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La inteligencia artificial tampoco puede con Nadal: por qué no supo predecir su victoria
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LE DABA UN 4% DE PROBABILIDADES DE GANAR

La inteligencia artificial tampoco puede con Nadal: por qué no supo predecir su victoria

La predicción del Open Australia le dejaba en una situación muy complicada cuando estaba a punto de iniciar su histórica remontada. Así consiguió hacerle un 'break' a la estadística

Foto: La predicción de la ATP dejaba a Nadal con muy pocas opciones. (Eurosport)
La predicción de la ATP dejaba a Nadal con muy pocas opciones. (Eurosport)

Son las 12:10 (hora española) del pasado domingo y todo pinta negro para Rafael Nadal. Tras un ajustado 'tie-break', acaba de perder el segundo set de la final del Open de Australia. El siguiente no ha empezado mejor: Daniil Medvédev ya le ha ganado el primer juego. Es el momento de cambiar de lado y, mientras tanto, la pista se ilumina con unos números que hacían presagiar lo peor: el ruso tenía el 96% de las probabilidades de ganar, frente al 4% del español.

Así es cómo se originó el que ha sido el meme por excelencia del 21 Grand Slam del tenista de Manacor, que ha generado un aluvión de bromas e ironías sobre la efectividad de este sistema de inteligencia artificial que se encargó de calcular quién tenía más opciones de levantar el título. Muchos señalan que se trata de un fracaso del análisis de datos, pero los especialistas lo prefieren ver de otra forma: Nadal tenía absolutamente todo en contra y ocurrió algo que era muy, pero que muy difícil.

Foto: (Reuters)

"Aquí son muy importantes los sesgos de percepción, porque un 4% no es una probabilidad tan pequeña: es decir, que hay una remontada como esta cada 25 partidos", defiende Miguel Figueres, profesor asociado de la Universidad Politécnica de Valencia y especialista en inteligencia artificial. "Otra cosa es que hubiera sido un punto de partido, con una entre mil opciones de ganar, pero ahí Nadal todavía podía hacer un 'break' y venía de estar a punto de ganar el segundo set".

Para Figueres, la clave está en el sesgo de percepción. Así, destaca que "los humanos somos muy buenos calculando probabilidades cercanas al 50%, pero nuestra cabeza no está acostumbrada cuando son muy altas (cercanas al 100%) o muy bajas (próximas al 0%), así que no juega tan bien en estos casos". Lo ilustra con un ejemplo: "Si en una operación te dicen que tienes un 99% de probabilidades de sobrevivir, no percibes el mismo riesgo que si te dicen que tienes un 1% de morir, cuando es exactamente lo mismo".

El 'break' de Nadal a la estadística

InfoSys es la empresa que se dedica a hacer estos cálculos para la Asociación de Tenistas Profesionales (ATP), organizadora de los principales torneos de este deporte en todo el mundo. Según explican en su web, para sus análisis cuentan con 12 millones de datos en una base que dispone de dos millones de columnas y 240.000 filas. Entre ellos, el rastreo del recorrido de las bolas de todos los torneos de la ATP desde 2010, algo que permite, por ejemplo, calcular la distancia de cada golpe.

Andrés Torrubia, cofundador del Instituto de Inteligencia Artificial, comenta que aunque "solo explican los datos que tienen y no qué modelo utilizan, está claro que es algo hecho por profesionales". En este sentido, apunta que, en líneas generales, "suele ser un algoritmo sofisticado que funciona con aprendizaje automático y tiene en cuenta las variables del jugador y su historial". Y si bien "la tarea más fácil suele ser decir quién va a ganar", también recalca que "ningún partido es el mismo y es imposible acertar siempre".

"En 2020 predijeron que Novak Djokovic iba a ganar a Roger Federer y así fue, aunque esta vez estaba más ajustado", reconoce Torrubia, que incide en que lo que el dato indicaba es que "cuando todo estaba en su contra en circunstancias parecidas, ha ocurrido eso". No obstante, este especialista aclara que "no está claro qué significa la predicción, más allá de que Medvédev lo tuviera mucho más a favor", ya que "hay muchas interpretaciones". "Una es que si jugaran en estas circunstancias cien veces, ganaría el ruso en 96, pero no necesariamente es esa", deja caer.

Y es que había demasiados datos que invitaban a pensar que Nadal volvería con las manos vacías. Uno de los más evidentes es que Medvédev está en el segundo puesto del ranking, tres por encima del español que, además, ha tenido varias complicaciones físicas en los últimos meses, en los que ha pasado el covid y ha sufrido una lesión en el escafoides que casi provoca su retirada. “Es increíble verme aquí porque hace mes y medio no sabía si volvería a jugar al tenis", dijo en la celebración.

