IA en videojuegos no está en el negocio de crear hits, según Strauss Zelnick, CEO de Take-Two. En un podcast con David Senra el directivo defendió que la inteligencia artificial puede ser «super útil» para tareas concretas, pero que no sustituye la chispa creativa que define a los grandes éxitos.
La importancia de su comentario no es retórica: apunta al debate real en los estudios y entre inversores sobre qué puede y qué no puede automatizar la IA sin sacrificar la originalidad.
IA en videojuegos: velocidad vs. sorpresa
Zelnick puso números y sentido común sobre la mesa. Recordó que ya existían herramientas para crear activos antes de la llegada de los modelos generativos, y que la IA principalmente acelera procesos, no inventa por sí misma la experiencia que convierte un juego en un hit.
En sus palabras: «los datasets, por su propia naturaleza, miran al pasado». Eso tiene consecuencias prácticas: si un producto está entero guiado por datos históricos, pierde la capacidad de sorprender, y la sorpresa es precisamente lo que impulsa a los jugadores a probar algo nuevo.
Zelnick también fue explícito con una frase que resume el problema: «clones no venden». El sector móvil lo demuestra: miles de juegos se publican cada año, pero los éxitos cuentan por decenas, no por centenas. La diferencia no está en la calidad de los assets, sino en una idea o mecánica inesperada.
Eso no significa que la IA no tenga utilidad. Para Take-Two, y para la mayoría de estudios, la IA es especialmente valiosa en la generación de contenido gráfico, sonido o texto que reduce tiempos de producción. Pero Zelnick subraya que la creación de activos es una condición necesaria pero insuficiente para crear un hit.
En la práctica, esto significa que la IA puede liberar horas de trabajo repetitivo, mejorar prototipos y abaratar pruebas de concepto. Pero la decisión creativa —la jugada que añade un elemento distinto a lo ya existente— sigue recayendo en personas con experiencia, visión y, sí, mucha paciencia para iterar.
El CEO mencionó ejemplos recientes donde una idea conocida se hizo interesante por un giro distintivo: títulos como Palworld o propuestas que mezclan géneros demuestran que tomar algo familiar y añadir una pieza nueva sigue siendo una fórmula válida para atraer atención.
Lo que Take-Two no aclara todavía es hasta qué punto la adopción masiva de herramientas generativas modificará la estructura de costes y expectativas en los estudios pequeños. En teoría, la IA puede nivelar la capacidad de prototipado; en la práctica, la ventaja competitiva seguirá dependiendo de equipos capaces de transformar esos prototipos en experiencias con gancho.
También hay un punto legal y creativo: cuando gran parte del contenido viene de modelos entrenados con obras existentes, el producto tiende a ser derivado. Eso importa comercialmente: los consumidores no pagan por lo que suena a copia, y los editores no pueden basar una estrategia de largo plazo en réplicas de éxito ajeno.
Zelnick resume el equilibrio: la IA es una herramienta que mejora productividad y reduce costes en tareas concretas, pero no elimina la necesidad de intuición y riesgo creativo que generan hits. Para Take-Two, propietaria de IP que ya funciona, eso es una ventaja si la compañía la usa bien; para el desarrollador independiente, no garantiza por sí sola la posibilidad de crear el próximo gran éxito.
Queda por ver si la industria aprovechará la IA para ganar tiempo real de diseño —eso que permite experimentar y fallar rápido— o si la empleará solo para acelerar procesos y producir más contenido derivado. La pregunta relevante hoy es cuál de esas dos vías será más rentable y sostenible.
