Los equipos que la IA ve como favoritos, ¿pasan a ser más favoritos antes del partido?
Pedimos a tres IA que predigan la probabilidad de victoria antes de cada partido y luego comprobamos si adivinaron el cambio de cuotas antes del partido; también comparamos con qué precisión predicen los resultados. La primera parte usa la nueva temporada de la NBA; la segunda revisa hacia atrás las predicciones de la MLB 2026 que aisportsinfo.com ya había fijado antes de cada partido.
- Estado de los resultados
- La segunda parte ya tiene resultados preliminares; los datos de la primera parte se siguen recopilando
- Última actualización
- Fecha de inicio
- Duración del estudio
- Día 2 de 206 previstos
- Equipo de investigación
- Equipo de investigación de Mysports.AI
- Registro del plan
Predicciones de IA y cuotas previas al partido: hallazgos clave
Margen de −0,13 a +0,14; 821 partidos de temporada regular. Es un estudio retrospectivo: las predicciones de la IA vienen de nuestro propio sitio, aisportsinfo.com, y en ese momento la IA podía ver las probabilidades de victoria de ESPN. Un precio de 0,60 US$ ≈ 60% de probabilidad ≈ cuota de 1,67 aprox.; más favorito = la cuota baja.
- Precisión: en estos partidos no se ve que la IA sea más precisa que el mercado. En la muestra completa, el error de predicción de la IA fue incluso mayor que el del mercado en el mismo momento (puntuación Brier de 0,249 frente a 0,238; cuanto más baja, más precisa), pero si solo se miran los 416 partidos con prueba guardada por terceros antes del partido, tras la corrección no hay certeza suficiente.
- Más allá de las cuotas del mercado, no se ve que los números de la IA aporten una ayuda extra sobre los resultados de los partidos.
- De las tres IA, Claude fue la más cercana al mercado; ChatGPT y Gemini se mostraron demasiado seguras.
- La primera parte (nueva temporada de la NBA, con el plan registrado antes de recopilar los datos) volverá a comprobar «si la IA puede adelantarse al mercado».
Explicación sencilla
¿Por qué estudiar esto?
Las predicciones con IA son cada vez más comunes, pero casi nadie ha comprobado, con predicciones guardadas como prueba de antemano, si «la IA puede ver la dirección antes que el mercado». Los resultados le dirán a nuestro modelo si la opinión de la IA vale la pena como señal de referencia adicional.
¿Qué queremos saber?
Queremos saber tres cosas: ¿es precisa la probabilidad de victoria que da la IA? ¿La IA adivina de antemano hacia dónde se moverán las cuotas antes del partido? Si se miran juntas «las cuotas del mercado + la IA», ¿el resultado es más preciso que mirar solo las cuotas del mercado?
¿Cómo lo estudiamos?
Polymarket es una plataforma de predicción donde la gente compra y vende contratos sobre resultados de partidos; el precio va de 0 a 1 US$. Un precio de 0,60 US$ significa más o menos que, en conjunto, quienes operan creen que ese lado tiene un 60% de probabilidad de ganar (es la opinión de la gente, no necesariamente la probabilidad real). Cuando faltan 6 horas para cada partido de la NBA, le pedimos a tres modelos de lenguaje grandes (Claude, GPT y Gemini) que den cada uno una probabilidad de victoria del equipo local. La IA no puede usar internet: solo ve el calendario oficial con los resultados, los partes de lesiones y las estadísticas de jugadores de ese momento, y no ve ninguna cuota. Cada predicción se guarda con su contenido y su hora, sellada con marca de tiempo, para que cualquiera pueda comprobar si se cambió después; luego se compara con las cuotas de Polymarket del mismo momento y con la última antes del partido.
¿Cómo comparar de forma justa la IA y el mercado?
- 016 horas antes del partido: datos congelados
Solo damos el calendario, los datos de los jugadores y las noticias de lesiones; no damos cuotas del mercado y la IA no puede usar internet.
