Los modelos utilizados para predecir el campeón de la Copa Mundial de Fútbol suelen combinar dos herramientas: un modelo estadístico que estima las probabilidades de cada partido y simulaciones Monte Carlo del torneo completo.

Una vez estimadas las probabilidades de cada encuentro, el torneo se simula cientos de miles o incluso millones de veces. El número de simulaciones en las que una selección termina como campeona, dividido en el número de simulaciones realizadas, permite estimar la probabilidad de que dicha selección gane el Mundial, según el modelo.

Para poder estimar las probabilidades de un partido, los modelos utilizan información histórica y variables que describen la fortaleza de cada selección.

Para Juan Gabriel Triana Laverde, director del Programa de Matemáticas Aplicadas en Ciencia de Datos de la Uniagustiniana, entre las más utilizadas se encuentran el rendimiento reciente de los equipos, el ranking FIFA, la condición de local o visitante, el valor de la plantilla, la experiencia internacional de los jugadores e incluso indicadores derivados del desempeño ofensivo y defensivo de cada equipo.

La ciencia de datos permite combinar esta información para estimar el comportamiento esperado de un encuentro.

La distribución de Poisson: una herramienta para estimar los goles de cada partido

No basta con estimar si un partido terminará en victoria, empate o derrota, ya que la diferencia de goles es un factor determinante para saber si un equipo supera la fase de grupos.

Por esta razón también se modela el número de goles que anotaría cada selección en cada partido.

“Una de las herramientas más utilizadas para ello es la distribución de Poisson, que permite estimar la probabilidad de que un equipo marque cero, uno, dos o más goles a partir de su capacidad ofensiva y de la fortaleza defensiva del rival”, precisó Juan Gabriel Triana Laverde, director del Programa de Matemáticas Aplicadas en Ciencia de Datos de la Uniagustiniana.

Con frecuencia se emplean modelos de regresión de Poisson para estimar el número esperado de goles de cada equipo y, a partir de ellos, obtener las probabilidades de cada marcador posible.

Sin embargo, es importante recordar que estos modelos producen probabilidades, no certezas. No obstante, siempre existe la posibilidad de que ocurra un resultado inesperado, como fue el caso del partido entre España y Cabo Verde, que sorprendió porque las diferencias entre ambas selecciones, medidas por variables como el ranking FIFA o el valor de la plantilla, mostraban una clara ventaja para España.

La precisión de estos modelos ha mejorado considerablemente gracias a la disponibilidad de grandes volúmenes de datos, a la amplia capacidad de cómputo que tenemos en la actualidad, y al desarrollo de nuevas técnicas estadísticas. Aun así, el fútbol sigue siendo un deporte en donde una sola jugada puede cambiar el resultado de un partido.

Más allá de los resultados: la importancia de analizar los procesos

Desde otra perspectiva, en el fútbol moderno, métricas como los Goles Esperados (xG) permiten evaluar la calidad de las oportunidades creadas por un equipo, incluso cuando el marcador no refleja su desempeño real. Esta lógica tiene una enorme aplicación en el mundo empresarial.

Para Andrés Rodrigo Santana Murcia, director del Programa de Administración de Empresas e Inteligencia de Negocios de la Universidad Católica de Colombia, “las organizaciones exitosas son aquellas que aprenden a medir la calidad de sus procesos y no únicamente los resultados finales. Los datos permiten identificar tendencias, oportunidades y riesgos antes de que se reflejen en los indicadores financieros”.

La Inteligencia de Negocios permite precisamente eso: transformar datos dispersos en información estratégica para mejorar la toma de decisiones y construir modelos de negocio sostenibles.

Del banquillo al mundo empresarial: la nueva era de las decisiones basadas en datos

Durante décadas, las decisiones en el fútbol dependieron principalmente de la experiencia y la intuición de los entrenadores. Hoy, gracias a sistemas avanzados de seguimiento y analítica deportiva, los equipos pueden identificar patrones de juego, anticipar comportamientos y ajustar estrategias en cuestión de segundos.

Andrés Rodrigo Santana Murcia, director del Programa de Administración de Empresas e Inteligencia de Negocios de la Universidad Católica de Colombia, explicó que “la FIFA ha impulsado esta transformación mediante ecosistemas de datos que permiten analizar miles de variables durante un partido. Esta información ayuda a los entrenadores a comprender qué está ocurriendo realmente en el terreno de juego y a reaccionar con mayor precisión”.

Por lo que, más allá de predecir resultados, las matemáticas y la ciencia de datos están transformando el deporte profesional, proporcionando modelos que complementan la toma de decisiones.

Hoy se utilizan para evaluar el rendimiento de jugadores y equipos, analizar tácticas, optimizar entrenamientos, entre otras aplicaciones.

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