Predicciones mundialeras: ¿La Inteligencia Artificial jubiló al pulpo Paul?

Fuente: Comunicaciones Universidad Finis Terrae. Autor: septimapaginanoticias.cl 

                      Con la llegada de un nuevo Mundial de fútbol, millones de personas vuelven a intentar predecir qué selección levantará la copa. Si hace algunos años el protagonista era el célebre pulpo Paul, hoy las consultas apuntan a herramientas de inteligencia artificial capaces de analizar enormes volúmenes de datos para proyectar los resultados de cada encuentro.

Pese a lo anterior, y ya finalizada la primera fase, con IA o no, nos hemos sorprendido con algunos resultados que ya se han dado en esta copa: El avance de Cabo Verde y Paraguay, la eliminación de Uruguay, Alemania y Países Bajos, y quizás cuántas otras sorpresas más descubriremos a lo largo de este torneo.

Recurrimos al director de la Escuela de Ingeniería Civil en Inteligencia Artificial y Realidad Virtual de la Universidad Finis Terrae, Darío Rojas, quien nos aclara que estas tecnologías no tienen la capacidad de anticipar el futuro, sino de estimar escenarios probables a partir de información estadística.

"La Inteligencia Artificial no predice el futuro; calcula probabilidades basadas en datos. Mientras más información relevante tenga y más estable sea el fenómeno estudiado, mejores serán sus estimaciones. Sin embargo, en deportes como el fútbol siempre existirá un componente de incertidumbre que ningún algoritmo puede eliminar por completo".

El académico explica que las plataformas de inteligencia artificial utilizan resultados históricos, rendimiento de los equipos, estadísticas de los jugadores, rankings internacionales y otros indicadores para calcular probabilidades de victoria. Esto representa una diferencia importante respecto de fenómenos populares como el pulpo Paul, cuyas predicciones carecían de sustento científico.

Aun así, advierte que ni siquiera los modelos más sofisticados pueden asegurar quién será el campeón del Mundial 2026. Lesiones, expulsiones, decisiones arbitrales, condiciones climáticas o el estado físico y emocional de los jugadores son variables difíciles de anticipar y pueden modificar completamente el desarrollo de un partido.

En este contexto, el académico enfatiza que las predicciones deben interpretarse como probabilidades y no como certezas. De hecho, uno de los avances de los modelos modernos es que entregan niveles de confianza, indicando, por ejemplo, qué porcentaje de opciones tiene un equipo de ganar un encuentro, en lugar de ofrecer respuestas absolutas.

Respecto al uso de herramientas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT o Gemini para realizar pronósticos deportivos, el académico explica que estas pueden elaborar análisis fundamentados a partir de información disponible, pero no fueron desarrolladas específicamente para realizar predicciones competitivas de alta precisión. En cambio, organizaciones deportivas y empresas especializadas recurren a modelos de aprendizaje automático y simulaciones estadísticas diseñados exclusivamente para ese propósito.

Más allá de las predicciones, la inteligencia artificial ya desempeña un rol clave en los torneos internacionales. Actualmente se utiliza para analizar el rendimiento de jugadores y equipos, generar estadísticas en tiempo real, apoyar el arbitraje mediante sistemas semiautomatizados para detectar el fuera de juego, procesar datos obtenidos desde sensores incorporados en el balón y crear contenido audiovisual personalizado para las transmisiones.

Pese al crecimiento de estas tecnologías, Darío Rojas sostiene que siempre existirá un margen imposible de eliminar y que, precisamente, constituye la esencia del deporte. "Aunque por más estadísticas, modelos matemáticos o inteligencia artificial que existan, el resultado nunca está escrito hasta que el árbitro toca el silbato final".