- 02Tres IA predicen por separado
Claude, GPT y Gemini dan cada uno la probabilidad de que gane el equipo local, sin suponer de antemano cuál acierta más.
- 03Guardar las predicciones y la hora
Primero lo registramos y lo guardamos como prueba, para que después se pueda comprobar que se hizo antes del partido y que no se cambió.
- 04Comprobar al terminar la temporada
Comparamos la cuota de ese momento, la última cuota antes del partido y quién ganó de verdad; revisamos por separado la dirección de la cuota y qué tan acertadas fueron las predicciones.
Esto muestra el proceso del estudio; no es un gráfico del rendimiento de la IA. El análisis aún no ha terminado, así que no mostramos probabilidades inventadas ni una línea de ganancias que sube.
¿Qué hemos encontrado hasta ahora?
Desde el 21/10/2026 la recopilación es automática y diaria; solo se analizará una vez, al terminar la temporada regular (11/4/2027), para evitar mirar a mitad de camino y elegir resultados. Todavía no hay resultados.
Resultados ya publicados
Nuestro otro sitio, aisportsinfo.com, publica cada día las predicciones previas al partido de tres IA para la MLB y las compara con los resultados después de cada partido. En la temporada 2026, hasta el 20/10, el consenso de las tres IA acertó 494 de 878 partidos (56%): Claude, 57%; ChatGPT, 56%; Gemini, 54%. Apostar siempre por el equipo local en esos mismos partidos da un 53,8%. Estos porcentajes de acierto ya son públicos, así que no son una prueba a ciegas; lo que nadie ha calculado todavía es cómo se comparan las opiniones de la IA con las cuotas de Polymarket, y eso es lo que responde la segunda parte.
¿Qué todavía no podemos asegurar?
La IA solo ve los datos que le damos, así que los resultados no representan cómo le iría a una IA que busca información en internet. Las tres IA usan los planes de suscripción que ya tenemos; cuando se agota el cupo faltarán algunos partidos, y esos huecos se registrarán tal cual. Este estudio pone a prueba modelos de IA generales, no el modelo de predicción propio de Mysports.AI.
Términos usados en esta página
- Polymarket
- Plataforma de predicción donde la gente compra y vende contratos sobre resultados de partidos. El precio va de 0 a 1 US$ y refleja más o menos la probabilidad que le dan quienes operan; no es necesariamente la probabilidad real. El precio se puede convertir directamente en cuota: cuota = 1 ÷ precio.
- Modelo de lenguaje grande (IA)
- IA como ChatGPT, Claude o Gemini, que pueden leer texto y responder preguntas.
- Guardar como prueba
- Guardar el contenido y la hora de cada predicción y sellarlos con marca de tiempo, para que cualquiera pueda comprobar si la predicción se hizo antes del partido y si se cambió después.
- Última cuota antes del partido
- La última cuota registrada antes de que empiece el partido; normalmente refleja la mayor cantidad de información.
Resultados detallados
Hipótesis del estudioPara saber más
- H1La probabilidad de victoria de la IA será menos precisa que la del mercado en el mismo momentoPendiente
- H2La diferencia entre la IA y el mercado probablemente no adivina hacia dónde irán después las cuotasPendiente
- H3«Cuotas del mercado + IA» probablemente no será más preciso que mirar solo el mercadoPendiente
- P2-H1(Segunda parte) La IA es tan precisa como el mercado en el mismo momento → en la muestra completa la IA es menos precisa, pero si solo se miran los partidos con prueba guardada antes de empezar, no hay certeza suficienteEvidencia insuficiente
- P2-H2(Segunda parte) La diferencia entre la IA y el mercado permite predecir que después la cuota se moverá hacia lo que dice la IA → en la muestra completa hay una relación débil, pero si solo se miran los partidos con prueba guardada, no se ve; además, podría deberse a registros de cuotas que no se actualizaronEvidencia insuficiente
- P2-H3(Segunda parte) Además de las cuotas del mercado, la IA aporta una ayuda extra para predecir → no se veEvidencia insuficiente
Análisis adicional
Análisis adicional hecho después de los resultados principales. Lo marcado como «exploración a posteriori» se añadió tras ver los datos y es solo de referencia; lo marcado como «registrado de antemano» o «Extensión 1» tuvo sus reglas escritas y selladas con marca de tiempo antes de calcular nada.
