¿Puedes Confiar en la IA para el Fútbol?

El Juego No Se Juega en el Campo—Se Juega en el Código

Crecí entre dos mundos: las oraciones de mi madre en Lagos y las ecuaciones de mi padre en un pizarrón de Glasgow. Ahora modelizo resultados del fútbol no para ganar, sino para cuestionar quién gana. En los túneles de datos de la Premier League, los algoritmos susurran predicciones como un evangelio. Pero cuando les permitimos decidir, la justicia no se calcula.

El Mito de la Objetividad

La IA no siente fatiga. No conoce presión. Aprende de conjuntos históricos sesgados donde jugadores negros están subrepresentados y las decisiones de árbitros blancos se sobreindexan como “normales”. Nuestros modelos reflejan sesgos coloniales—no por ser erróneos, sino por ser incompletos.

Cinco Señales de Riesgo Oculto

1. Los datos de entrenamiento excluyen estilos no europeos—como el contra-pressing o el juego por bandas—from sus métricas clave.
2. La valoración del jugador favorece atributos físicos (altura, velocidad) sobre inteligencia táctica.
3. La historia de lesiones se ignora; los tiempos de recuperación asumen normas médicas occidentales.
4. El sentimiento de la afición se homogeniza; el comportamiento del fan se codifica como monolítico.
5. Los bucles de retroalimentación algorítmica amplifican estructuras de poder existentes—no corrigen errores, sino los refuerzan.