La perspectiva histórica tampoco invitaba al optimismo. El partido del domingo fue la segunda final de Grand Slam más larga de la historia, con 5 horas y 24 minutos. En la más larga –hace una década y también en el Open de Australia–, Nadal perdió contra Djokovic en un encuentro que rozó las seis horas de duración... Y esta vez su rival era 10 años más joven.

placeholder Rafael Nadal celebra su victoria en el Open de Australia en Melbourne Park. (EFE / EPA / James Ross)
Rafael Nadal celebra su victoria en el Open de Australia en Melbourne Park. (EFE / EPA / James Ross)

Además, Nadal solo había remontado tres veces con un 2-0 en contra, y todas fueron hace mucho tiempo (en Madrid en 2005 y en Wimbledon en los dos años siguientes). Por si fuera poco, nadie ganaba un partido en esas circunstancias en Melbourne desde 1965, y muy pocas veces había ocurrido algo así en el resto de Grand Slam. Y, por cierto, Nadal solo había ganado una (2009) de las cinco finales que había jugado en Melbourne (cayó en 2012, 2014, 2017 y 2019), ya que la pista rápida nunca ha estado entre sus fuertes.

Es lo que puede explicar que, aún después de ganar el tercer set y volver a estar dentro de la final, siguiera con un 10% de probabilidades en mitad de la cuarta manga. Para entonces, Nadal jugaba cada vez mejor –algo que también era improbable–, mientras que Medvédev se desesperaba –"Rafa, ¿no estás cansado? Porque ha sido una locura", le dijo en su felicitación– y se encaraba con el público, circunstancias difíciles de medir por un algoritmo en mitad del partido. Así, el quinto set –último dato que publicaron– empezó con un 37% de probabilidades de victoria para Nadal, prácticamente las mismas que al inicio del encuentro.

"Los modelos son todavía bastante imperfectos y depende de cómo se entrene puede dar una predicción distinta", recuerda Torrubia, que incide en que "estos algoritmos se nutren de los datos nuevos, así que si se repitiera el partido mañana en idénticas circunstancias, no estaría tan volcado hacia un lado".

¿Cuántos humanos apostaron por Nadal?

Medvédev nunca había perdido con un 2-0 a favor en los 37 partidos en los que había conseguido esa ventaja. "Seguramente, no había ido por delante con alguien tan bueno como Nadal, pero ahora eso ya se ha corregido: la probabilidad es 1 a 38, casi un 3%", ejemplifica Figueres antes de recordar que "son cálculos que solo puede hacer una máquina" y, de hecho, insiste en que "un 4% era muy alto para cómo estaba la cosa en ese momento". "Si hubieras preguntado a la gente en esas circunstancias, estoy seguro que habría salido menos de un 1%", defiende.

El mayor reflejo de esto, sostiene, está en los números que se manejaban en el juego 'online'. Figueres es también CEO de WinnerOdds, una plataforma que hace análisis de datos de resultados deportivos para identificar las apuestas más rentables. Su base cuenta con información de un millón de partidos y 50.000 jugadores. Pero no es infalible: ellos mismos apostaron a que Medvédev se llevaría el Grand Slam con un 65% de probabilidad, casi lo mismo que indicó el modelo de InfoSys.

Foto: Rafael Nadal en el partido contra Denis Shapovalov. (EFE/Dean Lewins)

"Con cada punto, se recalculan las probabilidades de lo que pueda pasar", indica el jefe de esta compañía, que solo ofrece cálculos antes (y no durante) los encuentros. Antes de la final, la cuota de la victoria de Medvédev llegó a estar en 1,6, pero al comienzo ya había bajado a 1,53. "Al principio nos parecía que merecía la pena apostar por él con una cuota de ese tipo, pero fue bajando a medida que se acercaba el inicio del partido, hasta el punto de que ya no era rentable. Era el favorito y empezó ganando, por lo que las probabilidades eran cada vez más pequeñas para Nadal".

Según Betfair, las cuotas llegaron al 1,04 en favor de Medvédev, mientras que la victoria de Nadal se pagaba a 32 euros por euro apostado. En ese momento, el marcador no podía estar más cuesta arriba. Era el siguiente.

placeholder Así estaba el partido cuando las apuestas a favor de Medvédev se desplomaron.
Así estaba el partido cuando las apuestas a favor de Medvédev se desplomaron.

Con las tasas a ese nivel, se movieron más de dos millones de euros en esta plataforma de juego 'online'. "Todos los que apostaron por Medvedev en ese momento, solo iban a ganar entre un 4% y un 11% de lo invertido, y lo perdieron", indica Figueres, que lo contrapone a que "si alguien hubiera apostado 1.000 euros por Nadal en ese momento, habría ganado unos 31.000". Así, recuerda que "en el deporte no hay nunca una probabilidad del 100% de que algo ocurra" y que, como se vio en la histórica final, "siempre hay una probabilidad de remontada".

Son las 12:10 (hora española) del pasado domingo y todo pinta negro para Rafael Nadal. Tras un ajustado 'tie-break', acaba de perder el segundo set de la final del Open de Australia. El siguiente no ha empezado mejor: Daniil Medvédev ya le ha ganado el primer juego. Es el momento de cambiar de lado y, mientras tanto, la pista se ilumina con unos números que hacían presagiar lo peor: el ruso tenía el 96% de las probabilidades de ganar, frente al 4% del español.

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