מנהיגי מחשבה
מהסיכויים לאינטליגנציה: כיצד בינה מלאכותית מעצבת מחדש את חוויית משחקי ה-iGaming בכסף אמיתי
כשאנשים חושבים על בינה מלאכותית בגיימינג, הם מדמיינים מכניקות עתידניות, הצעות מותאמות אישית במיוחד, או בוטים של תמיכה מהדור הבא. אבל משחקי כסף אמיתי, המנוע שמאחורי קזינו, פוקר ו... פלטפורמות הימורי ספורט, מציע אתגר מורכב יותר ובעל סיכון גבוה. כאן, בינה מלאכותית עומדת לשנות לא רק את האופן שבו משחקים משחקים, אלא את האופן שבו מערכות שלמות בנויות, מוסדרות ומהימנות.
ראיתי את הפעולות הפנימיות של העולם הזה בזמן שעמדתי בראש מחלקת הנדסת המובייל ב... פלייטק, מובילה עולמית בטכנולוגיית הימורים. אז, בינה מלאכותית עדיין לא הייתה במרכז הבמה. אבל ראיתי ממקור ראשון כמה דיוק, מהירות וקנה מידה הפלטפורמות האלה דורשות - וכמה הזדמנויות יש לחשוב מחדש על יסודות המשחקים עם פריצות הדרך של בינה מלאכותית של ימינו.
משחקים בכסף אמיתי: היכן שלבינה מלאכותית יש את הכי הרבה מה להוכיח
בניגוד לאפליקציות משחקים או בידור מזדמנים, פלטפורמות הימורים עוסקות בכסף בזמן אמת, החלטות בזמן אמת וסביבות מוסדרות. זה מעלה את הרף לכל דבר חדש, במיוחד בינה מלאכותית. אי אפשר להרשות לעצמנו מודלים אטומים או אוטומציה רעועה. צריך מערכות מהירות, הוגנות, ניתנות להסבר - ותמיד זמינות.
כאן בינה מלאכותית מודרנית יכולה לזרוח - אבל רק אם התשתית מוכנה.
עבודתי האחרונה התמקדה בדיוק בזה: בניית מערכות אמינות ביותר, הגדרת זמינות במונחים ממוקדי משתמש, ושילוב בינה מלאכותית כשכבה אסטרטגית. במובנים רבים, דווקא השילוב הזה - קנה מידה, בטיחות ואינטליגנציה - הוא מה שתעשיית המשחקים זקוקה לו ביותר.
אמון ובטיחות אינם מאפיינים אופציונליים
בסביבת כסף אמיתי, אמון הוא הכל. הפסקה בלתי צפויה אחת, עסקה שסומנה בטעות, או החלטה אחת בלתי מוסברת לגבי מודל עלולות לערער את אמון השחקנים ולפגוע בשלמות המותג. גרוע מכך, הן עלולות להעלות דגלים אדומים אצל הרגולטורים.
כאן שימוש אחראי בבינה מלאכותית הופך לדרישה חובה.
בינה מלאכותית יכולה לזהות שינויים התנהגותיים עדינים המצביעים על הונאה או סימנים מוקדמים של בעיית הימורים, אך עליה לעשות זאת בדרכים שקופות, אחראיות וביקורת אנושית. בניית אמון מסוג זה דורשת יותר ממודלים חכמים - היא דורשת תרבות של הנדסה ומנהיגות מוצר שמעריכה את הגנת המשתמש כגורם אילוץ עיצובי, ולא כמחשבה שלאחר מעשה על עמידה בתקנות.
והגנה פועלת לשני הכיוונים. יש גם להגן על בינה מלאכותית מפני שימוש למטרות ניצול - בין אם באמצעות פרסונליזציה יתר, דחיפה פסיכולוגית או יצירת לולאות משחק ממכרות. אם היא נעשית בצורה גרועה, בינה מלאכותית הופכת לנטל. אם היא נעשית נכון, היא הופכת לשומרת על חוויית המשתמש.
הרחבת מערכות בינה מלאכותית לעולם בזמן אמת, המתמקד בניידים
בינה מלאכותית שחיה על לוחות לבנים וסיפוני מחקר היא קלה. בינה מלאכותית שעובדת בקנה מידה גדול, באפליקציות מובייל בהן משתמשים מיליונים בתחומי שיפוט ואזורי זמן שונים, היא סיפור אחר לגמרי.
ב-Playtech, הרחבנו את היקף השימוש באפליקציות מובייל בכסף אמיתי על פני יבשות שונות, לכל אחת תקנות שונות, ציפיות משתמשים שונות ומערכות אקולוגיות שונות של מכשירים. בניית חוויות מובייל מהירות ועמידות עבור מיליונים לימדה אותי את האמיתות הקשות של מה שנדרש כדי לפעול ברמה הזו.
