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AI is changing the oddsLa IA está cambiando las apuestas · V7

41 slides · 27 min · 2026-08-07 language
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AI is changing the oddsMade for Gustavo Avila, by Hanademi
  1. The central question is not whether gambling can use AI, but whose behavior it optimizes.
  2. At low prevalence, a 90% accurate model can generate 11 false alarms per true detection.
  3. Deploy AI only when audits connect data use and interventions to measurable player outcomes.
La IA está cambiando lasapuestasMade for Gustavo Avila, by Hanademi
  1. La pregunta central no es si el juego puede usar IA, sino qué conducta optimiza.
  2. Con baja prevalencia, un modelo con 90% de precisión puede generar 11 falsas alarmas por detección correcta.
  3. La IA debe desplegarse solo cuando las auditorías vinculen los datos y las intervenciones con resultados medibles.
Gambling growth does not guarantee profitAnnual net income attributable to parent, USD billions, company filings through 2025.Made for Gustavo Avila, by HanademiSources: DraftKings Inc. (2025). Annual report for the fiscal year ended December 31, 2024.; U.S. Securities and Exchange Commission. (n.d.).MGM Resorts International NetIncomeLoss [XBRL]. SEC EDGAR.; U.S. Securities and Exchange Commission. (n.d.). PENN Entertainment, Inc.NetIncomeLoss [XBRL]. SEC EDGAR.UnitUSD$0$2B201520172019202120232025Break-evenDraftKings netincomeMGM netincomePENN netincomeDraftKings lost $1.52 billion in2021.DraftKings crossed slightly abovezero in 2025.
This is the tension behind gambling AI. DraftKings recorded losses in every year from 2020 through 2024. Its small positive result in 2025 did not make the path smooth, while PENN moved back into deep losses. Digital growth creates an AI laboratory, not automatic profit.
El crecimiento del juego no garantizagananciasResultado neto anual atribuible a la matriz, miles de millones USD, reportes empresariales hasta 2025.Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: DraftKings Inc. (2025). Annual report for the fiscal year ended December 31, 2024.; U.S. Securities and Exchange Commission. (n.d.).MGM Resorts International NetIncomeLoss [XBRL]. SEC EDGAR.; U.S. Securities and Exchange Commission. (n.d.). PENN Entertainment, Inc.NetIncomeLoss [XBRL]. SEC EDGAR.UnidadUSD$0$2 mil M201520172019202120232025Punto de equilibrioResultado netode DraftKingsResultadoneto de MGMResultadoneto de PENNDraftKings perdió US$1.520millones en 2021.DraftKings superó levemente elcero en 2025.
Esta es la tensión detrás de la IA en el juego. DraftKings registró pérdidas cada año entre 2020 y 2024. Su pequeño resultado positivo de 2025 no volvió estable el camino, mientras PENN regresó a fuertes pérdidas. El crecimiento digital crea un laboratorio para la IA, no ganancias automáticas.
The terms behind the argumentMade for Gustavo Avila, by HanademiSensitivityThe proportion of genuine target cases correctly identified by a detection system.SpecificityThe proportion of genuine non-cases correctly left unflagged by a detection system.Favorite-longshot biasThe tendency for bets on unlikely outcomes to deliver worse averagereturns than bets on favorites.Match fixingIntentional alteration of a sporting event to obtain an improper advantage, oftenconnected to betting.
4 technical terms carry much of the argument.
Los términos detrás del argumentoMade for Gustavo Avila, by HanademiSensibilidadLa proporción de casos reales correctamente identificados por un sistema de detección.EspecificidadLa proporción de casos negativos que un sistema deja correctamente sin marcar.Sesgo favorito-apuesta improbableLa tendencia de las apuestas sobre resultadosimprobables a ofrecer peores retornos promedio quelas apuestas sobre favoritos.Manipulación de partidosAlteración intencional de un evento deportivo para obtener una ventajaindebida, frecuentemente vinculada con apuestas.
4 términos técnicos sostienen buena parte del argumento.
Nearly unchanged PENN revenue masked an11-point margin reversalMade for Gustavo Avila, by HanademiSources: U.S. Securities and Exchange Commission. (n.d.). PENN Entertainment, Inc. Revenues [XBRL]. SECEDGAR.; U.S. Securities and Exchange Commission. (n.d.). PENN Entertainment, Inc. NetIncomeLoss [XBRL]. SECEDGAR.Unitrevenue in USD billions and net margin in percent20100-10-200246Revenue, USD billionsNet margin, percent2015201620172018201920202021202220232022 to 2023: revenue -0.6%; margin -11.2 points
Revenue slipped only 0.6% from 2022 to 2023, while net margin moved from +3.5% to -7.7%.
Los ingresos casi estables de PENNocultaron un giro de 11 puntos en el margenMade for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: U.S. Securities and Exchange Commission. (n.d.). PENN Entertainment, Inc. Revenues [XBRL]. SECEDGAR.; U.S. Securities and Exchange Commission. (n.d.). PENN Entertainment, Inc. NetIncomeLoss [XBRL]. SECEDGAR.Unidadingresos en miles de millones de USD y margen neto en porcentaje20100-10-200246Ingresos, miles de millones de USDMargen neto, porcentaje2015201620172018201920202021202220232022 a 2023: ingresos -0,6%; margen -11,2 puntos
Los ingresos bajaron solo un 0,6% entre 2022 y 2023, mientras el margen neto pasó del +3,5% al -7,7%.
DraftKings' cumulative losses exceeded itsentire 2024 revenueMade for Gustavo Avila, by HanademiSources: DraftKings Inc. (2025). Annual report for the fiscal year ended December 31, 2024.; DraftKings (DKNG) Net Income – Quarterly& Annual History.UnitUSD billionsAnnual net losses, 2020 to 2024$5.44B cumulative20202021202220232024$1.23B$1.52B$1.38B$0.80B$0.51B2024 revenue$4.77B
Five loss-making years consumed the equivalent of 114% of the company's 2024 revenue.
Las pérdidas acumuladas de DraftKingssuperaron todos sus ingresos de 2024Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: DraftKings Inc. (2025). Annual report for the fiscal year ended December 31, 2024.; DraftKings (DKNG) NetIncome – Quarterly & Annual History.Unidadmiles de millones de USDPérdidas netas anuales, 2020 a 2024USD 5,44 mil M acumulados20202021202220232024USD 1,23 mil MUSD 1,52 mil MUSD 1,38 mil MUSD 0,80 mil MUSD 0,51 mil MIngresos de 2024USD 4,77 mil M
Cinco años con pérdidas consumieron el equivalente al 114% de los ingresos de la empresa en 2024.
Brazil drew 17.7 million bettors andBRL17.4 billion in 6 licensed months.Both figures concern Brazil's first 6 licensed months and share one source locus. Theydo not isolate value caused by AI.Sources: igamingbusiness.com.
Brazil shows how quickly a licensed digital market can reach national scale. In its first 6 months, 17.7 million people wagered with regulated operators. The same period generated BRL17.4 billion in gross gaming revenue. That volume creates a rich environment for prediction, personalization, and surveillance.
