AI w produkcji gier: brutalna prawda, której nie zobaczysz w reklamach

Kiedy słyszysz „AI w produkcji gier”, co widzisz? Oczami wyobraźni pewnie pojawiają się spektakularne grafiki, dialogi prowadzone przez maszyny brzmiące jak ludzie, świat, który reaguje na każdy twój ruch. Ale pod tą fascynującą fasadą kryją się fakty, które burzą powszechne wyobrażenia i stawiają pytania, których nie zadają nawet entuzjaści branży. Jak wynika z najnowszych badań, AI już nie tylko wspiera, ale radykalnie przekształca sposób, w jaki powstają gry – od automatyzacji assetów, przez optymalizację produkcji, po personalizację doświadczeń graczy (Rzeczpospolita, 2024). W 2023 roku tylko w samej branży gier zwolniono ponad 10,5 tysiąca osób, a w 2024 już ponad 11 tysięcy – częściowo z powodu automatyzacji przez sztuczną inteligencję. Jeśli myślisz, że AI to tylko niewinna pomoc, czas spojrzeć na temat bez filtra marketingowych obietnic. Ten artykuł to nie kolejna laurka dla algorytmów – to dogłębna, bezkompromisowa analiza, której żadne studio nie pokaże w swojej reklamie. Poznasz kulisy, trendy, kontrowersje, polskie realia i praktyczne wskazówki, poparte tylko zweryfikowanymi danymi i cytatami z eksperckich źródeł. Zanurz się w świat, gdzie AI już dziś wyznacza nowe granice – często kosztem ludzi.

Czym naprawdę jest AI w produkcji gier?

Definicje, których nie znajdziesz na Wikipedii

AI w produkcji gier to nie tylko algorytmy uczące się bić cię w szachy. To cała bateria narzędzi i technik, które zmieniają każdy aspekt procesu – od wstępnej kreacji po końcowe testy. Nie ma jednej, uniwersalnej definicji, a pojęcie to rozciąga się od prostych skryptów po zaawansowane sieci neuronowe. Według badania A16Z z 2024 roku, aż 70% twórców deklaruje wykorzystanie lub planuje wdrożyć narzędzia AI w najbliższym czasie (Meshy, 2024).

Lista najważniejszych pojęć:

Sztuczna inteligencja w grach : Zautomatyzowane procesy i algorytmy pozwalające symulować, modelować lub przewidywać działania gracza, środowiska oraz obiektów w grze na podstawie danych i uczenia maszynowego.

Automatyzacja assetów : Proces generowania grafik, tekstur, animacji, map, poziomów, dialogów czy nawet głosów postaci przez wyspecjalizowane narzędzia AI, często bez udziału człowieka.

Proceduralne generowanie : Tworzenie losowych (ale logicznych) światów, poziomów i zadań przy pomocy algorytmów, co pozwala znacząco skrócić czas pracy i zwiększyć różnorodność rozgrywki.

Jak AI przekształca fundamenty tworzenia gier

AI w produkcji gier to rewolucja, która rozbija dotychczasowe schematy. Dzięki automatyzacji twórcy mogą skupić się na kreatywności, delegując rutynowe zadania algorytmom. Assety 3D, tekstury, animacje czy nawet złożone zachowania NPC są dziś generowane w rekordowym tempie. Przykład? Narzędzia typu Promethean AI czy Midjourney potrafią wygenerować setki modeli 3D w sekundę – coś, co wcześniej zajmowało tygodnie pracy zespołu (Digital Master Institute, 2023). Ta zmiana nie dotyczy wyłącznie produkcji – AI personalizuje też doświadczenia graczy, analizując ich wybory i dostosowując rozgrywkę w czasie rzeczywistym.

Efektem jest dynamiczny wzrost rynku AI w gamedevie – technologia staje się integralnym elementem procesu. Zmienia się rola twórców – zamiast programować każdy detal, coraz częściej zarządzają oni procesem generatywnym, testują wyniki i optymalizują efekty końcowe. W tabeli poniżej przedstawiamy najpopularniejsze zastosowania AI w produkcji gier oraz ich wpływ na czas i koszty:

Tabela 1: Kluczowe zastosowania AI w produkcji gier i ich wpływ na efektywność. Źródło: Opracowanie własne na podstawie Meshy, 2024, Digital Master Institute, 2023

Paradoksy i nieporozumienia: AI kontra rzeczywistość

AI w produkcji gier jest pełna paradoksów. Z jednej strony – narzędzia oferują nieznane dotąd możliwości, z drugiej – wywołują lęk przed utratą pracy, dehumanizacją procesu i zalewem nijakich gier. Według GDC 2024, aż 56% twórców obawia się, że automatyzacja pozbawi ich stanowisk (GRYOnline.pl, 2024). AI nie jest magicznym rozwiązaniem – jej wdrożenie wymaga wiedzy, krytycznego myślenia i kontroli jakości.

