Squlp

Inteligencia económica aplicada a videojuegos. Método científico y modelos de IA para decisiones de economía, balance y monetización, antes de que impacten en producción.

Contexto

Los estudios iteran su economía por instinto o por A/B tests lentos. Cada decisión errada cuesta retención y LTV. El ciclo producción → live → medición → ajuste es demasiado lento.

Solución

Modelos predictivos que simulan el comportamiento económico del jugador frente a cambios de diseño. El equipo ve el impacto esperado antes de tocar el build, hipótesis validadas en horas, no en semanas.

Capturas

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Indicadores

• AI Modelos predictivos de jugador
• <1d Ciclo hipótesis → señal
• 3 Dimensiones: economía · balance · monetización

Resultados medibles

• 50× Más rápido que A/B test tradicional
• +18% Mejora de retención D7 en pilotos
• 0 Releases con regresión económica grave desde implantación

Proceso

Cómo lo resolvimos.

1. 01

   Datos

   Auditoría de eventos in-game + mapeo de cohortes

2. 02

   Modelo

   Entrenamiento sobre 18 meses de telemetría · validación contra outcomes reales

3. 03

   Producto

   Dashboard que traduce el modelo a decisiones de live ops sin necesidad de data science

4. 04

   Hardening

   Guardrails, alertas y rollback automático si la métrica clave se desvía

Pasamos de discutir intuiciones a discutir números. La velocidad de decisión cambió por completo.