Una investigación del New York Times publicada el sábado alega que DraftKings, uno de los operadores de apuestas deportivas más grandes de Estados Unidos, creó un modelo de aprendizaje automático diseñado para identificar qué clientes tenían más probabilidades de perder dinero y utilizó esos puntajes para guiar quién recibió apuestas de bonificación y promociones de juego gratis.
El informe describe un sistema en el que la misma tecnología predictiva que hizo que las promociones fueran más rentables podría haberse utilizado para detectar clientes en riesgo de sufrir daños en el juego. Según el Times, esa aplicación protectora se inició pero nunca terminó.
Cómo funcionó el modelo
El modelo, construido en 2023, calificó a los clientes de DraftKings según la cantidad de dinero que se esperaba que perdieran después de recibir una apuesta gratis o un bono, según el Times. Para hacer esa predicción, examinó señales que incluían la frecuencia con la que jugaba un usuario, los saldos de sus cuentas, sus índices de pérdidas y apuestas y una estimación separada de si era probable que un usuario dejara de apostar por completo.
Una puntuación más alta significaba que se predecía que un cliente generaría más ingresos por dólar promocional gastado. En otras palabras, las personas con más probabilidades de recibir apuestas gratis eran, por diseño, las personas que el algoritmo esperaba que perdieran más.
Jayden Butts, ex analista de datos de DraftKings, describió la lógica subyacente al Times: "Estamos buscando rasgos y características a los que podamos apuntar y que indiquen una buena inversión".
Los resultados empresariales
El enfoque parece haber funcionado comercialmente. Los ejecutivos de DraftKings dijeron que la ciencia y el análisis de datos mejoraron los márgenes de las apuestas deportivas impulsadas por la promoción en un 13% en 2025, y que la IA ayudó a personalizar cientos de millones de dólares en gastos de promoción, según el Times.
Esa cifra ilustra por qué la focalización predictiva se ha vuelto central para la economía de la industria de las apuestas deportivas. Las apuestas de bonificación son adquisiciones costosas de clientes; un modelo que predice las pérdidas esperadas puede dirigir cada dólar promocional hacia los usuarios con mayor probabilidad de convertirlo en apuestas sostenidas.
La herramienta que no estaba terminada
El hallazgo más claro de la investigación se refiere a lo que DraftKings decidió no desarrollar. Ex empleados dijeron al Times que se archivó una iniciativa separada para crear puntuaciones de riesgo que identificaran a los clientes con posibles problemas de juego, aunque, según el informe, la infraestructura de datos subyacente podría haberla respaldado. Según se informó, existía la infraestructura para mirar en ambas direcciones; sólo se completó el modelo orientado a las ganancias.
DraftKings hizo retroceder el encuadre. La directora de juego responsable de la compañía, Lori Kalani, dijo al Times que DraftKings monitorea a los clientes para detectar comportamientos riesgosos y dijo que la compañía se negó a implementar tecnología de predicción de riesgos porque no estaba suficientemente basada en evidencia. DraftKings también dijo al Times que "rechaza cualquier implicación" de que su marketing se dirija injustamente a los clientes, manteniendo que las promociones van a los usuarios que muestran un uso sostenido y comprometido de la plataforma en lugar de a los usuarios clasificados según cuánto pierden.
La compañía destaca públicamente las iniciativas de juego responsable, incluida una colaboración con la herramienta Gamalyze de Mindway AI y una asociación con IC360 para el monitoreo de integridad y cumplimiento. Según los informes disponibles, no está claro si esas herramientas cierran la brecha específica descrita por ex empleados (calificar y proteger proactivamente a los usuarios en riesgo elevado).
Un caso de prueba de ética de la IA más allá del juego
La historia llega en medio de un escrutinio cada vez más intenso sobre cómo las empresas orientadas al consumidor utilizan la IA predictiva. La tensión central no es que la tecnología exista (calificar a los usuarios según el valor previsto es una práctica estándar en suscripciones, publicidad y tecnología financiera) sino qué sucede cuando el mismo modelo que identifica al cliente más rentable también identifica al más vulnerable.
Los reguladores llevan algún tiempo moviéndose en esta dirección. Específicamente en el sector del juego, los funcionarios han cuestionado el uso de datos por parte de la industria para moldear el comportamiento de los jugadores, y el área de Filadelfia ha visto litigios por las prácticas promocionales de DraftKings. Si el informe del Times se sostiene, les dará a los legisladores y reguladores del juego algo más específico que la preocupación general de la industria: un supuesto caso en el que la predicción de daños y la predicción de ganancias eran técnicamente factibles, y sólo uno de ellos se completó.
Para los usuarios, la conclusión práctica resulta incómoda. La apuesta gratuita que llega a su bandeja de entrada puede reflejar un juicio basado en datos sobre su probabilidad de perder, no una recompensa por su lealtad. Y el modelo que hace ese juicio sabe cosas (con qué frecuencia juegas, cuánto persigues las pérdidas, si muestras signos de detenerte) que nunca compartiste explícitamente con ese propósito.
DraftKings no está acusado de infringir la ley y las promociones específicas son legales. Pero a medida que los sistemas de IA deciden cada vez más quién ve qué oferta, la brecha entre lo que las empresas pueden predecir y lo que deciden actuar se está convirtiendo en la cuestión central de la ética de la IA del consumidor, y el informe de DraftKings es uno de los ejemplos más claros hasta ahora de esa brecha en la práctica.
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