
La inteligencia artificial (IA) encontró un terreno fértil en los juegos de mesa, una disciplina en la que precisión, reglas claras y resultados objetivos son fundamentales. Estos pasatiempos que cautivaron a jugadores de todo el mundo durante siglos, se convirtieron en un banco ideal de pruebas para entrenar algoritmos capaces de identificar fallos antes de que los juegos sean lanzados al mercado.
En ese sentido, el medio The Economist compartió las nuevas perspectivas sobre la tecnología en la industria lúdica.
A través de la IA, los diseñadores pueden detectar irregularidades en las reglas, mejorar la jugabilidad y prever escenarios que de otro modo solo serían visibles a través de repetidas pruebas humanas ¿El fin? Mejorar la experiencia de los jugadores.

Inteligencia artificial y los juegos de mesa
Los juegos de mesa fueron durante mucho tiempo un campo de interés para los investigadores de IA debido a sus características estructuradas: reglas claras, un campo de juego definido y objetivos fácilmente medibles. Estos elementos hacen que los juegos sean un entorno ideal para probar redes neuronales.
Con este contexto, la inteligencia artificial ofrece una ventaja significativa al permitir que los diseñadores de juegos detecten y resuelvan problemas de reglas antes de que lleguen al público.
Al probar un juego miles de veces con la ayuda de algoritmos, es posible encontrar irregularidades y ajustar los detalles para garantizar que las partidas sean equilibradas y satisfactorias para los jugadores.
Desarrollo de “Tabletop R&D” para los juegos
La startup Tabletop R&D, fundada por los científicos informáticos Diego Pérez-Liebana y Raluca Gaina de la Universidad Queen Mary de Londres, desarrolló una plataforma de IA especialmente diseñada para la mejora de los juegos de mesa.
Su enfoque se centra en la creación de un sistema de bajo coste que permita a los diseñadores probar sus juegos de manera eficiente.
Utilizando una técnica llamada “búsqueda de árbol de Monte Carlo” (Monte Carlo tree search), la plataforma simula miles de jugadas posibles sin la necesidad de que los jugadores humanos intervengan. Este método permite a los diseñadores anticipar las diversas configuraciones del juego y realizar ajustes en tiempo real para corregir cualquier desequilibrio o fallo en las reglas.
Entrenamiento de la inteligencia artificial
Un desafío importante en la creación de IA para juegos de mesa es enseñar a la máquina a jugar como un ser humano.
Mientras que los sistemas de IA tradicionales pueden ser programados para buscar la victoria de manera directa y optimista, los diseñadores de juegos buscan que la IA imite la estrategia humana, con más matices y tácticas a largo plazo.
Para lograr esto, la IA de Tabletop R&D puede ser entrenada para pensar como un principiante o un jugador experimentado, ajustando el tiempo que dedica a cada jugada. Este método flexible permite crear experiencias de juego que se asemejan más a las partidas reales entre humanos.
Como señaló Raluca Gaina, una de las fundadoras de Tabletop, la IA desarrollada con este concepto sirve para mejorar la jugabilidad y puede ser utilizada para evaluar la calidad del juego en cuanto a su equilibrio y diversión.

Impacto potencial en el diseño de juegos
El impacto de la IA para el diseño lúdico es notable. Gracias a la recopilación de datos detallados durante cada partida simulada, los diseñadores pueden ajustar las variables del juego para garantizar que cada partida sea justa, emocionante y desafiante. La posibilidad de realizar estas modificaciones rápidamente permite un ajuste mucho más ágil del diseño.
Asimismo, la inteligencia artificial también puede detectar características del juego que son potencialmente problemáticas, como reglas que conducen a un “punto muerto” o mecanismos que hacen que las partidas sean interminables, algo que puede pasar desapercibido en pruebas humanas limitadas.
La capacidad para identificar rápidamente los puntos débiles del producto hace que la IA sea una herramienta indispensable para los diseñadores de juegos que buscan perfeccionar su producto antes de lanzarlo al mercado.
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