{"id":50997,"date":"2026-10-27T13:18:21","date_gmt":"2026-10-27T16:18:21","guid":{"rendered":"https:\/\/sbcnoticias.com\/br\/?p=50997"},"modified":"2026-10-27T13:22:56","modified_gmt":"2026-10-27T16:22:56","slug":"potencial-ia-igaming-betconstruct","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sbcnoticias.com\/br\/potencial-ia-igaming-betconstruct\/","title":{"rendered":"Guia sobre o potencial da IA no iGaming com BetConstruct AI"},"content":{"rendered":"\n

A intelig\u00eancia artificial (IA) est\u00e1 transformando a opera\u00e7\u00e3o das empresas de iGaming<\/a>, e a atual revolu\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica continuar\u00e1 remodelando o setor nos pr\u00f3ximos anos. Em meio a essas mudan\u00e7as, Mushegh Khachatryan<\/strong>, diretor de IA da BetConstruct AI<\/strong><\/a>, explicou ao SBC News<\/em><\/a> como a empresa utiliza a tecnologia e como ela pode ajudar operadores a reduzir custos e gerar receita.<\/p>\n\n\n\n

SBC News: Como a BetConstruct AI utiliza a IA para ajudar operadores a oferecer experi\u00eancias personalizadas aos clientes?<\/strong><\/p>\n\n\n

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Mushegh Khachatryan. Cr\u00e9dito LinkedIn<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Mushegh Khachatryan<\/strong>: A personaliza\u00e7\u00e3o vai muito al\u00e9m da recomenda\u00e7\u00e3o de jogos. Nosso objetivo \u00e9 compreender cada jogador: de quais jogos gosta e quais ignora, como e quando joga, sua sensibilidade a pre\u00e7os e b\u00f4nus e como seu comportamento est\u00e1 mudando.<\/p>\n\n\n\n

Essas informa\u00e7\u00f5es podem orientar toda a jornada do cliente: o lobby do cassino, as recomenda\u00e7\u00f5es de jogos, as promo\u00e7\u00f5es, as mensagens e at\u00e9 mesmo a decis\u00e3o de quando n\u00e3o entrar em contato com o jogador.<\/p>\n\n\n\n

Nosso objetivo \u00e9 deixar de oferecer uma \u00fanica experi\u00eancia de cassino para um milh\u00e3o de jogadores e passar a oferecer um milh\u00e3o de experi\u00eancias personalizadas.<\/p>\n\n\n\n

SBC News: Qual \u00e9 o impacto comercial observado ao oferecer experi\u00eancias personalizadas aos jogadores?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Mushegh Khachatryan<\/strong>: Os resultados dependem do operador, do mercado e do n\u00edvel de maturidade do produto, por isso n\u00e3o existe um n\u00famero universal. No entanto, em nossas implementa\u00e7\u00f5es, os sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o t\u00eam gerado aumentos que variam de percentuais de um d\u00edgito elevado a resultados significativamente maiores. Solu\u00e7\u00f5es mais maduras podem elevar o volume de neg\u00f3cios em cerca de 10% a 15% nas \u00e1reas em que a personaliza\u00e7\u00e3o \u00e9 aplicada.<\/p>\n\n\n\n

O impacto tamb\u00e9m \u00e9 cumulativo: melhorias na descoberta de jogos, na reten\u00e7\u00e3o de jogadores, na convers\u00e3o por meio de Customer Relationship Management (CRM) e na efici\u00eancia dos b\u00f4nus geram, em conjunto, efeito comercial significativo.<\/p>\n\n\n\n

N\u00e3o vemos a IA como um \u00fanico recurso capaz de melhorar um indicador-chave de desempenho (KPI), mas como uma camada de intelig\u00eancia que aprimora diversas decis\u00f5es em toda a opera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

SBC News: Os ganhos comerciais s\u00e3o resultado de sess\u00f5es de jogo mais longas, de uma maior frequ\u00eancia de apostas ou de ambos os fatores?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Mushegh Khachatryan<\/strong>: De ambos, mas a principal melhoria vem da redu\u00e7\u00e3o de obst\u00e1culos na experi\u00eancia do usu\u00e1rio. Quando jogadores encontram rapidamente conte\u00fados relevantes, passam menos tempo procurando e mais tempo interagindo.<\/p>\n\n\n\n

Isso pode aumentar o envolvimento nas sess\u00f5es, a descoberta de jogos, a frequ\u00eancia de apostas e a reten\u00e7\u00e3o. O objetivo n\u00e3o \u00e9 simplesmente maximizar o tempo de jogo, mas tornar a experi\u00eancia mais relevante. Quando isso acontece, os clientes se engajam de forma mais natural, e os indicadores-chave de desempenho (KPIs) comerciais refletem esse resultado.<\/p>\n\n\n\n

SBC News: Os agentes de IA ganharam muita popularidade em 2026. Como os agentes de IA desenvolvidos pela BetConstruct ajudam operadores a gerenciar campanhas e plataformas por meio de simples comandos de chat?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Mushegh Khachatryan<\/strong>: At\u00e9 pouco tempo atr\u00e1s, a IA era utilizada principalmente em processos internos, por meio de modelos de recomenda\u00e7\u00e3o, previs\u00e3o de abandono de jogadores (churn) e detec\u00e7\u00e3o de fraudes. Agora, estamos conectando esses modelos, dados e ferramentas operacionais por meio de agentes de IA.<\/p>\n\n\n\n

