La revolución de la IA en iGaming: la experiencia del jugador y la innovación
En la intersección entre la inteligencia artificial (IA) y el iGaming, las startups están transformando rápidamente la manera en que la industria aborda la personalización, el cumplimiento normativo y el desarrollo de productos. El mercado global de IA en los juegos tenía un valor de alrededor de 3,3 mil millones de dólares en 2024 y se prevé que crezca a más de 51 mil millones para 2033, con una tasa de crecimiento anual compuesta de aproximadamente el 36 por ciento. Mientras tanto, el mercado europeo de IA en juegos generó aproximadamente 795 millones de dólares en 2024 y se espera que se dispare a más de 10,3 mil millones para 2033.
Para comprender estos cambios, SiGMA News conversó con Keith Zammit, director ejecutivo de Elevate AI, durante los márgenes de SiGMA Euro-Med en Malta. En nuestra charla analizamos cómo difiere la adopción de IA en Europa y Asia, los obstáculos culturales y regulatorios que enfrentan los desarrolladores, y qué regiones están resultando más fértiles para la innovación en la experiencia del jugador, el cumplimiento normativo y la monetización.
SiGMA News: En Europa y Asia, ¿cómo están adoptando la IA los operadores de iGaming de manera diferente, y qué tendencias regionales estás notando en el compromiso de los jugadores y el desarrollo de productos? ¿Ves también oportunidades de expansión o colaboración entre estas regiones?
Keith Zammit, director ejecutico de Elevate AI: Europa es un mercado más maduro. Lo que estamos viendo es que la IA se adopta con un enfoque en la eficiencia y la optimización. Específicamente, cuando miramos la hiperpersonalización y los flujos de gestión de relaciones con el cliente (CRM), el aumento del valor de vida del cliente, y también el uso de la IA para el juego responsable, lo cual considero un nicho muy importante en la industria. En el desarrollo de productos, la IA se utiliza para pruebas y reprocesos dentro del espacio de los operadores.
En el mercado asiático, es muy diferente. Se basa mucho más en la alta velocidad y en la personalización no a nivel macro, sino micro. También existe una construcción de comunidad y social impulsada por IA, que realmente está despegando en el mercado asiático, además de un desarrollo de productos más experimental usando IA dentro de los propios juegos, algo que en Europa probablemente estaría regulado en contra, pero que en Asia aún es accesible.
En Elevate AI estamos trabajando con clientes asiáticos en este momento, buscando llevar este estilo de desarrollo de alta velocidad al mercado europeo, y también compartir conocimientos de Europa con Asia para aumentar el valor de vida del jugador. Nuestro enfoque inicial es el Sudeste Asiático, particularmente Filipinas y Malasia. También tenemos algunos contactos en Japón, aunque esto es más en el espacio de los juegos sociales y móviles.
SiGMA News: ¿Cuáles son los principales obstáculos al adaptar soluciones de iGaming impulsadas por IA para mercados cultural y lingüísticamente diversos?
Zammit: Creo que el verdadero desafío no es la traducción, sino las sutilezas culturales. Es fácil enseñar a una IA un idioma, pero muy difícil enseñarle una cultura. Aquí es donde vemos a ciertas empresas entrenando específicamente para estas particularidades. Las sutilezas lingüísticas, ciertas frases o palabras usadas en una cultura pueden no encontrarse en las noticias o en los datos de entrenamiento, y aun así ser comunes en la conversación diaria.
También existen simbolismos culturales. Por ejemplo, en China, el rojo representa suerte y prosperidad, mientras que en Europa, el rojo es una advertencia o algo negativo. La mayoría de las IAs disponibles públicamente están entrenadas con datos estadounidenses o europeos, con menos entrenadas en fuentes asiáticas. Combinar estos diferentes conjuntos de datos es una manera de avanzar. Finalmente, está el tema de los datos de comportamiento. Algunas startups con las que trabajamos tienen grandes cantidades de datos del mercado europeo, pero los patrones de comportamiento de un jugador europeo pueden ser muy diferentes de los de un jugador asiático, y viceversa.
SiGMA News: ¿Cómo gestionan las startups y los operadores el cumplimiento en regiones con regulaciones de iGaming tan distintas, de Europa a Asia?
Zammit: Creo que cuando incorporamos los principios del propio desarrollo de IA y construimos sistemas modulares, así es como podemos trabajar hacia IAs que apoyen el cumplimiento normativo. Los sistemas y marcos modulares son básicamente formas de permitir que las herramientas de IA aprendan los cambios y diferencias que ocurren dentro del espacio regulatorio. Luego podemos utilizar esas herramientas para adaptar la manera en que abordamos distintos mercados.
