¿Por qué falla el modelo del 97% de Kessler?

La ilusión de precisión

Vi cómo el modelo estadístico de Kessler se intercambió como una camiseta usada: un 97% de victorias proyectadas, vendido como evangelio. Pero ningún equipo lo pidió. No por ser erróneo—sino porque el sistema no escuchó el aliento de la cancha.

Los números mentían. Se optimizaron para eficiencia, no equidad. Cuando quitas el ruido, descubres que Kessler no fue diseñado para predecir resultados—sino para venderlos.

El sesgo silencioso en las hojas de oficina

Mi padre decía: «Las estadísticas no seleccionan jugadores—seleccionan cheques». En canchas del South Side, sabíamos más que cualquier algoritmo podía leer el ritmo de un pase tardío o un lanzamiento final.

La verdadera ventaja? No estaba en el tiro—estaba en quién fue ignorado.

Los equipos intercambian prospectos por volumen de triples y límites salariales, pasando por alto el espacio defensivo que no aparece en las estadísticas.

Entrenamos modelos en rebotes y ratios de pérdidas, ignorando lo que pasa cuando un novato se mete en el tráfico—y nadie pregunta por qué.

Código como poesía, datos como aliento

La predicción real no es adivinar resultados—es leer el aliento del sistema. Mi código no solo simula partidos; recuerda quién dribló solo bajo luces fluorescentes después de la medianoche.

Cuando construyes sistemas con integridad—not solo métricas—ves que Kessler no perdió ante la suerte. Perdió porque dejamos de escuchar la cancha.