Inworld AI apresenta estudos de caso de IA à medida que avançam para produção.

O ecossistema atual de IA não foi construído com os desenvolvedores de jogos em mente. Embora impressionantes em demonstrações controladas, as tecnologias de IA atuais expõem limitações críticas ao serem adaptadas para jogos prontos para a produção, afirmou Kylan Gibbs, CEO da Inworld AI, em uma entrevista com a GamesBeat.

No momento, a implementação de IA está sendo atrasada porque os desenvolvedores de jogos dependem de APIs de caixa preta com preços imprevisíveis e termos em mudança, o que leva a uma perda de autonomia e inibição da inovação, segundo ele. Os jogadores se deparam com “demonstrações de IA” descartáveis em vez de experiências sustentadas e em evolução.

No Game Developers Conference 2025, Inworld não vai apresentar tecnologia por si só. Gibbs disse que a empresa está demonstrando como os desenvolvedores conseguiram superar essas barreiras estruturais para lançar jogos impulsionados por IA que milhões de jogadores estão desfrutando agora. As experiências deles destacam por que tantos projetos de IA falham antes do lançamento e, mais importante, como superar esses desafios.

“Nós vimos uma transição ao longo dos últimos anos na GDC. De modo geral, é uma transição de demonstrações e protótipos para produção”, disse Gibbs. “Quando começamos, era realmente uma prova de conceito. ‘Como isso funciona?’ O caso de uso era bem restrito. Focávamos muito em personagens e personagens não-jogadores (NPCs), e havia um grande foco em demonstrações.”

Agora, Gibbs disse, a empresa está focada na produção com parceiros e implementações em grande escala, realmente resolvendo problemas.

Colocando a IA para funcionar na produção

Modelos de linguagem grandes (LLMs) anteriormente eram muito caros para serem implementados em jogos. Isso ocorre porque poderia custar muito enviar uma consulta do usuário para a IA através da web até um datacenter, usando valioso tempo de unidade de processamento gráfico (GPU). A resposta muitas vezes chegava tão lentamente que o usuário percebia a demora.

Uma das coisas que ajudaram a com os custos da IA agora é que o processamento de IA foi reestruturado, com tarefas sendo movidas da lógica do servidor para o cliente. No entanto, isso só realmente pode acontecer se o usuário tiver uma boa máquina com um bom processador/GPU de IA. Tarefas de inferência podem ser realizadas nas máquinas locais, enquanto problemas de aprendizado de máquina mais difíceis podem ter que ser resolvidos na nuvem, disse Gibbs.

“Onde estamos hoje é que temos prova de que a coisa funciona em grande escala na produção, e temos as ferramentas certas para fazer isso. E essa tem sido uma grande e emocionante transição ao mesmo tempo, porque agora temos nos focado no que conseguimos descobrir sobre os desafios básicos no ecossistema de IA,” disse Gibbs. “Quando você está na mentalidade de protótipos ou demonstrações, muitas coisas funcionam muito bem, certo? Muitas dessas ferramentas como OpenAI, Anthropic são ótimas para demonstrações, mas elas não funcionam quando você vai para milhões de usuários em escala.”

Gibbs afirmou que a Inworld AI está focada em resolver os grandes problemas na GDC. A Inworld AI está compartilhando os desafios reais que encontrou e mostrando o que pode funcionar na produção.

“Existem alguns desafios reais para fazer isso funcionar, e não podemos resolver tudo sozinhos. Precisamos resolver isso como um ecossistema,” disse Gibbs. “Precisamos aceitar e parar de promover a IA como uma panaceia, uma solução plug-and-play. Resolvemos os problemas com alguns parceiros.”

Gibbs está ansioso pela proliferação de PCs com IA.

“Se você trouxer todo o processamento para a máquina local, então muita dessa IA se torna muito mais acessível,” disse Gibbs.

