Inteligencia Artificial en apuestas deportivas: estos son sus puntos débiles

Redacción 20/06/2024

A lo largo de los últimos años la irrupción de las tecnologías basadas en inteligencia generativa han revolucionado el mundo de las apuestas deportivas. Aunque el arte de elaborar pronósticos y estrategias se había desarrollado de una forma significativa con la transformación digital, los algoritmos inteligentes han marcado un punto de inflexión.

En estos momentos podemos encontrar cada vez una mayor cantidad de proveedores y soluciones tecnológicas que ayudan a implementar en mayor o menor grado estas nuevas soluciones en el proceso de las apuestas. Pero, ¿hasta qué punto son fiables estos sistemas? ¿Conviene que los usuarios se abandonen a este tipo de herramientas? ¿Dónde se encuentran sus limitaciones? A continuación, te hablamos de ello.

Inteligencia artificial en el mundo de las apuestas deportivas: Estas son sus limitaciones

Las herramientas de IA aún no pueden gestionar totalmente los factores de última hora

A pesar de que las infraestructuras de inteligencia generativa cuentan con una gran capacidad para procesar información y elaborar análisis complejos, presentan ciertas incapacidades a la hora de valorar con precisión eventos imprevistos. Estos factores de última hora como, por ejemplo, bajas de jugadores así como otras eventualidades fortuitas siguen siendo un elemento difícil de ponderar. Las limitaciones para implementar y llevar un seguimiento de este tipo de variables minimizan las capacidades de adaptación en tiempo real al dinámico mundo deportivo. Al final, esto se traduce en imprecisiones que pueden acabar brindando una perspectiva distorsionada a los pronósticos.

En estos momentos, los algoritmos basados en Inteligencia Artificial continúan presentando ciertas incapacidades a la hora de integrar y responder a los cambios de última hora. 

Este aspecto, por el momento, sigue presentando ciertas carencias y es evidente que no pueden ser contrarrestadas únicamente a través de una excelente capacidad para recopilar y analizar datos históricos. La ausencia de este tipo de referencias es un vacío importante y representa grandes vulnerabilidades siendo una de las razones por las que, aún en la actualidad, conviene ser cautos en lo que respecta al uso de las herramientas de inteligencia generativa. Al final, el azar y la esencia misma de las apuestas deportivas están definidos precisamente por este carácter imposible de planificar o prever. El surgimiento de eventos

fuera de toda planificación pueden marcar (y marcan) definitivamente el curso de los acontecimientos configurando el resultado final de los encuentros.

Presentan una dependencia importante de los datos históricos

A la hora de trazar una estrategia es importante abordarla en diferentes direcciones. Una de las más importantes tiene que ver con la investigación y recopilación de datos históricos, es decir, analizar información del pasado relativa a los equipos que participan en el encuentro.

Sin embargo, este no es el único ámbito que debe cuidarse a la hora de formular pronósticos deportivos. En cierto modo, las aplicaciones y motores de Inteligencia Artificial presentan una dependencia exclusiva de este tipo de datos. Si bien es cierto que los datos históricos arrojan una sólida base que brinda grandes potencialidades a los algoritmos en el ámbito de las apuestas deportivas, no consiguen atrapar la naturaleza dinámica de los deportes y la imprevisibilidad que los define.

Al final, aquellos jugadores que se limitan únicamente a este tipo de tecnologías se están auto saboteando porque, al final, están renunciando a una parte fundamental del universo de las apuestas deportivas. 

En este sentido, los modelos adaptativos de Inteligencia Artificial se vuelven fundamentales para poder suplir este tipo de limitaciones pero necesitan de una evolución que, en la actualidad, está lejos de conseguirse. Es importante tener en cuenta que, aunque cada vez existen motores de análisis predictivos más potentes, no es conveniente basar nuestras tomas de decisiones de forma exclusiva en este tipo de herramientas pues, de lo contrario, se estarían obviando detalles importantes y que pueden marcar una diferencia.

No cuentan con criterio propio: Sus decisiones están condicionadas por sus procesos de entrenamiento 

Más allá del grado de automatización que presentan estas herramientas, hemos de tener en cuenta que la calidad de sus resultados está fuertemente determinada por el tipo de entrenamiento que hayan recibido. Esto significa que, en función de los datos que hayan utilizado para entrenarse, pueden generar resultados sesgados lo cual, para los apostadores que las utilizan, puede suponer la asunción automática de enfoques que se alejan de la neutralidad. El resultado pueden ser predicciones inexactas y esto es algo que afecta de un modo especial al ámbito de los pronósticos pues la menor descompensación o falta de precisión puede repercutir directamente a nivel financiero.

Indudablemente, cuando los mecanismos que se utilizan para evaluar los riesgos potenciales se han visto contaminados por sesgos, la dimensión estratégica se ve comprometida. Se trata de uno de los grandes retos que se están tratando de abordar en estos momentos en la industria a fin de garantizar la máxima protección de los usuarios y consumidores, por supuesto, también en el ámbito de la inversión (lo cual incluye a las apuestas deportivas).