SiGMA News: ¿Qué aplicaciones de IA están resultando más efectivas en la personalización de la experiencia del jugador y en la mejora de la retención en mercados diversos?
Zammit: Me enfocaré en el mercado europeo para esto. Las aplicaciones más significativas que estamos viendo ahora mismo son los lobbies dinámicos. Antes teníamos lobbies dinámicos, donde los CRMs podían hacerlo a un nivel macro, agrupando jugadores en segmentos y filtrándolos en consecuencia. Con la IA, podemos lograr la hiperpersonalización creando un lobby adaptado a cada jugador individual.
De manera similar, la IA mejora las capacidades predictivas. Puede identificar proactivamente el juego problemático, el fraude o el lavado de dinero, mientras que antes estos problemas se manejaban de manera reactiva. Finalmente, está el auge de los CRMs impulsados por IA, que espero jueguen un papel cada vez más importante en el mercado.
SiGMA News: ¿Cómo se está utilizando la IA para identificar comportamientos de juego problemático o prevenir fraudes en mercados internacionales?
Zammit: Una de las herramientas más interesantes que he visto recientemente para el juego responsable es un sistema de IA que analiza cómo se comporta un jugador e interactúa tanto con la web como con el juego. Usando cientos de puntos de datos diferentes, puede predecir si un jugador está enojado, triste, emocionado o ansioso. En lugar de reaccionar después de que el jugador, por ejemplo, haya perdido unos miles de euros y recién entonces reciba apoyo, la IA puede actuar en tiempo real. Puede identificar esos comportamientos al instante y dirigir al jugador hacia agentes de juego responsable o atención al cliente para obtener ayuda inmediata.
Lo mismo aplica al fraude y al lavado de dinero. Actualmente, la mayoría de los sistemas son reactivos: las transacciones se revisan al final del día, a menudo tardando entre 24 y 48 horas. Una herramienta de IA, sin embargo, puede monitorear las transacciones a medida que ocurren y señalar actividad sospechosa de inmediato.
SiGMA News: ¿Estás viendo que la innovación impulsada por IA esté moldeando los tipos de juegos que se desarrollan, y esto varía por región?
Zammit: Absolutamente. La IA se está utilizando en muchas etapas del ciclo de desarrollo de juegos. Tienes empresas como XGENIA construyendo desde el concepto hasta el prototipo en minutos. Otras, como Flutter Group, tienen equipos internos completos de IA usando la tecnología para optimizar sus juegos. Luego están las startups más pequeñas que analizan qué juegos funcionan bien, por qué funcionan y tratan de replicar esa fórmula especial o “salsa secreta” que suelen tener los títulos exitosos.
La ventaja de la IA es la velocidad y la escala. Donde antes necesitábamos horas, si no días, de análisis de datos, una IA puede procesarlos rápidamente, identificar los factores comunes y proporcionar información que luego se puede aplicar para construir mejores juegos.
SiGMA News: ¿Cómo determinan las startups el modelo de negocio adecuado para diferentes mercados, especialmente cuando el comportamiento del jugador y la monetización varían ampliamente?
Zammit: Esto es algo en lo que se enfoca Elevate AI, mi programa de aceleración. Una de nuestras prioridades es elegir el método de monetización adecuado para lo que se está desarrollando en IA. Las tres principales tendencias que estamos viendo son: mantenerse en el porcentaje tradicional de ingresos brutos del juego (GGR), es decir, un modelo de reparto de ingresos; modelos basados en el éxito; y el modelo más nuevo, hacia el cual la mayoría de las IAs están migrando: basado en el uso.
La idea detrás de esto es que no puede haber un enfoque único para todos con la IA. Ciertos productos de IA son más exigentes que otros, por lo que un sistema de créditos y uso tiene sentido. Para las empresas de IA o startups que confían en su producto, un modelo de reparto de ingresos puede ser la mejor opción. En los próximos años, espero que estas tres ramas converjan en modelos mixtos, combinando uso y reparto de ingresos, o uso y tarifas mensuales. A medida que cada herramienta y producto se vuelve más personalizado, el modelo de negocio probablemente seguirá la misma lógica, inclinándose hacia un reparto de ingresos o un enfoque de pago por uso.
SiGMA News: ¿Cómo gestiona Elevate AI la creciente demanda de soluciones de IA y qué estrategias utilizan para equilibrar las necesidades de los clientes con las capacidades de las startups?