A empresa está fornecendo todos os modelos de backend e esforços para conter custos. Observei que a Mighty Bear Games, liderada por Simon Davis, está criando jogos com agentes de IA, onde os agentes jogam e humanos ajudam a criar os agentes perfeitos.

“Companheiros são super legais. Você verá experiências de simulação multi-agente, como fazer multidões dinâmicas. Se você estiver focado em uma experiência baseada em personagens, pode ter personagens principais ou personagens de fundo,” disse Gibbs. “E realmente conseguir que personagens de fundo funcionem de forma eficiente é muito difícil porque quando as pessoas olham para coisas como o artigo de Stanford, ele fala sobre simular 1.000 agentes ao mesmo tempo. Todos nós sabemos que os jogos não são construídos assim. Como dar a sensação de milhões de personagens em escala, enquanto também faz um sistema de nível de detalhe, para maximizar a profundidade de cada agente à medida que você se aproxima deles.”

Céticos da IA?

Eu perguntei a Gibbs o que ele achava da estatística na pesquisa da GDC 2025, que mostrou que mais desenvolvedores de jogos estão céticos em relação à IA neste ano em comparação ao ano anterior. Os números mostraram que 30% tinham uma percepção negativa sobre a IA, comparado a 18% no ano anterior. Isso está indo na direção errada.

“Eu acho que chegamos a um ponto em que todos percebem que o futuro de suas carreiras terá IA nele. E estamos em um ponto anterior em que todos estavam felizes apenas em acompanhar os anúncios da OpenAI e o que seus amigos estavam fazendo no LinkedIn,” disse Gibbs.

As pessoas provavelmente ficaram desanimadas depois de experimentar ferramentas como geradores de imagens com prompts de texto que não funcionaram tão bem na produção. Agora, à medida que avançam para a produção, estão descobrindo que isso não funciona em escala. Portanto, são necessárias ferramentas melhores voltadas para usuários específicos para os desenvolvedores, disse Gibbs.

“Devemos ser céticos, porque existem desafios reais que ninguém está resolvendo. E, a menos que expressemos esse ceticismo e comecemos a pressionar realmente o ecossistema, as coisas não vão mudar,” disse Gibbs.

Os problemas incluem o bloqueio em nuvem e custos imprevisíveis; problemas de desempenho e confiabilidade; e uma IA que não evolui. Outro problema é controlar agentes de IA de forma eficaz para que eles não se desviem do caminho.

Quando os jogadores estão jogando em um jogo como Fortnite, obter uma resposta em milissegundos é crítico, disse Gibbs. A IA nos jogos pode ser uma experiência atraente, mas fazê-la funcionar com eficiência de custo em escala exige resolver muitos problemas, disse Gibbs.

No que diz respeito às mudanças que a IA está trazendo, Gibbs disse: “Vai haver uma mudança fundamental na arquitetura de como construímos aplicativos de IA voltados para o usuário.”

Gibbs disse: “O que acontece é que os estúdios estão construindo com ferramentas e depois ficam a alguns meses da produção e dizem: ‘Caramba! Isso não funciona. Precisamos mudar completamente nossa arquitetura.’”

É isso que a Inworld AI está trabalhando e será anunciado no futuro. Gibbs prevê que muitas ferramentas de IA estarão rapidamente desatualizadas em questão de meses. Isso tornará o planejamento difícil. Ele também prevê que a capacidade dos provedores de nuvem de terceiros quebrará sob a pressão.

“Esse código realmente funcionará quando você tiver quatro milhões de usuários passando por isso?”, disse Gibbs. “O que estamos vendo é que muitas pessoas têm que voltar e reformular toda a sua base de código de Python para C++, à medida que se aproximam da produção.”

