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R8Recopilando datos

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 21 oct 2026
Datos del estudio
Fecha de inicio 21 oct 2026Duración del estudio Día 1 de 206 previstosÚltima actualización 21 oct 2026
Equipo de investigación Equipo de investigación de Mysports.aiEstado de los resultados La segunda parte ya tiene resultados preliminares; los datos de la primera parte se siguen recopilandoRegistro del plan 21 oct 2026
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Hallazgos clave

Lo que hemos encontrado
MLB 2026: cuánto cambió en promedio, hasta el inicio del partido, la probabilidad de victoria implícita del equipo que la IA veía como favorito+0.01puntos porcentuales

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

¿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.

Ilustración del método · todavía no son resultados

¿Cómo comparar de forma justa la IA y el mercado?

Mismos datos previos al partido · sin cuotas del mercado
Claude
Cada IA da su probabilidad de victoria
GPT
Cada IA da su probabilidad de victoria
Gemini
Cada IA da su probabilidad de victoria
Primero se guarda como prueba; después se compara con el mercado y los resultados
  1. 01
    6 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.

  2. 02
    Tres 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.

  3. 03
    Guardar 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.

  4. 04
    Comprobar 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.

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

Contexto y valor del estudio

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.

Últimos avances

Último avance:Ya salieron los resultados de la segunda parte (revisión retrospectiva de la MLB 2026), que pasaron por una revisión externa del código; la primera parte (NBA) se recopila cada día

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

  1. Comprobar que el tema es nuevo; plan cerrado y sellado con marca de tiempo
    2026-10-21
  2. Segunda parte (revisión retrospectiva de la MLB 2026): datos verificados, plan cerrado y sellado con marca de tiempo
    2026-10-21
  3. Recopilar cada día las predicciones de la IA 6 horas antes de cada partido (hasta el 11/4/2027)En curso
    2026-10-21
  4. Análisis de la segunda parte y revisión externa del código terminados
    2026-10-21
  5. Analizar una sola vez al terminar la temporada regular, revisión externa del código y publicación de resultados (a más tardar el 15/5/2027)

Método de investigación

Qué queremos saber

  • ¿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

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.

Registro de actualizaciones

Historial de versiones

  1. p2-v1.0-resultados2026-10-21

    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

  2. p2-v1.02026-10-21

    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

  3. v1.02026-10-21

    Plan del estudio cerrado y sellado con marca de tiempo (T0 = 2026-10-21 05:22 UTC); empieza la recopilación

Registro del estudio

Huella digital del archivo del plan (SHA-256)
Plan en lenguaje sencillob35be5c62216364b0cf9ab6e454ff91b09f5583cc90c200e6b84332d0c7e99c2
Anexo técnicob186f633f44d48af9ea11e933298ba28b8db7a8d522b406c3de79ffffb42f464
Plan en lenguaje sencillo de la segunda parte014c0f9debbd17614cc84daec96315175d3ce5daa537d78e4029fc6a68c4da54
Anexo técnico de la segunda parte7d881bc57a6e3802489783284c74dcbf5c59a7f50f2cc0a964ec0824ea1eb862
El 21 oct 2026 se selló con OpenTimestamps en el registro público de la blockchain de Bitcoin
Cambios en el plan:4 (todos listados en DEVIATIONS.md, en GitHub)
Código y datos:Se publicarán junto con los resultados al terminar el estudio
Imagen:Ilustración del tema de investigación generada con IA; no son resultados reales de predicción

El contenido de esta página es un registro de investigación, solo como referencia; no es ningún consejo de apuestas ni una garantía de ganancias.