라스베가스 네바다 대학교(UNLV) 국제 게임 연구소(IGI)의 AI 연구 허브(AiR Hub)는 KPMG LLP와 협력하여 ‘2026 게임 부문 AI 현황(State of AI in Gaming 2026)’ 첫 번째 에디션을 발표했습니다. 이 연례 벤치마킹 시리즈는 인공지능(AI)이 글로벌 도박 산업을 어떻게 재편하고 있는지 추적합니다. 해당 보고서는 올해 책임 있는 AI를 주제별 중점 분야로 다루고 있는 SiGMA 뉴스와 공유되었습니다.
IGI의 연구 책임자이자 이 보고서의 편집장인 Dr. Kasra Ghaharian는 “사회는 AI와 함께 변곡점에 서 있으며, 지금까지 도박 산업이 어디에 위치해 있는지 이해하기 위한 엄밀하고 독립적인 기준선이 없었습니다”라고 말했습니다.
이어 “게임 내 AI 현황은 그 격차를 메우기 위해 설계되었으며, 도입, ROI, 그리고 책임 있는 통합을 탐색하는 운영사, 규제 기관, 연구원 및 모든 이해관계자에게 필수적인 자원이 될 것입니다”라고 덧붙였습니다.
범위 및 방법론
이 보고서는 전 세계 83개 도박 회사와 113개 규제 기관으로부터 얻은 통찰력, 15년간의 학술 간행물 분석, 특허 출원 데이터 및 전문가 기고를 바탕으로 작성되었습니다.
또한 산업 성숙도, 규제 환경, 혁신 파이프라인, 책임 있는 사용의 네 가지 차원에서 AI 도입을 조사합니다. 보고서는 산업 지수(Industry Index), 규제 펄스(Regulatory Pulse), 연구 및 발전(Research & Advancements)의 세 가지 핵심 섹션과 당해 연도의 가장 시급한 문제를 다루는 연례 주제 중점(Thematic Focus) 섹션으로 구성되어 있습니다.
섹션 1: 산업 지수
이 섹션은 랜드베이스(오프라인) 및 온라인 섹터를 모두 아우르는 전 세계 83개 도박 조직을 대상으로 한 설문 조사 결과를 제시합니다. 응답자에는 운영사와 공급업체가 포함되었으며, 조직당 하나의 응답을 받았습니다. 설문 조사는 AI가 어디에 적용되고 있는지, 발전 수준은 어느 정도인지, 가치를 창출하고 있는지, 확장을 가로막는 주요 과제는 무엇인지, 그리고 인력에 미치는 영향은 무엇인지 조사했습니다.
산업은 야심을 보이고 있으나 여전히 도입 초기 단계에 머물러 있습니다. 우선, 평균 AI 성숙도 점수는 100점 만점에 45점으로, 거버넌스에 대한 우려를 뒷받침합니다. 한편 보고서에 따르면 대부분의 기업이 전략적 야심을 가지고 있지만 효과적으로 확장하기 위한 인프라와 전문 지식이 부족한 것으로 나타났습니다.
또한 랜드베이스(오프라인) 운영사는 약한 전략과 노후화된 시스템(Legacy systems)으로 인해 온라인 경쟁사들에 비해 크게 뒤처져 있습니다. 복잡한 물리적 환경은 구현을 어렵게 만들지만, 공식적인 전략, 전문 지식 및 인프라에 대한 투자는 그 격차를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
산업 전반에서 AI 활동은 기술, 보안 및 제품 혁신에 집중되어 있으며, 이는 전체 이니셔티브의 거의 절반을 차지합니다. 생성형 AI가 추진력을 얻고 있으며, 80% 이상의 기업이 콘텐츠와 인사이트 도출을 위해 이를 사용하고 있습니다. 그러나 에이전틱(Agentic) AI 도입은 규정 준수 및 플레이어 안전 우려로 인해 여전히 제한적입니다.
비용 절감은 AI 도입의 주요 동인이지만, 수익(ROI)을 찾기는 어렵습니다. 5개 조직 중 1개만이 2년 내에 유의미한 ROI를 공시했으며, 4개 중 1개는 구조화된 평가 프로세스가 부족합니다. 보고서에 따르면 명확한 지표가 없으면 조직은 성공을 정의하거나 수익이 실제로 발생할지 여부를 판단하는 데 어려움을 겪습니다.
또한 교육 격차, 리소스 제한, 취약한 거버넌스 구조 등 추가적인 장벽도 조명했습니다. 설문 조사 대상 조직의 거의 절반이 AI 전용 채용 계획이 없다고 응답하여, 더 강력한 인력 전략의 필요성을 강조했습니다.
섹션 2: 규제 펄스
지난 36개월 동안 도박 관할 구역의 AI 거버넌스는 주목할 만한 변화를 겪었습니다. 이 보고서는 입법 및 정책 발전에 대한 글로벌 규제 스캔과 Vixio가 편찬한 113명의 도박 규제 경영진 및 직원을 대상으로 한 독자적인 설문 조사를 결합했습니다.
규제 활동은 북미와 서유럽에 가장 집중되어 있으며, 중동부 유럽, 중동 및 아프리카는 움직임이 거의 없거나 전혀 없습니다. 활발한 관할 구역 전체에서 우선순위는 플레이어 보호를 위해 자동화를 활용하는 것이었습니다. 벨기에, 핀란드, 이탈리아 및 미국의 여러 주와 캐나다의 주들은 플레이어를 유해성으로부터 보호하기 위해 AI 기반 모니터링 시스템의 사용을 권장하고 있습니다.
