En el tenis, una disciplina deportiva que maneja una gran cantidad de información y variables de juego, aparece una pregunta muy común: ¿se puede usar la IA para hacer predicciones más exactas? La respuesta es un sí, a pesar de tener varios matices que se mencionan a continuación.
Dicha tecnología ha abierto un mundo de posibilidades, permitiendo realizar apuestas deportivas a partir de datos masivos que un humano sería incapaz de interpretar en el tenis.
Las posibilidades del Machine Learning dentro del tenis
El tenis es una competencia donde se puede implementar la IA, sobre todo mediante el aprendizaje automático o Machine Learning. Cada partido ofrece una cantidad infinita de datos, tales como estadísticas por servicio, resultados históricos, rendimiento de distintas superficies, breaks convertidos, rankings, enfrentamientos directos, etc.
Un apostador normal es capaz de interpretar una cantidad de información limitada y usarla para un análisis previo a un partido de tenis. Sin embargo, la IA es distinta, puede considerar una cantidad tan elevada que marcará la diferencia en las apuestas deportivas.
Los algoritmos empleados por el Machine Learning pueden interpretar volúmenes masivos de datos a alta velocidad, algo imposible para un ser humano. Al estar entrenada con millones de partidos, este modelo puede encontrar patrones imperceptibles y correlaciones para arrojar un posible resultado con más precisión que intuición.
En particular, un modelo de IA es capaz de determinar si un jugador posee un rendimiento importante o superior cuando juega a más de 30 grados de temperatura ambiente y si el oponente es zurdo, una mezcla de factores que para un humano serían imperceptibles.
Existen plataformas con bonos apuestas deportivas en las que se pueden poner a prueba la IA. Los mismos permiten demostrar si este tipo de sistemas es capaz de incrementar la probabilidad de acierto en un partido, resultado en un método que no compromete al jugador a invertir grandes sumas.
¿Cómo se usa la IA para hacer predicciones en el tenis?
El proceso común de la IA para crear pronósticos deportivos en el tenis atraviesa por varias etapas:
- Recolección y procesamiento de información. Se reúnen datos de distintas fuentes, tales como bases de datos históricas o APIs deportivas, y se filtran para garantizar calidad.
- Ingeniería de características. Se establecen las variables más importantes en el modelo de predicción, esto no solamente involucra estadísticas básicas, sino que también ofrece variables contextuales, tales como el suelo de arcilla, duro o hierba, la altitud, etapa del torneo, fatiga de los jugadores y si alguno ha vuelto de una lesión.
- Entrenar al modelo. Se emplean modelos de regresión logística, Random Forest o redes neuronales para entrenar los resultados arrojados, cambiando los parámetros hasta disminuir las inconsistencias en las predicciones.
- Generar predicciones. La IA define la probabilidad de que ocurra un resultado, si la cuota por parte de las casas de apuestas es más alta que la del modelo, esto se identificará como una apuesta de valor. Este estudio es el que permite mejorar la precisión y tener una mejor experiencia de juego.
El empleo de la IA permite reducir el riesgo, pero no lo elimina, aunque al prestar atención a las apuestas de valor, se obtiene una ventaja matemática. Los sistemas avanzados hacen uso de la gestión de riesgos para ajustar el límite de las apuestas usando modelos de confianza y el bankroll del jugador.
Beneficios y limitaciones de automatizar las apuestas deportivas
El progreso de la IA en las apuestas deportivas tiene varios beneficios, aunque también desafíos clave:
Ventajas de emplear la IA
- Velocidad y objetividad. La IA puede tomar decisiones importantes usando datos relevantes, dejando las emociones humanas a un lado y la subjetividad. Asimismo, permite hacer predicciones en tiempo real o milisegundos.
- Identificar apuestas de valor. La principal fortaleza es encontrar variaciones en las cuotas de distintas casas de apuestas antes de que sean ajustadas, sacando provecho de incongruencias en los algoritmos de fijación de precios.
- Análisis multifactorial. Es posible correlacionar varios factores para hacer una predicción deportiva más certera.
Limitaciones de usar la IA
- Variables no cuantificables. La inteligencia artificial tiene problemas para usar factores únicamente humanos, tales como la motivación antes del partido de tenis, presión de apostar en una final o la lesión de un jugador a último minuto.
- Depende de datos confiables. Si los datos usados no son confiables o están incompletos, el modelo tendrá fallas al arrojar pronósticos.
- Mayor riesgo de ludopatía. No tener control sobre las emociones o pensar que se puede acertar el 100% de las veces puede generar que los usuarios realicen prácticas de juego no responsables.
La IA permite hacer apuestas en el tenis, algo que muchos consideraban imposible hace algunos años. Al sacar provecho del aprendizaje automático para evaluar datos infinitos y conseguir apuestas de valor, la IA es una ventaja analítica significativa. Pero, hay que ser cauteloso porque la conciencia siempre será el complemento de la tecnología, pues el riesgo siempre estará presente.
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