IA y mercados de predicción disputan el futuro de las apuestas

Mercados de predicción: una alternativa cada vez más relevante

Uno de los ejes centrales del debate fue el crecimiento de los mercados de predicción y su capacidad para atraer nuevos perfiles de usuarios, especialmente entre las generaciones más jóvenes.

Aviv Sher, director ejecutivo de CODERE México, señaló que parte del crecimiento de estos mercados está relacionado con el entorno regulatorio y con una experiencia de usuario más sencilla y dinámica.

“No creo que podamos decir que no. Creo que es parte de la regulación y, en realidad, también de un buen producto que alguien está buscando”.

Sher destacó que las nuevas generaciones buscan experiencias rápidas y fáciles de utilizar, alejadas de interfaces que requieren analizar grandes cantidades de información antes de realizar una apuesta.

“Especialmente la Gen Z o la Generación Y buscan algo rápido, fácil y divertido”, explicó.

El ejecutivo también consideró que los mercados de predicción y las casas de apuestas deportivas podrían converger progresivamente. En su opinión, la regulación será un factor determinante para definir cómo evolucionará este segmento.

“Creo que en algún momento nos encontraremos en el medio”.

Diferentes perfiles de jugadores

Jeremy Groves, director de operaciones de Evenbeter, planteó que los mercados de predicción y las apuestas deportivas pueden atraer a perfiles de usuarios diferentes.

“Desde la perspectiva de una casa de apuestas deportivas, tenemos una capa un poco diferente”, señaló Groves.

Según explicó, los mercados de predicción pueden resultar atractivos para usuarios interesados en resultados que se resuelven rápidamente, como la temperatura o el precio de Bitcoin durante los próximos 15 minutos.

En contraste, el jugador tradicional de apuestas deportivas puede estudiar durante varios días una competición antes de tomar una posición.

“Estos jugadores pueden hacer mucha investigación sobre, por ejemplo, la NFL. No buscan una microapuesta que se resuelva en los próximos 15 minutos; realizan una apuesta que no se resolverá hasta dentro de seis días”, explicó.

Para Groves, esta diferencia demuestra que ambos modelos pueden coexistir, dado que responden a necesidades y comportamientos distintos.

La IA busca convertirse en la nueva interfaz

La conversación avanzó posteriormente hacia la inteligencia artificial y su potencial para transformar la relación entre operadores y usuarios.

Sher explicó que las plataformas de mensajería y la IA conversacional tendrán un papel cada vez más importante en el negocio.

“Definitivamente, WhatsApp, Messenger y la IA estarán cada vez más dentro del núcleo de nuestro negocio”, afirmó.

Sin embargo, advirtió que la utilización de interfaces conversacionales para realizar apuestas todavía enfrenta importantes obstáculos regulatorios.

“Seguimos necesitando recordar que somos un operador fuertemente regulado”, señaló Sher.

En este sentido, explicó que una simple conversación no necesariamente proporciona la evidencia necesaria para demostrar qué apuesta realizó un usuario y cuál fue exactamente el resultado contratado.

“Necesitamos la evidencia, necesitamos que sea más robusto”.

Sher consideró que la IA ya tiene un papel importante en otras áreas del negocio, desde el desarrollo de productos hasta las operaciones y la atención al cliente, pero todavía no está preparada para reemplazar completamente las interfaces tradicionales de apuestas.

“Creo que la interacción directa con el cliente todavía no está ahí”, sostuvo.

Personalización y retención, dos objetivos clave

Otro de los puntos destacados durante la conferencia fue la capacidad de la IA para personalizar la experiencia de cada usuario.

Jeremy Groves explicó que la tecnología puede utilizar información sobre los hábitos de juego para mostrar contenidos más relevantes según el momento y las preferencias del usuario.

“Si te gusta jugar un determinado tipo de juego durante el fin de semana, pero otro durante la semana, la IA ayudará a mostrar el contenido que sea relevante según la hora del día o el día de la semana”, explicó.

Para Groves, esta personalización puede tener un impacto directo sobre la retención y el valor de vida del cliente.

En el caso de los mercados de predicción, Sher planteó además que la IA podría facilitar la creación de contratos de resolución rápida, especialmente vinculados con activos como Bitcoin.

El ejecutivo señaló que la automatización será necesaria para gestionar mercados que requieren generar continuamente nuevos contratos y precios.

Encontrar valor antes de apostar

La IA también podría modificar el recorrido tradicional del apostador. Sher sostuvo que el futuro de la experiencia no necesariamente comienza en una casa de apuestas, sino en la búsqueda de una oportunidad de valor.

“Toda la experiencia de apuestas comenzará por encontrar la ventaja”.

A partir de allí, el usuario podría seleccionar dónde ejecutar la apuesta, comparar cuotas entre plataformas o recurrir directamente a un operador con el que ya está familiarizado.

