Uma investigação do New York Times publicada no sábado alega que a DraftKings, uma das maiores operadoras de apostas esportivas dos Estados Unidos, construiu um modelo de aprendizado de máquina projetado para identificar quais clientes tinham maior probabilidade de perder dinheiro – e usou essas pontuações para orientar quem recebia apostas bônus e promoções de jogo grátis.
O relatório descreve um sistema onde a mesma tecnologia preditiva que tornou as promoções mais lucrativas poderia ter sido usada para identificar clientes em risco de serem prejudicados pelo jogo. Segundo o Times, essa aplicação protetora foi iniciada, mas nunca concluída.
Como o modelo funcionou
O modelo, construído em 2023, avaliou os clientes do DraftKings de acordo com quanto dinheiro eles deveriam perder após receberem uma aposta grátis ou bônus, de acordo com o Times. Para fazer essa previsão, examinou sinais, incluindo a frequência com que um usuário jogava, os saldos de suas contas, suas taxas de perdas em relação às apostas e uma estimativa separada sobre se um usuário provavelmente pararia de jogar completamente.
Uma pontuação mais alta significava que se previa que um cliente geraria mais receita por dólar promocional gasto. Em outras palavras, as pessoas com maior probabilidade de receber apostas grátis eram, por definição, as pessoas que o algoritmo esperava perder mais.
Jayden Butts, ex-analista de dados da DraftKings, descreveu a lógica subjacente ao Times: “Estamos procurando características e recursos que possamos atingir e que indiquem um bom investimento”.
Os resultados do negócio
A abordagem parece ter funcionado comercialmente. Os executivos da DraftKings disseram que a ciência e a análise de dados melhoraram as margens das apostas esportivas impulsionadas pela promoção em 13% em 2025, e que a IA ajudou a personalizar centenas de milhões de dólares em gastos promocionais, de acordo com o Times.
Esse número ilustra por que a segmentação preditiva se tornou central para a economia da indústria de apostas esportivas. As apostas bônus são aquisições caras de clientes; um modelo que prevê perdas esperadas pode direcionar cada dólar promocional para os usuários com maior probabilidade de convertê-los em apostas sustentadas.
A ferramenta que não foi concluída
A descoberta mais contundente da investigação diz respeito ao que a DraftKings optou por não desenvolver. Ex-funcionários disseram ao Times que uma iniciativa separada para criar pontuações de risco que identificassem clientes com potenciais problemas de jogo foi arquivada – embora, de acordo com o relatório, a infraestrutura de dados subjacente pudesse tê-la apoiado. A infra-estrutura para olhar em ambas as direções supostamente existia; apenas o modelo orientado para o lucro foi concluído.
DraftKings recuou no enquadramento. A diretora responsável por jogos da empresa, Lori Kalani, disse ao Times que a DraftKings monitora os clientes quanto a comportamentos de risco e disse que a empresa se recusou a implantar tecnologia de previsão de risco porque não era suficientemente baseada em evidências. DraftKings também disse ao Times que “rejeita qualquer implicação” de que seu marketing visa injustamente os clientes, sustentando que as promoções vão para usuários que mostram uso sustentado e engajado da plataforma, em vez de usuários classificados por quanto perdem.
A empresa destaca publicamente iniciativas de jogo responsável, incluindo uma colaboração com a ferramenta Gamalyze da Mindway AI e uma parceria com IC360 para monitoramento de integridade e conformidade. Se essas ferramentas colmatam a lacuna específica descrita por ex-funcionários – pontuando e protegendo proativamente os usuários em risco elevado – ainda não está claro com base nos relatórios disponíveis.
Um caso de teste de ética em IA além dos jogos de azar
A história surge em meio a um escrutínio cada vez maior sobre como as empresas voltadas para o consumidor usam a IA preditiva. A tensão central não é que a tecnologia exista – pontuar os utilizadores pelo valor previsto é uma prática padrão em subscrições, publicidade e fintech – mas o que acontece quando o mesmo modelo que identifica o cliente mais rentável também identifica o mais vulnerável.
Os reguladores têm caminhado nessa direção há algum tempo. Especificamente no setor de jogos de azar, as autoridades questionaram o uso de dados pela indústria para moldar o comportamento dos jogadores, e a área de Filadélfia tem visto litígios sobre as práticas promocionais da DraftKings. Se a reportagem do Times se mantiver, dá aos legisladores e aos reguladores do jogo algo mais específico do que a preocupação geral da indústria: um alegado caso em que a previsão de danos e a previsão de lucros eram tecnicamente viáveis, e apenas um foi concluído.
Para os usuários, a conclusão prática é desconfortável. A aposta grátis que chega à sua caixa de entrada pode refletir um julgamento baseado em dados sobre sua probabilidade de perder, e não uma recompensa pela lealdade. E o modelo que faz esse julgamento sabe coisas – com que frequência você joga, o quanto você persegue perdas, se mostra sinais de parar – que você nunca compartilhou explicitamente para esse propósito.
DraftKings não é acusado de infringir a lei e as promoções direcionadas são legais. Mas à medida que os sistemas de IA decidem cada vez mais quem vê qual oferta, a lacuna entre o que as empresas podem prever e o que escolhem agir está a tornar-se a questão central da ética da IA do consumidor – e os relatórios da DraftKings são um dos exemplos mais claros dessa lacuna na prática.
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