Resumo das demonstrações de parceiros

No GDC, a Inworld estará mostrando várias demonstrações chave de parceiros que destacam como estúdios de todos os tamanhos estão implementando IA com sucesso. Estes incluem:

• Streamlabs: Agente de Streaming Inteligente fornece comentários em tempo real e assistência de produção.
• Wishroll: Mostrando Status, um jogo de simulação de mídia social com personalidades impulsionadas por IA únicas.
• Little Umbrella: The Last Show, um jogo de festa online com um anfitrião de IA espirituoso.
• Nanobit: Winked, um jogo de chat móvel com construção de relacionamento persistente e em evolução.
• Virtuos: Dando aos desenvolvedores controle total sobre os comportamentos dos personagens de IA para uma experiência narrativa mais imersiva.

Além disso, a Inworld apresentará duas tecnologias desenvolvidas pela Inworld:

• Demonstração em dispositivo: Um jogo cooperativo funcionando perfeitamente no dispositivo em várias plataformas de hardware.
• Simulação Multi-agente Realista: Simulação multi-agente que demonstra comportamentos e interações sociais realistas.

As barreiras críticas que bloqueiam games de IA da produção e soluções reais para desenvolvedores

Abaixo estão sete dos desafios-chave que consistentemente impedem jogos impulsionados por IA de fazer a transição de protótipos promissores para produtos lançados. Aqui está como estúdios de todos os tamanhos usaram a Inworld para superar essas barreiras e entregar experiências apreciadas por milhões.

A barreira em tempo real: Agente Inteligente da Streamlabs

O problema do desenvolvedor: A IA em nuvem não pronta para produção introduz atrasos de resposta que quebram a imersão do jogador. Dependências de nuvem não otimizadas resultam em tempos de resposta da IA de 800 milissegundos a 1.200 milissegundos, fazendo com que mesmo as interações mais simples pareçam lentas.

Toda a inteligência permanece do lado do servidor, criando pontos únicos de falha e prevenindo verdadeira propriedade, mas a maioria dos desenvolvedores encontra poucas alternativas além desse fluxo de trabalho de IA apenas via API em nuvem que os prende em arquiteturas de dependência perpétua.

A solução da Inworld: O Agente de Streaming Inteligente da Logitech G é um co-anfitrião, produtor e assistente técnico impulsionado por IA que observa eventos do jogo em tempo real, fornecendo comentários durante momentos chave, ajudando nas transições de cenas e impulsionando o engajamento do público — permitindo que os criadores se concentrem no conteúdo sem se sobrecarregar de tarefas de produção.

“Tentamos construir isso com APIs de nuvem padrão, mas o atraso de 1-2 segundos fazia com que o assistente parecesse desconectado da ação,” disse a equipe da Streamlabs. “Trabalhando com a Inworld, conseguimos tempos de resposta de 200 milissegundos que fazem o assistente parecer presente no momento.”

Nos bastidores, a Inworld Framework orquestra o processamento multimodal de entrada do assistente, raciocínio contextual e saída adaptativa. Ao integrar-se perfeitamente com modelos de terceiros e a API da Streamlabs, a Inworld facilita a interpretação de jogabilidade, chat e comandos de voz, e depois entrega ações em tempo real — como mudar de cena ou recortar destaques. Essa abordagem poupa os desenvolvedores de escrever pipelines personalizados para cada novo modelo de IA ou disparo de evento.

Isso não é apenas mais rápido — é a diferença entre um assistente que parece vivo em vez de um que sempre parece um passo atrás da ação.

O imposto sobre o sucesso: The Last Show

O problema do desenvolvedor: O sucesso deveria ser motivo de celebração, não de crise financeira. No entanto, para jogos impulsionados por IA, custos unitários lineares ou até crescentes podem rapidamente sair do controle à medida que o número de usuários cresce. Em vez de escalar suavemente, os desenvolvedores são forçados a fazer mudanças arquitetônicas de emergência, quando deveriam estar dobrando suas apostas no sucesso.

A solução da Inworld: A Little Umbrella, o estúdio por trás de Death by AI, não foi exceção. Enquanto o jogo era um sucesso instantâneo — alcançando 20 milhões de jogadores em apenas dois meses — o sucesso quase levou o estúdio à falência.

