¿Pueden las matemáticas predecir quién ganará el Mundial 2026? Experto IBERO responde

“Las matemáticas pueden proporcionar un punto de partida sólido para estimar probabilidades de éxito o fracaso, pero no son capaces de capturar completamente toda la complejidad que existe en un partido”, afirma.

Entre los elementos que suelen utilizarse para construir modelos predictivos se encuentran el historial de participaciones de una selección, la frecuencia con la que gana o pierde, su desempeño en torneos regionales, la efectividad ofensiva y defensiva, así como sus resultados como local o visitante.

Desde una perspectiva probabilística, estos datos permiten generar estimaciones sobre las posibilidades de que un equipo avance de ronda o incluso gane un campeonato. Sin embargo, Ruiz Olvera advierte que los antecedentes no garantizan resultados futuros.

“Un equipo puede haber tenido un desempeño extraordinario en una temporada, pero si cambia de jugadores, modifica su estrategia o pierde piezas clave, las estadísticas históricas dejan de reflejar completamente su realidad actual”, explica.

A esta complejidad se suman factores externos que pueden alterar cualquier predicción. El clima, las lesiones de jugadores fundamentales, la presión psicológica, las decisiones tácticas de los entrenadores e incluso situaciones sociales o políticas pueden influir en el rendimiento deportivo.

Un ejemplo claro es la lesión de una estrella antes de un partido decisivo. Aunque un modelo estadístico haya considerado meses de información previa, la ausencia inesperada de un jugador determinante obliga a recalcular por completo las probabilidades.

“Los números no están mal calculados; simplemente ocurre un evento que modifica las condiciones bajo las cuales se hizo la predicción”, señala.

Por ello, el especialista considera que las matemáticas deben entenderse como una herramienta de apoyo y no como una fórmula infalible para anticipar resultados.

En el caso de las populares quinielas deportivas, recomienda combinar el análisis estadístico con una revisión cuidadosa del contexto de cada encuentro. Aspectos como el estado físico de los jugadores, la fortaleza defensiva y ofensiva de los equipos, las ventajas de localía y la existencia de bajas importantes pueden ofrecer información valiosa para tomar decisiones más informadas.

No obstante, recuerda que siempre existirá un margen de error.

“Ese margen de error es precisamente el riesgo. Mientras más factores difíciles de medir intervengan, más incertidumbre existe sobre el resultado final”, comenta.

Incluso técnicas avanzadas como las simulaciones probabilísticas pueden enfrentar limitaciones cuando se trata de representar fenómenos tan dinámicos como el deporte profesional.

Para Ruiz Olvera, el verdadero reto consiste en encontrar un equilibrio entre el análisis de datos y la comprensión de los factores humanos que rodean la competencia.

“El deporte sigue teniendo un componente impredecible. Un penal fallado, una expulsión temprana o una decisión táctica inesperada pueden cambiar completamente la historia de un partido”, concluye.

Por ello, aunque las matemáticas ayudan a entender mejor el juego y a construir pronósticos más fundamentados, el futbol conserva un elemento que ningún modelo ha logrado eliminar: la capacidad permanente de sorprender.