Modello AI di DraftKings con punteggio dei giocatori d'azzardo in base alle perdite attese, risultati dell'indagine del NYT

Un'indagine del New York Times pubblicata sabato sostiene che DraftKings, uno dei maggiori operatori di scommesse sportive negli Stati Uniti, ha creato un modello di apprendimento automatico progettato per identificare quali clienti avevano maggiori probabilità di perdere denaro e ha utilizzato tali punteggi per guidare chi ha ricevuto scommesse bonus e promozioni di gioco gratuito.

Il rapporto descrive un sistema in cui la stessa tecnologia predittiva che ha reso le promozioni più redditizie avrebbe potuto essere utilizzata per individuare i clienti a rischio di danni legati al gioco d’azzardo. Secondo il Times, quella richiesta di tutela fu avviata ma mai portata a termine.

Come ha funzionato il modello

Secondo il Times, il modello, costruito nel 2023, ha valutato i clienti di DraftKings in base a quanti soldi avrebbero dovuto perdere dopo aver ricevuto una scommessa gratuita o un bonus. Per fare questa previsione, ha esaminato segnali tra cui la frequenza con cui un utente ha giocato, il saldo del suo conto, il rapporto perdita/scommessa e una stima separata della probabilità che un utente smettesse del tutto di giocare.

Un punteggio più alto significava che si prevedeva che un cliente avrebbe generato maggiori entrate per ogni dollaro speso per la promozione. In altre parole, le persone che con maggiori probabilità ricevevano scommesse gratuite erano, per impostazione predefinita, quelle che l’algoritmo prevedeva che perdessero di più.

Jayden Butts, ex analista di dati di DraftKings, ha descritto la logica di fondo al Times: "Stiamo cercando tratti e caratteristiche che possiamo individuare che indichino un buon investimento".

I risultati aziendali

Sembra che l’approccio abbia funzionato commercialmente. I dirigenti di DraftKings hanno affermato che la scienza e l’analisi dei dati hanno migliorato i margini delle scommesse sportive guidate dalla promozione del 13% nel 2025 e che l’intelligenza artificiale ha contribuito a personalizzare centinaia di milioni di dollari in spese promozionali, secondo il Times.

Questa cifra illustra perché il targeting predittivo è diventato centrale per l’economia del settore delle scommesse sportive. Le scommesse bonus sono acquisizioni di clienti costose; un modello che prevede le perdite attese può indirizzare ogni dollaro promozionale verso gli utenti che hanno maggiori probabilità di convertirlo in scommesse durature.

Lo strumento che non era finito

La scoperta più acuta dell'indagine riguarda ciò che DraftKings ha scelto di non costruire. Ex dipendenti hanno dichiarato al Times che un'iniziativa separata per creare punteggi di rischio che identificassero i clienti con potenziali problemi di gioco d'azzardo è stata accantonata, anche se, secondo il rapporto, l'infrastruttura dei dati sottostante avrebbe potuto supportarla. Secondo quanto riferito, l'infrastruttura per guardare in entrambe le direzioni esisteva; è stato completato solo il modello orientato al profitto.

DraftKings ha respinto l'inquadratura. Il responsabile del gioco d'azzardo responsabile della società, Lori Kalani, ha detto al Times che DraftKings monitora i clienti per comportamenti rischiosi e ha affermato che la società ha rifiutato di implementare la tecnologia di previsione del rischio perché non era sufficientemente basata sull'evidenza. DraftKings ha anche detto al Times che "respinge qualsiasi implicazione" secondo cui il suo marketing prende di mira ingiustamente i clienti, sostenendo che le promozioni vanno agli utenti che mostrano un uso prolungato e impegnato della piattaforma piuttosto che agli utenti classificati in base a quanto perdono.

L'azienda evidenzia pubblicamente le iniziative di gioco responsabile, tra cui una collaborazione con lo strumento Gamalyze di Mindway AI e una partnership con IC360 per il monitoraggio dell'integrità e della conformità. Sulla base dei report disponibili, non è chiaro se questi strumenti colmano il divario specifico descritto dagli ex dipendenti – assegnando punteggi proattivamente e proteggendo gli utenti ad alto rischio.

Un caso di prova sull'etica dell'intelligenza artificiale oltre il gioco d'azzardo

La storia si colloca nel mezzo di un’indagine sempre più approfondita su come le aziende rivolte ai consumatori utilizzano l’intelligenza artificiale predittiva. La tensione fondamentale non è che la tecnologia esista – assegnare un punteggio agli utenti in base al valore previsto è una pratica standard tra abbonamenti, pubblicità e fintech – ma cosa succede quando lo stesso modello che identifica il cliente più redditizio identifica anche quello più vulnerabile.

Da tempo le autorità di regolamentazione si stanno muovendo in questa direzione. Nello specifico del settore del gioco d'azzardo, i funzionari hanno messo in dubbio l'uso dei dati da parte dell'industria per modellare il comportamento dei giocatori e l'area di Filadelfia ha assistito a controversie sulle pratiche promozionali di DraftKings. Se il resoconto del Times regge, offre ai legislatori e ai regolatori del gioco d'azzardo qualcosa di più specifico della preoccupazione generale del settore: un presunto caso in cui la previsione del danno e la previsione del profitto erano tecnicamente fattibili, e solo una è stata completata.

Per gli utenti, la pratica da asporto è scomoda. La scommessa gratuita che arriva nella tua casella di posta può riflettere un giudizio basato sui dati sulla tua probabilità di perdere, non un premio per la fedeltà. E il modello che esprime questo giudizio sa cose - quanto spesso giochi, quanto insegui le perdite, se mostri segni di fermarti - che non hai mai condiviso esplicitamente a tale scopo.

DraftKings non è accusato di infrangere la legge e le promozioni mirate sono legali. Ma poiché i sistemi di intelligenza artificiale decidono sempre più chi vede quale offerta, il divario tra ciò che le aziende possono prevedere e ciò su cui scelgono di agire sta diventando la questione centrale dell’etica dell’intelligenza artificiale dei consumatori – e il rapporto di DraftKings è uno degli esempi più chiari di tale divario nella pratica.

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