En este Mundial, el lugar más animado no está solo en los campos de fútbol.
Con el aumento de la popularidad de los eventos de predicción relacionados con el Mundial, cada vez más usuarios comienzan a participar en transacciones con dinero real. Quién ganará, el marcador exacto, si habrá sorpresas, si habrá tarjetas rojas, qué jugador marcará, estos temas que antes eran solo para conversaciones entre aficionados antes del partido, ahora se desglosan en eventos de predicción transables.
Y cuando la predicción se convierte en una transacción, los usuarios necesitan algo más que emoción e intuición: los cambios en las cuotas, el estado del equipo, la información sobre lesiones, los enfrentamientos históricos y el sentimiento del mercado se convierten en referencias antes de operar. En este proceso, los modelos de IA se incorporan con frecuencia a los escenarios de predicción del Mundial.
Los grandes modelos como Qwen, ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek, Qwen y Copilot no solo pueden responder "qué equipo es más probable que gane", sino que también pueden dar predicciones sobre el marcador, la posibilidad de sorpresas, el riesgo de tarjetas rojas, el rendimiento de jugadores clave y el desarrollo del partido. Para los participantes en el mercado de predicciones, la simulación previa al partido de la IA se está convirtiendo en otra capa de referencia, además de las cuotas, las noticias, los datos del equipo y el sentimiento del mercado.
Sin embargo, la predicción siempre debe volver al partido en sí.
A medida que el Mundial comienza oficialmente, los resultados de los primeros partidos ya se han publicado. Los análisis de IA que los usuarios utilizaron para ayudar en sus decisiones antes del partido finalmente tienen una respuesta para contrastar: si acertaron el marcador, si anticiparon la sorpresa, cuántos de los detalles como tarjetas rojas, remontadas o el desarrollo del partido fueron realmente captados por el modelo.
El que más llamó la atención, fue Qwen
Sin duda, el que tuvo el mayor efecto espectacular el primer día del Mundial fue Qwen.
Para el partido inaugural, México contra Sudáfrica, la predicción de Qwen antes del partido fue México 2:0 Sudáfrica. Al finalizar el partido, el marcador fue exactamente 2:0. Aún más interesante es que en el partido hubo tres tarjetas rojas, lo que coincide básicamente con la evaluación de riesgo de Qwen antes del partido sobre que "la defensa de Sudáfrica es muy agresiva y podría verse reducida a diez jugadores temprano".
Si solo hubiera predicho la victoria de México, no habría sido una gran sorpresa. Como uno de los anfitriones, México era el favorito. Pero lo que llamó la atención de Qwen fueron los detalles más específicos del partido: el marcador 2:0, el riesgo de tarjetas rojas para Sudáfrica y el ritmo que se abrió gradualmente en la segunda parte.
Inmediatamente después, en el partido de Corea del Sur contra la República Checa, Qwen predijo Corea del Sur 2:1.
Este partido no era fácil de predecir antes del inicio. La República Checa tenía ventaja física, amenaza en balón parado y la experiencia habitual de los equipos europeos en grandes torneos. El desarrollo del partido efectivamente no fue unilateral: la República Checa se adelantó primero, Corea del Sur empató después, y el partido se estancó en 1:1 durante mucho tiempo. Hasta la etapa final, Corea del Sur marcó el gol de la victoria y el marcador final fue 2:1.
Esto le dio un toque más "dramático" a la predicción de Qwen. La predicción del ganador puede basarse en la calidad del equipo en el papel, la predicción del marcador puede tener un componente de suerte, pero los detalles del proceso como las tarjetas rojas, las remontadas y los goles decisivos en la etapa final son lo que realmente hacen pensar que "esto tiene algo". Después de los dos primeros partidos, Qwen aumentó la atención sobre la predicción de la IA en el Mundial.
Copilot: Tiene destellos de genialidad, pero también fracasos evidentes
Antes del torneo, USA Today pidió a Copilot que predijera los 104 partidos de este Mundial. Viendo los partidos ya jugados, estas predicciones tienen momentos brillantes, pero también fallos evidentes.
Entre ellas, las predicciones de tres partidos fueron las más destacadas.
Para el partido inaugural, México contra Sudáfrica, la predicción de Copilot fue México 2:0, acertando el marcador exacto. Para Corea del Sur contra la República Checa, predijo Corea del Sur 2:1, coincidiendo nuevamente con el resultado. Y para Brasil contra Marruecos, Copilot predijo un 1:1, y Brasil efectivamente fue empatado por Marruecos.
Especialmente el partido Brasil 1:1 Marruecos tiene un gran mérito. Brasil es, después de todo, un gigante tradicional, con una plantilla y un nivel de atención en la primera línea.
Marruecos, aunque llegó a semifinales en el último Mundial, enfrentarse a Brasil y predecir directamente el empate antes del partido no era una opción especialmente segura. Al final, Brasil no pudo ganar su primer partido y Marruecos continuó mostrando su resistencia en los grandes torneos. La predicción de Copilot en este partido fue realmente un "destello de genialidad".
Pero los problemas de Copilot también se hicieron evidentes rápidamente.
Predijo que Canadá ganaría 2:1 a Bosnia y Herzegovina, pero el resultado fue un empate 1:1; predijo que Suiza ganaría 1:0 a Catar, pero Suiza también fue empatada; predijo que Estados Unidos ganaría 2:0 a Paraguay, la dirección fue correcta, pero el resultado real fue 4:1, subestimando claramente la intensidad ofensiva.
