L'esperto: i casinò fisici testano l’IA per strumenti di gioco più sicuri
I casinò terrestri stanno esplorando sempre più strumenti di tutela dei giocatori basati sull’IA, secondo un’esperta. Tuttavia, i dati del settore indicano che l’adozione tecnologica rimane disomogenea, la governance è ancora in evoluzione e molti operatori stanno cercando di capire come trasformare i punteggi di rischio automatizzati in strategie di intervento realmente efficaci.
Intervenendo al G2E Asia di Macao, Yardena Almagor, Responsabile del Successo del Cliente presso Mindway AI, ha illustrato come i modelli comportamentali basati sull’IA vengano utilizzati per superare il tradizionale monitoraggio fondato su soglie predefinite, pur riconoscendo i limiti strutturali degli approcci attualmente adottati dal settore.
«Quando le persone sentono parlare di IA, pensano che sia qualcosa di complicato, molto sofisticato e quasi magico», ha detto. «Ma in realtà è molto più semplice di così».
Le sue osservazioni arrivano mentre il settore del gioco nel suo complesso si trova ancora nelle fasi iniziali di maturità dell’IA. Secondo il rapporto di riferimento State of AI in Gaming 2026, sviluppato dall’International Gaming Institute dell’Università del Nevada, Las Vegas (UNLV IGI) in collaborazione con KPMG LLP, il punteggio medio di maturità dell’IA nel settore è pari a 45 su 100, un indicatore di un’adozione ancora embrionale e di lacune persistenti nella governance.
Il rapporto dell’UNLV si basa sulle risposte di 83 società di gioco e 113 regolatori a livello globale. Ha rilevato che, sebbene la maggior parte degli operatori abbia ambizioni strategiche legate all’IA, molti non dispongono dell’infrastruttura e delle competenze necessarie per scalare l’implementazione in modo efficace. È emerso inoltre che gli operatori terrestri sono in ritardo rispetto ai loro omologhi online.
Secondo il rapporto, l’uso dell’IA si concentra in ambiti come tecnologia, sicurezza e innovazione di prodotto, che rappresentano quasi la metà di tutte le iniziative. Sebbene l’IA generativa sia ampiamente utilizzata (oltre l’80% delle aziende la impiega per contenuti e analisi) forme più avanzate di “IA agentica” restano limitate a causa di preoccupazioni legate alla conformità e alla sicurezza dei giocatori.
I sistemi basati su soglie sotto pressione
Almagor ha evidenziato una sfida comune a molti operatori: la dipendenza da sistemi basati su soglie, come limiti di spesa, attivatori di autoesclusione e picchi comportamentali. Ha spiegato che, sebbene questi strumenti siano ampiamente utilizzati, non riescono a cogliere l’intero spettro dei rischi legati al gioco d’azzardo.
«Sappiamo che solo il 20% delle persone con problemi di gioco si autoesclude davvero», ha detto. «E sappiamo anche che solo il 30% di chi si autoesclude è effettivamente un giocatore problematico».
«Il gioco problematico non emerge da una singola azione», ha aggiunto. «È il risultato, nel tempo, di molti cambiamenti comportamentali, talvolta estremamente sottili».
Il rapporto dell’UNLV IGI rileva che molte organizzazioni faticano a definire cosa significhi “successo” nei sistemi basati sull’IA: solo un’azienda su cinque segnala un ritorno sull’investimento significativo entro due anni. Una su quattro, inoltre, non dispone di un processo strutturato per valutare gli strumenti di IA, rendendo difficile misurarne le prestazioni.
I dati dei casinò terrestri evidenziano la complessità dei comportamenti
Almagor ha citato un’analisi condotta con un operatore di casinò terrestre australiano, in cui modelli comportamentali sono stati applicati a quasi 200.000 giocatori nell’arco di quattro mesi. Il dataset comprendeva attività di sessione, profili dei giocatori e registri di autoesclusione.
Lo studio ha rilevato che la spesa, da sola, offre una visione limitata del rischio. Due clienti “platinum” ad alto valore, ad esempio, mostravano comportamenti monetari simili ma schemi di gioco molto diversi.
«Un giocatore mostrava un’attività irregolare e intensa su più giochi», ha spiegato, mentre l’altro presentava un comportamento più costante e stabile.
Persistono lacune nella governance e nella responsabilità
Nonostante il crescente interesse per il monitoraggio basato sull’IA, il rapporto State of AI in Gaming 2026 dell’UNLV evidenzia importanti lacune nell’implementazione responsabile dell’IA all’interno del settore.
Quasi un terzo delle società di gioco dichiara di non avere alcun framework formale per un uso responsabile dell’IA, mentre solo circa il 2% ha integrato pienamente pratiche di IA responsabile all’interno dell’organizzazione. Un ulteriore terzo descrive i propri sforzi come “iniziali” o “di base”.
Il rapporto rileva inoltre che meno del 20% delle organizzazioni dispone di ruoli dedicati alla governance dell’IA, con una supervisione spesso frammentata o distribuita tra più dipartimenti. In alcuni casi, non esiste alcuna struttura formale di responsabilità.
Anche la fiducia dei regolatori è limitata. Il rapporto osserva che spesso le autorità di regolamentazione non hanno visibilità su come i concessionari utilizzino l’IA, creando un divario tra casi d’uso percepiti e reali. Mentre i regolatori tendono a concentrarsi sulle applicazioni rivolte ai clienti, la maggior parte dell’attività legata all’IA è concentrata su tecnologia di back-end, sicurezza e sistemi di prodotto.
Il controllo umano resta centrale negli interventi
Almagor ha sottolineato che i sistemi di IA devono supportare (e non sostituire) il processo decisionale umano nei modelli di gioco responsabile. Un giocatore a basso rischio può ricevere messaggi generici sul gioco sicuro, mentre i giocatori a rischio più elevato possono richiedere un intervento diretto da parte del personale.
«Quel giocatore ad alto rischio ha bisogno che qualcuno si avvicini fisicamente e vada a parlargli», ha detto.
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