Bayes Esports se afianza como líder en la ciencia de datos en los deportes electrónicos

Bayes Esports está ampliando los límites de lo que es posible con la IA y la ciencia de datos en los deportes electrónicos, apoyando a los titulares de derechos en su lucha contra el uso de la IA con fines ilegítimos.

DESVELANDO A LOS IMPOSTORES DE LA INDUSTRIA DE LOS ESPORTS

L a Inteligencia Artificial, o simplemente IA, se ha convertido en un tema polémico en los últimos tiempos. Programas como "ChatGPT" han abierto al gran público la puerta a lo que es posible utilizando herramientas de IA. Si se le da la entrada adecuada de datos, puede utilizarse para crear música o arte, analizar situaciones teóricas o prácticas, o ser la base de datos de conocimiento del futuro, aprendiendo constantemente y adaptándose a lo que ocurre a nuestro alrededor. Desde el entretenimiento a la educación, los casos de uso de la IA parecen infinitos en casi todas las industrias.

E l sector de los datos de los Esports, en particular, no es ajeno al uso de la IA. En general, hay dos casos principales de uso de los modelos de IA en los Esports.

Amir Mirzaee

I A Y RECOPILACIÓN DE DATOS: LA LUCHA CONTRA EL "SCRAPING" DE DATOS Tradicionalmente, la IA en la industria de los datos de Esports se ha dedicado a la recopilación de datos de partidos. El scraping de datos de partidos es una práctica de mercado que utiliza IA para escanear la retransmisión oficial de los torneos de Esports en busca de todo tipo de información valiosa. Aunque en la mayoría de los casos son lo bastante precisos para crear estadísticas y tablas de clasificación des- pués de los partidos, los datos extraídos por scraping han demostrado ser demasiado poco fiables y lentos para que se sigan utilizando en el sector de las apuestas de Esports en particular. Desde 2019, las retransmisiones de Esports se retrasan por defecto al menos 30-60 segundos para impedir que los jugadores obtengan información externa. Cualquier fuente de datos obtenidos por scraping sufre el mismo retraso, lo que la hace inadecuada para ser utilizada en la industria de las apuestas de Esports.

E l scraping de datos de partidos es una práctica de mercado que utiliza IA para escanear la retransmisión oficial de los torneos de Esports en busca de todo tipo d e información valiosa.

Además, la extracción de datos mediante scraping elude los derechos de los organizadores de torneos y desarrolladores de juegos a sus propios datos. Al descargar las retransmisiones para mejorar su IA con fines comerciales, los responsables del scraping están violando los derechos de autor del titular.

C on el aumento del uso de la IA en diversas industrias del entretenimiento, estamos viendo que el scraping ya no sólo afecta a la industria de los Esports. Los sellos discográficos, en particular, también se están oponiendo ahora al uso de canciones protegidas por derechos de autor obtenidas mediante scraping para entrenar a sus IA. Éstas se utilizan después para crear nuevas canciones que imitan el sonido de su material original, sustituyendo a los artistas originales y poniendo en peligro sus medios de vida.

Con el aumento del uso de la IA en diversas industrias del entretenimiento, estamos viendo que el raspado de datos ya no sólo afecta a la industria de los Esports.

Mientras que antes la IA y el scraping de datos eran un tema de nicho, ahora nos encontramos en una batalla mundial y sectorial entre dos bandos: los titulares de derechos que intentan proteger su propiedad intelectual, por un lado, y los que utilizando técnicas de scraping se aprovechan del bombo publicitario que rodea a la IA para promocionar sus productos ilegítimos, por otro. Como resultado, la IA se ha convertido en un tema controvertido en los Esports que está fuertemente relacionado con el caso de uso en el que se aplica.

E l otro caso de uso principal y más moderno de la IA en la industria de los datos de Esports es el análisis de la enorme cantidad de datos que producen los juegos de Esports. Debido a la naturaleza digital de los Esports, existen datos de las acciones que realiza cada jugador en forma de datos oficiales procedentes del servidor del juego. A través de la IA, esos datos se pueden aprovechar de formas en las que quizá ni siquiera habíamos pensado antes, mostrándonos exactamente cómo las decisiones que toman los jugadores en el juego influyen en el resultado del partido.

Por ejemplo, juegos como League of Legends y Dota 2 ofrecen a sus jugadores la posibilidad de elegir entre más de cien personajes jugables, cada uno con su propio estilo de juego. Cada uno de estos personajes puede influir en el resultado de una partida de forma diferente. Esto significa que, al elegir el personaje adecuado con el que jugar, los jugadores pueden alterar significativamente sus propias posibilidades de ganar incluso antes de que la partida haya comenzado oficialmente. Utilizando la IA y la ciencia de datos, esa elección puede analizarse, dándonos una comprensión más profunda de cómo influyen en el juego las interacciones entre los distintos personajes en diversas situaciones de juego.

Además, la IA puede utilizarse con fines de integridad. Haciendo que analice el comportamiento de los jugadores durante la partida y comparándolo con sus actuaciones anteriores, una IA puede detectar anomalías sospechosas en sus pautas de juego. Del mismo modo, puede detectar actividades irregulares en las apuestas, lo que permite a los operadores de apuestas tomar medidas contra el posible uso de información privilegiada.

El sector está descubriendo ahora todas las posibilidades de la IA en los Esports, y parece difícil imaginar a dónde nos llevará este viaje. Sólo hemos arañado la superficie.