La inteligencia artificial está comenzando a adquirir un papel relevante en los sistemas de vigilancia de los casinos de Las Vegas. En Resorts World Las Vegas, la tecnología ya se utiliza para identificar posibles errores en los juegos de mesa, detectar comportamientos sospechosos y analizar la actividad de los jugadores.
El sistema analiza las imágenes captadas por las cámaras que ya están instaladas en el casino y, cuando identifica una situación que requiere atención, envía al operador de vigilancia un breve clip de aproximadamente siete segundos para que pueda revisarlo.
Según Zachary Koep, director de vigilancia de Resorts World, esta tecnología ha permitido detectar errores en los juegos de mesa que podían representar pérdidas de cientos de miles de dólares. El ejecutivo describió la herramienta como un apoyo importante para el departamento de vigilancia, ya que permite identificar situaciones que podrían pasar inadvertidas durante la supervisión convencional.
Resorts World trabaja con varias compañías especializadas en vigilancia mediante IA. Entre ellas se encuentra EagleSight.ai, compañía fundada en 2024 que comenzó a introducir sus soluciones en casinos durante este año y que actualmente presta servicio a 12 establecimientos en Estados Unidos, según explicó su CEO, Trevor Outman.
La tecnología empleada se basa en IA visual, capaz de interpretar imágenes y vídeos y analizar simultáneamente múltiples señales procedentes de las cámaras del establecimiento. El objetivo es detectar anomalías y trasladar al personal humano aquellas situaciones que requieren una revisión específica.
Outman señaló que la precisión inicial del sistema depende de factores como la calidad y la consistencia de las imágenes. Según explicó, la herramienta puede alcanzar aproximadamente un 90% de precisión después de seis meses de funcionamiento en un establecimiento, aunque reconoció que ningún sistema llegará a ser completamente perfecto.
El coste de esta tecnología condiciona actualmente su implantación. Resorts World la utiliza principalmente en sus mesas de límites altos, donde el impacto económico potencial de un error justifica la inversión. EagleSight.ai trabaja, según su CEO, para reducir progresivamente los costes y hacer posible que estas herramientas puedan utilizarse en un número mayor de mesas.
Más allá de la vigilancia, las compañías especializadas ven en la IA una herramienta para generar inteligencia de negocio. El análisis automatizado de las mesas puede proporcionar información sobre los juegos con mayor demanda, las zonas que necesitan más personal o los jugadores que requieren una determinada estrategia de fidelización.
La consultora de juego Debi Nutton señaló que este tipo de tecnología podría mejorar el conocimiento que los casinos tienen de sus clientes. En su opinión, disponer de información más precisa sobre el comportamiento en las mesas permitiría afinar las estrategias de relación y retención de jugadores.
Este último punto también está generando un debate sobre los límites del uso de la inteligencia artificial en la gestión comercial de los clientes, especialmente cuando los sistemas analizan patrones de comportamiento asociados al juego.
La cuestión cobró especial relevancia durante G2E a raíz del debate sobre el empleo de IA para personalizar promociones y ofertas. En este contexto, el CEO de MGM Resorts International, Bill Hornbuckle, defendió durante un panel que la automatización permite ampliar prácticas de análisis de clientes que la industria ya venía utilizando desde hace décadas.
Hornbuckle también vinculó estas herramientas con las políticas de juego responsable, al considerar que el análisis automatizado puede ayudar a identificar comportamientos asociados a problemas de juego y facilitar posteriormente la intervención de los equipos especializados.
Por su parte, Tom Reeg, CEO de Caesars Entertainment, defendió que el desarrollo del negocio de los casinos no puede basarse en el juego problemático.
La evolución de estas tecnologías abre así una nueva vía para la vigilancia y gestión de las salas de juego, combinando la capacidad de análisis simultáneo de la IA con la supervisión humana para detectar incidencias, mejorar los procesos operativos y obtener nuevos datos sobre el funcionamiento de los establecimientos.