En este escenario, la IA actuaría como una capa de descubrimiento, recomendación y personalización que conecta al usuario con distintas alternativas.

Esta visión también pone en primer plano una cuestión central para Bar Worcel, cofundador y director ejecutivo de TipMaster: la necesidad de que la evolución tecnológica esté acompañada por mayor transparencia y herramientas que permitan a los usuarios evaluar la información disponible. El ejecutivo ha señalado que, a medida que las experiencias de apuestas incorporen recomendaciones basadas en IA y nuevas interfaces conversacionales, “la transparencia y el rendimiento verificado serán más importantes que nunca”.

¿Dónde deberían invertir los operadores?

Ante la necesidad de definir prioridades de inversión, los participantes debatieron si los operadores deberían concentrar sus recursos en mercados de predicción, IA conversacional o nuevas interfaces.

Groves sostuvo que la IA puede contribuir a reducir los costos de adquisición de jugadores al presentar contenido más relevante para cada perfil.

“La IA ayudará a reducir los costos de adquisición de jugadores y permitirá mostrar contenido específico para el caso de uso de cada jugador”, afirmó.

Según explicó, en lugar de ofrecer una interfaz genérica con juegos que el usuario probablemente nunca utilizará, los operadores podrán utilizar IA para seleccionar y priorizar las opciones más relevantes.

Desde otra perspectiva, Sher consideró que los operadores ya cuentan con productos regulados y consolidados, por lo que pueden observar cómo evolucionan los mercados de predicción antes de realizar grandes inversiones.

Sin embargo, advirtió que retrasar demasiado las decisiones podría representar una desventaja competitiva.

“Quien gane la carrera de la IA puede ganar todo el juego”.

El ejecutivo agregó que la tecnología necesaria para desarrollar mercados de predicción no sería necesariamente el mayor desafío para los operadores con recursos suficientes. El verdadero diferencial podría estar en desarrollar las herramientas de IA antes que los competidores.

La interfaz dominante en 2028

La conferencia cerró con una mirada hacia septiembre de 2028 y una pregunta sobre qué interfaz utilizará el jugador promedio: una aplicación tradicional de apuestas deportivas, un mercado de predicción o un sistema basado en IA conversacional.

Jeremy Groves advirtió que los mercados de predicción podrían encontrar límites en la cantidad de contratos que pueden ofrecer.

“En los mercados de predicción solo se pueden crear una determinada cantidad de contratos de sí o no”, señaló.

Al mismo tiempo, destacó que la combinación entre IA y reducción de fricciones podría ser determinante para atraer nuevos usuarios.

“Creo que es una combinación de IA y reducción de la fricción para el usuario, siempre manteniéndose dentro de los límites de la regulación”.

Bar Worcel aportó a esta discusión una perspectiva centrada en la evolución de la experiencia del usuario. Para el cofundador y CEO de TipMaster, el desafío no pasa únicamente por acelerar el momento en que se realiza una apuesta, sino por transformar la manera en que los usuarios descubren información, identifican oportunidades y toman decisiones. Esta mirada se alinea con el enfoque de TipMaster, que busca utilizar datos de rendimiento verificado para ayudar a los apostadores a determinar qué fuentes y predicciones pueden resultar confiables.

Sher, por su parte, adoptó una posición más conservadora respecto del futuro de las casas de apuestas deportivas.

“El núcleo seguirá siendo el mismo”.

Según explicó, aunque podrán incorporarse nuevas capas, herramientas de IA, tipsters y otros formatos, el modelo central de las apuestas deportivas probablemente seguirá vigente debido al perfil de los usuarios que actualmente generan la mayor parte de los ingresos.

No obstante, también reconoció que los mercados de predicción pueden beneficiarse de una percepción de mayor transparencia y confianza entre determinados públicos.

Rentabilidad y regulación marcarán la competencia

En el tramo final del debate, los panelistas identificaron los indicadores que observarán para determinar qué modelo está ganando terreno de aquí a 2028.

Sher apuntó a la rentabilidad, la liquidez y el crecimiento del GGR como variables fundamentales.

“Para mí, seguirá siendo importante cuán rentables serán esas empresas a medida que crezca el GGR”.

También destacó el papel que tendrá la evolución regulatoria en Estados Unidos, donde los mercados de predicción se encuentran en plena expansión.

Groves coincidió en que la rentabilidad y la capacidad de generar recurrencia serán claves. En este sentido, sostuvo que la retención es uno de los indicadores más importantes para determinar si una plataforma realmente ofrece valor al usuario.

“La retención lo es todo”.

El debate dejó así planteado un escenario en el que casas de apuestas deportivas, mercados de predicción e inteligencia artificial no necesariamente deberán competir por ocupar espacios completamente separados. La próxima generación de plataformas podría combinar elementos de los tres modelos, mientras la regulación, la liquidez, la personalización y la capacidad de reducir la fricción definirán qué interfaces consiguen consolidarse.

Vea la conferencia completa: