El sistema de compensación llamado komi se ha utilizado en la puntuación de juegos como el Go. En el Go, el jugador blanco (el segundo jugador) está en desventaja porque el negro se mueve primero, lo que le da una ventaja; de hecho, el porcentaje de victorias para el negro es más alto. El valor percibido del komi ha sido reevaluado a lo largo de los años para mantener la equidad. Sin embargo, esto implica que este komi estático no es una solución suficientemente sofisticada. Aprovechamos los métodos de komi existentes en el Go para estudiar la evolución de la equidad en los juegos de mesa y para generalizar el concepto de equidad en otros contextos. Este trabajo revisita la noción de equidad y propone el concepto de komi dinámico en Scrabble. Introducimos dos enfoques, komi estático y dinámico, en Scrabble para mitigar el problema de la ventaja de iniciativa (AoI) y mejorar la equidad. Descubrimos que implementar el komi dinámico hizo que el juego fuera atractivo y proporcionó retroalimentación directa en tiempo real, lo cual es útil para el entrenamiento de jugadores novatos y para mantener la equidad para los jugadores hábiles. También se discute una posible interpretación de la física en mente para mejorar la teoría de refinamiento del juego en relación con la equidad en los juegos.