Brasil atrajo 17,7 millones deapostadores y BRL17.400 millonesen 6 meses regulados.Ambas cifras corresponden a los primeros 6 meses regulados de Brasil y compartenuna fuente. No aíslan valor causado por la IA.Fuentes: igamingbusiness.com.
Brasil muestra la rapidez con la que un mercado digital regulado puede alcanzar escala nacional. En sus primeros 6 meses, 17,7 millones de personas apostaron con operadores autorizados. El mismo periodo generó BRL17.400 millones en ingresos brutos de juego. Ese volumen crea un entorno rico para predicción, personalización y vigilancia.
Mass markets move at city scaleTraffic and illuminated buildings in a dense city corridor at dusk.Sources: igamingbusiness.com.
The urban scene gives human scale to the millions of people behind a national digital market.
Los mercados masivos se mueven aescala urbanaTráfico y edificios iluminados en un corredor urbano denso al anochecer.Fuentes: igamingbusiness.com.
La escena urbana da una escala humana a los millones de personas detrás de un mercado digital nacional.
New Jersey internet gaming exceeded $2.3billion in 2024, up 24.1%.The official figure measures internet-gaming revenue and annual growth, not AI adoptionor AI profitability.Sources: nj.gov.
New Jersey provides a verified example of rapid online-market growth. Official reporting says internet-gaming revenue exceeded $2.3 billion in 2024, up 24.1% from 2023. Digital growth makes customer behavior more measurable. It still does not establish that AI caused the growth.
Sources
El juego por internet de NuevaJersey superó US$2.300 millonesen 2024, un 24,1% más.La cifra oficial mide ingresos del juego por internet y crecimiento anual, no adopción nirentabilidad de IA.Fuentes: nj.gov.
Nueva Jersey ofrece un ejemplo verificado de rápido crecimiento en línea. El informe oficial señala que los ingresos superaron US$2.300 millones, un 24,1% más que en 2023. El crecimiento digital vuelve más medible la conducta del cliente. Aun así, no demuestra que la IA causara el crecimiento.
Fuentes
Casino revenue paths diverged before theAI raceAnnual company revenue, USD billions, full available SEC series from 2015 through 2023.Made for Gustavo Avila, by HanademiSources: U.S. Securities and Exchange Commission. (n.d.). PENN Entertainment, Inc. Revenues [XBRL]. SEC EDGAR.; U.S. Securities and ExchangeCommission. (n.d.). CAESARS ENTERTAINMENT, INC. Revenues [XBRL]. SEC EDGAR.; U.S. Securities and Exchange Commission. (n.d.). BOYDGAMING CORP Revenues [XBRL]. SEC EDGAR.UnitUSD$0$2B$4B$6B20152017201920212023PENNrevenueCaesars revenueBoyd revenuePENN revenue fell to $3.58 billionin 2020.PENN reached $6.40 billion in2022.
The gambling industry did not enter the AI era from one common starting point. PENN expanded from $2.84 billion in 2015 to more than $6.3 billion by 2023, with a sharp 2020 interruption. The shorter Caesars and Boyd series show different starting scales and trajectories. AI strategy must fit the operator's existing economics rather than assume one universal business case.
Los ingresos de casinos divergieron antesde la carrera de IAIngresos empresariales anuales, miles de millones USD, series completas disponibles de la SEC entre2015 y 2023.Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: U.S. Securities and Exchange Commission. (n.d.). PENN Entertainment, Inc. Revenues [XBRL]. SEC EDGAR.; U.S. Securities and ExchangeCommission. (n.d.). CAESARS ENTERTAINMENT, INC. Revenues [XBRL]. SEC EDGAR.; U.S. Securities and Exchange Commission. (n.d.). BOYDGAMING CORP Revenues [XBRL]. SEC EDGAR.UnidadUSD$0$2 mil M$4 mil M$6 mil M20152017201920212023Ingresos dePENNIngresos de CaesarsIngresos de BoydLos ingresos de PENN cayeron aUS$3.580 millones en 2020.PENN alcanzó US$6.400 millonesen 2022.
La industria del juego no entró en la era de la IA desde un único punto de partida. PENN pasó de US$2.840 millones en 2015 a más de US$6.300 millones en 2023, con una fuerte interrupción en 2020. Las series más cortas de Caesars y Boyd muestran escalas y trayectorias distintas. La estrategia de IA debe ajustarse a la economía de cada operador.
Britain set a lower online slot limit foryoung adultsMaximum online-slot stake per play, GBP, implementation scheduled for 2025.Made for Gustavo Avila, by HanademiSources: assets.publishing.service.gov.uk.UnitGBP per playAges 18 to 24£2Other adults£52.5x
The digital market does not have to rely only on predictive warnings. Britain set a £2 online-slot stake limit for people aged 18 to 24 and £5 for other adults. The lower limit treats age as a meaningful risk factor. Product policy can constrain behavior before an algorithm decides whom to flag.
Gran Bretaña fijó un límite menor paraadultos jóvenesApuesta máxima por jugada en tragamonedas en línea, GBP, implementación programada para 2025.Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: assets.publishing.service.gov.uk.UnidadGBP por jugadaEdades de 18 a 24£2Otros adultos£52,5x
El mercado digital no tiene que depender solo de alertas predictivas. Gran Bretaña fijó un límite de £2 para personas de 18 a 24 años y de £5 para otros adultos. El límite menor trata la edad como un factor de riesgo relevante. La política de producto puede limitar la conducta antes de que un algoritmo decida a quién señalar.
A £100,000 deposit option is 50,000 timesthe youth stake capMade for Gustavo Avila, by HanademiSources: assets.publishing.service.gov.uk.; bi.team.Unitpounds per configured limit or stakeAges 18 to 24 cap£2Other-adult cap£5Largest deposit-limit option£100,000£1£10£100£1,000£10,000£100,00050,000x the youth cap20,000x the other-adult capLogarithmic scale
The largest deposit-limit option equals 50,000 youth-capped stakes or 20,000 other-adult-capped stakes.
Una opción de depósito de £100.000 superaen 50.000 veces el tope de apuesta juvenilMade for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: assets.publishing.service.gov.uk.; bi.team.Unidadlibras por límite o apuesta configuradaTope de 18 a 24 años£2Tope para otros adultos£5Mayor opción de límite de depósito£100.000£1£10£100£1.000£10.000£100.00050.000x el tope juvenil20.000x el tope para otros adultosEscala logarítmica
La mayor opción de límite de depósito equivale a 50.000 apuestas con el tope juvenil o a 20.000 apuestas con el tope para otros adultos.
Digital safeguards meet payment choicesA person holds a payment card while using a laptop.Sources: bi.team.
The familiar card-and-laptop setting shows where digital safeguards must meet payment choices.
Las salvaguardas digitales llegan a lasdecisiones de pagoUna persona sostiene una tarjeta de pago mientras usa una computadora portátil.Fuentes: bi.team.
