La Dirección General de Ordenación del Juego (DGOJ) de España considera que, en los próximos meses, concluirá una etapa fundamental en la reestructuración del cumplimiento normativo y la gobernanza del sector del juego online en el país.
La semana pasada, durante la conferencia Gaming in Spain celebrada en Madrid, el director general de la DGOJ, Mikel Arana, respondió a los detractores del organismo regulador, defendiendo su trayectoria a la hora de implementar protecciones y estándares eficaces en el mercado español del juego.
Arana señaló que los críticos deberían adoptar una perspectiva más amplia al evaluar los cambios introducidos por la DGOJ bajo el mandato del Ministerio de Consumo, dado que la reforma del sector del juego en España es un proyecto regulador que ha ido evolucionando desde 2020.
La DGOJ ha sido objeto de críticas debido a la implementación, calificada de lenta y desorganizada, de las medidas estipuladas en el Real Decreto sobre comunicaciones comerciales de las actividades de juego y el Real Decreto sobre entornos de juego más seguros.
Arana rechazó estas críticas, afirmando que la DGOJ ha completado tres de sus cuatro proyectos clave, los cuales se encuentran actualmente en fase de pruebas antes de su puesta en marcha, prevista para los próximos seis meses.
Además, subrayó que se trata de iniciativas sustanciales y transformadoras, pioneras en su género, que aspiran a sentar precedentes a nivel europeo y que, por tanto, han requerido un proceso exhaustivo de desarrollo y pruebas.
En los próximos meses, la adopción de límites centrales a los depósitos será una prioridad; no obstante, la DGOJ destaca la implementación de un algoritmo basado en XGBoost y aprendizaje automático —capaz de detectar 48 vulnerabilidades conductuales— como el elemento central de su reforma quinquenal del sector.
Mientras tanto, los expertos aguardan la entrega definitiva de este algoritmo de detección, que podría convertirse en el episodio más quijotesco de la DGOJ. ¿Ha encontrado el audaz e idealista “caballero” del sector del juego español su arma definitiva para derrotar a los gigantes, o se trata, una vez más, de una lucha contra molinos de viento?
Ausencia de evaluación experta independiente
Pedro Romero, responsable de alianzas para el juego más seguro en BetBlocker, cuestionó el enfoque adoptado para desarrollar el algoritmo, así como la forma en que este se ha implementado en el marco de las licencias.
“Fue una verdadera sorpresa para mí y para otros. Un proyecto de tal envergadura y complejidad, sin un proceso de licitación para seleccionar socios o asesores que colaboraran en el diseño del algoritmo”, dijo.
Y agregó: “Existen muchos actores independientes que podrían haber ayudado a abordar los aspectos más complejos, como la detección de usuarios y la intervención. No entiendo por qué han optado por trabajar en secreto”.
Romero abogó por fomentar el diálogo y la colaboración, advirtiendo que las decisiones regulatorias podrían basarse en modelos importados de otras jurisdicciones, sin comprender plenamente los elementos necesarios para que funcionen correctamente.
“Es posible que tomen decisiones inspiradas en lo que hacen otros reguladores, replicando enfoques externos; sin embargo, me da la impresión de que faltan piezas clave”, señaló Romero, y continuó: “Considero fundamental abrir un diálogo y escuchar diferentes puntos de vista”.
Semáforos
Paula Murphy, de Mindway AI, dijo que hubo algunas reuniones con la DGOJ pero que no habían aportado ningún aporte al diseño o los parámetros de los algoritmos. La DGOJ había lanzado solo una consulta pública sobre el mecanismo de detección propuesto el 13 de octubre, y las respuestas solo estaban disponibles para su presentación antes del 22 de octubre.
Las preocupaciones de Murphy se extendieron más allá del corto período de tiempo sobre cómo se esperaba que actuaran los operadores según los hallazgos del modelo.
A partir de comentarios oscuros, Murphy entiende que la propuesta preveía que las intervenciones de los clientes se activaran a intervalos, potencialmente una vez al mes, seguidas de una clasificación que determinara si se debían aplicar controles adicionales a los clientes.
“Los jugadores reciben luz verde o luz roja”, lo que Murphy considera un diagnóstico simplista, ya que “el problema del juego no es binario. No está activado ni desactivado. Existe en una escala”.
Una herramienta contundente de fe…
Murphy argumentó que los operadores deben comprender por qué se ha marcado a un cliente y cómo está cambiando su comportamiento.
Eso significa identificar la escalada de actividad, reconocer dónde un jugador retiene el control y evaluar si productos particulares contribuyen a un juego más problemático.
“¿Cuál es la trayectoria de su juego? ¿Están aumentando? ¿Estamos viendo control en ciertas áreas? ¿Estamos viendo que este jugador se vuelve más problemático cuando elige un determinado tipo de producto?”, preguntó ella.
Y señaló: “Necesita análisis para comprender lo que está viendo”.
Murphy describió el enfoque propuesto como una “herramienta muy, muy contundente”, y se preguntó si reflejaba la profundidad de la información ya disponible a través de los sistemas de detección de riesgos.
Mindway AI había integrado el modelo DGOJ en su plataforma GameScanner, explicó, permitiendo a los operadores ejecutarlo junto con sus propios algoritmos predictivos. Los datos devueltos generaron preguntas de sus científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático sobre el alcance del modelo y los datos de entrenamiento.
“A todo el mundo le resultaría útil que hubiera un poco más de transparencia sobre el tipo de jugadores con los que se ha entrenado el modelo”, concluyó sin rodeos Murphy, ya que la aplicación del algoritmo de la DGOJ no puede ser una “cuestión de mantener la fe”.
