Un amigo le enseñó un juego 3D con modo multijugador construido únicamente a base de prompts. A Adrián Sáenz aquello le explotó la cabeza, y en lugar de quedarse con la anécdota decidió replicar el experimento con una vuelta de tuerca: que el juego, además de funcionar, le pagara. En su último vídeo, el creador explica cómo levantó Bull Run, Invest Arcade sin escribir una sola línea de código y cuánto dinero le dejó en 24 horas. La respuesta corta es 45,56 dólares. La larga es bastante más interesante.
Un endless runner sobre inversión creado sin código
El juego se llama Bull Run, Invest Arcade y su mecánica es la de siempre: correr, esquivar obstáculos y recoger monedas mientras la velocidad sube. Lo que cambia es el envoltorio. Todo está tematizado con el vocabulario del inversor —portafolios, gráficos, el propio concepto de bull run— y de forma aleatoria aparecen huevos de pascua que sueltan monedas extra. Sáenz lo describe como un juego sencillo al que, eso sí, le puso bastante cariño.
Para construirlo no tocó un editor de código. Trabajó con Claude Code, la herramienta que permite describir en lenguaje natural lo que quieres y dejar que el modelo lo programe. Primero le pidió un documento detallado con el funcionamiento del juego; después lo subió a la herramienta y le indicó que siguiera ese plan paso a paso. Insiste en un matiz: la IA no te entrega un código para que te apañes, sino que descarga programas, crea carpetas, prueba y devuelve una versión funcional. La primera tardó unas dos horas.
A partir de ahí, el resto es iteración. Revisa, pide cambios, el modelo los aplica y vuelve a revisar. El juego final acabó alojado en una VPS —un ordenador en la nube, en sus palabras— contratada por un precio bajo y conectada al propio Claude. Ese detalle no es menor: si nadie puede jugar, nadie ve anuncios, y si nadie ve anuncios no hay ingresos.
Y ahí está el corazón del experimento. El creador descarta los anuncios tradicionales, esos que aparecen en una esquina y estorban. Apuesta por los rewarded ads, un formato en el que el jugador acepta ver un anuncio completo a cambio de algo. En su juego eso se traduce en dos incentivos: multiplicar por dos las monedas al empezar la partida y revivir tras chocar, hasta tres veces por partida. Un mismo usuario puede ver cuatro anuncios por sesión. Sostiene que el modelo funciona porque el jugador espera una recompensa y por tanto presta atención.
‘Los anuncios normales generan entre 10 centavos y un dólar por cada mil personas que los ven; un rewarded ad puede pagar entre 50 centavos y cinco dólares por esas mismas mil.’
— Adrián Sáenz
Esa diferencia de CPM es la que empuja toda la estrategia. Según los datos que maneja el creador, el formato recompensado multiplica por varias veces lo que deja un anuncio convencional, así que decidió montar el juego entero alrededor de esa lógica en lugar de perseguir volumen de impresiones baratas.
Una red de anuncios y un atajo por Telegram
Encontrar quién pague esos anuncios fue el cuello de botella. La mayoría de redes publicitarias exigen semanas de trámites y requisitos, y Sáenz quería sacar el juego cuanto antes. Encontró una que apenas pedía nada, pero que solo aceptaba juegos alojados como miniaplicación dentro de Telegram. Volvió a Claude, le pidió una versión adaptada y la tuvo. A partir de ahí, copiar las instrucciones de la red, pegarlas en la herramienta y repetir.
Con el juego operativo y los anuncios conectados, faltaban jugadores. Publicó una historia en Instagram y un mensaje en Telegram anunciando que estaría disponible durante un tiempo limitado, y añadió un gancho: un dólar por cada 100 millones de monedas, con el pago automatizado al PayPal que cada jugador dejaba al terminar la partida. El juego estuvo abierto exactamente 24 horas.
24 horas, más de 3.000 jugadores y 45,56 dólares
Los números que muestra en pantalla son los siguientes. Pasaron por el juego 3.087 personas, que jugaron 36.624 partidas: unas doce por cabeza. Se vieron 52.705 anuncios hasta el final, lo que da una media de 1,4 por partida. En el mejor momento coincidieron 695 jugadores a la vez, y la mejor hora acumuló 875. El creador destaca otro dato: el 80% de quienes juegan una partida vuelven a jugar una segunda. Cerca de 1.797 personas dejaron sus datos de PayPal.
Los ingresos publicitarios de esas 24 horas fueron de 45,56 dólares. Traducido a métricas, Sáenz calcula un CPM de 83 céntimos por cada mil anuncios vistos, 1,24 dólares por cada mil partidas y 14,76 dólares por cada mil jugadores. Eso equivale, señala, a poco más de un céntimo por persona. También muestra que el desglose por país varía mucho: Estados Unidos paga bastante mejor por impresión que otros mercados con menos volumen.
El 59,6% de las veces que el juego ofreció un anuncio, el jugador lo aceptó. El formato que mejor rindió fue el de revivir tras el choque, con 34.933 visualizaciones, frente a las 17.512 del multiplicador de monedas.
El agujero del modelo: 243,55 dólares en premios
Aquí llega la parte incómoda. El juego repartió 243,55 dólares entre 98 jugadores que consiguieron un premio de dos dólares o más, con un premio medio de 2,49 dólares. Sin embargo los ingresos publicitarios se quedaron en 45,56. La resta da un resultado negativo de casi 197 dólares. El experimento, tal y como se planteó, perdió dinero.
Sáenz lo compara con otro proyecto similar que hizo años atrás: entonces usó anuncios tradicionales, logró unas 38.000 impresiones y apenas recaudó 10 dólares, con un CPM de 0,23. Aquel juego dejó tres veces menos por impresión que este. La diferencia, subraya, son los rewarded ads. El problema no está en la publicidad, sino en el sorteo.
Dos caminos y una lección incómoda
El creador plantea dos formas de hacer viable el modelo. La primera mantiene el gancho de repartir dinero, pero ata el reparto a lo que generan los anuncios: como Claude está conectado a la red publicitaria y al juego, puede programarse para que pague en función de los ingresos reales y se quede, por ejemplo, con un 15% para el desarrollador. El juego sería autosuficiente. La segunda pasa por lo tradicional: mantener los rewarded ads y sustituir el premio en efectivo por recompensas dentro del juego, como skins o mejoras.
Su conclusión no es un titular optimista. Reconoce que la IA ha eliminado la barrera técnica —ya no hace falta contratar a un programador para levantar un producto— pero sostiene que eso no equivale a saber ganar dinero. El conocimiento de negocio, la distribución y la captación de jugadores siguen siendo el verdadero filtro. Que crear un juego sea fácil no significa que monetizarlo lo sea.
La pregunta queda abierta: si el coste de desarrollar se acerca a cero, ¿dónde se construye la ventaja competitiva? Quien tenga la respuesta tendrá algo más valioso que un juego hecho en dos horas.
Puedes ver el análisis completo en el vídeo original de Adrián Sáenz en YouTube.