La escena familiar de una tarjeta y una computadora muestra dónde las salvaguardas digitales deben intervenir en las decisiones de pago.
Price differences producedguaranteed positive returns in19.2% of studied matches.The finding concerns cross-market price differences in one historical study, not aguarantee that the same gaps persist.Sources: onlinelibrary.wiley.com.
Prediction is not the only route to a betting advantage. Price differences across markets produced guaranteed positive returns in 19.2% of matches in this study. That finding points toward comparison and execution systems, not just winner prediction. The opportunity still depends on access, timing, limits, and offered odds.
Las diferencias de precios produjeronrendimientos positivos garantizados en19,2% de los partidos.El hallazgo se refiere a diferencias históricas entre mercados, no a una garantía de queesas brechas persistan.Fuentes: onlinelibrary.wiley.com.
La predicción no es la única ruta hacia una ventaja. Las diferencias de precios entre mercados produjeron rendimientos positivos garantizados en 19,2% de los partidos del estudio. El hallazgo apunta a sistemas de comparación y ejecución, no solo a predecir ganadores. La oportunidad aún depende del acceso, el momento, los límites y las cuotas ofrecidas.
Every price begins with playA football rests on grass.Sources: igamingbusiness.com.
The football grounds the shift from market scale to odds, execution, and integrity.
Cada precio comienza con el juegoUn balón de fútbol descansa sobre el césped.Fuentes: igamingbusiness.com.
El balón sitúa la transición desde la escala del mercado hacia las cuotas, la ejecución y la integridad.
Shopping for odds raised the reportedreturn to 4.45%Historical return for overwhelmingly heavy favorites using odds from 12 bookmakers.Made for Gustavo Avila, by HanademiSources: ideas.repec.org.UnitReturnMean odds2.8%Best available odds4.5%1.6x
The strategy is only one part of the result. In this 12-bookmaker study, using mean odds returned 2.78%, while choosing the best available odds returned 4.45%. A better forecast has little value if the available price absorbs the advantage. AI must improve both estimation and execution.
Buscar mejores cuotas elevó el rendimientoa 4,45%Rendimiento histórico en favoritos muy claros usando cuotas de 12 casas de apuestas.Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: ideas.repec.org.UnidadRendimientoCuotas promedio2,8 %Mejores cuotas disponibles4,5 %1,6x
La estrategia es solo una parte del resultado. En este estudio con 12 casas, usar cuotas promedio produjo 2,78%, mientras elegir las mejores cuotas produjo 4,45%. Un mejor pronóstico aporta poco si el precio disponible absorbe la ventaja. La IA debe mejorar tanto la estimación como la ejecución.
Betting-exchange commissions commonlyspan 2% to 5% of net market winnings.The supplied range refers to exchange commissions, not every bookmaker or bettingproduct.Sources: Betfair. (2024). Exchange commission explained.; Exchange: What is the Market Base Rate?.
A model advantage is not the same as a profitable trade. Betting-exchange commissions commonly span about 2% to 5% of net market winnings. That range can consume a small historical return before other frictions appear. Any AI betting case must model fees using the actual venue and account terms.
Las comisiones de bolsas deapuestas suelen abarcar 2% a 5% delas ganancias netas.El rango suministrado se refiere a comisiones de bolsas de apuestas, no a todas lascasas ni productos.Fuentes: Betfair. (2024). Exchange commission explained.; Exchange: What is the Market Base Rate?.
Una ventaja del modelo no equivale a una operación rentable. Las comisiones de bolsas de apuestas suelen abarcar entre 2% y 5% de las ganancias netas del mercado. Ese rango puede consumir un pequeño rendimiento antes de otras fricciones. Todo caso de IA debe modelar las comisiones reales del mercado y de la cuenta.
Longshots lost far more than favoritesEstimated average horse-racing loss, percent of stake. The supplied figures were not independentlyreverified.Made for Gustavo Avila, by HanademiSources: Snowberg, E., & Wolfers, J. (2010). Explaining the favorite-longshot bias: Is it risk-love or misperceptions? Journal ofEconomic Perspectives.UnitAverage loss40.5%Longshots5.5%Favorites
Betting markets are not perfectly rational. This horse-racing evidence estimated losses near 5.5% on favorites and 40.5% on longshots. That gap gives models something to learn. It also warns that player preferences and bookmaker pricing can overwhelm prediction quality.
Las apuestas improbables perdieron muchomás que los favoritosPérdida promedio estimada en carreras de caballos, porcentaje de la apuesta. Las cifras no se verificaronde forma independiente.Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: Snowberg, E., & Wolfers, J. (2010). Explaining the favorite-longshot bias: Is it risk-love or misperceptions? Journal ofEconomic Perspectives.UnidadPérdida promedio40,5 %Apuestas improbables5,5 %Favoritos
Los mercados de apuestas no son perfectamente racionales. Esta evidencia estimó pérdidas cercanas a 5,5% en favoritos y 40,5% en apuestas muy improbables. Esa brecha ofrece un patrón que los modelos pueden aprender. También advierte que las preferencias y los precios pueden superar la calidad predictiva.
A 17% wagering cut still leaves longshotloss exposure six times higherMultiply the 40.5% longshot loss rate by the wagering remaining after observed reductions of 7% and 17%,then retain the 5.5% favorite loss as a benchmark.Made for Gustavo Avila, by HanademiSources: Snowberg, E., & Wolfers, J. (2010). Explaining the favorite-longshot bias: Is it risk-love or misperceptions? Journal of EconomicPerspectives.; Auer, M., & Griffiths, M. D. (2013). Voluntary limit setting and player choice in most intense online gamblers. Journal of Gambling Studies,29, 647-660.; Auer, M., & Griffiths, M. D. (2016). Personalized behavioral feedback for online gamblers. Frontiers in Psychology, 7, 1875.Unitloss units per 100 baseline units wageredLongshots, baseline40.5Longshots after feedback37.7Longshots after voluntary limits33.6Favorites, baseline5.5
The stronger intervention removes 6.9 loss units per 100 baseline units wagered, but leaves 33.6 versus 5.5 on favorites.
Reducir las apuestas un 17% aún deja seis veces másexposición a pérdidas en apuestas a no favoritasMultiplicar la tasa de pérdida del 40,5% en apuestas a no favoritas por el volumen de apuestas restante trasreducciones observadas del 7% y el 17%, y mantener la pérdida del 5,5% en favoritas como referencia.Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: Snowberg, E., & Wolfers, J. (2010). Explaining the favorite-longshot bias: Is it risk-love or misperceptions? Journal of EconomicPerspectives.; Auer, M., & Griffiths, M. D. (2013). Voluntary limit setting and player choice in most intense online gamblers. Journal of Gambling Studies,29, 647-660.; Auer, M., & Griffiths, M. D. (2016). Personalized behavioral feedback for online gamblers. Frontiers in Psychology, 7, 1875.Unidadunidades perdidas por cada 100 unidades de apuesta inicialNo favoritas, escenario inicial40,5No favoritas tras comentarios personalizados37,7No favoritas tras límites voluntarios33,6Favoritas, escenario inicial5,5
La intervención más fuerte elimina 6,9 unidades de pérdida por cada 100 unidades de apuesta inicial, pero deja 33,6 frente a 5,5 en favoritas.
