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El cambio radical de la IA: la interacción personalizada con los jugadores cobra protagonismo en el SiGMA Asia 2025
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“Nos estamos alejando de la personalización a nivel de cohorte hacia una experiencia específica para cada jugador, en tiempo real, en el dispositivo y consciente de la privacidad”, explicó Navneeth Srinivas, fundador de Metamine Gaming, durante uno de los paneles más esperados en la cumbre SiGMA Asia 2025 en Manila.
En una sesión bajo el nombre “El cambio radical de la IA: cómo utilizarla para personalizar la interacción con los jugadores”, los líderes de la industria analizaron en profundidad cómo la inteligencia artificial está transformando la interacción con los clientes, la retención de jugadores y la eficiencia operativa en el sector del juego.
Moderado por Tejinder Kumar, director comercial del grupo Kyrrex, el panel también contó con la participación de Jack Wheeler, director de APAC en Optimove, y Navneeth Srinivas, fundador de Metamine Gaming. Juntos, analizaron la transición de la segmentación genérica a experiencias de juego hiperpersonalizadas.
Hacia la personalización en tiempo real
“La IA ha hecho un buen trabajo al agruparnos a todos en categorías bien definidas”, dijo Kumar, marcando el tono del debate. “¿Pero cuándo superamos el concepto de ‘hombre de 35 años al que le gusta hacer clic’ y empezamos a conectar con los jugadores como individuos únicos?”
Wheeler destacó cómo los modelos modernos de IA pueden predecir el comportamiento del usuario en las primeras etapas del ciclo de vida del cliente. “Gracias a la IA, se puede saber si un jugador será de bajo o alto valor en las primeras 48 a 72 horas”, explicó. Esta información temprana permite a los operadores personalizar bonos, promociones y contenido según corresponda.
Personalización y privacidad
Srinivas introdujo un enfoque convincente con Edge AI: “Procesamos todo en el dispositivo y no en la nube, la información personal del jugador no sale del dispositivo”. Este enfoque respalda el cumplimiento del RGPD y el DPDP de la India, lo que garantiza la personalización en tiempo real sin comprometer la privacidad.
Citó un caso de uso de prevención de fraude en el que la IA de borde identificó un comportamiento potencialmente fraudulento y alteró dinámicamente la experiencia del usuario para evitar el abuso, todo sin requerir intervención humana.
Desafíos de implementación y KPI
Wheeler remarcó que la limpieza de datos es fundamental: “La calidad de sus datos depende de su procedencia”. Señaló que muchos operadores subestiman la necesidad de canales de datos estructurados y con control de calidad, así como la paciencia necesaria para preparar un modelo de IA, que suele durar de dos a tres meses.
Al medir el éxito, ambos expertos enfatizaron la importancia de las pruebas A/B y el seguimiento de métricas individuales, como el aumento de ingresos, el tiempo de interacción y la predicción de abandono. “Básicamente, se trata de analizar de dos a cuatro semanas de datos para comparar los resultados previstos con los reales”, explicó Wheeler.
Personalización con responsabilidad
El panel no eludió el aspecto ético de la personalización. “Uno de los mayores temores es la sobrepersonalización que fomenta el comportamiento compulsivo”, advirtió Srinivas. Defendió la inclusión de científicos del comportamiento en los equipos de desarrollo de IA para garantizar que los modelos promuevan el juego responsable.
Historias de éxito reales
Wheeler citó el ejemplo de Stake.com, donde la IA identificó a jugadores de alto riesgo y alta rentabilidad que probablemente cambiarían de las apuestas deportivas a los juegos de casino. La comunicación personalizada y multicanal generó una tasa de interacción del 60-70%, lo que demuestra el potencial de las estrategias de IA dirigidas.
Srinivas compartió una campaña para un operador de póker y rummy en India. “Observamos dónde pasan el tiempo los jugadores en la aplicación y luego ofrecimos bonos personalizados e incluso incentivos de viaje, como billetes de ida a Bali”. ¿El resultado? Un aumento considerable en los depósitos y la retención de jugadores.
Una característica personalizada y conectada
A medida que evolucionan los modelos de IA, también lo hace su capacidad de adaptación a diferentes regiones y tipos de juego. Wheeler concluyó enfatizando la adaptabilidad del modelo: “Un buen modelo de IA debería ser capaz de identificar comportamientos y otorgar puntuaciones individualizadas, independientemente de si un jugador inicia sesión a diario o juega al póquer una vez al mes”.
No te pierdas información importante para la industria del juego
En este panel, se destacó la rápida evolución de la intersección entre la IA, la personalización y la responsabilidad del jugador. Para cualquiera que esté comprometido con el futuro del juego, mantenerse al día con estos avances no es opcional: es esencial.
No te pierdas las conversaciones sobre temas importantes que se vienen. Sigue la agenda del SiGMA Asia 2025 para mantenerte al día sobre los próximos paneles y ponentes.
