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MetodologíaDatosIA

Cómo funciona Elofoot: la metodología de nuestras predicciones de fútbol con IA

De los datos crudos al texto final: cómo Elofoot calcula sus predicciones de fútbol con goles esperados y Poisson, y qué hace (y qué no hace) la IA.

Sarah MercierLead Data Science10 min de lectura
Panel de análisis de datos con gráficos y tablas

Probabilidades de cada partido y análisis con IA: gratis, sin tarjeta.

Predecir un partido gratis

Nos hacen seguido la misma pregunta: "¿Cómo predicen un partido, en concreto?". La respuesta honesta cabe en cinco pasos (datos, limpieza, modelo, redacción y validación) y en unas cuantas reglas que nos imponemos para no convertirnos en otro sitio de pronósticos hechos al vapor. Esta es la cadena completa, tal como funciona hoy, sin esconder las zonas grises.

Visión general: la cadena en cinco pasos

  1. Datos: recopilamos los datos del partido desde nuestro proveedor principal, API-Football.
  2. Limpieza: verificamos, depuramos y descartamos lo que no es fiable.
  3. Modelo estadístico: los goles esperados de cada equipo alimentan un modelo de Poisson que produce todas las cifras.
  4. Redacción con IA: un modelo de lenguaje explica esas cifras en texto. No las calcula ni las modifica.
  5. Validación y entrega: controlamos la coherencia antes de mostrarte nada.

Cada paso tiene sus trampas y su regla de seguridad. Vamos uno por uno.

Paso 1: datos, con API-Football como base

Todo empieza por los datos. API-Football es nuestro proveedor principal: cubre cientos de competiciones en todo el mundo, con datos en vivo, historial, jugadores y alineaciones.

Para cada partido usamos:

  • Contexto: equipos, fecha, competición, fase o jornada.
  • Forma reciente: resultados de los últimos partidos.
  • Estadísticas de equipo: goles esperados (xG), posesión, tiros, córners, faltas, agregados sobre los partidos recientes.
  • Clasificación: puntos, partidos jugados, diferencia de goles.
  • Plantel: lesionados y suspendidos, alineaciones probables y, cuando se publican, alineaciones confirmadas.
  • Historial directo (H2H) entre los dos equipos.

Todo se sincroniza con regularidad, se guarda en nuestra base de datos y lleva fecha y hora. No consultamos fuentes en vivo mientras se genera una predicción: todo lo necesario ya está disponible cuando haces clic.

Paso 2: limpieza, la mitad invisible del trabajo

Los datos crudos, incluso los de un buen proveedor, no se pueden usar tal cual. Tres ejemplos de lo que corregimos:

Homónimos y jugadores transferidos

Dos jugadores pueden llamarse casi igual, y un jugador vendido en el último mercado puede seguir apareciendo en estadísticas antiguas de su exequipo. Cruzamos los datos con la plantilla actualizada del club para no mencionar a alguien que ya no está, y cuando un dato es ambiguo, preferimos no usarlo antes que atribuirlo mal.

Datos faltantes

Algunas competiciones no tienen xG o tienen huecos en lesionados y suspendidos. La regla es simple: un dato que no tenemos no se inventa. El modelo trabaja con lo disponible y el texto no cita lo que falta.

Valores absurdos

A veces una fuente trae cifras imposibles. Ese tipo de anomalías se filtran antes de llegar al modelo.

Regla de seguridad n.º 1: la IA solo recibe datos verificados. Si falta una información, no se menciona. Preferimos una predicción más corta a una predicción con datos inventados.

Paso 3: el modelo estadístico, de goles esperados a probabilidades

Aquí está el corazón del sistema, y es 100% estadístico: ninguna cifra sale de la IA.

Estimar cuántos goles se esperan de cada lado

Para cada equipo partimos de su xG reciente y lo ajustamos con:

  • su forma (últimos resultados),
  • su posición en la tabla (puntos por partido, diferencia de goles),
  • la ventaja de jugar como local,
  • el nivel de su liga: ganar cinco partidos seguidos en una segunda división no equivale a hacerlo en LaLiga, y eso importa mucho en las copas, donde se cruzan equipos de categorías distintas.

El resultado son dos números: los goles esperados del local y los del visitante.

De los goles esperados a las probabilidades: Poisson

Con esos dos números, una distribución de Poisson calcula la probabilidad de cada marcador posible (0-0, 1-0, 0-1, 1-1…). Sumando esa tabla obtenemos todo lo demás.

Un ejemplo simplificado: si se esperan 1.6 goles del local y 1.1 del visitante, el modelo da:

MercadoProbabilidad
Victoria del local49%
Empate25%
Victoria del visitante26%
Marcador más probable1-1 (~12%)
Ambos equipos anotan53%
Más de 2.5 goles51%

Fíjate en un detalle: el local es favorito, pero el marcador más probable es un empate 1-1. No hay contradicción. Hay muchas formas de que gane el local (1-0, 2-0, 2-1, 3-1…) y cada una por separado es menos probable que el 1-1. Por eso acertar un marcador exacto es tan difícil.

Las probabilidades 1X2 siempre suman 100%. Sin margen oculto, sin cifras imposibles de interpretar.

Paso 4: la IA redacta, no calcula

Una vez que el modelo produjo las cifras, un modelo de lenguaje redacta la explicación: por qué un equipo es favorito, qué pesa la ausencia de un titular, cómo podría desarrollarse el partido.

La IA recibe las cifras ya calculadas y no puede cambiarlas. Tampoco puede "adivinar" una estadística que no está en los datos. Su trabajo es explicar, no predecir.

Qué contiene una predicción: tres escenarios

En lugar de un único "gana el local", cada predicción contiene tres escenarios:

  • El escenario principal: el más probable según el modelo, con su marcador exacto y las probabilidades 1X2. Es visible para todos.
  • Dos marcadores exactos alternativos, con su probabilidad, tomados de las casillas siguientes más probables de la tabla de Poisson. Están reservados a la sección Gold (planes Pro y Elite), que suma además los goleadores y asistentes probables, el medio tiempo, los tiros, los xG y la proyección de goles.

Dar un único pronóstico es decirle al lector "tengo la verdad". Mostrar el marcador más probable junto con sus alternativas y sus probabilidades es decirle "estas son las lecturas más creíbles, y así de inciertas son". Es la diferencia entre un astrólogo y un meteorólogo. Lo desarrollamos en pronóstico 1X2 vs. escenario del partido.

Paso 5: validación y entrega

Antes de que una predicción llegue a tu pantalla:

  • Validación estricta del formato: probabilidades que suman 100%, nada de valores vacíos, un marcador coherente con el resultado anunciado (no se muestra un 2-1 del visitante en un escenario que da ganador al local).
  • Regeneración solo cuando algo cambia: una predicción se recalcula cuando cambian los datos de fondo, no cada vez que alguien recarga la página. Cuando se publican las alineaciones oficiales, la predicción se puede relanzar unos 45 minutos antes del inicio para tener en cuenta el once real.
  • Transparencia sobre lo que no sabemos: si la alineación todavía no se confirmó, la predicción se basa en la alineación probable y no hace como si fuera oficial.

Regla de seguridad n.º 2: ninguna cifra mostrada viene de la IA. Si el texto y los números no coinciden, manda el modelo estadístico.

Cómo saber si un modelo es bueno: la calibración

La precisión "a secas" engaña. Lo que importa es la calibración: cuando un modelo dice 70%, ese resultado debería darse más o menos 7 veces de cada 10 a lo largo de muchos partidos. Un modelo que dice 90% a todo y acierta la mitad de las veces no sirve, aunque acierte "muchos" partidos.

Por eso desconfía de cualquiera que anuncie tasas de acierto espectaculares: en fútbol, un favorito claro con 60% de probabilidad sigue perdiendo o empatando cerca de 4 de cada 10 veces. Lo explicamos en detalle en la verdad sobre los marcadores exactos "100% seguros".

Lo que nos negamos a hacer

  • Garantizar ganancias. Ningún servicio serio de predicción lo hace. Si ves "98% de aciertos" en algún lado, huye.
  • Decirte cuánto apostar. Hablamos de escenarios y probabilidades, no de montos ni de "apuestas seguras".
  • Inventar datos. Si una estadística no existe en nuestros datos, no aparece.
  • Prometer lo imposible. Nuestro artículo sobre los errores comunes al pronosticar detalla los sesgos que producen esas ilusiones.

Los límites que asumimos públicamente

  • Competiciones con poco historial: menos datos = menos fiabilidad.
  • Primeras jornadas de la temporada: la forma reciente todavía dice poco, así que las primeras fechas son más ruidosas.
  • Amistosos: rotaciones y poco en juego, señal débil.
  • Penales, expulsiones y autogoles: eventos raros, mal captados por el xG, que pueden cambiar un resultado por completo.

¿Y ahora?

Si quieres verlo en acción, tienes dos opciones. Las probabilidades 1X2 de los próximos partidos están gratis y sin cuenta en nuestras predicciones. Y si quieres la versión completa, con el escenario principal, las alineaciones y el texto explicativo, tu primera predicción completa es gratis, sin tarjeta. Luego hay planes desde 4.99 €/mes.

También puedes consultar la página de metodología, que resume nuestras fuentes y nuestros límites.

Aceptamos las críticas. Nuestro objetivo no es tener razón el 100% de las veces: es ser más útiles, más transparentes y más defendibles que las alternativas.

Juego responsable. Las apuestas deportivas son solo para mayores de edad (18+) y conllevan riesgos: endeudamiento, dependencia, aislamiento. No apuestes dinero que necesitas ni intentes recuperar lo perdido. Si el juego deja de ser un entretenimiento, habla con alguien de confianza y busca ayuda profesional.