보고서는 또한 상당한 격차를 드러냈습니다. 규제 기관은 라이선스 보유자의 AI 사용을 감독할 능력에 대한 자신감이 부족하며, AI가 현재 어떻게 배치되어 있는지에 대한 인식도 제한적이라고 보고했습니다. 규제 기관은 라이선스 보유자의 주요 활동 영역으로 고객 대면 기능을 가장 자주 꼽았지만, 실제 도입은 기술, 보안 및 제품 혁신에 집중되어 있습니다. 이러한 단절은 규제 기관의 효과적인 대응 능력을 저해하고 정책 조치의 부조화 위험을 초래합니다.
한 가지 일치하는 영역이 나타났는데, 바로 책임 있는 AI 관행이 여전히 미발달 상태라는 점입니다. 규제 기관들은 라이선스 보유자들 사이에서 그러한 관행을 인식하지 못하고 있다고 압도적으로 보고했습니다. 이 결과는 AI 거버넌스가 100점 만점에 30점에 그친 성숙도 지수에서 강조된 거버넌스 격차와 일치합니다.
섹션 3: 연구 및 발전
이 보고서는 15년간의 학술 간행물 계량 분석, 2020년부터 2025년까지의 컨퍼런스 논의, 특허 활동, 업계 뉴스 트렌드, 그리고 Zero Labs의 스타트업 역학에 대한 전문가 통찰력이라는 다섯 가지 렌즈를 통해 업계의 AI 혁신 채널을 추적합니다.
학술 연구에 따르면 AI 관련 도박 연구가 꾸준히 증가하고 있으며, 스포츠 베팅과 문제 도박이 포커를 제치고 지배적인 주제로 부상했습니다.
한편, 컨퍼런스에서는 AI 통합에 대한 관심이 급증한 것을 확인할 수 있습니다. 관련 세션은 2020년 3개에서 시작하여 2025년에는 81개에 도달했습니다. 논의는 컴플라이언스(규정 준수), 마케팅 및 CRM에 집중되었습니다. 그러나 이는 기술, 보안 및 제작이 가장 활발한 기업 사례로 나타난 섹션 1: 산업 지수의 결과와 대조를 이룹니다.
특허 출원도 성장 추세를 강조합니다. 연간 AI 관련 도박 특허는 2010년 15건에서 2025년 100건으로 증가했으며, IGT와 Light & Wonder와 같은 공급업체가 이를 주도했습니다. 미국은 전 세계 출원 건수의 61.4%를 차지했습니다.
업계 뉴스 중에서는 기술과 정책이 보도 비중을 압도하며 시장의 성숙을 예고하고 있습니다. 또한 제품 혁신이 주제로 부상하고 있는 반면, CRM과 고객 지원은 여전히 주목받고 있습니다.
스타트업 활동은 데이터, AI, 도박의 교차점에 있는 기업들로 벤처 캐피털이 흐르고 있음을 보여줍니다. 하지만 규제의 복잡성은 기존 업체들에게 유리하게 작용하여 높은 구조적 장벽을 형성하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 데이터 네이티브(data-native) 스타트업 옹호자들은 파괴적 혁신을 위한 조건이 형성되기 시작했다고 주장합니다.
섹션 4: 책임 있는 AI
보고서의 이 섹션은 사건 추적, 규제 기관 코멘트, 업계 관행에 대한 설문 데이터를 바탕으로 도박 산업의 책임 있는 AI 현황을 조사합니다.
보고서는 딥페이크와 유해성 감지 실패를 포함한 AI 관련 문제가 2023년 이후 급격히 증가했다고 언급했습니다. 보고된 다른 문제로는 지나치게 공격적인 타겟팅과 플레이어 보호 시스템의 붕괴 등이 있습니다.
한편, 규제 기관들은 AI를 별도의 관심 영역으로 인식하기 시작했습니다. 그러나 대부분은 현재 이를 전용 프레임워크를 통해 관리하기보다는 기존 가이드라인에 따라 관리해야 할 또 다른 기술로 취급하고 있습니다.
다른 결과에 따르면 기업의 거의 3분의 1이 책임 있는 AI 프레임워크를 갖추고 있지 않다고 보고했습니다. 다른 기업들은 관행이 마련되어 있다고 주장함에도 불구하고, 조직 전반에 책임 있는 AI를 내재화한 곳은 단 2%에 불과하며 이러한 관행의 깊이는 제한적입니다. 더욱이 3분의 1은 자신들의 노력을 “시작 단계” 또는 “기초 단계”라고 묘사한 반면, 다른 3분의 1은 이니셔티브 전반에 걸쳐 관행을 운영화하거나 통합했다고 보고했습니다.
이러한 선언에도 불구하고, 자기 보고된 성숙도가 투명성, 책임성, 신뢰성 등 핵심 차원에서의 견고한 구현으로 일관되게 이어지지는 않았습니다. 다만 보고서는 데이터 프라이버시를 더 강력한 관행이 입증된 주목할 만한 예외로 꼽았습니다.
거버넌스 및 감독과 관련하여 책임 있는 AI 전담 역할은 여전히 드물며, AI 거버넌스 직책이 있다고 보고한 조직은 20% 미만이었습니다. 감독 구조는 파편화되어 있습니다. 약 4개 중 1개 기업은 책임을 여러 기능에 분산하고 있으며, 15%는 공식적인 감독 체계가 전혀 없다고 보고했습니다. 명확한 책임 메커니즘이 부족한 경우가 많습니다.
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