Personalized safeguards reduced wagering,but unevenlyReported wagering reductions from 2 operator studies. Results reflect different interventions andpopulations.Made for Gustavo Avila, by HanademiSources: Auer, M., & Griffiths, M. D. (2013). Voluntary limit setting and player choice in most intense online gamblers. Journal of Gambling Studies, 29, 647-660.; Auer, M., & Griffiths,M. D. (2016). Personalized behavioral feedback for online gamblers. Frontiers in Psychology, 7, 1875.; Gambling Commission. (2022). Remote customer interaction consultation…Sources use different measurement bases; read the comparison directionally, not as one exact scale.UnitWagering reductionVoluntary limits17%Personalized feedback7%
Personalization can support safer behavior. Voluntary limits reduced daily wagering by about 17% among the highest-intensity group in one study, while personalized feedback produced a 7% reduction in another. But the same machinery can choose bonuses, games, and return prompts. The business objective determines which behavior gets optimized.
Las protecciones personalizadas redujeronapuestas, pero de forma desigualReducciones reportadas en 2 estudios de operadores. Los resultados reflejan intervenciones y poblacionesdistintas.Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: Auer, M., & Griffiths, M. D. (2013). Voluntary limit setting and player choice in most intense online gamblers. Journal of Gambling Studies, 29, 647-660.; Auer, M., &Griffiths, M. D. (2016). Personalized behavioral feedback for online gamblers. Frontiers in Psychology, 7, 1875.; Gambling Commission. (2022). Remote customer interaction…Las fuentes usan bases de medición distintas; lea la comparación como tendencia, no como una escala exacta.UnidadReducción de apuestasLímites voluntarios17 %Retroalimentación personalizada7 %
La personalización puede apoyar conductas más seguras. Los límites voluntarios redujeron las apuestas diarias cerca de 17% en el grupo de mayor intensidad de un estudio, mientras la retroalimentación personalizada produjo una reducción de 7% en otro. Pero la misma infraestructura puede elegir bonos, juegos y mensajes de retorno. El objetivo comercial determina qué conducta se optimiza.
Rare harm turns accurate models intofalse-alarm machinesExpected results among 10,000 people when prevalence is 1% and sensitivity and specificity are both 90%.Made for Gustavo Avila, by HanademiSources: Altman, N., & Krzywinski, M. (2017). Diagnostic tests 1: Sensitivity and specificity. Nature Methods, 14, 959-960.; TABLE 5.1,Illustration of Influence of Prevalence on Positive Predictive Value - Fulfilling the Potential of Cancer Prevention and Early Detection - NCBIBookshelf.UnitPeople990False positives90True positives10Missed positives
Accuracy alone can mislead. If only 1% of players meet the risk condition, a model with 90% sensitivity and specificity identifies 90 true cases but wrongly flags 990 others. That is about 11 false alarms for every correct detection. Automated restrictions therefore need calibrated thresholds, review, and appeals.
El daño poco frecuente convierte modelosprecisos en máquinas de falsas alarmasResultados esperados entre 10.000 personas con prevalencia de 1% y sensibilidad y especificidad de 90%.Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: Altman, N., & Krzywinski, M. (2017). Diagnostic tests 1: Sensitivity and specificity. Nature Methods, 14, 959-960.; TABLE 5.1,Illustration of Influence of Prevalence on Positive Predictive Value - Fulfilling the Potential of Cancer Prevention and Early Detection - NCBIBookshelf.UnidadPersonas990Falsos positivos90Positivos verdaderos10Positivos omitidos
La precisión por sí sola puede engañar. Si solo 1% de los jugadores cumple la condición de riesgo, un modelo con 90% de sensibilidad y especificidad identifica 90 casos reales, pero señala erróneamente a otros 990. Son unas 11 falsas alarmas por cada detección correcta. Las restricciones automatizadas necesitan umbrales calibrados, revisión y apelaciones.
An AI screen can generate 72 alerts perstopped sessionMade for Gustavo Avila, by HanademiSources: Altman, N., & Krzywinski, M. (2017). Diagnostic tests 1: Sensitivity and specificity. Nature Methods, 14,959-960.; TABLE 5.1, Illustration of Influence of Prevalence on Positive Predictive Value - Fulfilling the Potential ofCancer Prevention and Early Detection - NCBI Bookshelf.Unitpeople per 10,000 screenedAll screened1,080 flagged8,920 not flaggedFlagged cases990 false positives90 true positivesFlagged sessionsAbout 15 stopAbout 1,065 continue
The screen flags 1,080 people, including 990 false positives. Applying the observed stopping rate yields only about 15 stopped sessions.
Un filtro de IA puede generar 72 alertaspor cada sesión detenidaMade for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: Altman, N., & Krzywinski, M. (2017). Diagnostic tests 1: Sensitivity and specificity. Nature Methods, 14,959-960.; TABLE 5.1, Illustration of Influence of Prevalence on Positive Predictive Value - Fulfilling thePotential of Cancer Prevention and Early Detection - NCBI Bookshelf.Unidadpersonas por cada 10.000 evaluadasTotal evaluado1.080 marcados8.920 no marcadosCasos marcados990 falsos positivos90 verdaderos positivosSesiones marcadasUnas 15 se detienenUnas 1.065 continúan
El filtro marca a 1.080 personas, incluidos 990 falsos positivos. Aplicar la tasa de detención observada produce solo unas 15 sesiones detenidas.
A stronger warning doubled stopping, butalmost everyone continuedSession response after 1,000 consecutive slot plays, comparing standard and enhanced messages.Made for Gustavo Avila, by HanademiUnitStopping rate and people per 1,000Stopping rate0.7%1.4%Standard messageEnhanced messageEnhanced-message outcome13.9986.1StoppedContinued
The enhanced warning more than doubled the stopping rate, from 0.67% to 1.39%. That sounds impressive until the denominator returns. About 986 of every 1,000 recipients still continued the session. Intervention reports should lead with absolute outcomes, not only relative improvement.
Una alerta más fuerte duplicó el abandono,pero casi todos continuaronRespuesta de la sesión tras 1.000 jugadas consecutivas, comparando mensajes estándar y mejorados.Made for Gustavo Avila, by HanademiUnidadTasa de abandono y personas por cada 1.000Tasa de abandono0,7 %1,4 %Mensaje estándarMensaje mejoradoResultado del mensaje mejorado13,9986,1AbandonaronContinuaron
La alerta mejorada más que duplicó la tasa de abandono, de 0,67% a 1,39%. Parece impresionante hasta que vuelve el denominador. Aproximadamente 986 de cada 1.000 destinatarios siguieron jugando. Los informes de intervención deben destacar resultados absolutos, no solo mejoras relativas.
