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La inteligencia artificial está cambiando la forma en que se hacen las apuestas deportivas, no solamente desde el punto de vista de los operadores, que ahora pueden hacer cuotas dinámicas mucho más exactas, sino también desde la perspectiva del jugador, que puede aprovechar la información disponible y las herramientas de inteligencia artificial para hacer predicciones parecidas a las que podría hacer un experto. En las próximas líneas relataremos algunos ejemplos.
El dinamismo de las cuotas: Para arriba y para abajo en tiempo real
Si un equipo de fútbol depende fuertemente de un único jugador y ese jugador se lesiona a mitad del primer tiempo, las probabilidades de que el equipo gane se reducen fuertemente. Hace algún tiempo, no había forma de representar esa realidad en las cuotas, pero gracias a la inteligencia artificial los operadores están usando algoritmos que lo logran.
Por ejemplo, las personas que juegan en Betsson PBA pueden ver en tiempo real cambios en las cuotas de acuerdo al rendimiento de los jugadores, el avance en el tiempo y, por supuesto, cambios en el marcador. Un equipo que tiene que remontar un 2-0 a los 20 minutos del segundo tiempo no está en la misma situación que cuando el marcador estaba 0-0.
Por eso, ajustar las cuotas a medida que avanza el evento deportivo es crucial para que los apostadores tengan la mejor experiencia, más allá de si entraron o después del pitido inicial. Es decir, es una forma de garantizar que el juego sea justo para todos.
Análisis predictivo: Aliado de expertos y no tan expertos
Una de las grandes ventajas de la inteligencia artificial es su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos. Lo curioso es que en el caso de las apuestas deportivas esto puede ser usado tanto por los proveedores de las apuestas como por sus usuarios.
Herramientas que están al alcance de todos como ChatGPT pueden servir para analizar grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real sobre los equipos, los jugadores y condiciones de juego, como la condición de local o visitante o el clima.
De esta manera tanto jugadores como sitios especializados en el análisis de apuestas pueden prever resultados y ofrecer predicciones más precisas sobre eventos deportivos. Aquí la clave será el “input”, es decir, la calidad de la información y de los datos que se usen para que la inteligencia artificial saque sus propias conclusiones.
Cómo hacer un análisis de datos básico
En internet hay muchos tutoriales para hacer tus propias mermeladas, por ejemplo, pero muy pocos para hacer un análisis de datos “casero”. Así como en la cocina la calidad de los ingredientes es muy importante, al momento de analizar datos “en casa” hay que tener particular cuidado con la calidad de las fuentes de donde se obtienen los mismos. Una buena idea es cuidar que la información venga de medios especializados como Olé, Marca, Sports y otros periódicos deportivos.
Una vez que estén recolectados estos números, hay que ingresarlos en una herramienta como Excel o Google Docs para poder exportarlos como formato CSV. este archivo puede colocarse en el buscador de ChatGPT y la herramienta arroja gráficos y cálculos que ayudan a visualizar mejor la información.
Así, puede ser más sencillo tomar una decisión de apuestas. Por ejemplo, puede ayudar a ver que un equipo fuerte siempre pierde cuando falta un jugador importante o a calcular las ganancias de local vs. visitante, entre otras valiosas conclusiones.
Detección de fraudes y manipulación
De acuerdo con el Informe de Inteligencia de Amenazas X-Force de IBM 2024, el 71% de los ciberataques a nivel mundial están vinculados con la explotación de identidades, y Colombia se ubica en el podio de los países más afectados en América Latina.
En las casas de apuestas, la IA se usa para identificar comportamientos inusuales que podrían indicar fraude o manipulación de partidos. Todas las actividades sospechosas van a la central del software y le avisan al operador de esas anomalías.
Esto es importante para los jugadores, ya que crea un entorno más justo para todos los participantes en la cadena del juego, dado que asegura la equidad y colabora con la manutención de la integridad de los eventos deportivos.
Microsegmentación y personalización de ofertas
Estamos en la era de los prosumidores, los productores-consumidores. La combinación de inteligencia artificial con pedidos online permite expandir las posibilidades de la segmentación y darle al público exactamente lo que está pidiendo.
Algunas marcas de ropa permiten hacer diseños propios. Otras, se apalancan en el contenido creado por sus seguidores y en las reviews para ofrecer productos cada vez más ajustados a la talla de sus clientes.
Por supuesto, el sector de apuestas deportivas no puede quedarse atrás. A través del aprendizaje automático, estas plataformas pueden ofrecer recomendaciones a los usuarios, basadas en sus preferencias pasadas. Así, cada usuario puede ver un panel personalizado que le muestre a sus equipos, jugadores y torneos favoritos.
Además, a través de la segmentación los operadores pueden ofrecer descuentos apropiados para clientes actuales y prospectos, entre otras cosas.
Automatización de procesos dentro de las aplicaciones deportivas
La IA puede automatizar diversas tareas operativas en las casas de apuestas. Por ejemplo, cada vez son más las aplicaciones que tienen chatbots de respuesta automática que se activan cuando los jugadores tienen un problema puntual. Aunque de acuerdo con un estudio realizado por investigadores de Apple estos chatbots no pueden razonar, sus respuestas pueden ser útiles.
Es una situación win-win (en la que ambas partes ganan), ya que para los jugadores esto también implica tener una respuesta rápida a sus dudas y, en definitiva, una resolución pronta del problema.
Entre las situaciones más comunes a las que se enfrentan los usuarios de apuestas deportivas están los problemas con la letra pequeña, las retiradas y los bonos.
Todos estos inconvenientes pueden pasar por un proceso de triage o clasificación a través de la inteligencia artificial antes de llegar a las manos de un operario que ayude a solucionar el problema de fondo.
Escuchar al cliente a través de la IA
Una página web que tiene centenas de miles de visitas diarias tiene un impacto también en las redes sociales, ya que las personas hablan de ella en las redes. Sin embargo, encontrar y revisar cada posteo que habla de la marca puede ser una tarea titánica para los equipos de marketing y atención al cliente.
Con el procesamiento de lenguaje natural (NLP), se puede analizar las opiniones y emociones expresadas en redes sobre las plataformas, los mercados y las preferencias de los jugadores. Esto alimenta al sistema de los operadores con información valiosa que, al final, es clave también para los jugadores, que verán reflejadas sus opiniones en una mejor experiencia de usuario.
