Por Canuto  

La Electronic Frontier Foundation sostiene que DraftKings emplearía registros de apuestas y aprendizaje automático para identificar a clientes que pierden y enviarles promociones que los animen a regresar. La denuncia pone el foco en los riesgos de combinar inteligencia artificial, publicidad conductual y datos personales, y en la dificultad de limitar esos daños cuando la empresa utiliza información que recopila directamente de sus usuarios.
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  • La EFF afirma que DraftKings analiza registros de apuestas para identificar a clientes que pierden y dirigirles promociones para que regresen.
  • La organización advierte que ese enfoque podría alcanzar a personas con problemas de juego y explotar su vulnerabilidad con fines comerciales.
  • La EFF sostiene que limitar únicamente la venta de datos de terceros no bastaría si las plataformas pueden segmentar anuncios con información propia.

DraftKings usaría inteligencia artificial para atraer de nuevo a apostadores que pierden

La EFF cuestiona una estrategia de publicidad dirigida que, según la organización, aprovecha los registros de apuestas para identificar a clientes con pérdidas y motivarlos a volver a la plataforma.

Un modelo que apunta a quienes pierden

DraftKings, empresa de apuestas deportivas en línea, estaría usando inteligencia artificial para seleccionar clientes con mayor probabilidad de responder a promociones y realizar apuestas perdedoras. La denuncia fue planteada por la Electronic Frontier Foundation (EFF), organización dedicada a la defensa de los derechos digitales, en un artículo publicado el 24 de septiembre de 2026. Su señalamiento conecta la segmentación publicitaria con un asunto especialmente delicado: el uso de información sobre hábitos de juego para impulsar nuevas apuestas.

Según la EFF, que cita un reportaje de The New York Times, DraftKings utiliza registros de apuestas de sus clientes para entrenar un modelo de aprendizaje automático. El sistema buscaría identificar a jugadores que pierden y, una vez detectados, la compañía les enviaría publicidad personalizada para atraerlos de vuelta al sitio. La organización sostiene que esas promociones apuntarían a personas cuyas apuestas probablemente volverían a terminar en pérdidas.

El incentivo comercial descrito por la EFF es directo: quienes pierden dinero en sus apuestas serían los usuarios que más ingresos generan para la empresa. Bajo esa lógica, una campaña diseñada para reactivar a esos clientes no se limitaría a recordarles que existe una plataforma, sino que podría convertir el historial de pérdidas en un criterio para decidir a quién persuadir. La afirmación sobre la estrategia corresponde a la organización y al reportaje periodístico que cita, no a una evaluación independiente incluida en la publicación.

La preocupación aumenta cuando el perfil algorítmico coincide con lo que la EFF denomina jugadores problemáticos: personas que siguen apostando pese al daño que la actividad puede causarles a ellas, a sus finanzas y a sus relaciones. La organización advierte que esos usuarios tendrían una alta probabilidad de quedar dentro del grupo objetivo del modelo. En vez de reducir la exposición de quienes podrían estar en una situación vulnerable, las promociones descritas buscarían que regresen a la plataforma.

Qué implica la publicidad conductual

La publicidad conductual en línea personaliza los anuncios a partir de datos recopilados sobre las personas, explica la EFF. En el caso descrito, el material analizado serían registros de apuestas asociados a los usuarios de DraftKings, que permitirían inferir patrones y decidir qué promoción mostrarles. Este tipo de segmentación puede volver más persuasivo un anuncio porque no se dirige a una audiencia general, sino a personas seleccionadas por comportamientos previos.

La organización sostiene que el uso de inteligencia artificial puede ampliar los daños de ese modelo porque permite procesar grandes conjuntos de información con mayor rapidez. También plantea que el funcionamiento de estos sistemas, que compara con una caja negra, dificulta anticipar qué datos resultarán útiles para entrenarlos. De acuerdo con su argumento, esa incertidumbre incentiva a las empresas a recopilar más información para probar, ajustar y refinar sus modelos.

La crítica no se limita a que un anuncio aparezca después de una apuesta. El problema señalado es que una empresa podría usar el historial individual para estimar quién responderá a una promoción y, en este caso, quién podría volver a apostar pese a sus pérdidas. Si ese perfil también alcanza a personas con problemas de juego, la personalización dejaría de ser solo una herramienta para vender y podría reforzar una conducta que ya les causa perjuicios.