“Nossos custos de API em nuvem subiram de $5 mil para $250 mil em duas semanas,” compartilhou seu diretor técnico. “Tivemos que desacelerar a aquisição de usuários — literalmente virando as costas para os jogadores — até que fizemos uma parceria com a Inworld para reestruturar nossa arquitetura de IA.”

Para seu próximo jogo, decidiram mudar a abordagem, construindo com previsibilidade de custos e escalabilidade em mente desde o primeiro dia. Introduzindo The Last Show, um jogo de festa online onde um anfitrião de IA gera perguntas hilárias baseadas em tópicos escolhidos ou personalizados pelos jogadores. Os jogadores enviam respostas, votam em suas favoritas e a resposta menos popular leva à eliminação — tudo enquanto o anfitrião de IA entrega críticas espirituosas.

The Last Show marca seu retorno, projetado desde o início para manter tanto a qualidade quanto a previsibilidade de custos em escala. O resultado? Um modelo de negócios que prospera com o sucesso em vez de ser ameaçado por ele.

O paradoxo da qualidade e custo: Status

O problema do desenvolvedor: Melhor qualidade de IA geralmente está correlacionada a custos mais altos, forçando os desenvolvedores a uma decisão impossível: entregar uma experiência abaixo do esperado ou enfrentar custos insustentáveis. A IA deve aprimorar a jogabilidade, não se tornar um bloqueio econômico.

A solução da Inworld: O Status da Wishroll (ocupar até a No. 4 na categoria Estilo de Vida da App Store) imerge os jogadores em um mundo fictício onde podem interpretar qualquer um que imaginarem — seja uma celebridade mundial, um personagem fictício ou até mesmo um ChatGPT personificado. O objetivo é acumular seguidores, desenvolver relacionamentos com outras celebridades e completar marcos únicos.

O conceito ressoou com os jogadores e, quando a beta de acesso limitado foi lançada em outubro de 2024, Status decolou. O burburinho no TikTok levou a mais de 100.000 downloads, com muitos jogadores sendo forçados a esperar, enquanto a comunidade do jogo no Discord saltou de 100 usuários para 60.000 em poucos dias. Apenas duas semanas após o lançamento público da beta em fevereiro de 2025, Status ultrapassou um milhão de usuários.

“Estávamos gastando de $12 a $15 por usuário ativo diário com modelos de primeira linha,” disse o CEO Fai Nur, em uma declaração. “Isso é completamente insustentável. Mas quando tentamos alternativas mais baratas, nossos usuários imediatamente notaram a queda de qualidade e o engajamento despencou.”

Trabalhando com os serviços de Otimização de ML da Inworld, a Wishroll conseguiu reduzir os custos da IA em 90% enquanto melhorava as métricas de qualidade. “Vimos como a Inworld resolveu problemas semelhantes para outros jogos de IA e pensamos: ‘Isso é exatamente o que precisamos,’” explicou Fai. “Pudemos perceber que a Inworld tinha muita experiência e conhecimento sobre exatamente qual era nosso problema — que era otimizar modelos e reduzir custos.”

“Se tivéssemos lançado com nossa arquitetura original, estaríamos quebrados em dias,” explicou Fai. “Mesmo levantar dezenas de milhões não teria nos sustentado por mais de um mês. Agora temos um caminho para a lucratividade.”

O problema do controle de agentes: Parceria com a Virtuos

O problema do desenvolvedor: Mesmo com benchmarks de desempenho sustentável atendidos, jogos narrativos complexos ainda requerem controle sofisticado sobre os comportamentos, memórias e personalidades dos agentes de IA para oferecer experiências imersivas e envolventes aos jogadores. Abordagens tradicionais levam a interações imprevisíveis ou requerem roteiros excessivamente complexos, tornando quase impossível criar personagens críveis com personalidades consistentes.

