Contenido creado por Sin autor
Inteligencia Artificial

Por The New York Times

¿La inteligencia artificial podría ayudar a que los casinos reduzcan la adicción al juego?

Hace algunos años, Alan Feldman deambulaba por el piso de exposiciones del ICE London, un evento muy importante en la industria del juego.

10.03.2022 07:36

Lectura: 7'

2022-03-10T07:36:00-03:00
Compartir en

Por The New York Times | Bradford Pearson

Hace algunos años, Alan Feldman deambulaba por el piso de exposiciones del ICE London, un evento muy importante en la industria del juego.

Durante los últimos 30 años, Feldman había sido director general de MGM Resorts International y se había centrado en la ludopatía y sus repercusiones económicas, personales y profesionales. Antes de dejar esta empresa, ayudó a crear un programa de juego responsable con alcance nacional enfocado en ayudar a los apostadores a modificar su comportamiento con el fin de disminuir el riesgo de convertirse en ludópatas.

Mientras recorría el ICE London, vio que algunas empresas estaban promoviendo unos productos nuevos que no solo usaban la inteligencia artificial para identificar la adicción al juego, sino también para prevenirla. De inmediato, Feldman tuvo sus dudas al respecto. Pensó que la inteligencia artificial podría hacer muchas cosas, pero nunca había escuchado que se usara para evitar alguna actitud mental.

La inteligencia artificial como una solución para la ludopatía “planteaba muchas más preguntas que respuestas”, comentó Feldman, quien ahora es un destacado investigador en el área de la responsabilidad en los juegos de azar del Instituto Internacional de los Juegos de Azar de la Universidad de Nevada, campus Las Vegas. “Era algo ingenioso, interesante y convincente a nivel intelectual, pero yo seguía dudando que en realidad fuera a servir de algo”.

Esta es otra pregunta evidente para cualquier observador: ¿no es el ludópata justo lo que le conviene económicamente al casino? No, en definitiva. Incluso si se dejan de lado los aspectos regulatorios (los operadores de juegos de azar pueden recibir multas o perder su licencia si no son capaces de monitorear la adicción al juego y tomar medidas cuando sea necesario), en contra de toda lógica, no les conviene en términos económicos.

“Los casinos necesitan clientes para sobrevivir”, señaló Feldman. “Y la única manera de tenerlos es que los clientes estén sanos y sean prósperos para que puedan pagar sus cuentas y regresen”. Los ludópatas “siempre terminan de la misma manera”, añadió. “El final del camino es el mismo para todos ellos: quedarse sin dinero”.

En un sentido más general, la combinación de inteligencia artificial y juegos de azar tiene mucha lógica: datos continuos e ilimitados, toma de decisiones, sistemas computarizados. Con el auge de las apuestas por internet, las oportunidades de potenciar esta combinación para un bien común parecen inagotables. La realidad —interpretar el comportamiento humano, sortear las leyes de privacidad, resolver los aspectos regulatorios— es mucho más complicada.

Al tiempo que Feldman cuestionaba esas posibles soluciones, algunos investigadores daneses estaban tratando de solucionar los mismos problemas. Mindway AI, una empresa que surgió de la Universidad de Aarhus, hace precisamente lo que Feldman no creía: predice futuras ludopatías. Esta empresa, creada por su fundador, Kim Mouridsen, con base en las investigaciones de la Universidad de Aarhus, emplea a psicólogos que entrenan a los algoritmos de la inteligencia artificial para que identifiquen los comportamientos vinculados a la ludopatía.

