Si las inteligencias artificiales son tan efectivas como anuncian sus creadores, y aún mejores que muchos humanos, a los que sustituirán, porqué nadie ha comenzado a emplearlas para hacer saltar la banca. Hoy una de esas máquinas lo tendría tan fácil como aplicar su trabajo a unas cuantas casas de apuestas online, como las que aparecen listadas en www.webapuestas.com , y hacer rico a quien la haya programado.
Acaso no es posible. A diario se nos anuncian éxito científicos de cálculo como el plegado de proteínas, que a los investigadores les hubiera llevado años, o en ámbitos más lúdicos, los vídeos que ahora genera Meta. Y desde luego en esa ingente cantidad de aplicaciones que ahora generan fotografías, ilustraciones, y hasta diseño de logotipos con bastante acierto. Funcionan por una razón, y es que se alimentan con ingentes bases de datos, toda esa información que se acumula en internet gracias a las publicaciones de empresas, medios y hasta personas individuales. Y si hay una información que ocupa mucho espacio en internet, además del p*rno, es la relativa a resultados deportivos.
Hoy grandes cabeceras de periódicos, como el Washington Post, emplean inteligencias artificiales para redactar artículos sobre resultados de ligas, partidos y torneos, indistinguibles de los de un humano. De momento solo para la sección de bolsa y la de deportes, porque para contar cotizaciones y el margen por el que se ha perdido o ganado no es necesario casi ni estilo, ni tono. Basta con explicar de forma clara, ordenada y lógica la información. Quién ha ganado, quién ha perdido, en qué deporte y por cuánto. Es un trabajo muy mecánico para un redactor, y mucho más eficiente dedicar esa capacidad humana a otra cosa. Pero lo más relevante de esta aplicación es que nos demuestra que ya existen IAs rastreando y estudiando los resultados deportivos. Y esta es el primer proceso que tiene que hacer una IA para conseguir efectividad apostando. La monitorización del juego.
Como ya existe una IA que hace esto de forma habitual, diseñada por una gran tecnológica, podemos analizar cómo funciona y qué datos nos proporciona. IBM Power Rank es, precisamente, una inteligencia artificial aplicada al US Open. No solo proporciona los resultados de cada uno de los más de doscientos cincuenta partidos, sino que genera a diario un ranking del jugador, utilizando su rendimiento durante el último año para medir su nivel de juego. Incluso se han incorporado una serie de alertas automáticas como «posible ganador», «jugador a seguir» y «alerta, cambio brusco». Si miramos el histórico de este año, comprobamos un +4 en Alcaraz y un -6 en Rafael Nadal, que ahora, terminado el torneo, tenemos muy claro, pero quién hubiera creído que Carlos sería el ganador final, o que Frances Tiafoe iba a quedar el tercero con una trayectoria que le elevó a +21. A cada jugador le acompaña una gráfica que sube o baja en función de la fecha en que jugó su encuentro dentro del US Open, donde comprobamos cómo asciende, o desciende. Y toda esta información puede incorporarse además a cualquier retransmisión. Además, claro, de a una IA que tenga la segunda utilidad necesaria para las apuestas deportivas, el análisis predictivo.
Esta es la parte más delicada y difícil, porque hay que adaptarla a los deseos del jugador, su perfil de riesgo, incluso a aquellos deportes en los que elija apostar. Ni la mejor IA del mundo podrá hacer magia y predecir el futuro, así que su mejor baza puede ser reducir el porcentaje de error del jugador. Partiendo de la base de que no le hará rico, pero al menos reducirá sus pérdidas aumentando sus ganancias. El análisis predictivo, no solo en apuestas, sino en cualquier campo, identifica patrones, tendencias y otros factores relevantes. Aplicado al deporte permite conocer las fortalezas y debilidades de los equipos, y predecir en qué pueden afectar al resultado final al enfrentarlos entre ellos. Imaginemos tratar de hacer esta predicción para la Champions League y comprenderemos la primera dificultad, que no es tanto programar la IA como disponer de un equipo lo suficientemente potente para los cálculos. Necesitamos incorporar los datos individuales de cada jugador de un equipo, el titular y los suplentes, en la temporada anterior. Multiplicarlos por todos los equipos de la Champions. Generar miles de cálculos de probabilidad y eliminar los menos probables. Y luego hacer combinaciones de equipos enfrentados, porque antes de apostar no sabremos, en realidad, cuál va a enfrentarse a cuál. Con todo eso la IA ya empezaría a hacer un buen análisis predictivo, tomando la monitorización de la pasado temporada. Millones de datos.
