Wildlife es una empresa que desarrolla videojuegos mobile que son jugados por millones de personas alrededor del mundo y que generan toneladas de información a través de sus interacciones con los juegos y con los otros jugadores. El equipo de Data Science de la firma se dedica a analizar esas montañas de información buscando patrones y haciendo inferencias sobre el comportamiento de los jugadores.
Según detalla Carlos Sarraute, Sr Data Science Manager en Wildlife Argentina, la ciencia de datos interviene desde el inicio del desarrollo de un videojuego. «El estudio está generando en estos momentos decenas de prototipos y la ciencia de datos ayuda a analizar el comportamiento de los ‘beta testers’ de esos prototipos para predecir cuáles tienen más chances de ser exitosos», dice el experto.
«Luego – sigue – durante el desarrollo de nuevos features y nuevas ideas para los juegos existentes, ocurre algo similar: hay muchas ideas de mejoras para cada juego… ¿Cuáles tienen mayor probabilidad de generar mayor impacto? Aquí de nuevo interviene la ciencia de datos».
Por otro lado, Wildlife ha desarrollado una plataforma de distribución de juegos que permite que los juegos lleguen a las manos de la mayor cantidad de gente posible de manera eficaz. La ciencia de datos guía el proceso de distribución con la elección de los canales y predicciones de precios óptimos para comprar oportunidades publicitarias. Además, la compañía tiene tres formas de monetizar los juegos (que siempre son de instalación gratis): las compras dentro del juego, las suscripciones y los videos publicitarios. La ciencia de datos interviene fuertemente en la optimización de estos procesos, buscando determinar precios óptimos para los elementos que se venden dentro del juego, hacer ofertas personalizadas y dinámicas y optimizar los precios de venta de espacio publicitario.
La incorporación de estas prácticas marca la diferencia en un juego. Según el vocero, los juegos tiene dos elementos básicos: el corazón, que tiene que ser divertido y placentero; y, por otro lado, lo que se llama el «meta-juego», que son todas las decisiones y opciones que un jugador puede tomar entre un partido y otro (como mejorar su personaje o sus atributos). Los meta-juegos comparten características comunes que se pueden estudiar con ciencia de datos para optimizar el valor de esa experiencia, tanto para el jugador como para la empresa. Además, «la ciencia de datos guía el proceso de distribución del juego. Que ese proceso sea eficiente permite transformar un juego bueno en un juego exitoso, que llega a las manos de millones de personas», explica Sarraute.
Despertar interés en programación
Uno de los grandes problemáticas de la industria, sobre todo en nuestro país, es la escasez de talentos, de personas que tengan los conocimientos necesarios. Frente a esto, «es fundamental despertar el interés por la programación en los chicos, por lo menos desde la escuela secundaria. Hay iniciativas muy buenas en ese sentido, como la iniciativa Program.AR de la fundación Sadosky, que busca acercar la programación a los jóvenes del secundario. Para mí, enseñar a programar debería ser algo tan básico como enseñar a leer, a escribir o hacer sumas y multiplicaciones», comparte el ejecutivo.
Según él, el futuro del país tiene que incluir una promoción y un desarrollo de las habilidades STEAM en los jóvenes. Sino, corremos el riesgo de transformarnos en un país que solo sabe exportar productos agrícolas y necesita importar todo lo que implique conocimiento y tecnología. Por suerte, está lejos de ser el caso y Argentina cuenta con un ecosistema importante de universidades y empresas donde se puede estudiar y aplicar las habilidades STEAM.
En este sentido, los videojuegos y la gamificación promover el desarrollo de habilidades y competencias en los jóvenes. Por ejemplo, plantea, «para enseñar a programar a un joven, creo que enseñar a programar un juego es muy estimulante y crea una conexión inmediata con el resultado de las capacidades adquiridas. También hay videojuegos que enseñan a programar. Claramente son conocimientos cuyo aprendizaje se presta muy bien a ser ‘gamificado'».
Data Science y Machine Learning para resolver los problemas del mundo
La ciencia de datos y el aprendizaje automático (machine learning) son tecnologías muy poderosas, dado que permiten analizar y generar valor a partir de montañas de información que los seres humanos estamos generando constantemente con nuestros celulares y computadoras y que no podríamos analizar manualmente. Según Carlos Sarraute la ciencia de datos permite tomar decisiones a partir de información y, en ese sentido, simplifica y hace más eficiente la toma de decisiones que de otra manera involucran luchas de poder entre opiniones diferentes. Por eso, «los datos adquirieron un valor enorme y, de hecho, las empresas más valiosas del mundo son empresas de datos: el valor de Facebook o Google se debe a los datos que tienen de miles de millones de personas. Estas empresas son dueñas de esos datos que fueron y son constantemente generados por sus miles de millones de usuarios», dice. «Esos datos podrían ser usados para estudiar los procesos de difusión de enfermedades, responder a catástrofes y desastres humanitarios, mejorar la distribución de recursos y un largo etcétera. Pero mientras sean propiedad de empresas privadas su función primaria va a ser generar ingresos para esas empresas».
En definitiva, concluye, «son tecnologías muy poderosas y, dependiendo de cómo las usemos los seres humanos, servirán para resolver los problemas del mundo o para agravarlos. Por eso, es fundamental entender y participar del desarrollo de esas tecnologías, para participar de la conversación y no ser simples consumidores de tecnologías que no entendemos».
