Roblox внедряет ИИ в свою студию для ускорения разработки игр

Заблокированный в РФ Roblox часто воспринимают просто как игровую платформу, но в повседневной реальности она больше напоминает производственную студию.

Небольшие команды непрерывно выпускают новые проекты и монетизируют их в промышленных масштабах. Такой темп порождает две вечные проблемы: время, теряемое на рутинную работу, и сложности при переносе данных между разными инструментами. Обновления Roblox 2025 года демонстрируют, как ИИ может решить обе проблемы, не отвлекаясь от конкретных бизнес-целей.

Вместо того чтобы отправлять авторов к отдельным ИИ-продуктам, Roblox встроила ИИ непосредственно в Roblox Studio — среду, где разработчики уже создают, тестируют и дорабатывают свои проекты. В сентябрьском отчете с конференции RDC 2025 года компания описала «ИИ-инструменты и Ассистента», призванные повысить продуктивность авторов, с акцентом на небольшие команды. В ежегодном отчете об экономическом влиянии добавляется, что функции Studio, такие как автоматическая настройка аватаров (Avatar Auto-Setup) и Ассистент, уже включают «новые возможности ИИ» для «ускорения создания контента».

Формулировки имеют значение: Roblox говорит об ИИ в терминах сокращения производственного цикла и объема выпуска, а не абстрактными заявлениями о трансформации или инновациях. Такой подход позволяет легче оценить, выполняют ли инструменты свою задачу.

Одно из наиболее практичных обновлений касается создания ассетов. Roblox описала ИИ-функцию, выходящую за рамки генерации статичных картинок: она позволяет авторам создавать «полностью функциональные объекты» по текстовому запросу. Первоначальный запуск охватывает категории транспорта и оружия, выдавая интерактивные ассеты, которые можно дорабатывать внутри Studio.

Это решает распространенную проблему «узкого горлышка»: набросать идею — недолго, а вот превратить ее в объект, который правильно ведет себя в живой системе — процесс медленный. Сокращая этот разрыв, Roblox уменьшает время, затрачиваемое на перевод концепций в рабочие компоненты.

Компания также выделила языковые инструменты, доступные через API, включая преобразование текста в речь (Text-to-Speech), речи в текст (Speech-to-Text) и перевод голосового чата в реальном времени на множество языков. Эти функции снижают усилия, необходимые для локализации контента и охвата более широкой аудитории. Подобные инструменты играют важную роль в обучении и поддержке и в других отраслях.

Roblox также сделала акцент на взаимосвязи инструментов. В посте с конференции RDC описывается интеграция протокола Model Context Protocol (MCP) в Ассистента Studio, что позволяет авторам координировать многоэтапную работу с использованием сторонних инструментов, поддерживающих MCP. Roblox приводит практические примеры: разработка интерфейса в Figma или генерация скайбокса (текстуры неба) в стороннем приложении с последующим импортом результата напрямую в Studio.

Это важно, потому что многие ИИ-инициативы тормозят именно на уровне рабочих процессов. Команды тратят время на копирование результатов, исправление форматов или переделку ассетов, которые не совсем подходят. Оркестрация снижает эти накладные расходы, превращая ИИ в мост между инструментами, а не в еще одну конечную точку процесса.

Roblox напрямую связывает улучшения рабочего процесса с экономикой. В своем посте компания сообщила, что за последний год авторы заработали более 1 миллиарда долларов через программу Developer Exchange, и поставила цель, чтобы 10% выручки от игрового контента проходило через ее экосистему. Также было объявлено о повышении обменного курса, благодаря чему авторы будут «зарабатывать на 8,5% больше» при конвертации внутренней валюты Robux в реальные деньги.

Отчет об экономическом влиянии делает эту связь очевидной. Наряду с ИИ-обновлениями в Studio, Roblox выделяет инструменты монетизации, такие как оптимизация цен и региональное ценообразование. Даже за пределами модели маркетплейса вывод ясен: когда продуктивность ИИ сочетается с финансовыми рычагами, команды с большей вероятностью будут воспринимать новые инструменты как часть основных операций, а не как эксперимент.

В то время как творческие инструменты привлекают внимание, операционный ИИ часто определяет устойчивость роста. В ноябре 2025 года Roblox опубликовала технический пост о своем PII Classifier — ИИ-модели, используемой для выявления попыток передачи личной информации в чате. Roblox сообщает, что обрабатывает в среднем 6,1 миллиарда сообщений чата в день, а классификатор работает в продакшене с конца 2024 года, показывая 98% полноты обнаружения на внутреннем тестовом наборе при 1% ложных срабатываний.

Это более «тихая» форма эффективности. Автоматизация на этом уровне снижает потребность в ручной проверке и поддерживает последовательное соблюдение правил, что помогает предотвратить превращение масштаба платформы в её уязвимость.

Что можно вынести из этого опыта и какие паттерны выделяются:

— Внедряйте ИИ туда, где уже принимаются решения. Roblox фокусируется на цикле «сборка-проверка», а не вставляет отдельный шаг с ИИ.
— Устраняйте «трение» инструментов на ранней стадии. Оркестрация важна, потому что она сокращает переключение контекста и переделки.
— Привязывайте ИИ к чему-то измеримому. Скорость создания связана с монетизацией и стимулами выплат.
— Продолжайте адаптировать систему. Roblox описывает постоянные обновления для борьбы с новыми угрозами безопасности.

Инструменты Roblox не будут напрямую перенесены в каждый сектор. Но сам подход — будет. ИИ, как правило, окупается, когда он сокращает путь от намерения к пригодному для использования результату, и когда этот результат четко связан с реальной экономической ценностью.