Automated enforcement changed violationsmore than consumptionRandomized Fresno smart-meter trial, percent reduction in household water use and violations.Made for Gustavo Avila, by HanademiSources: eelab.epic.uchicago.edu.UnitReductionWater use3%Violations17%
A randomized smart-meter trial offers a useful boundary case for automated intervention. Enforcement reduced household water use by 3% but violations by 17%. The system changed compliance much more than total consumption. Gambling interventions should likewise distinguish visible rule compliance from meaningful harm reduction.
La fiscalización automatizada cambió máslas infracciones que el consumoEnsayo aleatorizado con medidores inteligentes en Fresno, reducción porcentual del consumo doméstico ylas infracciones.Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: eelab.epic.uchicago.edu.UnidadReducciónConsumo de agua3 %Infracciones17 %
Un ensayo aleatorizado con medidores inteligentes ofrece un caso útil para la intervención automatizada. La fiscalización redujo 3% el consumo de agua y 17% las infracciones. El sistema cambió mucho más el cumplimiento que el consumo total. Las intervenciones en el juego también deben distinguir cumplimiento visible de reducción real del daño.
Integrity systems scan millions of events,but flags are not verdictsSportradar suspicious matches and ULIS monitoring outcomes. Provider definitions and coverage differ.Made for Gustavo Avila, by HanademiSources: Sportradar. (2024). Betting corruption and match-fixing in 2023.; ulis.org.; sportradar.com.UnitMatches, events, and alertsSportradar suspicious matches9031,11620212025ULIS monitoring in 2025Events monitored · 920,000Alerts · 1,093Red alerts · 453
Integrity monitoring operates at enormous scale. ULIS reviewed more than 920,000 events in 2025 and issued 1,093 alerts, including 453 red alerts. Sportradar identified 1,116 suspicious matches that year after reporting 1,329 in 2023. These figures measure provider flags, not proven manipulation.
Los sistemas de integridad revisan millones deeventos, pero las alertas no son veredictosPartidos sospechosos de Sportradar y resultados de vigilancia de ULIS. Las definiciones y coberturasdifieren.Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: Sportradar. (2024). Betting corruption and match-fixing in 2023.; ulis.org.; sportradar.com.UnidadPartidos, eventos y alertasPartidos sospechosos de Sportradar9031.11620212025Vigilancia de ULIS en 2025Eventos vigilados · 920.000Alertas · 1.093Alertas rojas
La vigilancia de integridad opera a una escala enorme. ULIS revisó más de 920.000 eventos en 2025 y emitió 1.093 alertas, incluidas 453 rojas. Sportradar identificó 1.116 partidos sospechosos ese año después de reportar 1.329 en 2023. Estas cifras miden alertas de proveedores, no manipulación probada.
Overall integrity alert rates stayed below119 per 100,000 eventsDivide reported alerts by the stated minimum monitored-event counts of 920,000 for ULIS and one millionfor Sportradar. The resulting rates are approximate upper bounds.Made for Gustavo Avila, by HanademiSources: ulis.org.; sportradar.com.Unitalerts or suspicious matches per 100,000 monitored eventsULIS, all alerts118.8Sportradar, suspicious matches111.6ULIS, red alerts49.2
ULIS produced at most 118.8 alerts per 100,000 events and Sportradar 111.6 suspicious matches; only 49.2 ULIS alerts were red.
Las tasas generales de alertas de integridad semantuvieron por debajo de 119 por cada 100.000eventosDividir las alertas declaradas por los recuentos mínimos indicados de 920.000 eventos para ULIS y unmillón para Sportradar. Las tasas resultantes son límites superiores aproximados.Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: ulis.org.; sportradar.com.Unidadalertas o partidos sospechosos por cada 100.000 eventos supervisadosULIS, todas las alertas118,8Sportradar, partidos sospechosos111,6ULIS, alertas rojas49,2
ULIS produjo como máximo 118,8 alertas por cada 100.000 eventos y Sportradar 111,6 partidos sospechosos; solo 49,2 alertas de ULIS fueron rojas.
Integrity indicators separated by 69 indexpoints by 2023Index Sportradar suspicious matches and IBIA alerts to 100 in 2021, then compare their paths through2023.Made for Gustavo Avila, by HanademiSources: Sportradar. (2024). Betting corruption and match-fixing in 2023.; BETTING CORRUPTION AND MATCH-FIXING IN2022.; International Betting Integrity Association. (2024). 2023 sports betting integrity report.Unitindex, 2021 = 100050100150202120222023SportradarsuspiciousmatchesIBIA alerts
Sportradar's indicator rose to 147 while IBIA's fell to 78, showing that alert volumes are not interchangeable measures of underlying corruption.
Los indicadores de integridad se separaron69 puntos de índice en 2023Indexar en 100 para 2021 los partidos sospechosos de Sportradar y las alertas de IBIA, y comparar sustrayectorias hasta 2023.Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: Sportradar. (2024). Betting corruption and match-fixing in 2023.; BETTING CORRUPTION AND MATCH-FIXING IN2022.; International Betting Integrity Association. (2024). 2023 sports betting integrity report.Unidadíndice, 2021 = 100050100150202120222023Partidossospechososde SportradarAlertas deIBIA
El indicador de Sportradar subió a 147 mientras el de IBIA cayó a 78, lo que muestra que los volúmenes de alertas no son medidas intercambiables de la corrupción subyacente.
IBIA alerts rebounded in 2024 but stayedbelow the earlier averageAnnual suspicious-betting alerts received by IBIA, 2020 through 2024.Made for Gustavo Avila, by HanademiSources: International Betting Integrity Association. (2024). 2023 sports betting integrity report.; igamingbusiness.com.UnitAlerts200250202020212022202320242020 to 2023 averageAlerts fell to 184 in 2023.2024 rose to 219, still below theearlier average.270
IBIA's own series moves differently from the provider counts on the previous slide. Alerts fell from 270 in 2020 to 184 in 2023, then rose to 219 in 2024. That was a 17% annual increase, yet still 11% below the 2020 to 2023 average. Alert volume is an operational signal, not a direct corruption rate.
Las alertas de IBIA repuntaron en 2024,pero siguieron bajo el promedio anteriorAlertas anuales de apuestas sospechosas recibidas por IBIA entre 2020 y 2024.Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: International Betting Integrity Association. (2024). 2023 sports betting integrity report.; igamingbusiness.com.UnidadAlertas20025020202021202220232024Promedio de 2020 a 2023Las alertas cayeron a 184 en2023.2024 subió a 219, aún bajo elpromedio anterior.270
La serie de IBIA se mueve de forma distinta a los conteos de proveedores de la diapositiva anterior. Las alertas cayeron de 270 en 2020 a 184 en 2023 y subieron a 219 en 2024. Fue un aumento anual de 17%, pero siguió 11% bajo el promedio de 2020 a 2023. El volumen de alertas es una señal operativa, no una tasa directa de corrupción.
