San Francisco Frontiers - La IA toma el relevo del Pulpo Paul en las predicciones mundialistas

El Mundial 2026 es el primero en el que el uso de la IA está ampliamente extendido, y aficionados de todo el mundo lanzan sus preguntas sobre pronósticos del torneo de Norteamérica, para interés de la comunidad científica.

Esta tendencia a dejarse guiar por predicciones no humanas recuerda al fenómeno del Mundial 2010, el Pulpo Paul, que adivinaba resultados eligiendo entre dos peceras con comida, cada una de ellas con la bandera de uno de los equipos enfrentados.

ChatGPT, la IA de OpenIA, fue lanzada al público el 30 de noviembre de 2022, en medio del pasado Mundial de Catar, y al margen de los expertos de Silicon Valley, pocos usuarios conocían el potencial de las IA generativas cuando Argentina se proclamó campeona.

Cuatro años después, hasta instituciones como bancos o universidades están poniendo a prueba los conocimientos futbolísticos de las IA.

Analistas del Bank of America descubrieron que su chatbot de Microsoft Copilot se decantaba por España o Francia. Por su parte, la web de noticias tecnológicas Tom's Guide le preguntó a Gemini (la IA de Google), ChatGPT y Perplexity y en todos los casos obtuvo como respuesta que España ganará el Mundial, con Francia como segunda opción también de forma unánime.

Precisamente, La Roja ganó su único mundial en 2010, una victoria "anunciada" por el Pulpo Paul.

Otra página de noticias, Decrypt, obtuvo resultados similares al preguntar a chatbots de occidente como ChatGPT y Claude, la IA de Anthropic. Sin embargo, al preguntar a las IA chinas como DeepSeek o Qwen, descubrió que ambas se decantan por Argentina.

Unos resultados que despiertan el interés científico.

Investigadores de la Ludwig Maximilian University, en Alemania, tratan de descubrir qué modelo será el más exacto en sus predicciones, evaluando la precisión de cada uno de ellos en cada partido en la web pública LLM SoccerArena.

"Necesitamos puntos de referencia que no solo pongan a prueba tareas abstractas, sino cómo los modelos se enfrentan a la información dinámica, a la incertitud y a resultados que pueden ser comprobados más tarde" y comparados con el resultado real, declaró en un comunicado el investigador de la LMU Stefan Feuerriegel.

Estos investigadores de Múnich están probando las previsiones de IA basadas en su conocimiento interno y también en su capacidad para integrar información encontrada en internet sobre factores condicionantes como lesiones, convocatorias o incluso qué predicciones arrojan los mercados de apuestas.

B.Johnson--SFF