- Los registros de precios están bien; lo que pasa es sobre todo que el mercado se mueve muy poco (una comprobación añadida después de ver los resultados): con un archivo público del libro de órdenes, revisamos el precio de Polymarket en el momento en que las IA entregaron su respuesta en unos 520 partidos posteriores al 18/8, y en 518 coincidía con «el punto exacto entre el precio de compra y el de venta» del libro de órdenes (un precio de 0,60 US$ = una probabilidad de victoria implícita de alrededor del 60% = cuota de 1,67 aprox.). En los 15 minutos después de que las IA respondieran, ese precio solo cambió en cerca del 4% de los partidos; a primera hora de la mañana (hora del este de EE. UU.), el precio de compra y el de venta solo se diferencian en 1 ¢ y a menudo no se mueven durante decenas de minutos.
- Al recalcular con los precios de operaciones reales, sigue sin verse que «el mercado vea cada vez más favorito al equipo que prefiere la IA»: la pequeña relación que se veía antes aparece casi igual de grande si se cambia la IA por «decir 50% en todos los partidos»; al recalcular con otras operaciones distintas (541 partidos con suficientes operaciones), la relación de la IA podría ser 0, y la probabilidad de victoria implícita del equipo favorito de la IA solo subió en promedio unos 0,05 puntos porcentuales hasta el inicio del partido, es decir, prácticamente no cambió.
- Las IA se muestran demasiado seguras. Acercarlas un poco al 50% reduce claramente el error de ChatGPT (Codex) y Gemini (p. ej., convertir un 70% de la IA en un 60% aprox.), pero no el de Claude; tras el ajuste, las tres siguen siendo menos precisas que el mercado en el mismo momento. Al mezclar las cifras de la IA con el precio del mercado, practicando con unos partidos y evaluando con otros, el peso elegido para la IA fue 0.
- La recopilación de la primera parte (NBA) ya empezó: desde el 21/10/2026, preguntamos a las tres IA 6 horas antes de cada partido (la primera tanda fueron los partidos de la noche del 21/10, hora del este de EE. UU.). Los resultados de la primera parte no se mirarán hasta que termine la temporada, en abril de 2027; mientras tanto solo contamos cuántos partidos hay, sin mirar si aciertan.
Límites de este análisis
- Todo esto es una exploración añadida después de ver los resultados de la segunda parte y no cambia las conclusiones originales; los datos siguen viniendo de nuestro propio sitio, aisportsinfo, y en ese momento las IA podían ver las probabilidades de victoria de ESPN.
- El archivo del libro de órdenes solo cubre los partidos en que la respuesta se entregó después del 18/8, y solo revisamos dos momentos; la versión con precios de operaciones solo incluye los 541 partidos con más operaciones (de 826 en total), así que a menudo quedan fuera los partidos más tardíos y aquellos en que la respuesta se entregó con más antelación.
- Los métodos de «acercar al 50%» y «mezclar con el mercado» se eligieron después de ver estos datos; solo contarán cuando se vuelvan a comprobar en partidos nuevos con un método escrito de antemano.
Comparación de predicciones de IA: método
Preguntas de investigación
- ¿Es precisa la probabilidad de victoria que da la IA?
- ¿La IA adivina de antemano hacia dónde se moverán las cuotas antes del partido?
- ¿«Cuotas del mercado + IA» es más preciso que mirar solo el mercado?
Resumen del método
- Las instrucciones que se le dan a la IA y la versión de la IA están escritas de antemano en el plan, con la «huella digital» de cada archivo, para que no se puedan cambiar a escondidas después; la IA trabaja en una carpeta vacía, sin acceso a internet ni a herramientas, y si en los datos aparece cualquier palabra relacionada con el mercado, no se envían.