Gambling surveillance can reach far beyonda betOutcome measures linked to gambling transactions for 6.5 million bank customers.Made for Gustavo Avila, by HanademiSources: Muggleton, N., et al. (2021). The association between gambling and financial, social and health outcomes in big financialdata. Nature Human Behaviour, 5, 319-326.UnitOutcome measures4Financial outcomes2Social outcomes2Health outcomes
A major study linked gambling transactions for 6.5 million bank customers with financial, social, and health-related outcomes. That scale shows what behavioral data can reveal. It also shows why a safety system can become a surveillance system. The lifeguard may need to watch, but should not record every movement forever.
La vigilancia del juego puede llegar muchomás allá de una apuestaMedidas vinculadas con transacciones de juego de 6,5 millones de clientes bancarios.Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: Muggleton, N., et al. (2021). The association between gambling and financial, social and health outcomes in bigfinancial data. Nature Human Behaviour, 5, 319-326.UnidadMedidas de resultados4Resultados financieros2Resultados sociales2Resultados de salud
Un estudio importante vinculó transacciones de juego de 6,5 millones de clientes bancarios con resultados financieros, sociales y de salud. Esa escala muestra lo que pueden revelar los datos conductuales. También muestra por qué un sistema de seguridad puede convertirse en vigilancia. El salvavidas puede necesitar observar, pero no debería guardar cada movimiento para siempre.
Some facial-recognition errors differed byup to 100 timesFalse-positive rate relative to the white-face reference in many systems tested by NIST in 2019.Made for Gustavo Avila, by HanademiSources: Grother, P., Ngan, M., & Hanaoka, K. (2019). Face Recognition Vendor Test Part 3: Demographic effects. NIST.UnitRelative false-positive rateWhite reference1Lower disparity10Upper disparity100
A model can look accurate overall while failing groups very differently. NIST found false-positive rates 10 to 100 times higher for Asian and African American faces in many 2019 systems than for white faces. Identity systems can therefore create unequal access and scrutiny. Average performance is not enough.
Algunos errores de reconocimiento facialvariaron hasta 100 vecesTasa de falsos positivos frente a la referencia de rostros blancos en muchos sistemas evaluados por NISTen 2019.Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: Grother, P., Ngan, M., & Hanaoka, K. (2019). Face Recognition Vendor Test Part 3: Demographic effects.NIST.UnidadTasa relativa de falsos positivosReferencia blanca1Disparidad menor10Disparidad mayor100
Un modelo puede parecer preciso en promedio y fallar de forma muy distinta entre grupos. NIST encontró tasas de falsos positivos entre 10 y 100 veces mayores para rostros asiáticos y afroamericanos en muchos sistemas de 2019 que para rostros blancos. Los sistemas de identidad pueden crear acceso y escrutinio desiguales. El rendimiento promedio no basta.
Fairness includes who getsflagged, who gets missed, and whogets punished hardest.The 3 categories are a governance taxonomy, not measured rates of occurrence.Sources: National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0.Equal areas identify 3 distinct categories.
Fairness is not one average accuracy score. A gambling-risk model can create unequal false alarms, unequal missed cases, and unequal intervention severity across groups. Each failure harms people differently. Audits must test all 3 rather than report one blended performance number.
La equidad incluye quién es señalado,omitido y castigado con mayor dureza.Las 3 categorías son una taxonomía de gobernanza, no tasas medidas de ocurrencia.Fuentes: National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0.Las áreas iguales identifican 3 categorías distintas.
La equidad no es una sola cifra de precisión promedio. Un modelo de riesgo puede crear falsas alarmas desiguales, casos omitidos desiguales e intensidad de intervención desigual entre grupos. Cada falla perjudica de manera distinta. Las auditorías deben evaluar las 3, no reportar un único promedio.
Bias is not fixed, but reducing it requiresdeliberate technical choices.The source identifies these as mitigation levers, not guaranteed or equally effectiveremedies.Sources: Grother, P., Ngan, M., & Hanaoka, K. (2019). Face Recognition Vendor Test Part 3: Demographic effects. NIST.Equal values indicate the presence of 3 distinct levers, not equal effectiveness.
The previous slide identifies the failures. This one identifies the control points. NIST observed large performance differences among vendors, indicating that model selection, threshold calibration, and better data can reduce demographic error. Mitigation is possible, but it must be tested against each affected group.
El sesgo no es fijo, pero reducirlo exigedecisiones técnicas deliberadas.La fuente identifica estas medidas como opciones de mitigación, no como solucionesgarantizadas o igualmente eficaces.Fuentes: Grother, P., Ngan, M., & Hanaoka, K. (2019). Face Recognition Vendor Test Part 3: Demographic effects. NIST.Los valores iguales indican la presencia de 3 medidas distintas, no igual eficacia.
La diapositiva anterior identifica las fallas. Esta identifica los puntos de control. NIST observó grandes diferencias entre proveedores, lo que indica que la selección del modelo, la calibración de umbrales y mejores datos pueden reducir el error demográfico. La mitigación es posible, pero debe evaluarse en cada grupo afectado.
Near-universal exposure makes protectiondepend on targeting rules, not reach alone.The 96% figure measures self-reported exposure among the surveyed population.Sources: Ipsos MORI. (2019). Gambling marketing and advertising to children, young people and vulnerable adults.
In this British survey, gambling marketing reached 96% of respondents aged 11 to 24 during the previous month. That figure measures exposure, not a causal effect on gambling behavior. Still, such broad reach creates a large surface for algorithmic targeting. Rules must focus on who receives which message and when.
La exposición casi universal haceque la protección dependa de reglasde segmentación.La cifra de 96% mide exposición autorreportada entre la población encuestada.Fuentes: Ipsos MORI. (2019). Gambling marketing and advertising to children, young people and vulnerable adults.
En esta encuesta británica, la publicidad de apuestas alcanzó al 96% de los participantes de 11 a 24 años durante el mes anterior. La cifra mide exposición, no un efecto causal sobre la conducta. Aun así, un alcance tan amplio crea una gran superficie para la segmentación algorítmica. Las reglas deben centrarse en quién recibe qué mensaje y cuándo.
AI can select the person, message,channel, and moment together.The 4 dimensions describe targeting capability, not measured effect sizes.Sources: Information Commissioner's Office. (2020). Update report into adtech and real-time bidding.Equal values identify 4 distinct dimensions.
Traditional advertising buys broad reach. Algorithmic advertising can optimize the audience, message, channel, and timing simultaneously. That makes every impression more adaptable to observed behavior. In gambling, the same efficiency that improves conversion can intensify pressure on vulnerable people.
La IA puede elegir simultáneamente lapersona, el mensaje, el canal y el momento.Las 4 dimensiones describen capacidad de segmentación, no tamaños de efecto medidos.Fuentes: Information Commissioner's Office. (2020). Update report into adtech and real-time bidding.Los valores iguales identifican 4 dimensiones distintas.
La publicidad tradicional compra alcance amplio. La publicidad algorítmica puede optimizar simultáneamente la audiencia, el mensaje, el canal y el momento. Eso vuelve cada impresión más adaptable a la conducta observada. En el juego, la misma eficiencia que mejora la conversión puede intensificar la presión sobre personas vulnerables.