A solução da Inworld: A Inworld está fazendo parceria com a Virtuos, uma potência global de desenvolvimento de jogos conhecida por co-desenvolver alguns dos maiores títulos AAA da indústria, como Marvel’s Midnight Suns e Metal Gear Solid Delta: Snake Eater. Com profunda expertise em construção de mundos e desenvolvimento de personagens, a Virtuos imediatamente viu a necessidade de agir para fornecer aos desenvolvedores controle preciso sobre as personalidades, comportamentos e memórias dos NPCs impulsionados por IA. Isso garante a consistência da narrativa e a capacidade das escolhas dos jogadores de influenciar dinamicamente a direção e o resultado da narrativa.

A suíte de ferramentas de IA generativa da Inworld fornece o núcleo cognitivo que dá vida a esses personagens, enquanto equipa os desenvolvedores com plenas capacidades de personalização. As equipes podem ajustar personagens impulsionados por IA para se manterem fiéis aos seus arcos narrativos, garantindo que evoluam de maneira lógica e consistente dentro do mundo do jogo. Com as ferramentas da Inworld, a Virtuos pode se concentrar no que faz de melhor – criar experiências ricas e imersivas.

“Na Virtuos, vemos a IA como uma forma de aprimorar a arte dos desenvolvedores de jogos e trazer exatamente suas visões à vida,” disse Piotr Chrzanowski, CTO da Virtuos, em uma declaração. “Ao integrar a IA, permitimos que os desenvolvedores adicionem novas dimensões às suas criações, enriquecendo a experiência de jogo sem comprometer a qualidade. Nossa parceria com a Inworld abre a porta para experiências de jogo que não eram possíveis antes.”

Um protótipo que mostra o melhor de ambas as equipes está em andamento, e a mídia interessada está convidada a visitar o estande da Virtuos no C1515 para uma demonstração privada.

O desafio do diálogo imersivo: Winked

O problema do desenvolvedor: O Winked da Nanobit é uma experiência narrativa interativa móvel onde jogadores constroem relacionamentos através de conversas dinâmicas e evolutivas, incluindo mensagens diretas com personagens centrais. Para atender às expectativas dos jogadores, a IA voltada para o jogador precisava exceder o que era possível mesmo com modelos de ponta — oferecendo interações mais pessoais, emocionalmente nuançadas e estilisticamente únicas. No entanto, alcançar esse nível de qualidade estava além das capacidades dos modelos prontos para uso, e os altos custos das soluções de IA premium tornavam a escalabilidade um desafio.

A solução da Inworld: Usando a Inworld Cloud, a Nanobit treinou e destilou um modelo de IA customizado especificamente para o Winked. Este modelo entregou qualidade de diálogo superior — mais orgânica, pessoal e contextualizada do que soluções prontas para uso — enquanto mantinha os custos a uma fração das APIs de nuvem tradicionais. A IA integrou-se perfeitamente nos loops do core do Winked, melhorando o engajamento do usuário enquanto mantinha a viabilidade financeira.

Além de melhorar a imersão do jogador, esse sistema de diálogo impulsionado por IA lembra conversas passadas e carrega a história para frente, proporcionando ao jogador relacionamentos que evoluem à medida que as conversas progridem. Isso, por sua vez, incentiva os jogadores a se envolverem em conversas mais longas e a retornarem mais frequentemente à medida que se aproximam dos personagens.

O desafio da orquestração multi-agente: Simulação multi-agente realista

O problema do desenvolvedor: Criar mundos vibrantes e críveis requer coordenar múltiplos agentes de IA para interagir naturalmente, tanto entre si quanto com o jogador. Os desenvolvedores lutam para criar dinâmicas sociais que parecem orgânicas, em vez de mecânicas, especialmente em escala.

A solução da Inworld: Nossa Simulação Multi-agente Realista demonstra como efetivamente orquestrar múltiplos agentes de IA em mundos coesos e vivos usando a Inworld. Ao implementar sistemas sofisticados de coordenação de agentes, consciência contextual e conhecimento ambiental compartilhado, essa simulação cria dinâmicas sociais críveis que emergem naturalmente em vez de por meio de comportamentos roteirizados.