מאז, המשכתי לבנות פלטפורמות שבהן צפייה, יתירות ותובנות בזמן אמת אינן דברים נחמדים - הן חובה. בגיימינג, עיכוב של שנייה אחת יכול לשנות את תוצאת ההימור, ליצור בלבול או אפילו לגרום לשחקן לעזוב. כאשר המשתמש מהמר בכסף אמיתי, מרווח הטעות דק כתער.
משמעות הדבר היא שבתחומים בעלי סיכון גבוה, התשתית שמתחת לבינה מלאכותית חשובה לא פחות מהבינה המלאכותית עצמה. אם המערכת לא יכולה להתמודד עם תפוקה גבוהה, לולאות משוב בזמן אמת וסבילות לתקלות תחת לחץ - מודל הלמידה המבריק ביותר שלכם ייכשל במקום בו הוא הכי חשוב: בייצור.
יש לשלב את הבינה המלאכותית במציאות התפעולית הזו, לא להוסיף אותה מעליה. וזה דורש יישור הנדסי מעמיק, אחריות וראייה קדימה.
תרבות המנהיגות תביא להצלחה או הפסד של שילוב בינה מלאכותית
אחד המחסומים הגדולים ביותר שאני רואה באימוץ בינה מלאכותית בחברות מבוססות, כולל אלו בתחום הגיימינג, הוא תרבותי.
צוותים פועלים לעתים קרובות בממגורות: צוותי נתונים מפתחים אבות טיפוס של מודלים, מהנדסים מכבים בעיות יציבות, מנהלי מוצר מייעלים מדדי ביצוע (KPI), והנהלה דוחפת טרנספורמציה מלמעלה למטה של בינה מלאכותית ללא הבנה ברמת השטח. התוצאה? מערכות שבירות, הזדמנויות שהוחמצו ומשתמשים מתוסכלים.
האינטגרציות הטובות ביותר של בינה מלאכותית שהייתי חלק מהן היו חוצות-פונקציות מעצם התכנון. המוצר וההנדסה עבדו יחד. בינה מלאכותית לא התייחסו אליה כאל קופסה שחורה, אלא הייתה ניתנת להסבר, מדידה וקשורה לתוצאות ספציפיות - כמו צמצום תוצאות חיוביות שגויות בגילוי הונאות או שיפור קליטת משתמשים.
וחשוב מכל, הצוותים קיבלו אמון להתנסות.
אין חדשנות בלי אוטונומיה. ואין אוטונומיה בלי אמון. הפלטפורמות שמתפתחות הכי מהר הן אלו שבהן מנהיגים יוצרים מרחב לפתרון בעיות מלמטה למעלה, המגובה במדדים משותפים, השקעה בתשתיות וערך ברור למשתמש.
משחקים אחראיים: החזית הבאה של בינה מלאכותית
ככל שהפיקוח הרגולטורי גובר והציפיות החברתיות משתנות, משחקים אחראיים הופכים לעמוד תווך של המוצר. לבינה מלאכותית יש תפקיד משמעותי כאן: זיהוי דפוסים מזיקים מוקדם, סיוע לשחקנים בקביעת גבולות מציאותיים ודחיפת משתמשים חזרה להתנהגות בריאה לפני שנגרם נזק.
זה עובד רק כאשר מתייחסים לבינה מלאכותית כאל שותף ולא כאל בובות. לכן יש לתכנן מערכות כך שיעצימו משתמשים במקום לנצל אותם.
זהו אתגר והזדמנות. אם נעשה זאת נכון, בינה מלאכותית יכולה לעזור לתעשיית המשחקים לבנות מחדש את האמון, במיוחד בשווקים שבהם תפיסת הציבור הפכה קריטית. בטווח הארוך, פלטפורמות אחראיות יעלו על פלטפורמות פזיזות מבחינה מוסרית ועסקית.
הדרך קדימה
עתיד טכנולוגיית ההימורים יעוצב על ידי מידת היכולת שלנו להביא את המודיעין לידי צוותי מוצר, מעבר לאנליסטים או מנהלים. משמעות הדבר היא בדיקות המונעות על ידי בינה מלאכותית, ממשקים אדפטיביים וחוויות מובייל חכמות יותר שמתפתחות עם המשתמש והשוק.
זו קפיצה גדולה, אבל היא מגיעה. החברות שינצחו יהיו אלו שיבינו כיצד לשלב בינה מלאכותית בצורה בטוחה, ניתנת להרחבה ומשמעותית בכל נקודת מגע - במיוחד במובייל, שם טווחי הקשב קצרים וההימור גבוה.
במרחב שבו מילישניות ומיקרו-החלטות חשובות, בינה מלאכותית אינה פתרון קסם – אבל היא יכולה להיות מכפיל אסטרטגי. אם, ורק אם, הפלטפורמה תהיה מוכנה לכך.
