🎮🤖 Game Design com IA: do “level editor” ao co-designer autônomo Como pesquisador em Computação, minha tese é direta: a IA não está apenas ajudando a fazer games – ela está redesenhando o próprio conceito de game design. Durante décadas, o trabalho do game designer foi essencialmente manual e antecipado: documentos de GDD gigantes, árvores de diálogo pré-roteirizadas, fases montadas à mão, balanceamento feito na base de planilha + tentativa e erro. Hoje, o estado da arte aponta para outra direção: design de jogos como orquestração de sistemas inteligentes, capazes de gerar, adaptar e testar conteúdo em tempo real. 1. Ideação e narrativa: IA como roteirista e arquiteta de missões Modelos de linguagem de grande porte (LLMs) já são usados para: - gerar variações de diálogos de NPCs, mantendo tom, lore e contexto do mundo; - criar quests personalizadas com base nas escolhas e no estilo de jogo do jogador; - apoiar o designer na escrita de barks, descrições de itens, lore e até estruturas de história ramificada. Pesquisas recentes combinam knowledge graphs (para estrutura de história e consistência de mundo) com LLMs para criar missões e diálogos que se adaptam continuamente ao jogador, mantendo coerência narrativa. ResearchGate+2ScienceDirect+2 Estudos específicos sobre diálogos dinâmicos mostram que LLMs já conseguem sustentar conversas contextuais com NPCs, com ganhos claros em imersão quando há controle de tom e limites bem definidos. arXiv+1 2. PCG 2.0: fases, mundos e sistemas gerados por IA A área de Procedural Content Generation (PCG) deu um salto qualitativo. Saímos de algoritmos de ruído e regras estáticas para: - métodos de busca e machine learning que geram mapas, dungeons e variações de cenário; - reforço profundo (PCGRL) para treinar agentes que projetam fases otimizadas por métricas de desafio, acessibilidade ou ritmo; AAAI - combinação de PCG clássica com LLMs, criando pipelines híbridos que geram desde layout de níveis até descrições e elementos narrativos acoplados. arXiv+2Semantic Scholar+2