• AI nie zastąpi autentycznej wizji artystycznej – ale może ją wypaczyć przez masową produkcję nijakich assetów.
• Automatyzacja testowania zmniejsza ilość błędów – ale czyni proces mniej „ludzki”, coraz trudniej przewidzieć, jak odbierze grę realny gracz.
• Narzędzia AI są dostępne nawet dla amatorów – ale bariera wejścia nie oznacza automatycznie jakości.

"AI w gamedevie to miecz obosieczny – daje nieograniczone możliwości, ale i realne ryzyka. Najważniejsze, by nie zatracić granicy między usprawnieniem a bezmyślną automatyzacją." — Cytat syntetyzujący opinie branży, na podstawie GRYOnline.pl, 2024

Historia AI w grach: od kodu do świadomości?

Pierwsze eksperymenty z AI w latach 80.

AI w grach nie jest nowym zjawiskiem – już w latach 80. eksperymentowano z prostymi algorytmami sterującymi ruchem przeciwników i NPC. Jednak to, co dziś nazywamy „AI”, to skok o kilka epok w przód. Wtedy, AI oznaczało symulację reakcji – dziś: dynamiczne uczenie się i adaptację.

Tabela 2: Ewolucja AI w grach komputerowych. Źródło: Opracowanie własne na podstawie Digital Master Institute, 2023

Najważniejsze przełomy ostatniej dekady

Ostatnia dekada to prawdziwy wybuch innowacji – AI zyskało „twarz” dzięki klonowaniu głosów, proceduralnej generacji światów i adaptacyjnej narracji. Przełomy te zmieniają nie tylko technologię, ale i sposób, w jaki myślimy o grach i ich twórcach.

1. Wejście sieci neuronowych do mainstreamu – generowanie assetów, tekstur, nawet całych poziomów.
2. Rozwój narzędzi typu ChatGPT do dialogów i testowania.
3. Dynamiczna personalizacja rozgrywki na bazie analizy zachowań gracza.
4. Masowa automatyzacja testów i QA – szybkie wychwytywanie błędów.
5. Integracja AI w silnikach Unreal Engine 5 i Unity.

Polski rynek gier i AI: nieznane początki

Polska branża gier szybko przechwyciła światowe trendy. Już w latach 90. programiści eksperymentowali z algorytmami losowości i adaptacji – dziś krajowe studia korzystają z narzędzi AI do generowania assetów, automatyzacji tekstów i testów. Mimo to, pionierzy polskiego gamedevu często pozostawali w cieniu, ustępując pola zagranicznym gigantom.

Wiele polskich firm, jak CD Projekt RED czy Techland, już od dekady wdraża własne rozwiązania AI, choć na początku były to proste algorytmy skryptowe. Z czasem, wraz z globalną rewolucją, również rodzimy rynek otworzył się na AI w pełnym wymiarze.

"AI staje się fundamentem nie tylko gier, ale i całego sektora IT w Polsce. Dziś to nieuniknione narzędzie dla każdego, kto chce utrzymać się na rynku." — Ilustracyjne podsumowanie na podstawie analizy rynku, Digital Master Institute, 2023

Jak AI zmienia codzienność twórców gier

Automatyzacja zadań: od rutyny do kreatywności

AI uwalnia twórców od żmudnej rutyny – automatyzując to, co powtarzalne, pozwala skupić się na kreowaniu czegoś naprawdę nowego. Zamiast ręcznego modelowania tekstur, animatorzy korzystają z narzędzi generatywnych, które tworzą gotowe assety na podstawie kilku promptów. Testowanie gier, które wcześniej pochłaniało setki godzin, dziś wykonują boty AI – nie tylko szybciej, ale i skuteczniej.

