Cómo AI personaliza las misiones y las tareas del torneo

1) Por qué personalizar

Personalización AI de misiones y tareas de torneos:

aumenta la relevancia (misiones «en tono», sin grind aburrido);
reduce la frustración (dificultad y duración bajo el perfil del jugador);
mejora la retransmisión y el compromiso (progreso visible, objetivos comprensibles);
protege la economía (emisión controlada de recompensas y honestidad de las condiciones).

Clave: equilibrio de personalización y equidad - los objetivos individuales no deben dar una ventaja matemática en los juegos.

2) Señales de datos (entradas del modelo)

Conductual: géneros de ranuras/proveedores, apuesta media, tempo de giros, duración de las sesiones, hora del día, frecuencia de entradas.

Progreso: niveles/HR, cumplimiento de misiones pasadas, éxitos/fracasos en torneos, streak 'i.

Financiero: depósitos/retiros (agregados, sin detalles sensibles), sensibilidad a los bonos.

Social: participación en chats/eventos, clips/réplicas, reacciones comunitarias (si las hay).

Contexto: dispositivo, canal de entrada, restricciones geográficas de contenido/proveedores.

Señales RG: límites de tiempo/depósitos, propensión a sesiones largas - para reducir la dificultad y pausas suaves.

💡 Importante: todos los modelos funcionan con fichas agregadas y anonimizadas, sin usar PII más allá de lo que requiere el cumplimiento.

3) Pila modelo

1. Clustering (unsupervised)

K-Means/DBSCAN/HDBSCAN → segmentos de comportamiento: «sprinter», «coleccionista», «stair del torneo», «marca leal a los proveedores».

Uso: seleccionar el «marco» básico de las misiones por segmento.

2. Propensity Scoring (supervisado)

Objetivo: probabilidad de completar la misión X por la ventana T, probabilidad de participar/terminar el torneo.

Modelos: Gradient Boosting (GBDT), regresión logística, Transformers tabulares.

3. Bandidos contextuales (bandidos contextuales)

Objetivo: seleccionar en línea el tipo de misión y la complejidad en el contexto con el control de exploración/exploración.

Métodos: LinUCB/Thompson Sampling.

4. RL/Policy Learning (opcional)

Objetivo: optimizar las secuencias de misiones/tareas (cadena) para mantener al jugador libre de sobrecalentamiento.

Restricciones: estrictos contactos de seguridad (ver § 7).

4) Pipeline de datos y solución en venta

Recopilación de eventos: bus de eventos (Kafka/Redpanda), esquemas: spin, session_start/end, mission_progress, tournament_result.

Fichering: marcos 1h/24h/7d; agregados (mediana de apuesta, varianza de ritmo, variedad de proveedores).

Conexión/actualización de modelos: fuera de línea una vez cada 1-7 días; puntuación en línea en cada sesión + aprendizaje parcial del bandido.

Restricciones de emisión: política de honestidad (rate-limits, recompensas, restricciones RG).

La lógica de las soluciones: quién/cuándo/qué opción polisi se muestra, la probabilidad, la complejidad esperada, el resultado real.

5) Generador de misiones (lógica de decisión)

1. Segmento: clúster → canasta básica de misiones (géneros, duración).

2. Filtros de cumplimiento: proveedores, geo, restricciones RG (incluidos los límites de tiempo diarios).

3. Propensity Scoring: Clasificación de candidatos por probabilidad de finalización y valor esperado (EV Retenshna).

4. Bandido contextual: elegir 1-2 de los mejores candidatos con ε -exploration.

5. Afinación de dificultad: adaptación de los objetivos (cole-in-spins/apuesta/tiempo) a la ventana periférica (por ejemplo, la noche del fin de semana/fin de semana).

6. Tope de emisión: verificación del presupuesto de los tokens/cosméticos de temporada.

7. Una alternativa significativa: ofrecer 1 misión de repuesto (botón «cambiar» una vez cada X horas).

6) Personalización de tareas de torneo

La selección de la liga/división por MMR y la historia es independiente de VIP (ver artículo anterior).

Los micro objetivos individuales dentro del torneo: «juega 3 proveedores», «mantén el ritmo de ≤N giros/min», «la insignia detrás del top X%» - son ajustados por propensity.

Ventanas de participación flexibles: ranuras de tiempo cuando el jugador es más frecuente en línea; AI recomienda una sesión de selección.

Las pistas premiadas en el perfil son: cosméticos y tokens, teniendo en cuenta las rarezas, pero sin aumentar la RTP/matprerremanencia.

7) Reglas de honestidad, responsabilidad y limitaciones de la IA

Safety-Connects: un máximo de N misiones personales por día; prohibición del aumento de la complejidad en las señales de fatiga RG.

Transparencia: pantalla «Cómo se seleccionan las misiones»: segmentos, contexto, protección contra fracasos (pity timers), caps de recompensas.

Fairness: el mismo techo de recompensas para todos; la personalización cambia el camino, no el valor final.

Responsible Gaming: pausas suaves, recomendaciones para «descansar», límites diurnos - incorporados en la polisi.

Privacidad: sólo unidades; ningún PII en las fichas del modelo más allá del mínimo regulatorio.

