Aunque la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AM) se utilizan a menudo indistintamente, son dos términos distintos. Es cierto que la IA y el ML están estrechamente relacionados, pero la distinción es importante.

Inteligencia Artificial (IA)

La Inteligencia Artificial es cuando las máquinas toman decisiones imitando las funciones cognitivas de la inteligencia humana. El objetivo es que una máquina realice tareas complejas como lo haría un humano. La lógica y los árboles de decisión permiten a la máquina aprender, razonar y corregirse de forma autónoma.

Por ejemplo, que una máquina sea capaz de comprender e interactuar con el lenguaje, tanto hablado como escrito. Ser capaz de analizar datos y hacer recomendaciones es otro aspecto clave de la Inteligencia Artificial.

Aprendizaje Automático (AM)

El Aprendizaje Automático forma parte de la Inteligencia Artificial. Se refiere a la capacidad de una máquina para aprender de la experiencia y mejorar como resultado. A diferencia de la programación explícita, el aprendizaje automático utiliza algoritmos para estudiar grandes volúmenes de datos. A continuación, se utilizan para tomar decisiones fundamentadas basadas en modelos estadísticos.

Cuantos más datos tenga el algoritmo, más mejorará. Esto significa que el aprendizaje automático tiende a mejorar con el tiempo. Sin embargo, la calidad de los datos es importante, ya que deben estar estructurados de algún modo en lugar de ser aleatorios.

Inteligencia Artificial vs Aprendizaje Automático

En esencia, la Inteligencia Artificial es el concepto primordial de que una máquina sea capaz de sentir, actuar, razonar y cambiar como lo haría un humano.

El Aprendizaje Automático es un subconjunto de la Inteligencia Artificial. Es el aprendizaje autónomo que realiza una máquina basándose en los datos que ha extraído. Ten en cuenta que el Aprendizaje Automático no imita la inteligencia humana, su único objetivo es proporcionar resultados cada vez más precisos al realizar una tarea específica basándose en los datos que ha analizado.

Ten en cuenta que otras cosas, como el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje profundo, entran dentro del ámbito de la Inteligencia Artificial, pero no se consideran Aprendizaje Automático.

¿Cómo utilizan los operadores la IA y el ML?

Uno de los usos clave del Aprendizaje Automático es el marketing, ya que hay muchos datos que analizar. Veámoslo desde la perspectiva de un casino.

Cuando un jugador se registra en un casino, el operador ya dispone de cierta cantidad de datos contextuales. Esto incluye información sobre el navegador, el dispositivo y la geolocalización. Estos datos pueden utilizarse para promocionar juegos que han sido históricamente populares entre los jugadores de esa ubicación y que utilizan ese dispositivo y navegador específicos.

Por supuesto, todo esto es bastante vago.

Sin embargo, cuando un cliente empieza a jugar, dispone de más datos. Esto incluye cosas como el saldo medio, el importe medio de los depósitos, la regularidad de los depósitos, el importe medio de las apuestas, el tipo de juegos jugados y cuándo se juegan. Todo esto ayuda a construir un perfil de jugador y permite recomendaciones más personalizadas.

Estas recomendaciones pueden aparecer en el vestíbulo, en el sitio o en el embudo de marketing. A medida que el viaje del jugador continúa, el vestíbulo puede adaptarse en función de sus preferencias. Además, también se puede modificar cómo y cuándo un casino se dirige a un jugador en función de lo que le gusta y de cuándo le gusta jugar.

Estos datos pueden ser muy granulares. Por ejemplo, puedes enviar una notificación push a una hora concreta del día en un día concreto de la semana para un juego de casino específico que creas que sería más atractivo para ese cliente concreto. Estadísticamente, al ofrecer una recomendación personalizada en el momento adecuado, tienes más probabilidades de captar a ese jugador.

Esto significa que puedes utilizar la IA como elemento clave de tu estrategia de retención. Puedes animar a los jugadores habituales a seguir jugando o atraer de nuevo a tu casino a los jugadores que ya no juegan.

Conclusión

Está claro que el aprendizaje automático puede cambiar las reglas del juego en lo que respecta al marketing, ya que proporciona una experiencia a medida para cada jugador. Como el proceso está automatizado, no hay coste manual para hacerlo. Además, estas experiencias pueden modificarse para favorecer los KPI, los resultados y los costes de un casino, así como otros parámetros.

En un mercado abarrotado en el que nunca ha habido tanta competencia, está claro que la IA y, en concreto, el aprendizaje automático pueden utilizarse para ofrecer experiencias más atractivas y personalizadas. Esto puede ser crucial para que tu gasto en marketing llegue más lejos. También puede ayudarte a aumentar tus beneficios y a que tu casino destaque entre la multitud.