Fracasos más evidentes aparecieron en varios partidos con sorpresas o donde los favoritos tropezaron.
Para Turquía contra Australia, Copilot predijo que Turquía ganaría 2:1, pero Australia ganó sorprendentemente 2:0. Para Ecuador contra Costa de Marfil, predijo que Ecuador ganaría 2:1, pero Costa de Marfil ganó 1:0. Para Países Bajos contra Japón, predijo que Países Bajos ganaría 2:1, pero Japón empató dos veces y el resultado final fue 2:2. Para Suecia contra Túnez, predijo 1:1, pero Suecia ganó contundentemente 5:1.
Que Copilot haya acertado los marcadores específicos de México, Corea del Sur y Brasil demuestra que no solo sigue a los favoritos. Pero partidos como la victoria de Australia sobre Turquía, el empate de Catar con Suiza o el empate de Japón con Países Bajos también revelan que sus juicios sobre sorpresas y empates siguen siendo bastante conservadores.
ChatGPT: Análisis completo, pero no muy preciso con las sorpresas
En comparación con las predicciones completas de Copilot, ChatGPT se parece más a un "analista previo al partido".
En la predicción del partido inaugural, ChatGPT predijo México 2:0 Sudáfrica, acertando el marcador final. Las razones que dio también fueron bastante completas, incluyendo la ventaja local de México, su estado reciente, la falta de ataque de Sudáfrica, y factores como la altitud de la Ciudad de México y el ambiente local. En esta predicción, ChatGPT no solo dio un resultado, sino que la lógica detrás de su juicio también coincidió con el resultado del partido.
Pero en las predicciones para todo el torneo, la estabilidad de ChatGPT no es tan fuerte. Aunque acertó México 2:0 Sudáfrica y Brasil 1:1 Marruecos, y predijo correctamente la dirección del ganador en partidos como Escocia, Alemania y Suecia, en partidos como Corea del Sur 2:1 República Checa, Catar 1:1 Suiza, Australia 2:0 Turquía y Japón 2:2 Países Bajos, los juicios de ChatGPT predijeron al equipo teóricamente más fuerte. Por ejemplo, que Suiza debería ganar a Catar, que Turquía debería ganar a Australia, que Países Bajos debería ganar por poco a Japón.
ChatGPT no carece de capacidad predictiva; puede desglosar claramente la calidad del equipo, el entorno local, el estado reciente y puede acertar el marcador en algunos partidos. Pero según los resultados actuales, es más hábil explicando "por qué el favorito es más razonable" que identificando previamente qué partidos pueden desviarse del guion favorito.
Gemini, Grok, Claude: Un mismo partido, diferentes guiones escritos por diferentes modelos
Además de Qwen, Copilot y ChatGPT, algunos usuarios de redes sociales también han alimentado el mismo partido a múltiples modelos para obtener predicciones previas.
Tomando como ejemplo el partido inaugural, México contra Sudáfrica, un blogger probó simultáneamente cuatro modelos de IA: ChatGPT, Gemini, Grok y Claude, para obtener predicciones previas. Los resultados mostraron que tanto ChatGPT como Gemini predijeron México 2:0 Sudáfrica, acertando el marcador exacto; Grok predijo México 2:1, Claude predijo México 3:1; aunque ambos acertaron la victoria de México, no acertaron el marcador específico.
En la predicción de este partido inaugural, diferentes modelos dieron tres "guiones" distintos. ChatGPT Go y Gemini Pro se acercaron más al partido real: México dominó, Sudáfrica careció de ataque y finalmente no marcó. Grok pareció dar un marcador más abierto, pensando que Sudáfrica marcaría en el contraataque. Claude Sonnet elevó más las expectativas ofensivas de México, dando un resultado más abierto como 3:1.
Resumen
Dado que las muestras de predicciones de IA disponibles para análisis retrospectivo siguen siendo limitadas, en esta etapa no se puede juzgar directamente qué modelo "entiende más de fútbol".
Pero solo viendo los pocos partidos ya jugados, las diferencias comienzan a aparecer. Por ahora, Qwen es el más memorable: el primer día acertó consecutivamente México 2:0 Sudáfrica y Corea del Sur 2:1 República Checa, y además captó el riesgo de tarjetas rojas y el desarrollo del partido, lo que representa un rendimiento destacado en una muestra pequeña. Sin embargo, si podrá mantener esta precisión en partidos posteriores, requiere más partidos para verificarlo.
Copilot y ChatGPT, ambos tienen momentos brillantes al acertar marcadores específicos, pero también exponen un problema común: al enfrentarse a partidos que se desvían de la calidad teórica, como la victoria de Australia sobre Turquía, el empate de Catar con Suiza o el empate de Japón con Países Bajos, su juicio sigue sin ser lo suficientemente sensible.
En cuanto a modelos como Gemini, Grok, Claude, etc., las muestras públicas actuales se concentran más en partidos individuales o comparaciones en redes sociales, tienen valor de referencia, pero aún no son adecuadas para establecer un ranking directo.
La IA ya puede convertirse en una capa de referencia para los usuarios del mercado de predicciones del Mundial, pero aún está lejos de ser la respuesta estándar.
