IA substitui Polvo Paul, mas não supera suas previsões na Copa

Em 2026, a IA domina grande parte das previsões da Copa; ChatGPT e Claude apontam a Espanha como campeã, Le Chat aposta na França e DeepSeek e Qwen veem a Argentina como vencedora.
O caso lembra o Polvo Paul, de 2010, que “adivinhou” resultados e acertou a Alemanha e a Espanha.
Instituições analisam previsões de IA; o Bank of America descobriu que o Copilot escolhia Espanha ou França.
O Tom’s Guide e o Decrypt questionaram várias IAs ocidentais—todas apontaram Espanha como favorita, enquanto IAs chinesas apontaram a Argentina.
Pesquisadores da LMU, em Munique, avaliam qual modelo é mais preciso, usando informações internas e dados da internet no site LLM SoccerArena.

Em 2026, a previsão de resultados da Copa do Mundo de futebol passa a depender de Inteligência Artificial. ChatGPT e Claude apontam a Espanha como campeã; Le Chat, na França, vacila entre os Bleus; DeepSeek e Qwen, da China, veem a Argentina como favorita. A mudança marca o primeiro torneio com uso maciço de IA para prognósticos.

A troca de palpites não-humanos está ganhando espaço entre torcedores e especialistas. Bancos, universidades e veículos de tecnologia testam modelos de IA para prever partidas, incluindo cenários de lesões, convocações e tendências de apostas. Em múltiplas simulações, a Espanha aparece com frequência como favorita, com a França como opção quase sempre em segundo lugar.

Resultados divergentes entre IA ocidentais e chinesas geram debate. Enquanto tomam caminhos distintos, especialistas ressaltam a necessidade de referências que acompanhem a evolução das informações reais e permitam comparação com os desfechos oficiais. Pesquisadores destacam a importância de avaliar a performance diante de dados dinâmicos e incertos.

Avaliação acadêmica da precisão das IAs

Pesquisadores da Universidade Ludwig Maximilian, na Alemanha, avaliam qual modelo tende a ser mais preciso em previsões de partidas. O estudo utiliza o site LLM SoccerArena para testar a capacidade dos sistemas de integrar conhecimento interno e dados da internet, como lesões e convocações.

Segundo o pesquisador Stefan Feuerriegel, o objetivo é criar referências que permitam comparar previsões com o resultado real, indo além de tarefas abstratas. A pesquisa também analisa como as IA lidam com incerteza e com informações de fontes externas.

A investigação envolve modelos diversos, incluindo o processamento de informações de mercados de apostas para calibrar cenários prováveis. O trabalho evidencia o interesse científico em entender o impacto de IA gera previsões para eventos esportivos de grande audiência.