Por Ignacia Córdova
Predicciones y Pronósticos
Desde 2010, cuando el famoso Pulpo Paul adelantó quiénes serían los vencedores del mundial de fútbol de ese año, es que se han creado herramientas y métodos para predecir quienes serán los ganadores. De hecho, este día domingo 18 de diciembre se jugó la final del esperado Mundial de Qatar 2022, donde presenciamos que ganó el equipo de Argentina contra el de Francia.
Efectivamente, durante el mes de noviembre, EA Sports llevó a cabo una simulación del torneo dentro de su popular videojuego FIFA 23. Allí se jugaron 64 partidos con los países que clasificaron. Sus resultados fueron sorpresivamente correctos, predijo que el campeón mundial sería Argentina y que Lionel Messi sería el galardonado con el Balón de Oro. Para esto, este reconocido juego, utiliza Machine Learning para captar los movimientos de los partidos del mundo real y los utiliza para crear más de 6000 animaciones con las que los jugadores pueden participar de un partido lo más parecido a la realidad.
Estas predicciones conforman lo que llamaremos un pronóstico. Este es una estimación, que puede ser cuantitativa o cualitativa, de variables que forman un evento futuro basándose en información que ya tenemos. Los modelos de pronósticos son modelos estadísticos que se utilizan para pronosticar este futuro y hacer proyecciones con la información analizada que obtuvimos anteriormente.
Los modelos del mundial
Para este mundial, se realizaron variados tipos de modelos de pronósticos de diversas fuentes. Acá te contamos las más relevantes:
- Modelo de pronóstico de la Universidad de Oxford:
La Universidad de Oxford, junto a su académico Joshua Bull, idearon un modelo matemático que determina cuál es la selección que posee mayores probabilidades de ganar. El algoritmo simuló más de 100.000 veces cada partido para determinar estas chances. El resultado que obtuvo fue que Brasil podría ser el vencedor con un 14,72% y que Argentina también tendría posibilidades con un 14,36%. Otras selecciones con posibilidades de obtener podio serían Países Bajos (7,84%), Bélgica (6,37%) y España, junto con Francia, con un 7,03%.
- Modelo del Instituto Alan Turing:
Este modelo fue desarrollado por Nick Barlow, Jack Roberts y Ryan Chan, científicos del Instituto Alan Turing del Reino Unido. Utiliza inteligencia artificial basada en probabilidades matemáticas, que después de 100.000 simulaciones, predijo el ganador de la Copa del Mundo.
Se fundamenta en un modelo de estadísticas bayesianas entrenado a partir de los puntajes obtenidos por cada equipo desde 1872. Se usaron dos modelos que se habían desarrollado previamente para predecir a los campeones de diferentes competencias en Europa, pero se les aplicaron diversos cambios. Algunos de ellos fueron la adición de datos de equipos de diversos continentes y la eliminación de un factor de ventaja cuando se juega como local. Este algoritmo le asigna una mayor relevancia a eventos de mundiales pasados y a partidos más recientes. También, le quita importancia a otro tipo de torneos y eliminatorias.
Esta inteligencia artificial predijo que Brasil posee un 25% de ventaja, seguido de Bélgica, Argentina y Francia.
- Modelo de pronóstico de la Universidad de Innsbruck:
Otra Inteligencia Artificial creada con estos fines fue desarrollada por los científicos de la Universidad de Innsbruck en Luxemburgo. Esta IA también ejecutó 100.000 simulaciones utilizando datos de fuerza de juego y estructura del equipo, combinándolos con factores socioeconómicos del país. Su resultado fue que Brasil ganará el mundial con una probabilidad de 15%.
- Modelo de Liberum Capital:
Joachim Klement, trabajador de la empresa Liberum Capital, también desarrolló un modelo predictivo. Este modelo se basó en un análisis de Big Data utilizando datos históricos de partidos de cada equipo y también analizó algunos de sus enfrentamientos. Se fundamenta en una gran cantidad de variantes incluyendo el rendimiento de cada futbolista, el PIB per cápita, el clima y la temperatura del país.
Los resultados que este análisis mostraba es que Argentina sería la ganadora y que España llegaría a la semifinal.
Beneficios de los modelos de pronósticos
Si bien, sólo uno de estos modelos acertó el resultado, la mayoría capturó la fuerza de las principales naciones en el mundial. Parte importante de los problemas asociados a estos modelos, que ya comentamos en otros artículos, tiene que ver con el excesivo peso que se le da a la historia, lo que hace muy difícil predecir sorpresas como las que se tuvo con Marruecos. Como Marruecos no tiene un historial importante en mundiales, se le asignaba una baja probabilidad de avanzar en forma importante. Lo mismo habría sucedido con Bulgaria o Rumania en 1994, Corea del Sur en 2002, o Chile en 2014.
Otra de las falencias de estos modelos puede ser que no consideraron algunas variables. Se podrían haber incluido otros factores como el desempeño en penales de los equipos. (Puedes encontrar otros errores que cometen los modelos de pronóstico en el siguiente blog: https://notus.cl/modelos-matematicos-para-predecir-el-resultado-del-plebiscito-que-salio-mal/ )
Sin embargo, los modelos de pronósticos tienen varios beneficios en el ámbito empresarial. Estos modelos son herramientas que nos permiten tener un mayor control en la planificación y sirven para la medición del desarrollo de los objetivos que nos proponemos. Estos pronósticos nos ayudan a prepararnos en caso de que ocurra algo inesperado o a prever errores antes de que sucedan. Por ejemplo, los podemos utilizar para evaluar la factibilidad de proyectos. Si se considera de utilidad usar modelos de pronósticos, es necesario saber que existen diversos tipos, que se pueden combinar y utilizar diversas herramientas. Por lo tanto, es importante identificar el método óptimo para tus datos y adecuarse a todos los requerimientos futuros. ¿Crees que tu empresa puede necesitar un modelo de pronóstico? Conversemos.