Pero trabajar con ese volumen de información es precisamente la capacidad que tienen los algoritmos, así que ya debería haber algún cerebrito por ahí programando IAs para hacerse millonario con las apuestas deportivas. Al fin y al cabo, aparte de su capacidad, tienen a su disposición los potentes equipos de sus universidades o laboratorios. No sería la primera vez que sucede. John Larry Kelly, el padre de la Teoría de la Información, cuyas teorías permitieron desarrollar los protocolos que hicieron posible la comunicación entre ordenadores, creó su propio método de predicción para ganar en Las Vegas. Un método que todavía lleva su nombre. Y del que presume Warren Buffet, quien asegura que lo ha empleado para algunas de sus inversiones millonarias en bolsa. En los años sesenta Kelly, que trabajaba en los laboratorios Bell, se fue a la ciudad de los casinos con su compañero el también matemático Ed Thorp, y juntos ganaron un dineral con su método apostando al blackjack y a la ruleta.
También hoy encontramos investigadores estudiando con tesis y modelos de laboratorio el potencial de las IAs en las apuestas deportivas. Muchos de sus resultados acaban de publicarse en este 2022. Veamos qué han conseguido.
La tesis de Jack Robert, desde la universidad de Princenton, ha analizado la NBA para entrenar un algoritmo que puede predecir los porcentajes de victoria esperados para cada equipo. Identificando tendencias clave en torno a las apuestas del equipo local frente al visitante, pero también que la relación entre precisión predictiva y beneficio es confusa. Dicho en plata, que no puedes acertar con la IA siempre, y por tanto que ganarás o perderás dinero por efecto del puro azar.
En el JAIR (Journal of Artificial Intelligent Research) hallamos este año otro estudio interesante, por cuanto analiza todos los estudios publicados desde 1996 hasta 2019 que han usado el machine learning para predecir resultados deportivos. Rory Bunker y Teo Susnjack, sus autores, explican que los resultados de algunos deportes son más difíciles de predecir que otros. Y que además hay deportes muy, muy investigados, como el fútbol, pero otros lo han sido mucho menos, por lo que la comparación de la efectividad de la IA entre unos y otros es difícil de hacer. No disponemos de los mismos datos. También indican que el futuro éxito dependerá de prestar más atención a una de las ramas de la ciencia del deporte, el análisis del rendimiento deportivo. Singularmente, lo que eligió IBM para su Power Rank.
Aunque sin duda el paper más interesante de este año es uno de junio, que analiza la aplicación de tecnología IA al análisis de datos deportivos (monitorización del juego) desde la Universidad de Beijing, Facultad de Educación Física y Deportes. Con Ti Hu como autor principal, y otros seis profesores chinos dedicados a analizar la aplicación de la IA desde un momento tan lejano como 1963 hasta el 2021. Su conclusión es muy interesante. Resulta que desde el año 2015 las patentes sobre estas IAs se han disparado, con un enorme crecimiento en Estados Unidos, China, Japón y Corea del Sur. Registradas sobre todo por tres gigantes tecnológicos, Tencent, Microsoft, e IBM.
Lo que nos lleva a una conclusión que responde en parte a la pregunta que encabeza el artículo. Sí que hay un interés generalizado por parte de investigadores y empresas en generar IAs capaces de acertar en las apuestas deportivas. Sobre todo para comercializar su software y ganar dinero, más que apostando, cobrando a los usuarios por emplearlo. Y ahí entran empresas de apuestas, medios de retransmisión deportivas, e incluso clubs, algunos de los cuales manejan sus propias plataformas de apuestas. Con el ejemplo citado de IBM.
Para acabar de responder a la pregunta hay que señalar que la IA puede llevarnos a mejorar la predicción sobre el resultado, pero no a saber con exactitud si un equipo o jugador ganará o perderá, y por cuánto. Tendremos más posibilidades de acercamos a saber si un equipo vence o es vencido, pero desde luego no a conocer cuántos goles mete o canastas encesta. Y claro, así no hay quien se haga rico. Solo se puede pasar un buen rato, sabiendo parar a tiempo, ayudado por una IA, o sin ella.
