방식과 스포츠 성과에 접근하는 방식에는 매우 많은 차이점이 있습니다.
유연하고, 미묘하며, 적응할 수 있는 능력을 갖는 것이 매우 중요합니다. 지난 몇 년간 사우디아라비아와 협력한 경험은 그것이 무엇이든 간에, 다른 방식으로 문화에 적응하고 배우는 방법을 가르쳐 주었으며, 성과를 위해 적절하게 업무, 교육 및 가르치는 방법을 그 문화에 맞게 변경하는 방법을 가르쳐 주었습니다. 중국이나 브라질 같은 곳에 갈 때도 이러한 유연성을 유지하고 문화에 적합하게 적응하는 지식을 활용하는 것이 필요합니다.
“유연하고, 미묘하며, 적응할 수 있는 능력을 갖는 것이 매우 중요합니다. 지역 전반의 성공은 경쟁만큼이나 문화를 이해하는 것에서 나옵니다.”
– Grant Rousseau, NIP e스포츠 디비전 최고운영책임자
하지만 현실적으로 메커니즘은 동일합니다. 목표는 지금부터 3-4년 후에는 문화나 국가에 관계없이 NIP에서 성과에 접근하는 방식이 일관성을 갖는 것입니다. 그곳에 도달하기 위해서는 많은 교육과 적응이 필요합니다. 완벽한 단어는 없으며, 단지 노력과 수고, 올바른 사람들과 협력하고 올바른 인재를 데려오는 것입니다. 비밀 무기는 없습니다. 경험, 지식, 그리고 최고의 인재들이 모두 함께 협력하는 것입니다.
SiGMA 뉴스: Team Falcons에서 스카우트 및 코칭 프레임워크를 구축한 경험을 바탕으로, 프로 e스포츠 인재 식별이 단순한 원초적 기술 평가를 넘어 어떻게 진화했으며, 장기적인 선수 성공에 결정적인 새로운 지표는 무엇입니까?
Rousseau: 전통적인 스포츠와 크게 다르지 않습니다. 제가 중점을 두는 몇 가지 측면을 설명드리겠습니다. 이는 인게임(In-game)과 아웃 오브 게임(Out-of-game), 두 가지 영역으로 나뉩니다. 인게임 측면은 모두가 이전부터 해왔고 지금도 하는 부분입니다. 우리는 스카우트하여 그 인재를 찾을 수 있습니다.
게임이나 e스포츠는 전통적인 스포츠보다 최고 인재를 측정하기 훨씬 쉬운 방법입니다. 또한, 제가 좋아하는 것 중 하나는 이 게임들의 API에 연결할 수 있는 백그라운드 스카우트 소프트웨어를 구축하는 것입니다. 다른 많은 스포츠에서는 제3자가 영상을 촬영하고 처리해야 하는 반면, e스포츠에서는 데이터를 직접 가져올 수 있습니다. 따라서 인게임 관점에서 스카우트하는 능력이 e스포츠에서는 훨씬 더 간단하고 쉽습니다.
전통적으로는 게임에 접속하여 래더(순위표) 상위 30명의 선수를 보고 “이봐, 시간 있어?”와 같은 메시지를 보내곤 했습니다. 요즘은 팀이 인게임에서 진정으로 필요로 하는 것을 인식하는 능력이 게임의 지표, 일종의 인게임 측정치일 수 있습니다. 그것은 커뮤니케이션 시스템과 관련된 것일 수도 있습니다. 리더십의 필요성과 관련된 것일 수도 있습니다.
그리고 저는 그 게임 내에서 그러한 자질을 가장 잘 나타내는 지표가 무엇인지 식별합니다. 카운터-스트라이크(Counter-Strike)는 슈터로서의 원초적인 사격 기술을 테스트하지만, IGL(인게임 리더)이나 러커(lurker), 혹은 더 나은 앵커 플레이어를 보여줄 수 있는 카운터-스트라이크에서 얻을 수 있는 지표는 무엇일까요? 이러한 구체적인 사항들은 무엇일까요? 현대적인 스카우트 시스템은 고급 소프트웨어와 데이터 기반 접근 방식을 사용하여 개별 강점과 전략적 기여를 보다 정확하게 평가함으로써 이러한 미묘한 지표들을 추출하도록 진화했습니다.
하지만 주된 변화는 아웃 오브 게임 관점입니다. 이제 선수들이 스포츠 선수와 비슷한 수준으로 접근하고 있다는 사실입니다. 건강한 정신, 두뇌, 신체는 더 영양가 있고 더 나은 선수와 같습니다. 많은 우리 선수들은 물리 치료사 및 영양사와 함께 일합니다. 우리는 비타민 등에 대한 보충제 전문가를 두었습니다.
