Come l'intelligenza artificiale può segretamente generare enormi profitti per l'industria dei casinò
Nonostante sia arrivato tardi nella rivoluzione dell'intelligenza artificiale (AI), l'adozione ritardata della tecnologia da parte del settore dei casinò sta aprendo la strada a enormi guadagni a lungo termine.
L'analista di Truist Securities Barry Jonas ha recentemente parlato con Clayton Peister di Differential Labs, un'azienda che assiste i casinò tradizionali e gli operatori di iGaming nell'adozione dell'intelligenza artificiale, delle tendenze dell'intelligenza artificiale nel settore dei giochi.
Due conclusioni chiave emerse dalla discussione sono state che, sebbene il connubio tra intelligenza artificiale e giochi sia ancora nelle fasi iniziali, ha il potenziale per determinare un aumento significativo degli utili al lordo di interessi, tasse, svalutazione e ammortamento (EBITDA).
"Net-net, la maggior parte delle prime iniziative di intelligenza artificiale non hanno ancora raggiunto il loro potenziale poiché gli operatori si sono concentrati principalmente sul cablaggio tecnico piuttosto che sulla visione", osserva Jonas. "Nel corso del tempo, Peister vede una reale opportunità per l'intelligenza artificiale di sbloccare un margine EBITDA di circa il 20-30% sia per i casinò tradizionali che per quelli digitali."
Sprigionare questo potenziale di crescita degli utili è tutta un'altra questione.
Il settore dei casinò deve colmare le lacune dell'IA
L'intelligenza artificiale può essere utilizzata in vari modi dalle società di gioco e, sebbene questa flessibilità sia vantaggiosa, il settore deve ancora colmare diverse lacune per sfruttare appieno la tecnologia.
Il settore del gioco d'azzardo ora utilizza molta tecnologia di apprendimento automatico, come ha sottolineato Peister nella chat di Truist. Tuttavia, questo utilizzo eccessivo impedisce all'intelligenza artificiale generativa (GenAI) e ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) di raggiungere il loro pieno potenziale.
"Peister ha affermato che il settore ha tentato, senza riuscirci, di adottare l'intelligenza artificiale costringendo il team a livello di linea a cambiare radicalmente il processo, ma attraverso i LLM, Differential Labs sta adattando l'intelligenza artificiale ai processi esistenti", osserva Jonas. "Net-net, gli LLM che lavorano con il machine learning portano a portata di mano un aumento dell'EBITDA del 10-20%."
Secondo un dirigente di Differential Labs, i LLM possono migliorare il marketing in tempo reale, la gestione del rischio, l'ottimizzazione delle risorse, la strategia a livello di utente e gli obiettivi di reinvestimento degli operatori di casinò, il che può portare a un EBITDA più elevato.
Gli sforzi dell'intelligenza artificiale dei casinò sono ostacolati dai sistemi legacy
Alcune società di gioco asset-light, come DraftKings (NASDAQ: DKNG) e Flutter Entertainment (NYSE: FLUT), proprietaria di FanDuel, stanno già diventando pioniere nell'implementazione dell'intelligenza artificiale, e vi sono indicazioni che anche alcuni operatori di casinò asiatici stanno facendo progressi.
Gli operatori terrestri negli Stati Uniti sono chiaramente attratti dalla realizzazione di un aumento della redditività e di altri vantaggi dell'intelligenza artificiale, ma si trovano ad affrontare le sfide portate dai vecchi sistemi di gestione.
"Esiste un significativo fossato di implementazione a causa dei sistemi di gestione dei casinò (CMS) legacy e dei vincoli normativi specifici del mercato. I framework CMS esistenti sono spesso statici e altamente regolamentati, costringendo gli operatori innovativi a costruire un ecosistema di applicazioni attorno al core per aggirare i colli di bottiglia dei dati", osserva Jonas.
Peister ha menzionato nel dibattito su Truist che gli operatori di casinò con sede negli Stati Uniti attualmente si stanno concentrando principalmente sull'intelligenza artificiale come strumento per ridurre i costi del lavoro, ma ciò potrebbe cambiare in futuro poiché tali aziende utilizzano sempre di più la tecnologia del cloud computing.
