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Diversos modelos predicen la Copa del Mundo-- todos coinciden en apoyar a España, sin poder predecir sorpresas

Hay que admitir que el desarrollo de la IA avanza a pasos agigantados, hace dos años solo era un concepto, y ahora ya forma parte de nuestra vida, incluso las predicciones del Mundial han dejado atrás el modo de "comprar en contra de las tendencias" y la suposición ciega de "la villa junto al mar", para entrar en un modo de predicción "científico" con diversos modelos. Hoy vamos a ver las predicciones de varios modelos para esta edición del Mundial:

Uno, probabilidad de ganar y equipos favoritos

Según múltiples modelos de datos autorizados y análisis de IA,‌ el equipo de España es considerado generalmente como el principal favorito para ganar‌. La supercomputadora Opta predice una probabilidad de 16.1% de que ganen el campeonato, mientras que el modelo de Goldman Sachs incluso da una probabilidad de hasta 26%. Seguidos de cerca están‌ Francia (probabilidad del 13%-19%) y el campeón defensor Argentina (probabilidad del 10.4%-14%)‌, formando junto con España la primera línea. Además, el juego EA Sports "FC26" mediante cientos de simulaciones también predice que España conquistará su segundo título mundial en la historia.‌‌

Otros equipos tradicionales fuertes como Inglaterra, Brasil, Portugal, Alemania, se sitúan en la segunda línea, con probabilidades de ganar entre 3% y 11%. Es importante destacar que‌ Noruega (probabilidad del 3.5%) es vista como la potencial sorpresa, principalmente por la dupla ofensiva Haaland y Ødegaard. Por otro lado,‌ Marruecos también es apoyado de manera unánime por varios modelos de IA, que creen que puede repetir la actuación de la última Copa del Mundo como una sorpresa entre los semifinalistas‌.‌‌

Dos, métodos de predicción y fuentes de información

Las predicciones actuales del Mundial se basan principalmente en los siguientes métodos, cada uno con su enfoque:

‌Modelos de datos y supercomputadoras‌: como los modelos de Opta y Goldman Sachs, que se basan en una gran cantidad de datos históricos de partidos (como las clasificaciones Elo), estado reciente de los equipos, fuerza de los jugadores, entre otros indicadores cuantitativos, y mediante decenas de miles de simulaciones de Monte Carlo obtienen las probabilidades.

‌Análisis con grandes modelos de IA‌: incluyendo GPT-4, Claude, DeepSeek, que combinan datos tradicionales y, en algunos casos, intentan incorporar factores psicológicos, condiciones geográficas (como el impacto de la altitud), y otras variables en su análisis.

‌Simulaciones de juegos y experiencia histórica‌: por ejemplo, los simuladores de fútbol de EA Sports que predicen mediante simulaciones completas del torneo, y que han acertado en el campeón en las últimas cuatro ediciones.‌‌