¿Puedes confiar en el AI para el fútbol?

El modelo no miente—pero ¿quién lo interpreta?

Construí una red bayesiana con 12 años de datos: posesión, xG, zonas de disparo y transiciones defensivas. Pero cuando un dueño preguntó: «¿Vencerá Dumont?»—la pregunta no era sobre probabilidad, sino sobre deseo.

Cuando el código se vuelve cultura

Los algoritmos no tienen intenciones, pero los humanos sí. Mi madre —enfermera nigeriana—me enseñó que las estadísticas sin empatía son ruido. Mi padre —ingeniero escocés—me dijo que la precisión sin ética es arrogancia. Al optimizar por «exactitud», ignoramos a quienes nunca entraron en el sistema.

El riesgo oculto: colonialismo algorítmico

La señal más peligrosa no es el sobreajuste, sino la invisibilidad. Tratamos a «Dumont» como proxy de «éxito», y nos preguntamos por qué sus estadísticas no suman. Porque el modelo fue entrenado por personas que nunca lo vieron.

Los datos no hablan—pero quienes los usan sí

Confundimos correlación con causalidad al confundir patrón con poder. Una probabilidad del 78% no significa nada si el jugador detrás nunca tuvo oportunidad.

La modelización ética es trabajo humano

La verdadera intuición no está en el código, está en el contexto. Pregúntate: ¿Confías en un algoritmo… o en la persona que lo programó?