Confie na IA para prever futebol?

O Modelo Não Mente — Mas Quem o Interpretou?

Desenvolvi uma rede bayesiana para prever resultados da Premier League com 12 anos de dados limpos: posse, xG, zonas de chute e transições defensivas. Mas quando entreguei os resultados a um dirigente que perguntou: «Will Durant vencer?» — a questão não era sobre probabilidade. Era sobre desejo.

Quando o Código Vira Cultura

Algoritmos não têm intenções. Mas humanos têm. Em Croydon, minha mãe — enfermeira nigeriana — ensinou-me que estatística sem empatia é apenas ruído. Meu pai — engenheiro escocês — ensinou-me que precisão sem ética é arrogância. Ao otimizar por «precisão», ignoramos quem fica de fora: os jovens das comunidades minoritárias cujos dados nunca entraram no sistema.

O Risco Oculto: Colonialismo Algorítmico

O sinal mais perigoso não é overfitting — é invisibilidade. Tratamos «Durant» como proxy de «sucesso», depois nos perguntamos por que suas estatísticas não somam. Por quê? Porque o modelo foi treinado por pessoas que nunca o viram.

Os Dados Não Falam — Mas Quem os Usa Sim

Confundimos correlação com causalidade porque trocamos padrão por poder. Uma probabilidade de vitória de 78% não significa nada se o jogador por trás nunca teve uma chance.