ESPN ha utilizzato uno strumento di intelligenza artificiale per rilevare i tell al World Series of Poker 2026. I professionisti non sono impressionati.

Punti chiave

• ESPN ha trasmesso uno strumento di rilevamento dei tell basato su intelligenza artificiale durante la trasmissione del Main Event del World Series of Poker 2026 nei primi giorni di luglio 2026.
• Lo strumento è stato sviluppato da Luke Geel, un ingegnere di intelligenza artificiale dell'Aviazione militare statunitense, e ha tracciato i movimenti degli occhi, la frequenza di ammiccamento, la postura e la gestione dei chip per stimare la forza della mano.
• Oltre 9.000 giocatori hanno partecipato al Main Event 2026, ma solo quelli ai tre tavoli filmati hanno generato dati di addestramento, lasciando l'intelligenza artificiale con un campione molto piccolo.
• Michael Gagliano, professionista veterano di 17 anni che ha raggiunto il tavolo finale, afferma che anche lui ha faticato a agire in base al filmato, per non parlare di un algoritmo.
• Il partner di produzione di ESPN ha confermato che lo strumento non apparirà durante la trasmissione del tavolo finale, senza fornire una motivazione.

Per alcuni giorni nei primi giorni di luglio, gli spettatori che seguivano la copertura diretta di ESPN del Main Event del World Series of Poker 2026, uno dei più grandi tornei di poker annuali del mondo, hanno notato qualcosa di nuovo sullo schermo. Un'etichetta di testo è apparsa su alcuni giocatori mostrando misurazioni in diretta dei loro movimenti, più un grafico etichettato come "modello di forza della mano" che indovinava se il giocatore stava tenendo una mano forte già formata, una mano che cerca (una mano che ha bisogno di una carta in più per diventare forte), o un bluff.

Lo strumento è stato sviluppato da Luke Geel, un ingegnere di intelligenza artificiale che lavora per l'Aviazione militare statunitense. Il suo sistema ha osservato ogni mano filmata ai tre tavoli coperti da telecamere e ha costruito quello che lui chiama un database dei tell: un record dei movimenti degli occhi di ogni giocatore, della frequenza di ammiccamento, della postura, della gestione dei chip e del movimento delle dita, quindi ha incrociato questi segnali con il risultato effettivo di ogni mano.

Funziona davvero?

I professionisti dicono che i dati sono troppo scarsi perché il sistema sia affidabile. Più di 9.000 giocatori hanno partecipato al Main Event 2026, ma la stragrande maggioranza non si è mai seduta a un tavolo filmato. Anche coloro che l'hanno fatto sono rimasti di rado abbastanza a lungo da consentire all'intelligenza artificiale di costruire un quadro significativo.

Michael Gagliano, un professionista del poker con 17 anni di esperienza che ha raggiunto il tavolo finale e sta gareggiando per il premio massimo di 10 milioni di dollari, ha dedicato la pausa di due settimane e mezza tra il tavolo finale e la trasmissione finale a rivedere ogni secondo dei flussi di ESPN, cercando i tell degli avversari rimanenti. Ne è uscito con poco che potesse utilizzare.

"Non so quante informazioni effettive riuscirò ad agire da quello che ho visto," dice Gagliano. Un'intelligenza artificiale che lavora dallo stesso filmato affronta esattamente lo stesso problema.

Shaun Deeb, due volte WSOP Player of the Year che ha concluso al 15º posto nel Main Event 2026, sottolinea un problema più profondo. Una telecamera può tracciare segnali visibili. Non può leggere le intenzioni.

"I tell fisici sono molto più ampi di quanto pensi che il pubblico realizzi," dice Deeb. "Ci sono tell delle gambe, tell del check, tell verbali, tell della respirazione, tell del polso. La maggior parte di questi non può essere rilevata da una telecamera."

Il linguaggio del corpo cambia anche in base al contesto. Un giocatore che sembra nervoso potrebbe reagire agli eventi della situazione, non alla forza delle sue carte. Come dice Gagliano: "Forse il mio linguaggio del corpo fa riferimento alla situazione piuttosto che alla forza della mano."

Cosa significa questo per chiunque guardi da casa?

Per gli spettatori occasionali, l'etichetta è un elemento di intrattenimento televisivo, non una guida affidabile a ciò che accade al tavolo. Lo stesso Geel ha detto a Wired che ha eseguito test alla cieca su altre competizioni e ha ottenuto risultati misti, e riconosce che un campione più grande di mani migliorerebbe lo strumento.

Deeb è schietto sulla versione televisiva: "Penso che abbiano semplicemente trovato qualcosa a caso per provare a renderlo come un altro sport, e penso semplicemente che sia stato un colpo a vuoto."

Il partner di produzione di ESPN, Omaha Productions, ha confermato che lo strumento non sarà utilizzato per il tavolo finale. Nessuna motivazione è stata fornita.

A lungo termine, i giocatori esperti già studiano ore di video registrati su avversari regolari. Con il miglioramento dell'analisi delle immagini di intelligenza artificiale, questo processo potrebbe diventare più veloce e dettagliato, in particolare negli eventi ad alto montepremi dove lo stesso piccolo gruppo di professionisti si gioca a vicenda ripetutamente in telecamera. Per ora, però, i migliori giocatori come Deeb fidano ancora di un osservatore umano fidato che guarda di persona piuttosto che di qualsiasi sistema basato su telecamera.

"Abbiamo sempre avuto un ruolo per la persona che osserva i tell per guardare il giocatore di persona," dice Deeb. "Pensavamo fosse molto meglio di quello che ottieni in TV."

Domande comuni

Questo tipo di strumento di intelligenza artificiale potrebbe essere utilizzato per barare al poker dal vivo?

No. Strumenti come questo non sono consentiti a nessun tavolo di poker dal vivo, e il sistema funziona solo sui video broadcast dopo i fatti. Non ha alcun modo di fornire informazioni a un giocatore durante una mano.

L'intelligenza artificiale sta leggendo i pensieri?

Nemmeno lontanamente. Traccia modelli visibili come l'ammiccamento e la postura. Se questi modelli significhino qualcosa di utile dipende da un contesto molto più ampio di quello che una telecamera può fornire, e i giocatori professionisti affermano che gli esperti umani che guardano di persona sono ancora molto più accurati.