8) Anti-Abuse y anti-juego

Detente de ciclos monótonos: repeticiones con alta frecuencia → misiones requieren variabilidad (proveedor/tarifa/tiempo).

Tope de tempo: no más de X misiones/día, cooldown entre tareas «rápidas».

Dificultad-guardianes: límites inferior/superior; los saltos bruscos están prohibidos.

Colusiones en torneos: firmas de red/comportamiento, cheques KYC aleatorios en ligas maestras.

Auditoría de registro: explicabilidad de las soluciones (códigos reason: segmento, propensity, bandit-arm).

9) Métricas de éxito

Uplift D7/D30 en personalizados versus básicos.

Completion Rate of Missions y Median Time-to-Complete (TTC).

Stickiness (DAU/MAU), Avg Session Length (con guardianes RG).

Gini de distribución de recompensas (uniformidad con esfuerzos similares).

Complaint Nota sobre «injusticia» y Mute/Opt-out Nota de personalización.

Premio ROI/Emisión a GGR - Sostenibilidad de la economía promocional.

Explorar el costo del bandido y Regret - para configurar ε/Thompson Sampling.

10) Patrones A/B para el lanzamiento

1. Tipos de misión: proveedor específico vs género.

2. Longitud de las misiones: corto (≤15 min) vs medium (30-40 min).

3. Pity timers: hard vs soft a la misma p₀.

4. Algoritmo de bandidos: LinUCB vs Thompson; ε diferentes.

5. Cambio de misión: acceso 1/día vs 2/día.

6. Micro-objetivos del torneo: uno vs dos paralelos.

11) Plantillas (JSON) de misiones y desafíos de torneos

Misión (personalizada):

json
{
"mission_id": "m. s3. var. playtime. diverse. 001», «título»: «Abre tres mundos», «segment_hint": «coleccionista», «dificulty»: «medium», «requirements»: [
{"type":"provider_diversity","providers":3,"window_min":30},   {"type":"bet_range","min":0. 2,"max":1. 0}
],  "pity": {"soft_delta":0. 02,"cap":0. 4,"hard_after_attempts":30},  "rewards": {"tokens": 12, "cosmetic_drop": {"rarity":"Rare","p":0. 12}},  "caps": {"daily_user_missions": 3, "economy_token_cap": 150}
}

Micro-objetivo del torneo:

json
{
"task_id": "t. s3. qualifier. pacing. tempo",  "context": {"league":"Gold","time_slot":"evening"},  "goal": {"type":"pace_control","max_spins_per_min":45,"duration_min":20},  "vip_neutral": true,  "rewards": {"season_points": 120},  "fairness": {"max_value_equivalence": true}
}

12) Pseudo-código de producción (bandido contextual)

python contexto: segmento, tiempo, dispositivo, TTC reciente, RG banderas context = build_context (user_id)

candidates = fetch_candidate_missions(segment=context. segment)
candidates = compliance_filter(candidates, context. geo, context. rg)

scored = [(m, propensity_score(m, context)) for m in candidates]
topK = top_by_score(scored, k=5)

el bandido elige «mano» (arm)
chosen = contextual_bandit. choose_arm(topK, context)

tensor dificultad + comprobar el presupuesto de emisión personalizada = adjust_difficulty (chosen, context)
if not economy_budget_ok(personalized):
personalized = degrade_reward(personalized)

log_decision(user_id, context, personalized)
deliver(personalized)

13) Patrones UX

Transparencia: «Seleccionado para su estilo: 30-40 min, 3 proveedores, la victoria es un raro drop cosmético».

Control: botón «Cambiar misión» (cooldown), tumbler «desactivar la personalización».

Suavidad: indicadores de dificultad, estimación de tiempo, barra de progreso con predicción TTC.

VFX silencioso: animaciones cortas del éxito; fiedback para el fracaso - + fragmentos/progreso pity.

14) Plan de lanzamiento

1. MVP (3-5 semanas): agrupamiento + propensity para misiones; tareas de torneo estáticas; las gotas de emisión; pantalla de transparencia.

2. v0. 9: bandido contextual; Cambio de misión; micro-objetivos en torneos; Guardianes RG completos.

3. v1. 0: RL-cadena de misiones; objetivos sociales; colecciones visuales; informes de «honestidad» y auditoría de registros.

4. Más adelante: rotación de patrones de temporada, cosméticos retro-vuelta, promociones cruzadas con proveedores.

15) Checklist antes del inicio

La personalización no afecta a la ventaja RTP/matemática.
Capas de emisión y límites de misiones diurnas.
Pity timers y los hitos deterministas están configurados.
Pantalla «Cómo funciona» + reason codes.
Políticas de RG: pausas, límites, opción «desactivar la personalización».
Anti-Abuse: variabilidad de los requisitos, tope de tempo, solución de auditoría de registro.
Plan A/B y lista de KPI objetivo con umbrales de éxito.

La personalización AI no es «más difícil», sino más inteligente: las misiones y las tareas del torneo se ajustan al estilo del jugador, pero siguen siendo honestas y seguras, la emisión está en el presupuesto y las reglas son transparentes. El clustering + propensity proporciona la base, los bandidos contextuales optimizan la visualización, el RL mejora las cadenas, y todo esto solo funciona con constraints claros, guardianes RG y comunicación inteligible «cómo seleccionamos exactamente los objetivos».