Es ampliamente asumido en el mundo de las apuestas deportivas – y en casi todo tipo de apuestas – que los corredores de apuestas llevan la ventaja. Después de todo, citando el famoso dicho, “la casa siempre gana”. Pero, aunque se acepte y se tome como un hecho, eso no detiene a los jugadores de tratar de buscar alguna ventaja – o al menos creer que pueden encontrar una estrategia ganadora.
Pero con la tecnología, siempre hay esperanza. En los Estados Unidos, IBM recientemente ha trabajado en fantasy football (un tipo de apuesta deportiva sobre rendimiento individual en partidos de la NFL). IBM utiliza su famosa supercomputadora – WATSON – para predecir el rendimiento y las actuaciones de los jugadores, y ha trabajado en conjunto con ESPN para crear una app a la que todos tengan acceso.
WATSON usa aprendizaje automático, un tipo de inteligencia artificial para analizar datos y hacer sus predicciones. Claro, hoy en día la mayoría de la gente haciendo apuestas también usa datos y estadísticas para tomar una decisión, de hecho, las mejores plataformas para hacer apuestas tales como Mr Green proveen datos y estadísticas para que cada cliente pueda basarse en eso antes de hacer una apuesta.
Las supercomputadoras pueden analizar más datos
Sin embargo, como uno podría imaginarse, los supercomputadores pueden analizar más datos que un humano. ¿Alguna vez leíste un artículo sobre la final de la Champions League o sobre la NBA antes de hacer una apuesta? Una supercomputadora es capaz de escanear miles de artículos y analizar millones de datos antes de dar una predicción.
¿Entonces, porque no estamos usando inteligencia artificial como esta para tomar una ventaja? En realidad, aún no ha sido perfeccionada. WATSON ha tenido algo de éxito con predicciones sobre la NFL, pero no ha sido sin errores.
La dificultad se encuentra en que hay dos tipos de datos – estructurado y sin estructurar. Los datos estructurados son fáciles de entender para una máquina, por ejemplo, un hecho como este: “Real Madrid gana el 92% de sus partidos en casa”. Este es un ejemplo simple de datos estructurados, y una supercomputadora puede analizar millones de ellos para crear una predicción certera.
Los datos sin estructurar pueden ser difíciles para las computadoras
Pero los datos sin estructurar son un poco diferentes. Son más como una opinión: “Lionel Messi no está feliz en el Barcelona, y su agente dice que busca un nuevo club”, este es un ejemplo; nosotros, como humanos, somos mejores entendiendo esto de lo que lo es una máquina, al menos, por ahora, pero eso está cambiando.
WATSON y otras supercomputadoras están mejorando y entendiendo datos sin estructurar, y la aceleración actual de la tecnología significa que es cuestión de tiempo para que lo perfeccionen. ¿Llegará un momento en el que todos utilicemos inteligencia artificial para asegurar los resultados de nuestras apuestas? Sinceramente, no es así de sencillo, justo como el apostador podría utilizar la tecnología para hacer sus apuestas puedes estar seguro de que los corredores de apuestas también utilizaran tecnología para su beneficio.
Podemos afirmar que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático cambiaran el mundo de las apuestas. Sería algo ridículo el ignorar lo que nos diga una supercomputadora antes de hacer una apuesta, aun así, algunos dicen que le quita algo de diversión.
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