그것이 무엇이든 간에, 이는 선수들이 더 오래 훈련할 수 있게 해주기 때문에 큰 부분을 차지합니다. 또한 경력의 수명에 관한 것이기도 합니다. 7-8년 전에는 일부 큰 게임에서 선수 경력이 일반적으로 5년 정도 지속되었지만, 지금은 이미 10년 또는 11년으로 경력이 연장되는 것을 보고 있습니다.
요즘 정말 좋은 점은 16세, 17세, 18세의 어린 선수들이 이것이 훌륭한 선수가 되는 데 필요한 부분이라는 것을 알고 있다는 것입니다. 그들은 그것을 압니다. ‘내가 좋은 선수가 되고 싶다면, 삶의 이러한 아웃 오브 게임 측면을 해야 해.’ 그리고 이제는 왜 이것을 해야 하는지 그들에게 설명하려고 시간을 소비할 필요가 없어서 매우 좋습니다.
(이미지 출처: x.com/TeamFalconsGG)
e스포츠의 신흥 기술
SiGMA 뉴스: AI 기반 성능 분석 및 데이터 과학과 같은 신흥 기술이 경쟁 우위에서 어떤 역할을 할 것이라고 보십니까? 그리고 기존 조직들은 혁신과 전통적인 코칭 방법을 어떻게 균형 있게 맞추고 있습니까?
Rousseau: 이것이 지금 저에게 가장 흥미로운 부분입니다. AI와 같은 명백한 예시와 함께 신흥 기술이 등장하고 있다는 사실입니다. 그것이 스포츠와 e스포츠 모두에서 성과에 어떻게 적용될지는 아직 완전히 실현되지 않았습니다. 우리는 e스포츠와 스포츠에서의 성과가 그것에 쉽게 영향을 미칠 수 있는 기술적 측면과는 달리, 인간의 정신과 신체에 매우 크게 좌우되는 독특한 위치에 있습니다.
AI가 적응할 수 있는 방법과 이러한 다양한 신기술이 통합되어 작동하도록 만드는 방법을 주도하고 찾고자 하는 사람들은, 제가 우리의 문화에 대해 말했듯이, 열린 마음을 가지려는 사람들일 뿐입니다. 그것은 동일한 이데올로기입니다. 이것은 시도해 보고 통하는 것을 보는 경우가 될 것입니다.
우리가 스포츠와 e스포츠에 AI를 어떻게 적용할지는 아직 아무도 진정으로 알지 못합니다. 사람들이 안다고 주장하겠지만, 아마도 향후 20년 동안은 아무도 진정으로 알지 못할 것입니다. 따라서 앞서 나가는 사람들은 가장 많이 시도할 의향이 있는 사람들일 것입니다. 구체적으로, 운영, 일정 관리 또는 물류 등에서 AI를 적용하여 선수들의 삶을 더 쉽게 만들 수 있는 빠른 방법들이 있습니다. 하지만 아웃 오브 게임 성과에 관해서는 어려운 부분이 놓여 있습니다. 우리가 웨어러블 기술, 즉 밴드나 링 등에 대해 이야기했는데, AI는 정보를 모니터링할 뿐만 아니라 데이터를 처리하는 데도 도움을 줄 수 있습니다.
예를 들어, 저는 선수들이 착용하는 링 등을 기반으로 그들의 수면 일정에 대한 수많은 데이터를 받습니다. 하지만 그것이 결과로 이어지는 것을 의미하지는 않습니다. 제가 직접 알아내고 연구하지 않는 한, 그 정보를 가지고 무엇을 해야 할까요? 그러나 만약 AI가 “이 선수는 이런 방식으로 자고 있으니, 그에게 이렇게 하라고 조언해야 합니다”라고 말하면서, 데이터를 효과적으로 사용하여 해결책을 제시할 수 있다면, 그것은 매우 흥미로울 것입니다. 하지만 인간의 신체 및 성과 측면에 관해서는 여전히 갈 길이 멉니다.
하지만 기술적인 측면에서는 운영, 일정, 그리고 인게임 측면에서도 흥미로운 방법들을 제공할 수 있습니다. 이것은 아마도 애널리스트나 게임 전문가들이 이미 알고 있는 것과 다른 데이터 포인트를 식별해 낼 것입니다. 왜냐하면 이러한 비디오 게임에는 한계가 있기 때문입니다. 그럼에도 불구하고, AI는 여전히 1-2%의 개선점을 찾아낼 수 있으며, 이는 의심할 여지 없이 적용될 것입니다.
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