Un desafío importante es que no existe un indicador único para saber si alguien tiene adicción al juego, señaló Rasmus Kjærgaard, director general de Mindway. Y en la mayoría de los casinos, el trabajo de detección de ludopatía que realizan los seres humanos solo se concentra en unos cuantos factores, casi siempre el dinero que se ha gastado y el tiempo que se ha pasado jugando. El sistema de Mindway toma en consideración catorce diferentes factores de riesgo, los cuales incluyen el dinero y el tiempo, pero también los retiros bancarios cancelados, los cambios relacionados con el momento del día en que juega el apostador y los cambios erráticos de las apuestas. A cada factor se le otorga una puntuación del 1 al 100 y luego la inteligencia artificial genera una evaluación del riesgo de cada jugador y se vuelve más precisa con cada mano de póker o giro de la ruleta. A los jugadores se les da una calificación que va desde verde (que indica que no tiene problemas) hasta rojo intenso (que indica que debe dejar el juego de inmediato).

Con el fin de adaptar el algoritmo para un casino o un operador en internet nuevo, Mindway le manda su información a un grupo de expertos y psicólogos capacitados para identificar el comportamiento de un ludópata. (La empresa explicó que eran consultores independientes remunerados). Estos analizan a los usuarios de cada cliente y usan ese modelo como una especie de punto de referencia. Después, el algoritmo reproduce su diagnóstico en la base de datos completa del cliente.

“Tan pronto como el perfil o el comportamiento de un jugador pasa de verde a amarillo y también a las otras etapas, podemos hacer algo al respecto”, comentó Kjærgaard. El valor del programa no consiste necesariamente en solo identificar a los ludópatas que se encuentran en el color rojo intenso; al monitorear el avance a lo largo del espectro de colores de Mindway, prevé y detecta a los jugadores cuando su juego decae. Kjærgaard explicó que, en la actualidad, los casinos y los operadores en internet centran su atención en los jugadores que están en rojo intenso; con Mindway, pueden identificar a los jugadores antes de que lleguen siquiera a ese punto.

No obstante, según Brett Abarbanel, directora de investigación en el Instituto Internacional de los Juegos de Azar de la Universidad de Nevada, campus Las Vegas, la etapa más complicada es tomar esa información para explicársela al jugador.

“Si mi algoritmo señala a alguien y cree que es adicto al juego, no voy a enviarle una nota que diga ‘Hola, buenas noticias: mi algoritmo te ha identificado como un posible ludópata. ¡Debes dejar de jugar ahora mismo!’”. La respuesta sería evidente, nos dijo Abarbanel, levantando el dedo medio. “Eso es lo que ocurrirá”.

Está en curso el debate de cómo transmitir propiamente esa información (y qué decirle al apostador). Algunas empresas de juegos de azar en internet usan mensajes que aparecen de pronto en la pantalla y otras mandan textos o correos electrónicos. Kjærgaard espera que los clientes tomen su información y, dependiendo del nivel de riesgo, se comuniquen con el jugador directamente por teléfono; nos explicó que la precisión de la información ayuda a personalizar esas llamadas.

Según Kjærgaard, desde los inicios de Mindway en 2018, sus servicios han sido contratados por siete operadores daneses, uno en Alemania y otro en los Países Bajos, un operador a nivel global y un operador de apuestas deportivas en Estados Unidos. También se han asociado con Mindway los gigantes de los juegos de azar en internet, Flutter Entertainment y Entain, según reportan los informes anuales de las empresas.

Puesto que esta tecnología es tan nueva y no existe un organismo regulador que establezca una norma, por el momento, Mindway y algunas empresas similares trabajan prácticamente solas. “Nuestra intención era poder decirles a ustedes, y a cualquier otra persona —operadores, por supuesto— que no solo ofrecemos el software con bases científicas, sino que también queremos contar con una tercera persona que valide lo que hacemos”, comentó Kjærgaard. “Pero resulta paradójico que no haya ciertos requisitos específicos que yo pueda pedir a mi equipo que satisfaga”. Las oportunidades parecen infinitas cuando se trata de que la inteligencia artificial ayude a que los casinos reduzcan la ludopatía, pero la realidad es mucho más compleja. (Juan Carlos Pagan/The New York Times) Las oportunidades parecen infinitas cuando se trata de que la inteligencia artificial ayude a que los casinos reduzcan la ludopatía, pero la realidad es mucho más compleja. (Juan Carlos Pagan/The New York Times)