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Sérgio Garcia Alves
O 1 mercado brasileiro de jogos está se expandindo. Novos agentes passam a oferecer serviços a brasileiros, à medida que os três Poderes reveem o papel do Estado na exploração e normatização dessa atividade, como nos casos de apostas esportivas e loterias estaduais. De modo quase acidental, o país é demandado a se manifestar sobre questões regulatórias emergentes que envolvem essa indústria global.
O risco de vício em jogos de apostas e eventuais danos decorrentes desse comportamento são temas de interesse da indústria de jogos 2 e um dos principais pontos de regulação setorial 3 . Por isso, reguladores, operadores e pesquisadores buscam endereçar soluções efetivas para esse desafio 4 .
A cada ano, os controles de saúde pública têm se tornado mais rígidos e amplos, em busca de abordagens regulatórias e boas práticas da indústria que melhor gerenciem os potenciais riscos da atividade e o custo social relacionado ao jogo.
Entre as principais medidas, destacam-se a revisão de regras de publicidade, a disponibilização de canais de apoio ao jogador, educação sobre formas módicas de como lidar com o jogo, o mapeamento e proteção de grupos de risco.
Mais recentemente, entram em cena esforços de desenvolvimento e adoção de soluções de alta tecnologia, como inteligência artificial (IA) e suas gradações, para endereçar as causas e soluções para o vício em jogos.
Este artigo relaciona pesquisas recentes sobre o emprego de IA no campo do jogo responsável, com o objetivo de reunir soluções possíveis para o crescente e promissor mercado de jogos e apostas regularizados no Brasil.
Oportunamente, acrescentam-se observações sobre o vício em videogames, que, como será indicado, assemelha-se ao vício em apostas, segundo a Organização Mundial da Saúde.
Algumas das mais pictóricas aplicações de inteligência artificial da história aconteceram em contextos de jogos 5 .
Notórios campeões de Xadrez, Jeopardy e Go foram derrotados, respectivamente, pelos computadores Deep Blue e Watson da IBM e pelo DeepMind do Google. Essas utilizações ilustrativas de alta capacidade computacional, aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial em jogos estão bem documentadas e serviram também para promoção pública 6 .
Em paralelo, aplicações de IA ganharam projeção em aparelhos domésticos conectados à internet, carros autônomos, mercado financeiro, diagnósticos médicos e relação com clientes.
ML e IA estão também sendo paulatinamente adotados no setor de jogos, não mais para exibições e testes de capacidade computacional, mas como instrumento de eficiência na prestação de serviços e preservação dos direitos e integridade dos usuários.
Existem razões para a adoção preferencial de novas tecnologias no jogo, como risco de fraudes, regulação restritiva, competitividade entre agentes e disponibilidade de grandes bancos de dados sobre clientes e modalidades de jogos. Esse contexto deve fazer surgir um novo padrão na indústria com adoção massiva de ferramentas automatizadas que viabilizem a identificação, monitoramento e autoexclusão de usuários, por meio de processos mais seguros, eficientes e objetivos 7 .
Na indústria de cassinos, por exemplo, a base de clientes é constantemente monitorada (com incipiente gestão de proteção de dados pessoais, considerando o padrão de outras indústrias) 8 . ML e IA seriam utilizadas para mensuração da efetividade de campanhas, acompanhamento das preferências, reconhecimento facial, segregação de usuários, definição de ofertas específicas, identificação de clientes preferencias, desenvolvimento de canais de comunicação direta com jogadores 9 .
Kim Mouridsen, professor da Universidade de Aarhus, afirma que a utilização de IA na indústria de jogos tem sido intensa em áreas específicas: personalização de páginas de jogo, predição de retenção de clientes (“churn”), predição de futuros clientes VIPs, melhoramento de experiência intrajogo, atendimento a clientes, chatbots, marketing personalizado, simulações de partidas entre jogos e computadores 10 . Esses são fatores que levam à maximização do engajamento e fidelização dos jogadores.
No ramo de apostas esportivas, existem empresas oferecendo soluções de IA para refinamento da predição de resultados 11 e, em outra vertente, monitoramento de eventos esportivos para detecção de fraudes e combinação de resultados. Entre os clientes estão operadores do setor, patrocinadores e as principais ligas esportivas do planeta 12 .
Em um relatório de 2019 inteiramente dedicado à IA, a consultoria EGR Intel, uma referência para a indústria, ratificou todas essas tendências em pesquisa com representantes de mercado: aquisição de clientes, detecção de fraudes, engajamento com jogadores, personalização da experiência de usuários, relacionamento com clientes e relatoria comportamental dos jogadores 13 .
Em meio a narrativas sobre as dificuldades de se decidir sobre os melhores produtos disponíveis para suas próprias empresas, os especialistas e líderes do setor indicaram haver cerca de mil fornecedores de soluções de marketing para jogo que afirmavam se utilizar de ML e IA 14 .
Trata-se, portanto, de mais uma grande indústria tradicional demonstrando predisposição por inovar e se …
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