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.

La IA dentro

Qué trabaja solo.

1. 01

   Modelos predictivos de jugador

   Simulan el comportamiento económico de cohortes reales frente a cambios de diseño, entrenados sobre 18 meses de telemetría.

2. 02

   Comparador de hipótesis

   Traduce el modelo a impacto esperado en retención y monetización antes de tocar el build. Señal en horas, no en semanas.

3. 03

   Guardrails en producción

   Vigilan las métricas clave en live y disparan alertas y rollback automático si la economía se desvía.

Capturas

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Indicadores

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

Qué resuelve

• Horas Ciclo hipótesis → señal, frente a semanas de A/B test
• Pre-build El impacto esperado se ve antes de tocar producción
• Rollback Guardrails que revierten si la economía se desvía

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

Discutir números en vez de intuiciones. Esa es toda la tesis.