Automation has not removed the humancyber riskIBM estimated global average breach cost and Verizon's reported share of breaches involving a humanelement.Made for Gustavo Avila, by HanademiSources: IBM. (2024). Cost of a Data Breach Report 2024.; Verizon. (2024). 2024 Data Breach Investigations Report.UnitUSD millions and percentAverage breach cost$4.2$4.920212024Breaches with a human element82%68%20222024
Centralizing identity, payments, and behavior creates a valuable target. IBM's estimated average breach cost rose from $4.24 million in 2021 to $4.88 million in 2024. Verizon's human-element share fell, but remained 68% in 2024. Better automation matters, yet access control and response discipline remain essential.
La automatización no ha eliminado el riesgocibernético humanoCosto mundial promedio estimado por IBM y proporción de filtraciones con elemento humano reportada porVerizon.Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: IBM. (2024). Cost of a Data Breach Report 2024.; Verizon. (2024). 2024 Data Breach Investigations Report.Unidadmillones USD y porcentajeCosto promedio de filtración$4,2$4,920212024Filtraciones con elemento humano82 %68 %20222024
Centralizar identidad, pagos y conducta crea un objetivo valioso. El costo promedio estimado por IBM aumentó de US$4,24 millones en 2021 a US$4,88 millones en 2024. La proporción de Verizon vinculada al elemento humano cayó, pero siguió en 68% en 2024. Una mejor automatización importa, pero el control de acceso y la respuesta siguen siendo esenciales.
Gemini Ultra training cost equals 39average breachesDivide each reported USD cost by IBM's 2024 global average breach cost of $4.88 million.Made for Gustavo Avila, by HanademiSources: IBM. (2024). Cost of a Data Breach Report 2024.; Data Breach Costs at Record High, Zero Trust, AI andAutomation Shine in Cost Reduction | IBM.; MGM Resorts International. (2023). Form 8-K concerning theSeptember 2023 cybersecurity issue.Unitmultiples of the 2024 global average breach costAverage breach1PaLM training2.5GPT-4 training16MGM cyberattack impact20.5Gemini Ultra training39.1
The MGM disruption equals 20.5 average breaches, while estimated GPT-4 and Gemini Ultra training costs equal 16.0 and 39.1 respectively.
El coste de entrenamiento de Gemini Ultraequivale a 39 brechas promedioDividir cada coste declarado en USD por el coste global promedio de una brecha en 2024 según IBM, deUSD 4,88 millones.Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: IBM. (2024). Cost of a Data Breach Report 2024.; Data Breach Costs at Record High, Zero Trust, AI andAutomation Shine in Cost Reduction | IBM.; MGM Resorts International. (2023). Form 8-K concerning theSeptember 2023 cybersecurity issue.Unidadmúltiplos del coste global promedio de una brecha en 2024Brecha promedio1Entrenamiento de PaLM2,5Entrenamiento de GPT-416Impacto del ciberataque a MGM20,5Entrenamiento de Gemini Ultra39,1
La interrupción de MGM equivale a 20,5 brechas promedio, mientras los costes estimados de entrenamiento de GPT-4 y Gemini Ultra equivalen a 16,0 y 39,1, respectivamente.
MGM estimated its 2023 cyberattackreduced quarterly property earnings byabout $100 million.The figure is MGM's estimate of the quarterly impact on adjusted property EBITDAR.Sources: MGM Resorts International. (2023). Form 8-K concerning the September 2023 cybersecurity issue.
Cyber risk becomes concrete when it reaches the income statement. MGM estimated that its September 2023 attack reduced a quarterly adjusted property earnings measure by about $100 million. Gambling platforms combine valuable identity, payment, and behavioral data with operations that cannot easily stop. A consolidated digital vault is also a richer target.
MGM estimó que su ciberataque de 2023redujo las ganancias inmobiliariastrimestrales unos US$100 millones.La cifra es la estimación de MGM sobre el impacto trimestral en el EBITDARinmobiliario ajustado.Fuentes: MGM Resorts International. (2023). Form 8-K concerning the September 2023 cybersecurity issue.
El riesgo cibernético se vuelve concreto cuando llega al estado de resultados. MGM estimó que su ataque de septiembre de 2023 redujo una medida trimestral ajustada de ganancias inmobiliarias en unos US$100 millones. Las plataformas de juego combinan datos valiosos de identidad, pagos y conducta con operaciones difíciles de detener. Una bóveda digital consolidada también es un objetivo más valioso.
AI is more likely to reshape work thanerase itILO estimates of global employment effects and clerical-task exposure to generative AI.Made for Gustavo Avila, by HanademiSources: Gmyrek, P., Berg, J., & Bescond, D. (2023). Generative AI and jobs: A global analysis of potential effects.International Labour Organization.UnitShare of employment or tasksGlobal employment potential2.3%13%AutomationAugmentationClerical-task exposure24%58%High exposureMedium exposure
The ILO estimated that generative AI could automate 2.3% of global employment while augmenting 13%. Exposure is not evenly distributed. Among clerical tasks, 24% had high exposure and another 58% had medium exposure. Gambling companies should plan for redesigned roles rather than assume universal job elimination.
Es más probable que la IA reorganice eltrabajo que lo elimineEstimaciones de la OIT sobre efectos en el empleo mundial y exposición de tareas administrativas a la IAgenerativa.Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: Gmyrek, P., Berg, J., & Bescond, D. (2023). Generative AI and jobs: A global analysis of potential effects.International Labour Organization.UnidadProporción del empleo o de tareasPotencial sobre el empleo mundial2,3 %13 %AutomatizaciónComplementaciónExposición de tareas administrativas24 %58 %Exposición altaExposición media
La OIT estimó que la IA generativa podría automatizar 2,3% del empleo mundial y complementar 13%. La exposición no se distribuye por igual. Entre las tareas administrativas, 24% tenía exposición alta y otro 58% exposición media. Las empresas de juego deben planificar funciones rediseñadas, no asumir una eliminación universal del empleo.
AI violations can cost 7% of worldwideturnoverMaximum turnover-based penalty tiers under GDPR and the EU AI Act.Made for Gustavo Avila, by HanademiSources: European Union. (2016). Regulation (EU) 2016/679, Article 83.; European Union. (2024). Regulation (EU)2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence.UnitWorldwide annual turnoverGDPR lower tier2%GDPR upper tier4%Prohibited AI practices7%
The legal ceiling is large enough to change investment decisions. GDPR penalties can reach €20 million or 4% of worldwide annual turnover, whichever is higher. Prohibited practices under the EU AI Act can reach €35 million or 7%. Gambling AI needs legal review before deployment, not after harm appears.
