Creando juegos con IA Generativa, un caso de uso que vale la pena conocer

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Imagina poder crear tu juego soñado con solo escribir unas pocas frases. Esto es lo que Braindump, un innovador estudio de juegos impulsado por IA, está haciendo posible. Desde su inicio hace seis meses, Braindump ha evolucionado rápidamente, incorporando generación de modelos 3D, capacidades multijugador y una interfaz de usuario intuitiva que permite a cualquier persona diseñar y jugar juegos complejos sin necesidad de conocimientos de programación. En este artículo, exploraremos el viaje de Braindump, los desafíos que han enfrentado y las soluciones innovadoras que han implementado. ¡Acompáñanos en esta fascinante travesía hacia el futuro de la creación de juegos!

Antes de nada, mira este vídeo con los mejores juegos clásicos para móvil, luego seguimos 🙂

El Inicio del Proyecto

Braindump comenzó hace aproximadamente seis meses con prototipos modestos que utilizaban SVGs para representar unidades de juego. La idea era simple pero ambiciosa: crear una plataforma donde los usuarios pudieran diseñar juegos mediante prompts de lenguaje natural. Este concepto inicial sentó las bases para lo que sería una serie de avances tecnológicos y de diseño.

Lo explican en braindump.me

Desarrollo y funcionalidades Clave

Desde sus primeros días, Braindump ha añadido una serie de funcionalidades clave:

  • Generación de Modelos 3D: Ahora es posible generar modelos 3D completos basados en simples descripciones textuales. Por ejemplo, al escribir “Crear un Starfighter que dispara láseres y lanza bombas BB-8”, Braindump genera automáticamente los modelos 3D, datos del juego y scripts necesarios.
  • Capacidades Multijugador: Los usuarios pueden invitar a amigos a jugar y construir mundos juntos, haciendo que la creación de juegos sea una experiencia social y colaborativa.
  • Iteración en el UX: El equipo ha re-trabajado la experiencia de usuario numerosas veces para hacerla lo más intuitiva posible, permitiendo a los usuarios interactuar con el juego tanto a través de comandos de texto como de controles tradicionales.

Desafíos y Soluciones

Desafío 1: Diseñando el UX para Prompts

Uno de los mayores retos fue determinar cómo los usuarios podrían interactuar de manera efectiva con los LLMs. Inicialmente, intentaron generar juegos completos a partir de descripciones detalladas, pero esto resultó ser ineficaz. La solución fue un enfoque iterativo, donde los usuarios construyen el juego paso a paso, permitiendo ajustes y refinamientos constantes. Además, se implementó la capacidad de hacer clic en objetos para modificarlos directamente, facilitando una interacción más natural y precisa.

Desafío 2: Diseñando una API de Juego para LLMs

El equipo descubrió que los LLMs tienen dificultades para manejar arquitecturas de software complejas. La solución fue crear una API de juego en TypeScript con una estructura rígida que permite a los LLMs enfocarse en rellenar detalles específicos en lugar de construir arquitecturas completas. Este enfoque también permite la autocorrección por parte del LLM, mejorando la precisión del código generado.

Innovaciones y Herramientas Únicas

Macros Generadas

Una característica innovadora de Braindump es la generación automática de macros. Por ejemplo, un prompt como “Coloca una tienda junto a cada fogata” genera el código necesario para realizar esta tarea automáticamente. Esto no solo agiliza el proceso de creación, sino que también permite a los usuarios realizar tareas tediosas de manera eficiente.

Edición Colaborativa con IA

Desde el principio, Braindump ha soportado la edición multijugador, permitiendo que varios usuarios trabajen en el mismo proyecto simultáneamente. Inicialmente, esto se manejaba con un único chat, pero rápidamente se volvió caótico. La solución fue implementar “hilos” de conversación, donde cada hilo se centra en un aspecto específico del juego, mejorando la organización y la colaboración.

Evaluación y Mejoras Continuas

Para evaluar la efectividad de su motor de prompts, Braindump desarrolló una herramienta de benchmarking que ejecuta docenas de escenarios con diferentes prompts y usa GPT para evaluar su éxito. Este proceso ha permitido al equipo mejorar continuamente el sistema, alcanzando un 91% de éxito en sus pruebas más recientes.

Fredrik Norén, CPTO de Braindump, expresa su pasión por los juegos y la creatividad, viendo la IA generativa como el siguiente gran avance en la productividad. La misión de Braindump es empoderar a pequeños grupos e individuos para que puedan construir juegos únicos y creativos sin las limitaciones de los estudios de juegos tradicionales.

Próximos Pasos

Braindump continúa evolucionando con varios objetivos en mente:

  • Soportar prompts más complejos a través de planificación.
  • Mejorar la capacidad de GPT para pedir clarificaciones cuando sea necesario.
  • Mejorar la calidad del código mediante la auto-crítica de GPT.
  • Aumentar la descubribilidad e inspiración para los usuarios.
  • Expandir las capacidades del motor de juego de una manera amigable para los LLMs.

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