• Automatyczne generowanie assetów 3D, tekstur i animacji – nawet dla osób bez umiejętności programistycznych.
• Dynamiczne dostosowywanie poziomu trudności na podstawie analizy grywalności.
• Klonowanie głosów i synteza mowy, które pozwalają testować narrację bez udziału aktorów.
• Automatyzacja testów i wykrywania błędów – algorytmy wychwytują nawet nietypowe przypadki.

AI jako partner czy wróg zespołu?

Relacja między twórcami a AI jest… skomplikowana. Z jednej strony – AI to narzędzie, które przyspiesza i usprawnia pracę, z drugiej – coraz więcej osób obawia się, że stanie się konkurencją, nie współpracownikiem. Według raportu GDC 2024, większość twórców postrzega AI jako nieunikniony element branży, ale aż 56% deklaruje realny strach przed utratą pracy (GRYOnline.pl, 2024).

"AI to nie tylko narzędzie, ale katalizator zmiany kultury pracy. Wymaga od zespołów elastyczności i ciągłego uczenia się." — Ilustracyjny cytat oparty na analizie branżowej, Rzeczpospolita, 2024

W praktyce sukces zależy od tego, czy AI stanie się partnerem wspierającym kreatywność, czy bezdusznym egzekutorem efektywności. Klucz to umiejętność zarządzania zmianą i zdobywania nowych kompetencji.

Nowe role i kompetencje w studiach

Wdrażanie AI wymusiło powstanie zupełnie nowych stanowisk. Dziś studia potrzebują nie tylko grafików czy programistów, ale także speców od promptowania, nauczycieli sieci neuronowych czy inżynierów ds. etyki AI.

1. Prompt engineer – osoba odpowiedzialna za tworzenie „promptów” i zarządzanie generatywnymi modelami AI.
2. AI quality assurance – ekspert od testowania i oceny generowanych przez AI assetów oraz zachowań.
3. Machine learning specialist – specjalista od trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego.
4. AI ethicist – doradca ds. etycznych aspektów wdrażania AI w grach.

Najbardziej kontrowersyjne przykłady użycia AI w grach

Proceduralna generacja światów: geniusz czy lenistwo?

Proceduralna generacja światów stała się symbolem AI w gamedevie. Gry takie jak No Man’s Sky, Minecraft czy ostatnio tytuły AAA używają AI do tworzenia ogromnych, zróżnicowanych i niepowtarzalnych lokacji. Z jednej strony – to oszczędność setek godzin pracy, z drugiej – ryzyko utraty unikalnego, ręcznego sznytu.

Nie chodzi wyłącznie o wielkość mapy, ale o głębię interakcji i immersję. AI może generować nie tylko teren, ale i narrację, ekosystemy, a nawet historie NPC. Paradoks? Im większa automatyzacja, tym większe ryzyko powtarzalności i utraty „duszy” gry.

AI w narracji: czy maszyny potrafią opowiadać historie?

Narracja generowana przez AI to jedna z najbardziej gorących debat w branży. Z jednej strony – algorytmy mogą tworzyć nieskończone warianty dialogów i ścieżek fabularnych, dostosowując się do gracza. Z drugiej – pojawia się pytanie, czy maszyna może zrozumieć emocje, intencje, ironię?

Współczesne narzędzia, takie jak ChatGPT, stosowane są do generowania nie tylko pojedynczych kwestii, ale całych drzew dialogowych i dynamicznych linii fabularnych (Meshy, 2024). W efekcie powstają unikalne doświadczenia… ale też ryzyko spłycenia narracji i powielania schematów.

"AI doskonale radzi sobie tam, gdzie chodzi o ilość, a nie jakość. Opowiadanie historii to wciąż domena człowieka – przynajmniej na razie." — Ilustracyjny cytat na podstawie analizy branżowej, Digital Master Institute, 2023

Deepfake’y i moralne dylematy

Rozwój AI umożliwił tworzenie deepfake’ów – realistycznych modeli postaci, głosów, a nawet całych scen z wykorzystaniem technik generatywnych. To rodzi palące dylematy etyczne:

• Czy użycie wizerunku aktora przez AI bez jego zgody to kradzież tożsamości?
• Jak AI wpływa na postrzeganie autentyczności dzieł i odpowiedzialności twórców?
• Czy generowane postacie mogą być wykorzystywane do manipulacji graczami, np. przez personalizację reklam lub fabuły?