Las infracciones de IA pueden costar 7% dela facturación mundialNiveles máximos de sanción basados en facturación bajo el RGPD y la Ley de IA de la UE.Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: European Union. (2016). Regulation (EU) 2016/679, Article 83.; European Union. (2024). Regulation (EU)2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence.UnidadFacturación mundial anualNivel inferior del RGPD2 %Nivel superior del RGPD4 %Prácticas de IA prohibidas7 %
El límite legal es suficientemente grande para cambiar decisiones de inversión. Las sanciones del RGPD pueden alcanzar €20 millones o 4% de la facturación mundial anual, la cifra que sea mayor. Las prácticas prohibidas por la Ley de IA de la UE pueden llegar a €35 millones o 7%. La IA aplicada al juego necesita revisión jurídica antes del despliegue.
Both EU penalty regimes pivot at €500million turnoverAt each turnover level, take the higher of the fixed maximum and the turnover percentage: €20 million or 4%for GDPR, and €35 million or 7% for prohibited AI practices.Made for Gustavo Avila, by HanademiSources: European Union. (2016). Regulation (EU) 2016/679, Article 83.; European Union. (2024). Regulation (EU)2024/1689.; General conditions for imposing administrative fines.Unitmaximum penalty, EUR millionsEUR0EUR20EUR40EUR60€0M turnover€250M turnover€500M turnover€1,000M turnoverGDPR uppertierProhibited AIpractices
Despite different headline caps and rates, both percentage-based penalties equal their fixed alternatives at exactly €500 million turnover.
Ambos regímenes sancionadores de la UE cambian detramo con €500 millones de facturaciónEn cada nivel de facturación, tomar el mayor valor entre el máximo fijo y el porcentaje de facturación: €20millones o el 4% para el RGPD, y €35 millones o el 7% para prácticas de IA prohibidas.Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: European Union. (2016). Regulation (EU) 2016/679, Article 83.; European Union. (2024). Regulation (EU)2024/1689.; General conditions for imposing administrative fines.Unidadsanción máxima, millones de EUREUR0EUR20EUR40EUR60€0 M de facturación€500 M de facturación€1.000 M de facturaciónTramo superiordel RGPDPrácticas deIA prohibidas
Pese a tener máximos y porcentajes distintos, ambas sanciones basadas en facturación igualan sus alternativas fijas exactamente en €500 millones.
Frontier model training is estimated up to$191 millionStanford estimates of training cost, USD millions. The figures were not independently reverified.Made for Gustavo Avila, by HanademiSources: Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (2024). AI Index Report 2024.UnitEstimated USD millions$191Gemini Ultra$78GPT-4$12PaLM
Building frontier models can require enormous capital. Stanford estimated training costs near $12 million for PaLM, $78 million for GPT-4, and $191 million for Gemini Ultra. Gambling operators do not need to train these exact models, but the scale explains why many will depend on outside platforms. Vendor concentration becomes a governance and continuity risk.
Entrenar modelos avanzados se estimahasta en US$191 millonesEstimaciones de Stanford sobre costos de entrenamiento, millones USD. Las cifras no se verificaron deforma independiente.Made for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (2024). AI Index Report 2024.Unidadmillones USD estimados$191Gemini Ultra$78GPT-4$12PaLM
Construir modelos avanzados puede exigir enorme capital. Stanford estimó costos cercanos a US$12 millones para PaLM, US$78 millones para GPT-4 y US$191 millones para Gemini Ultra. Los operadores de juego no necesitan entrenar estos modelos exactos, pero la escala explica por qué muchos dependerán de plataformas externas. La concentración de proveedores se vuelve un riesgo de gobernanza y continuidad.
Approve gambling AI only when all 6tests connect deployment tomeasurable outcomes.The 6 areas combine AI risk-management and remote customer-interaction guidanceinto an operating audit scope.Sources: National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0.; Gambling Commission.(2023). Customer interaction guidance for remote gambling operators.Equal values identify 6 required audit areas.
Do not approve gambling AI because it predicts well or produces more alerts. Test legality, data quality, accuracy, fairness, security, and intervention outcomes. Give human reviewers and players a path to challenge consequential decisions. Scale only when the system improves measurable outcomes without creating larger hidden costs.
Apruebe la IA solo cuando las 6pruebas conecten el despliegue conresultados medibles.Las 6 áreas combinan gestión de riesgos de IA y orientación sobre interacción remotaen un alcance operativo de auditoría.Fuentes: National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0.; Gambling Commission.(2023). Customer interaction guidance for remote gambling operators.Los valores iguales identifican 6 áreas requeridas.
No apruebe IA para el juego solo porque predice bien o genera más alertas. Evalúe legalidad, calidad de datos, precisión, equidad, seguridad y resultados de intervención. Dé a revisores humanos y jugadores una vía para impugnar decisiones importantes. Amplíe el sistema solo cuando mejore resultados medibles sin crear costos ocultos mayores.
In summaryMade for Gustavo Avila, by HanademiSources: onlinelibrary.wiley.com.; MGM Resorts International. (2023). Form 8-K concerning the September 2023 cybersecurity issue.; Sportradar.(2024). Betting corruption and match-fixing in 2023.; European Union. (2016). Regulation (EU) 2016/679, Article 83.; nj.gov.Cross-market bets produced guaranteed positive returns in 19.2% of matches across Europe’s five leading soccer leagues.MGM estimated that its September 2023 cyberattack reduced quarterly adjusted property EBITDAR by approximately $100 million.Sportradar reported 903 suspicious matches in 2021, 1,212 in 2022, and 1,329 in 2023.GDPR upper-tier penalties can reach €20 million or 4% of worldwide annual turnover, whichever is higher.New Jersey’s official 2024 report says internet-gaming revenue exceeded $2.3 billion, up 24.1% from 2023.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
En resumenMade for Gustavo Avila, by HanademiFuentes: onlinelibrary.wiley.com.; MGM Resorts International. (2023). Form 8-K concerning the September 2023 cybersecurity issue.; Sportradar.(2024). Betting corruption and match-fixing in 2023.; European Union. (2016). Regulation (EU) 2016/679, Article 83.; nj.gov.Las apuestas combinadas entre mercados produjeron rendimientos positivos garantizados en 19,2% de los partidos de lascinco principales ligas europeas de fútbol.MGM estimó que su ciberataque de septiembre de 2023 redujo el EBITDAR inmobiliario ajustado trimestral enaproximadamente 100 millones de dólares.Sportradar reportó 903 partidos sospechosos en 2021, 1.212 en 2022 y 1.329 en 2023.Las sanciones superiores del RGPD pueden alcanzar 20 millones de euros o 4% de la facturación mundial anual, la cifra que sea mayor.El informe oficial de Nueva Jersey de 2024 señala que los ingresos del juego por internet superaron US$2.300 millones,un aumento interanual de 24,1%.
El valor de la investigación no está solo en cada fuente, sino en lo que apareció al combinar sus evidencias.

The research behind this deck

Digital scale creates opportunity, but profitability still follows separate economics. Brazil drew 17.7 million bettors and BRL17.4 billion in 6 licensed months.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

La escala digital crea oportunidades, pero la rentabilidad aún depende de otra economía. Brasil atrajo 17,7 millones de apostadores y BRL17.400 millones en 6 meses regulados.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English

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