Em vez de abrir v\u00e1rios pain\u00e9is e solicitar relat\u00f3rios, um operador poderia perguntar: \u201cO que aconteceu com a receita do cassino ontem?\u201d<\/p>\n\n\n\n

O agente pode explicar o que mudou. Em seguida, o operador pode perguntar: \u201cQuais segmentos de jogadores causaram essa queda?\u201d<\/p>\n\n\n\n

E, por fim: \u201cCrie uma campanha para o segmento com maior risco de abandono\u201d. <\/p>\n\n\n\n

Estamos evoluindo de pain\u00e9is que apenas exibem informa\u00e7\u00f5es para sistemas de IA capazes de compreender, analisar e, futuramente, ajudar a executar tarefas. Nosso Operational Copilot<\/em> est\u00e1 sendo desenvolvido com base nessa ideia: a interface \u00e9 conversacional, enquanto a complexidade permanece nos bastidores.<\/p>\n\n\n\n

SBC News: Em quais \u00e1reas de uma opera\u00e7\u00e3o de iGaming os agentes de IA apresentam melhor desempenho e quais ainda exigem supervis\u00e3o humana rigorosa?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Mushegh Khachatryan<\/strong>: A IA apresenta melhores resultados em atividades que envolvem grandes volumes de dados, tarefas repetitivas e resultados mensur\u00e1veis. CRM, an\u00e1lise de dados, segmenta\u00e7\u00e3o de jogadores, prepara\u00e7\u00e3o de campanhas, atendimento ao cliente, descoberta de conte\u00fado e monitoramento operacional s\u00e3o aplica\u00e7\u00f5es naturais. Um agente pode analisar milh\u00f5es de pontos de dados mais rapidamente do que uma pessoa e identificar padr\u00f5es que poderiam passar despercebidos.<\/p>\n\n\n\n

No entanto, as pessoas devem continuar sendo respons\u00e1veis por decis\u00f5es financeiras relevantes, interven\u00e7\u00f5es de jogo respons\u00e1vel, decis\u00f5es regulat\u00f3rias e situa\u00e7\u00f5es at\u00edpicas envolvendo clientes. Nosso objetivo n\u00e3o \u00e9 retirar as pessoas das opera\u00e7\u00f5es, mas reduzir o trabalho repetitivo para que possam se concentrar em an\u00e1lise cr\u00edtica, criatividade e responsabilidade.<\/p>\n\n\n\n

SBC News: Como a IA da BetConstruct detecta comportamentos de risco e abuso de b\u00f4nus em tempo real, antes que os sistemas dos operadores sejam comprometidos?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Mushegh Khachatryan<\/strong>: A IA pode identificar riscos emergentes antes mesmo que uma regra seja violada. Os sistemas tradicionais podem bloquear uma conta ap\u00f3s um n\u00famero predefinido de eventos, enquanto o aprendizado de m\u00e1quina analisa simultaneamente centenas de sinais comportamentais para detectar atividades incomuns mais cedo.<\/p>\n\n\n\n

Analisamos dep\u00f3sitos, saques, comportamento de apostas, uso de b\u00f4nus, sele\u00e7\u00e3o de jogos, atividade da conta e mudan\u00e7as em rela\u00e7\u00e3o aos padr\u00f5es habituais de cada jogador. O sistema busca tanto padr\u00f5es de fraude conhecidos quanto anomalias.<\/p>\n\n\n\n

Em vez de esperar para concluir que um jogador abusou do sistema, queremos sinalizar comportamentos estatisticamente incomuns para an\u00e1lise. Aplicamos a mesma abordagem \u00e0 previs\u00e3o de NGR negativo, \u00e0 identifica\u00e7\u00e3o de jogadores VIP n\u00e3o identificados, \u00e0 previs\u00e3o de abandono (churn) e a outros modelos comportamentais. Isso transforma a IA de uma ferramenta de gera\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios em um sistema de alerta antecipado.<\/p>\n\n\n\n

SBC News: Como a BetConstruct AI acompanha a r\u00e1pida evolu\u00e7\u00e3o dos modelos de IA e garante que suas solu\u00e7\u00f5es acompanhem esses avan\u00e7os para manter seus produtos entre os mais competitivos do setor?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Mushegh Khachatryan<\/strong>: N\u00e3o tentamos prever qual modelo ser\u00e1 o vencedor. Desenvolvemos nossa tecnologia de forma que n\u00e3o precisemos fazer isso. Nossa arquitetura \u00e9 independente de modelos (model-agnostic). Testamos continuamente novos modelos em aplica\u00e7\u00f5es reais de iGaming e, quando encontramos uma op\u00e7\u00e3o melhor, podemos adot\u00e1-la rapidamente. <\/p>\n\n\n\n

Isso porque a verdadeira vantagem competitiva n\u00e3o est\u00e1 no modelo em si. Os modelos estar\u00e3o dispon\u00edveis para todos. A vantagem est\u00e1 nos dados da empresa, no conhecimento do setor e na capacidade de transformar esses modelos em produtos que gerem valor real para os neg\u00f3cios.<\/p>\n\n\n\n

Por isso, desenvolvemos e adotamos as solu\u00e7\u00f5es que efetivamente melhoram nossos produtos.<\/p>\n\n\n\n

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