Seja formando multidões espontâneas em torno de eventos emocionantes do jogo, reagindo a emotes de grupo compartilhados ou participando de conversas multi-personagem, esses agentes autônomos demonstram como a orquestração adequada de agentes possibilita comportamentos realistas e emergentes em escala. Esta demonstração técnica sublinha o potencial de profunda imersão do jogador e engajamento sustentado ao dar vida a núcleos sociais — onde múltiplos personagens interagem com personalidades consistentes, consciência mútua e padrões de resposta coletiva que criam a sensação de um mundo verdadeiramente vivo.

O desafio da fragmentação de hardware: Demonstração em dispositivo

O problema do desenvolvedor: Recursos de IA otimizados para dispositivos de alta performance falham em hardware mainstream, forçando os desenvolvedores a limitar seu público ou comprometer sua visão. Fornecedores de IA também ocultam capacidades críticas necessárias para inferência em dispositivos (modelos destilados, fine-tuning profundo e destilação, adaptação do modelo em tempo de execução) para manter controle e proteger receita recorrente.

A solução da Inworld: Embora a on-device seja a chave para um futuro mais escalável de IA e jogos, o hardware de IA em jogos não possui uma solução única para todos. Garantir desempenho consistente e acessibilidade para usuários em dispositivos variados pode facilmente aumentar a complexidade e o custo. Para alcançar escalabilidade, as soluções de IA devem se adaptar perfeitamente às diversas configurações de hardware.

Nossa demonstração em dispositivo apresenta uma jogabilidade cooperativa impulsionada por IA funcionando perfeitamente em três configurações de hardware:

• Nvidia GeForce RTX 5090
• AMD Radeon RX 7900 XTX
• Tenstorrent Quietbox

Esta demonstração não é sobre compatibilidade teórica; é sobre alcançar desempenho consistente em hardware diverso, permitindo que os desenvolvedores alcancem todo o espectro de dispositivos de jogo sem sacrificar qualidade.

A diferença no desenvolvimento: Indo além de protótipos

A lacuna entre protótipo e produção é onde a maioria dos projetos de jogos de IA colapsa. Enquanto plugins prontos para uso são úteis para protótipos, eles falham em condições do mundo real:

• Colapso de latência: Ferramentas dependentes da nuvem veem os tempos de resposta aumentarem sob carga, quebrando a imersão e até a jogabilidade.
• Explosão de custos: Preços por token criam bordas financeiras que tornam a escalabilidade imprevisível.
• Gargalos de confiabilidade: Cada chamada de API externa introduz um novo ponto potencial de falha.
• Consistência de qualidade: O desempenho da IA varia dramaticamente entre os ambientes de teste e produção.

“Assistimos protótipos incríveis de jogos de IA morrerem na transição para a produção durante quatro anos,” diz Evgenii Shingarev, VP de Engenharia da Inworld, em uma declaração. “O padrão é sempre o mesmo: demonstração impressionante, investimento entusiasmado, então a lenta realização de que a economia e a arquitetura técnica não suportam a implantação no mundo real.”

Na Inworld, trabalhamos incansavelmente para fechar essa lacuna entre protótipo e produção, desenvolvendo soluções que abordam os desafios reais do envio e escalonamento de jogos impulsionados por IA — não apenas apresentando demonstrações impressionantes. No GDC, a Inworld está animada para compartilhar experiências que não só chegam ao lançamento, mas prosperam em escala, disse Gibbs. O estande da empresa está em C1615.

Em vez de falar sobre o futuro dos jogos com IA, vamos mostrar os sistemas reais que resolvem problemas reais, desenvolvidos por equipes que enfrentaram os mesmos desafios que você está encontrando, disse Gibbs.

