PocketGamer.biz memuat Mobile Mavens Part 2 soal AI

Susan Cummings memulai dengan pendekatan yang sangat dekat dengan developer: di 10six, AI memungkinkan konten yang disesuaikan dengan pemain sehingga sebelumnya tidak praktis. Dia menunjuk ke YOU vs Zombies, di mana game ini bisa menggunakan input pribadi sebanyak atau sedikit yang pemain inginkan sehingga karakter, latar cerita, dan representasinya cocok dengan kehidupan nyata pemain. Cummings membandingkan keuntungan kreatif itu dengan masalah budaya lain di PC: "Untuk developer PC, masalah terbesarnya adalah takut. Takut mengakui penggunaan AI seperti Scarlet Letter di game." Dia bilang tim mobile dan Roblox belum menemukan stigma yang sama, dan menambahkan hambatan praktis: adopsi dini lebih sulit saat alatnya terus berubah. Dari sudut pandangnya, efeknya adalah studio Barat cenderung hati-hati daripada eksperimental saat berhadapan dengan gameplay yang asli dan berbasis AI.

Adam Smart membagi pasar menjadi dua dan menamai tekanan komersial pada tim mobile: studio "mengakui mereka akan tertinggal jika tidak mengadopsi AI." Dia menulis bahwa mobile telah beralih ke AI sebagai kebutuhan kompetitif, terutama untuk tim yang lebih kecil yang harus berbuat lebih banyak dengan lebih sedikit, sementara banyak studio PC dan konsol Barat masih ragu karena takut reaksi pemain. Smart membandingkannya dengan penerbit APAC, yang menurutnya "menggunakan AI secara terbuka untuk membangun game lebih cepat dan lebih murah, tanpa menunggu izin." Dia juga menandai Epic’s AI MegaJam sebagai legitimis potensial untuk penggunaan AI terbuka. Optimisme Smart ditekankan dengan kekhawatiran berat tentang penemuan: jika AI secara drastis menurunkan biaya pembuatan game, toko game bisa menjadi banjir dan "penemuan organik sudah sulit sekarang dan bisa menjadi hampir mustahil." Dia mengulang paradoks praktis di bagian lain: AI mungkin mendemokratisasi pengembangan sambil membuatnya lebih sulit daripada sebelumnya untuk benar-benar sukses sebagai developer, karena membuat lebih banyak game tidak otomatis menyelesaikan masalah mencapai audiens yang tepat.

Vadim Andreev membawa laporan dari sisi produksi pada tahun 2026, menyatakan bahwa AI mempercepat adopsi di seluruh alur kerja dan memungkinkan pendekatan "vibe coding" yang memungkinkan developer mengirimkan game dengan cepat. Dia menekankan dua manfaat konkret: menurunkan batasan produksi dan mempercepat siklus pengembangan, yang pada gilirannya memungkinkan developer merilis lebih sering dan membuka saluran monetisasi pemain baru. Andreev menyoroti keuntungan tingkat studio langsung untuk tim kecil: mereka yang "menanamkan AI di setiap fase pengembangan diberdayakan untuk merilis judul yang sangat halus dan berkualitas tinggi." Dia berharap adopsi akan melebar tahun depan dan membandingkan lonjakan produksi game yang mungkin dengan bagaimana AI video bergerak dari klip pendek ke konten panjang, berargumen bahwa studio yang mengintegrasikan alat lebih awal akan memperoleh keunggulan kompetitif atas mereka yang menolak.

Elina Arponen menjaga nada yang praktis: AI menaikkan lantai kualitas dan bertindak sebagai "teman latih yang tak kenal lelah" untuk proses internal, tapi tidak menaikkan atap untuk kreativitas luar biasa. Dia menandai risiko spesifik yang banyak developer indie sudah merasakan: "Salah satu efek samping yang paling menyedihkan adalah game lebih mudah disalin, dan ini sekarang terasa terutama di adegan pengembangan indie / Steam." Untuk mengatasinya, Arponen dan rekan kerjanya mengusulkan alternatif konkret untuk build awal yang luas: trailer interaktif yang mengungkapkan ide game tanpa berbagi kode game atau demo penuh. Dia bilang surat sedang disusun untuk mengumpulkan dukungan sebelum mengusulkan proposal itu ke Steam/Valve.

Peter Fodor menawarkan perspektif dari agensi yang telah mendorong masuk ke alat AI: AppAgent membangun AdAgent, alat produksi iklan video yang dibantu AI, dan AppBrain, "otak kedua" untuk pengetahuan perusahaan. Fodor melaporkan pergeseran industri dalam penerimaan klien — dua tahun lalu sebagian besar klien menolak AI di game mereka; hari ini sebagian besar mengizinkannya dalam batasan hukum yang ketat. Dia merinci tiga pembelajaran praktis dari membangun alat: AI jarang berinovasi tanpa penyempurnaan manusia; AI bisa melihat apa yang menang tapi tidak kenapa; dan percepatan alur kerja cenderung menghasilkan keuntungan marginal kecuali tim memikir ulang bagaimana pekerjaan dilakukan. Prediksinya adalah operasional: banyak studio akan menabrak tembok dalam 6–12 bulan ketika volume kreatif yang lebih tinggi tidak menghasilkan pendapatan yang lebih tinggi, karena atap sebenarnya adalah audiens yang salah, pesan yang salah atau pendorong emosional yang salah. Resep konkretnya: tim yang menggunakan AI untuk membeli waktu untuk berpikir, bukan untuk berhenti berpikir, akan terus memiliki nilai.

Erik Dubbelboer dan Philip Morris memberikan dua sudut pandang yang saling melengkapi tentang kualitas, kurasi, dan sentimen. Dubbelboer mengatakan sikap telah menjadi lebih terukur, dengan percakapan bergeser dari kegembiraan mentah ke penggunaan praktis yang menambah nilai bagi pemain. Dia menunjuk kualitas dan kebaruan sebagai tantangan terbesar yang tersisa — AI belum memahami apa yang membuat game benar-benar menyenangkan — dan dia berargumen bahwa semakin mudah penciptaan, semakin berharga kurasi manusia. Morris memberikan titik data yang lebih berhati-hati tentang sentimen: dia mengutip survei State of the Game Industry GDC yang menunjukkan 52% responden mengatakan AI generatif memiliki dampak negatif pada industri, naik dari 30% tahun lalu dan 18% tahun sebelumnya. Dia juga mencatat bahwa pemain tampaknya paling negatif tentang AI di area kreatif inti seperti seni dan narasi, sementara lebih terbuka terhadap AI untuk sistem dinamis seperti penyesuaian kesulitan. Morris menutup dengan sudut UGC yang dibuat pengguna secara konkret: menonton putrinya yang berusia 10 tahun membangun di Fortnite mengilustrasikan di mana AI bisa menembus imajinasi muda untuk membuka UGC tanpa memerlukan keterampilan coding.