La inteligencia artificial anticipa al ganador de la Euro 2020

Esto porque la inteligencia artificial Predictor, programada para el análisis estadístico, ha adelantado las posiciones que ocuparán los 24 equipos conforme a sus posibilidades de ganar. Esto al considerar las actuaciones históricas y más recientes de las selecciones participantes, el nivel de los oponentes con los que se enfrentan y la dificultad del camino a la final.

Los resultados son los siguientes:

1. Francia - 20.5%	4. Alemania - 9.8%	7. Holanda - 5.6%
2. Bélgica - 15.7%	5. Portugal - 9.6%	8. Dinamarca - 5.4%
3. España - 11.3%	6. Italia - 7.6%	9. Inglaterra - 5.2%

Para estos equipos la posibilidad se ve complicado avanzar:

10. Suiza - 2.3%	13. Rusia - 1.0%	16. Gales - 0.6%
11. Suecia - 1.5%	14. Polonia - 0.8%	17. Turquía - 0.4%
12. Croacia - 1.0%	15. Ucrania - 0.8%	18. República Checa - 0.2%

Los que quedan ya sin muchas posibilidades según el cálculo estadístico: Austria - 0.2%; Finlandia - 0.1%; Hungría - 0.1%; Escocia - 0.1%; Eslovaquia - 0.04% y finalmente Macedonia del Norte - 0.02%

La elección de Francia como la gran ganadora del certamen suena completamente lógica, no sólo por ser la actual campeona del mundo, sino porque tiene un equipo increíblemente poderoso en todas sus líneas. Esto no evita que el resto de las predicciones se vean marcadas por todo tipo de controversias: una Bélgica que no termina de dar el paso a la grandeza en la segunda posición, mientras que el campeón del torneo anterior es relegado a la quinta plaza y el subcampeón del mundo hasta la duodécima. Ni qué decir de la decepción británica, enviada a la novena plaza cuando lo dará todo para jugar la final en Wembley.

Más allá de los debates, es imposible mirar estos números sin preguntarnos lo que pasaría si este modelo predictivo termina cumpliéndose. ¿Perderían el futbol y el resto de deportes toda la emoción que siempre les ha caracterizado?

Deportes… ¿predecibles?

Previo al Mundial 2018, investigadores de la Universidad Técnica de Dortmund, la Universidad de Gante University de Bélgica y la Universidad Técnica de Munich diseñaron una IA que definiera al ganador del torneo. El algoritmo declaró ganador a España con un 17.8% de probabilidades, seguido de Alemania (17.1%), Brasil (12.3%) y Francia (11.2%). A excepción de los galos, ninguna de las selecciones llegó siquiera a semifinales, mientras que los germanos fueron eliminados en la primera ronda.

Mucho se ha especulado sobre cómo es que el sistema en cuestión falló de una manera tan catastrófica. La respuesta más recurrente de los distintos estudios posteriores es que el deporte, al igual que toda actividad regida por el factor humano, tiene elementos impredecibles que no pueden ser computados por ninguna máquina.

En el caso del futbol, esto puede incluir la lesión de la estrella del equipo, una genialidad de un jugador o un acierto/error que cambie por completo el destino de los partidos. A esto se suman los árbitros, cuyas interpretaciones siguen siendo determinantes aún tras la incorporación del siempre polémico VAR. Ni qué decir de otros factores como el clima, la altura o el estado de la cancha.

Y luego está la buena fortuna…

La suerte del campeón

Hay quienes dicen que la suerte no existe, pero el deporte suele demostrar lo contrario.

Algunos analistas deportivos defienden la tesis de que, además de la calidad individual y colectiva, la suerte juega un papel muy importante en el deporte. Tal es el caso de Martín del Palacio, quien insiste en que ésta “es FUNDAMENTAL, como en todo en la vida. La suerte juega en todo, también las circunstancias, pero tus decisiones son claves en tu éxito. No tiene por qué ser distinto en el fútbol”

La ciencia no ha podido demostrar que la suerte existe, pero muchos teóricos e investigadores la han convertido en eje de sus investigaciones, recurriendo al deporte como su principal fuente. Tal es el caso de la llamada Paradoja de la habilidad, que concluye que entre más nivelados estén los oponentes, más probable es que la suerte se torne determinante en el resultado final de un encuentro o un torneo. Esta es la razón por la que estudiosos aseguran que la suerte suele ser más decisiva en la NFL, la NBA y la NHL que en el futbol, porque las ligas estadounidenses suelen tomar medidas para evitar las disparidades.

Esto no significa que el deporte más popular del mundo esté exento de fortuna. Quizá el mejor ejemplo sean las tandas de penal, cuyo cobrador inicial se decide con el aleatorio girar de una moneda. La estadística señala que el primer equipo en tirar suele anotar en tres de cuatro ocasiones, lo que invariablemente aumenta la presión en el rival y puede ser una de las razones por las que este sólo gana en 39% de las ocasiones. Así lo considera Ignacio Palacios-Huerta, teórico de juegos en la London School of Economics y autor de Beautiful Game Theory: How Soccer Can Help Economics , quien asegura que un buen modo de nivelar este momento decisivo sería dejar que el equipo peor sembrado vaya primero.

Todos estos factores en conjunto son la razón por la que la efectividad de los algoritmos deportivos va del 54.7% (Tax and Joustra, 2015) al 77% (Davoodi and Khanteymoori, 2010). Más allá de los eventos para los que fueron empleados, destaca que todos ellos siguen estando lejos de una certeza absoluta.

Aunque es un hecho que los resultados de la IA serán considerados por muchos para el llenado de sus quinielas, quizá todavía sea demasiado pronto para asegurar que sus modelos matemáticos están cerca de ser infalibles. No está de más considerarlos, pero sin hacer a un lado elementos como un equipo enrachado, un jugador en ascenso o los esfuerzos propios de un partido que parece destinado a ser una nueva versión de David vs. Goliath. Tal vez las capacidades de predicción deportiva de las máquinas aumenten con el tiempo, pero todavía están muy, muy lejos de arruinarnos la emoción del juego.