Rzeczywiste studia, rzeczywiste efekty: case studies

Polskie studia, które stawiają na AI

Choć światowe korporacje narzucają tempo, polskie studia nie zostają w tyle. Przykłady firm, które wdrożyły AI w praktyce:

Tabela 3: Polskie studia wdrażające AI. Źródło: Opracowanie własne na podstawie analiz branżowych (2024)

Indie kontra AAA: nierówna walka o innowacje

Wielkie studia AAA mają dostęp do najnowszych narzędzi i ogromnych budżetów, ale to właśnie indie developerzy często wdrażają AI w najbardziej pomysłowy sposób. Brak środków wymusza kreatywność, a AI staje się narzędziem umożliwiającym konkurowanie z gigantami.

1. Indie stosują AI do generowania assetów z otwartych źródeł – oszczędność czasu i pieniędzy.
2. AAA inwestują w własne modele i narzędzia – lepsza jakość, większa kontrola.
3. Indie częściej eksperymentują z narracją generowaną przez AI – mniej ryzyka strat.
4. Duże studia wykorzystują AI do masowej produkcji i optymalizacji procesów.

Konkluzja: AI wyrównuje szanse, ale też pogłębia różnice między tymi, którzy mają dostęp do zaawansowanej technologii, a tymi, którzy muszą improwizować.

Co może pójść nie tak? Historie porażek

Choć AI otwiera nowe możliwości, wdrożenia nie zawsze kończą się sukcesem. Przykłady problemów:

• Nieudane wdrożenie automatyzacji assetów – assety niepasujące stylistycznie, konieczność ręcznej poprawy.
• Błędy w generowanych dialogach – AI nie rozpoznaje kontekstu kulturowego, powielając stereotypy.
• Zbyt silna automatyzacja testów – algorytmy nie wykrywają błędów, które wyłapałby człowiek.

AI w polskich realiach: wyzwania, nadzieje i absurdy

Polska branża gier: szanse i bariery dla AI

Polska branża gier rośnie w siłę, ale wdrażanie AI napotyka na typowo lokalne bariery: brak wykwalifikowanych specjalistów, ograniczenia budżetowe i trudności z dostępem do najnowszych technologii. Z drugiej strony – polska kreatywność i skłonność do improwizacji to idealna gleba dla niestandardowych wdrożeń AI.

Wielu twórców wskazuje, że wsparcie państwa i współpraca z uczelniami to klucz do rozwoju – jednak w praktyce często wszystko opiera się na własnej inicjatywie i… poszukiwaniu rozwiązań w sieci.

Tabela 4: Polska specyfika wdrażania AI w gamedevie. Źródło: Opracowanie własne na podstawie badań rynku (2024)

Prawo, etyka i szara strefa

AI w polskich grach to także pole minowe pod względem prawnym i etycznym:

• Niejasne regulacje dotyczące praw autorskich do assetów generowanych przez AI.
• Brak transparentnych zasad dotyczących wykorzystania wizerunków i głosów.
• Ryzyko nadużyć w obszarze deepfake’ów i personalizacji reklam.
• Problemy z certyfikacją i kontrolą jakości assetów generowanych automatycznie.

Głos branży: cytaty i opinie twórców

Opinie polskich twórców są podzielone – jedni widzą w AI szansę na globalny sukces, inni boją się utraty kontroli nad własnymi dziełami.

"AI to narzędzie – nie zbawienie. Klucz to rozsądne korzystanie i nieuleganie modzie na automatyzację za wszelką cenę." — Ilustracyjny cytat na podstawie wypowiedzi branżowych, GRYOnline.pl, 2024

W praktyce branża szuka złotego środka – wykorzystując AI tam, gdzie daje realną przewagę, ale nie rezygnując z ludzkiego pierwiastka twórczego.

Jak wdrożyć AI do własnej produkcji gier – praktyczny przewodnik

Od czego zacząć? Najczęstsze błędy i jak ich uniknąć

Wdrożenie AI do produkcji gier to proces, który wymaga nie tylko znajomości narzędzi, ale i świadomości potencjalnych pułapek. Najczęstsze błędy to:

1. Wybór narzędzia bez analizy potrzeb projektu – AI nie jest remedium na wszystko.
2. Brak kontroli jakości – assety generowane automatycznie wymagają starannego sprawdzenia.
3. Niedocenianie aspektów etycznych – np. wykorzystania głosów czy wizerunków.
4. Zbyt szybkie wdrożenie bez przeszkolenia zespołu – prowadzi do frustracji i spadku efektywności.