La EFF defiende una postura más amplia que una restricción puntual a las campañas de apuestas: considera que toda publicidad conductual debería prohibirse. Su argumento es que el negocio de personalizar anuncios crea incentivos para recolectar datos personales y que incorporar sistemas de IA puede intensificar esa dinámica. La publicación presenta el caso de DraftKings como un ejemplo de ese riesgo, no como prueba de que todas las empresas utilicen los datos de la misma manera.

Datos propios y riesgos de vigilancia

La EFF afirma que DraftKings parece basar el modelo en datos de primera parte, es decir, información que recopila directamente de sus usuarios, en lugar de comprar datos adicionales a intermediarios. Esa distinción importa para el debate regulatorio porque una política centrada solamente en limitar la venta o el intercambio de información de terceros podría no impedir una campaña como la descrita. La empresa todavía tendría, según esa explicación, datos propios con los que perfilar a sus clientes.

La preocupación de la organización se extiende más allá de la publicidad de apuestas: afirma que los datos recopilados para dirigir anuncios alimentan también a la industria de vigilancia. Según la EFF, esa información se vende a compañías de seguros, bancos y agencias estatales y federales encargadas de hacer cumplir la ley, e incluye a la Oficina de Aduanas y Protección Fronteriza de Estados Unidos (CBP). La publicación presenta estos usos como parte de un problema más amplio sobre el destino de los datos generados por la tecnología publicitaria.

La organización añade que el Servicio de Inmigración y Control de Aduanas de Estados Unidos (ICE) mostró interés en ese ecosistema. A comienzos de 2026, según la EFF, ICE publicó una solicitud de información para conocer cómo los proveedores comerciales de grandes datos y tecnología publicitaria podían apoyar directamente actividades de investigación. La mención no demuestra que los datos de DraftKings hayan sido entregados a esa agencia, pero refuerza la advertencia de que la información recolectada para anuncios puede tener otros usos.

Para los responsables de políticas públicas, el caso plantea una diferencia entre controlar la circulación de datos y limitar la práctica que los vuelve valiosos para la segmentación. La EFF sostiene que las restricciones a la comercialización de información de terceros no bastarían si las plataformas pueden utilizar registros propios para inferir comportamientos y personalizar promociones. Su propuesta es prohibir la publicidad conductual, aunque el artículo no detalla un proyecto de ley, una jurisdicción que haya adoptado esa medida ni una respuesta de DraftKings.

Protección personal y debate pendiente

Mientras reclama cambios de política, la EFF también remite a recursos para que las personas protejan su información. Entre ellos menciona su proyecto Surveillance Self-Defense y consejos de seguridad para aplicaciones móviles y sitios web. Estas herramientas pueden ayudar a reducir algunos riesgos de exposición digital, pero la organización no las presenta como una solución capaz de neutralizar por sí sola la publicidad personalizada descrita en el caso.

La denuncia vuelve visible una tensión entre la eficiencia comercial de los modelos predictivos y el impacto que puede tener su aplicación sobre personas concretas. Un sistema que identifica con precisión a quienes responden a una promoción puede resultar atractivo para una compañía, pero esa misma capacidad plantea preguntas cuando la conducta buscada está asociada a pérdidas y a posibles problemas de juego. La EFF interpreta el caso como una forma de aprovechar la vulnerabilidad de ciertos clientes para aumentar las ganancias.

La información publicada no ofrece cifras sobre cuántos usuarios podrían haber sido perfilados, cuántas promociones se enviaron ni qué efecto tuvieron en sus apuestas. Tampoco incluye una respuesta de DraftKings, por lo que las afirmaciones sobre el modelo y sus objetivos deben entenderse como señalamientos atribuidos a la EFF y a la cobertura de The New York Times que esta cita. Esos límites no eliminan el debate, pero sí son relevantes para distinguir los hechos descritos de las conclusiones sobre sus consecuencias.

El punto central para la discusión sobre inteligencia artificial y privacidad es que una plataforma no necesita comprar datos externos para desarrollar perfiles sensibles si ya reúne información detallada sobre sus usuarios. La EFF considera que, mientras las empresas puedan personalizar anuncios con datos de comportamiento, seguirán teniendo incentivos para recolectarlos y procesarlos. Por eso, su conclusión va más allá de DraftKings: pide prohibir la publicidad conductual para reducir el uso comercial de esos perfiles.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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