Zammit: Lo que hacemos, como intermediarios entre el mundo startup y el mundo corporativo —operadores y proveedores de plataformas—, es comprender tanto lo que necesita el cliente como lo que puede ofrecer el ecosistema startup. A través de ese diálogo, podemos identificar puntos intermedios significativos.
A veces puede ser un desafío. Muchas empresas prefieren trabajar bajo un modelo de reparto de ingresos porque reduce el riesgo. Al mismo tiempo, a escala macro y global, la mayoría de las empresas están dándose cuenta ahora de que si puedes activar y desactivar rápidamente los servicios de IA —encenderlos cuando se necesitan y reducirlos cuando no— puedes controlar mejor los costos. Con los modelos de reparto de ingresos, los costos a veces terminan siendo más altos de lo esperado.
SiGMA News: ¿Cuáles son los beneficios y desafíos de integrar soluciones de IA con plataformas de iGaming establecidas en múltiples regiones?
Zammit: La integración es el tema común. Veo tres desafíos principales: integración sencilla, fragmentación de datos y resistencia al cambio. Estos son los problemas centrales.
Aunque la integración ha sido durante mucho tiempo un desafío en la industria, la tecnología de IA de hoy es extremadamente rápida para acceder a documentos de API y completar integraciones. La principal limitación ahora es la fragmentación de datos. Puedes tener una idea o querer construir un producto o herramienta para resolver un problema específico, pero tus datos están dispersos en múltiples fuentes. Esto crea el riesgo de perder o exponer datos. Usar tecnologías adecuadas y marcos estructurados, particularmente soluciones construidas para tus necesidades específicas o correctamente aseguradas, puede ayudar a mitigar estos riesgos.
SiGMA News: ¿Qué regiones ves como las más prometedoras para el crecimiento del iGaming impulsado por IA, y por qué?
Zammit: Como maltés, y con Elevate AI también con sede en Malta, estamos impulsando la innovación en IA a nivel local. Sin embargo, las oportunidades más prometedoras que veo están en mercados pre-regulados como Norteamérica, Latinoamérica y África. También estamos trabajando para expandir la innovación en IA en el Sudeste Asiático.
En estas regiones pre-reguladas, hay mayor libertad para lanzar productos de IA sin restricciones regulatorias que puedan limitar el uso de ciertos datos. Estos mercados también nos permiten probar y validar la tecnología, asegurando que sea segura y efectiva. Una vez comprobada, podemos involucrar a los reguladores en Europa y el Sudeste Asiático para llevar esa innovación a mercados de juego más establecidos.
SiGMA News: ¿Cómo prevés que la IA transformará el panorama del iGaming a nivel mundial en los próximos cinco años, particularmente en términos de compromiso del usuario, cumplimiento e innovación?
Zammit: Voy a decir en dos años, en lo que respecta al compromiso del usuario, se tratará de individualización. Ya no será cuestión de usar fórmulas establecidas; cada usuario tendrá un enfoque individual. La IA entenderá el comportamiento de cada usuario y podrá orientarlo para ofrecer la experiencia óptima, asegurando que disfrute, mientras también lo protege activamente.
En el lado del cumplimiento, creo que pasará de un cumplimiento reactivo a una protección proactiva. Los equipos de cumplimiento y de juego responsable estarán empoderados por la IA para identificar y proteger a los jugadores en riesgo, reduciendo enormemente las posibilidades de que alguien se escape del control.
En términos de innovación, veo que se dirige hacia la creación generativa: poner el poder de la creación en manos de los usuarios y de los equipos internos. Muchos equipos en la industria del juego ya usan el “vibe coding” para personalizar plataformas y herramientas. Con una mayor adopción de la IA y una cultura impulsada por startups, los microequipos dentro de las empresas construirán sus propios productos y sistemas que se integrarán en la infraestructura principal, fomentando lo que espero sea una innovación intraempresa.
Zammit concluyó la conversación destacando el enfoque continuo de Elevate AI en apoyar la innovación dentro del sector del iGaming. Subrayó los desafíos de construir herramientas de IA y contratar talento especializado, señalando que el acelerador ayuda a las empresas a reducir riesgos al conectarlas con startups que ya están desarrollando en este espacio. Típicamente, las colaboraciones duran de cuatro a seis meses, tras lo cual las empresas pueden integrar estos equipos o productos internamente. También alentó a una mayor participación individual en la innovación en IA, observando que Europa aún está rezagada frente a los mercados de EE. UU. y Asia en este sentido. Al proporcionar acceso a redes y marcos de la industria, iniciativas como Elevate AI buscan ayudar a startups e individuos a construir productos exitosos y contribuir al panorama evolutivo del iGaming.
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