Narzędzia AI dla twórców – co wybrać?

Rynek narzędzi AI do produkcji gier rośnie w tempie wykładniczym. Przykłady rozwiązań, które zdobyły uznanie branży (podzielone według zastosowań):

• Generowanie assetów 3D: Promethean AI, Meshy, SD
• Tworzenie dialogów: ChatGPT, OpenAI, ElevenLabs
• Testowanie i automatyzacja: Unity AI, GameDriver
• Personalizacja rozgrywki: Unity ML-Agents, Google AI

Tabela 5: Przykładowe narzędzia AI dla twórców gier. Źródło: Opracowanie własne na podstawie badań rynku (2024)

Współpraca z informatyk.ai i innymi źródłami wsparcia

Wdrażając AI, warto korzystać z doświadczenia ekspertów i społeczności. informatyk.ai to miejsce, gdzie twórcy znajdą nie tylko wsparcie techniczne, ale także praktyczne wskazówki dotyczące wyboru narzędzi, optymalizacji procesów i rozwiązywania problemów na każdym etapie produkcji. Korzystanie z rzetelnych źródeł i konsultacji branżowych pozwala uniknąć najczęstszych pułapek i szybciej osiągnąć zamierzone efekty.

Na rynku funkcjonują liczne fora, grupy i platformy, które umożliwiają wymianę know-how oraz szybkie rozwiązywanie problemów technicznych, zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych deweloperów.

AI i przyszłość gier: przewidywania, obawy, szanse

Jak AI zmieni gry do 2030 roku?

Chociaż ten artykuł skupia się na obecnych realiach, nietrudno dostrzec, że AI nie wyhamuje. Nawet dziś widać, w jakim kierunku zmierza branża:

1. Całkowita automatyzacja assetów – od concept artu po animacje.
2. Personalizacja rozgrywki w czasie rzeczywistym.
3. Integracja AI z AR/VR i streamingiem – nowe modele doświadczeń gracza.
4. Masowe wdrożenie AI do testów, QA i wsparcia graczy.
5. Dynamiczna adaptacja trudności i fabuły na bazie danych behawioralnych.

Największe zagrożenia i jak się na nie przygotować

AI przynosi nie tylko szanse, ale i realne ryzyka – technologiczne, społeczne, etyczne:

• Redukcja zatrudnienia i wykluczenie specjalistów niedostosowanych do nowych realiów.
• Ryzyko masowej produkcji gier o niskiej jakości, bazujących tylko na automatyzacji.
• Problemy z ochroną danych i prywatnością graczy.
• Nadużycia deepfake’ów i personalizacji reklam.
• Erozja autentyczności oraz indywidualnego stylu artystycznego.

Czy AI zabije kreatywność, czy ją wyzwoli?

To pytanie zadaje sobie dziś cała branża. Z jednej strony AI daje nieskończone możliwości twórcze, z drugiej – grozi zdominowaniem rynku przez miałkie produkcje bez duszy.

"Kreatywność to nie tylko sposób generowania treści, ale umiejętność zadania właściwych pytań AI. Tylko wtedy powstaje coś prawdziwie nowego." — Ilustracyjny cytat oparty na analizie narzędzi AI, Meshy, 2024

Ostatecznie AI to narzędzie – wszystko zależy od tego, kto, jak i po co je wykorzystuje. W rękach twórcy, który rozumie ograniczenia i możliwości, może stać się katalizatorem nowej jakości.

FAQ, mity i pytania, których nikt nie zadaje (a powinien)

Najczęstsze pytania o AI w produkcji gier

Branża pełna jest mitów i nieporozumień. Najczęściej zadawane (i unikanie) pytania to:

• Czy AI naprawdę może zastąpić ludzki zespół? Obecnie AI automatyzuje rutynowe zadania, ale nie zastępuje całkowicie kreatywnej pracy człowieka.
• Jakie są najczęstsze błędy przy wdrażaniu AI? Brak kontroli jakości, nierespektowanie praw autorskich, zbyt szybka automatyzacja bez szkolenia zespołu.
• Czy assety generowane przez AI są własnością studia? To zależy od licencji narzędzia i lokalnych przepisów.
• Czy AI zwiększa ryzyko wycieku danych graczy? Tak, jeśli nie zadba się o odpowiednie zabezpieczenia.