- Solo se analiza una vez, al terminar la temporada regular; si hay menos de 600 partidos utilizables, solo se describirán los datos, sin sacar conclusiones.
- Segunda parte: usamos las predicciones de la MLB 2026 que aisportsinfo.com ya había fijado antes de cada partido y subido a GitHub (unos 829 partidos de temporada regular), y las comparamos con las cuotas de Polymarket del mismo momento y con la última antes del partido. Comprobamos que lo que recibió la IA en ese momento no incluía ninguna cuota y que casi no usó internet; pero sí incluía las probabilidades de victoria de ESPN, así que todas las conclusiones describen cómo le fue a la IA «después de ver las probabilidades de ESPN».
Fuentes de datos y limitaciones
Qué datos usamos
- Probabilidades de victoria antes del partido de tres modelos de lenguaje grandes (6 horas antes de cada partido, guardadas como prueba)
- Cuotas de Polymarket por partido de la NBA (compartidas con R1)
- Calendario oficial, partes de lesiones y estadísticas de jugadores de la NBA
- Predicciones previas al partido y resultados de tres IA para la MLB 2026 en aisportsinfo.com (segunda parte; mismo equipo que Mysports.AI)
Limitaciones
- La IA no puede usar internet, así que los resultados no representan cómo funcionaría una IA que sí puede conectarse.
- Usamos los planes de suscripción que ya tenemos; cuando se agota el cupo, habrá huecos en los datos.
- La segunda parte es un estudio retrospectivo, con datos generados por nuestro propio sitio; el sistema borró los registros de conversación de Claude anteriores al 20/9, así que también calcularemos aparte un resultado que excluye esas predicciones y lo publicaremos junto con el resto.
Últimos avances
Último avance：Extensión de la segunda parte (exploración a posteriori): al volver a revisarlo con el libro de órdenes y los precios de operaciones reales, sigue sin verse que la IA vaya un paso por delante del mercado; la primera parte (NBA) se recopila cada día desde el 21/10
Recopilando：Probabilidades de victoria de tres IA, 6 horas antes de cada partido de la temporada regular 2026-27 de la NBA (guardadas como prueba)
Próximo paso：Seguir recopilando datos de la primera parte hasta que termine la temporada regular, en abril de 2027, y después analizarlos para volver a comprobar «si la IA puede adelantarse al mercado»
Avance del estudio
- Comprobar que el tema es nuevo; plan cerrado y sellado con marca de tiempo
- Segunda parte (revisión retrospectiva de la MLB 2026): datos verificados, plan cerrado y sellado con marca de tiempo
- Recopilar cada día las predicciones de la IA 6 horas antes de cada partido (hasta el 11/4/2027)En curso
- Análisis de la segunda parte y revisión externa del código terminados
- Analizar una sola vez al terminar la temporada regular, revisión externa del código y publicación de resultados (a más tardar el 15/5/2027)
Registro de actualizaciones
Historial de versiones
- p2-v1.0-resultados
Salen los resultados de la segunda parte; el código de análisis se selló con marca de tiempo antes de ejecutarse y se corrigió tras dos rondas de revisión externa del código
- p2-v1.0
Plan del estudio de la segunda parte cerrado y sellado con marca de tiempo (T0 = 2026-10-21 08:23 UTC), con dos rondas de revisión externa
- v1.0
Plan del estudio cerrado y sellado con marca de tiempo (T0 = 2026-10-21 05:22 UTC); empieza la recopilación
Registro del estudio
b35be5c62216364b0cf9ab6e454ff91b09f5583cc90c200e6b84332d0c7e99c2b186f633f44d48af9ea11e933298ba28b8db7a8d522b406c3de79ffffb42f464014c0f9debbd17614cc84daec96315175d3ce5daa537d78e4029fc6a68c4da547d881bc57a6e3802489783284c74dcbf5c59a7f50f2cc0a964ec0824ea1eb862El contenido de esta página es un registro de investigación, solo como referencia; no es ningún consejo de apuestas ni una garantía de ganancias.