O caminho do protótipo de IA à produção é desafiador, mas com a abordagem certa e parceiros que entendem o que é necessário para enviar experiências de IA que os jogadores amam, isso é absolutamente alcançável, disse Gibbs.

Sessão com Jim Keller da Tenstorrent: Desvendando a economia insustentável da IA:

Jim Keller, agora chefe da Tenstorrent, é um engenheiro de hardware lendário que liderou projetos importantes de processadores em empresas como Apple, AMD e Intel. Ele estará em um painel da GDC com Kylan Gibbs, CEO da Inworld, para uma análise franca do modelo econômico quebrado da IA nos jogos e o caminho prático a seguir.

“A infraestrutura atual de IA é economicamente insustentável para jogos em escala,” disse Keller, em uma declaração. “Estamos vendo estúdios adotando recursos impressionantes de IA em desenvolvimento, apenas para retirá-los antes do lançamento quando calculam os verdadeiros custos em nuvem em escala.”

Gibbs disse que está ansioso para conversar com Keller no palco sobre a Tenstorrent, que visa servir a aplicativos de IA em escala por menos de 100 vezes o custo.

A sessão explorará soluções concretas para essas barreiras econômicas:

• Opções de modelo e hardware dramaticamente mais baratas.
• Estratégias de inferência local que eliminam a dependência de APIs.
• Aproximações híbridas práticas que otimizam custo, desempenho e qualidade.
• Sistemas de aprendizado ativo que melhoram o ROI ao longo do tempo.

Aproveitando a profunda expertise de hardware de Keller da Tenstorrent, AMD, Apple, Intel e Tesla e a experiência da Inworld em IA em tempo real e voltada para o usuário, exploraremos como combinar computação em dispositivo com recursos de nuvem em grande escala sob um único guarda-chuva arquitetônico. Os participantes ganharão insights francos sobre o que realmente importa ao trazer IA da teoria para a prática e como construir um pipeline de IA sustentável que mantenha os custos baixos sem sacrificar criatividade ou desempenho.

Detalhes da sessão:

• Quinta-feira, 20 de março, 9:30 a.m. – 10:30 a.m.
• West Hall, Sala #2000
• Para mais detalhes, visite a página da GDC

Sessão com a Microsoft: Inovação em IA para experiências de jogo

Gibbs também se juntará a Haiyan Zhang e Katja Hofmann da Microsoft para explorar como a IA pode impulsionar a próxima onda de experiências de jogo dinâmicas. Este painel conecta pesquisa e implementação prática, abordando os desafios críticos que os desenvolvedores enfrentam ao passar de protótipos para produção.

A sessão mostra como nossa abordagem colaborativa resolve barreiras em toda a indústria que impedem jogos de IA de chegarem aos jogadores — focando em padrões comprovados que superam os desafios de confiabilidade, qualidade e custos que a maioria dos jogos nunca sobrevive.

Eu perguntei a Gibbs como ele poderia convencer um desenvolvedor de jogos de que a IA é um trem no qual eles podem embarcar, e que não é um trem vindo em sua direção.

“Infelizmente, existem muitos outros parceiros que não conseguimos compartilhar publicamente. Muitos dos AAA [são discretos]. Está acontecendo, mas requer muito trabalho. Estamos começando a engajar com desenvolvedores onde os requisitos estão sendo criativos. Se eles têm um jogo que planejam lançar no próximo ano ou dois anos, e não têm uma linha clara sobre como fazer isso de forma eficiente em escala ou custo, podemos trabalhar com eles nisso,” disse Gibbs. “Há maneiras fundamentalmente diferentes de estruturar e integrar isso nos jogos. E teremos muitos mais anúncios este ano na medida que estamos tentando torná-los mais autossuficientes.”

Detalhes da sessão:

• Segunda-feira, 17 de março, 10:50 a.m. até 11:50 a.m.
• West Hall, Sala #3011
• Para mais detalhes, visite a página da GDC