Mity, które warto obalić

AI zastąpi wszystkich twórców : Według aktualnych danych, AI automatyzuje powtarzalne zadania, ale twórczość i wizja pozostają domeną ludzi (Rzeczpospolita, 2024).

AI to rozwiązanie na wszystkie problemy : W rzeczywistości implementacja wymaga doświadczenia, kontroli jakości i wiedzy o ograniczeniach algorytmów.

Assety AI są zawsze wysokiej jakości : Wielokrotnie assety wymagają ręcznej korekty; AI nie radzi sobie jeszcze z niuansami artystycznymi.

Twój kolejny krok: co dalej po przeczytaniu?

Jeśli chcesz zacząć własną przygodę z AI w gamedevie:

1. Określ, które procesy w twoim projekcie można zautomatyzować.
2. Przeanalizuj ofertę narzędzi AI dostępnych na rynku i wybierz te, które odpowiadają twoim potrzebom.
3. Przeszkol zespół z obsługi wybranych narzędzi – nie bój się korzystać z forów i społeczności, np. informatyk.ai.
4. Wdrażaj AI etapami, kontrolując jakość i efekty na każdym kroku.
5. Monitoruj rynek i ucz się od lepszych – AI zmienia się dynamicznie, warto być na bieżąco.

Kulturowy wpływ AI na społeczność graczy i twórców

Nowe oczekiwania graczy: AI jako standard

Dzisiejsi gracze oczekują, że gry będą nie tylko piękne, ale i personalizowane, dynamiczne, dopasowane do indywidualnych potrzeb. AI stało się standardem – od adaptacyjnej trudności po spersonalizowane zadania i interakcje.

Społeczność modderów i AI: zakazane innowacje

AI otworzyło nowe możliwości także dla modderów – społeczności tworzących nieoficjalne dodatki i modyfikacje gier. Ale ta wolność ma swoją cenę:

• Modderzy wykorzystują AI do generowania assetów, co budzi pytania o prawa autorskie.
• Powstają mody niezgodne z etyką lub wytycznymi twórców, np. deepfake NPC czy wulgarne teksty generowane przez AI.
• Społeczność szuka nowych sposobów na wykorzystanie AI do łamania ograniczeń narzuconych przez producentów.

Polskie realia: unikalne wyzwania i inspiracje

Polska społeczność graczy i twórców charakteryzuje się dużą samodzielnością, kreatywnością i niechęcią do ślepego kopiowania zagranicznych rozwiązań. AI jest postrzegane jako narzędzie, które może pomóc wybić się na globalną scenę, ale tylko pod warunkiem zachowania autentyczności i kontroli nad procesem. Inspiracją dla wielu są sukcesy rodzimych indie developerów, którzy pokazują, że AI to nie tylko technologia, ale i sposób myślenia o grze i odbiorcy.

Polska branża gamedev, wykorzystując AI, potrafi wyznaczać trendy i przełamywać schematy – pod warunkiem, że pamięta, iż AI to nie cel, lecz droga do celu.

---

Podsumowanie

AI w produkcji gier to nie kolejny „buzzword” – to praktyczna, brutalna rewolucja, której nie sposób już zatrzymać. Zmienia codzienność twórców, redefiniuje pojęcie kreatywności i stawia przed branżą pytania, na które nie ma prostych odpowiedzi. Według najnowszych danych, automatyzacja i AI nie tylko obniżają koszty i skracają czas produkcji, ale też prowadzą do realnych zmian w strukturze zespołów i sposobach myślenia o grach (Rzeczpospolita, 2024; Meshy, 2024). Jednak to, czy AI stanie się narzędziem twórczego wyzwolenia czy fabryką bezdusznych gier, zależy tylko od nas. Pamiętaj, że AI to tylko narzędzie – możesz je wykorzystać, by zdziałać coś wielkiego albo… poddać się fali automatyzacji, zapominając o tym, co najważniejsze w grach: emocjach, historii, ludziach. Jeśli chcesz wejść w świat AI w gamedevie – rób to świadomie, korzystając z rzetelnych źródeł, wsparcia ekspertów (jak informatyk.ai) oraz własnej intuicji. Ta gra nie ma wbudowanego trybu „easy”.