Durante poco más de un mes, millones de aficionados debatieron quién llegaría al partido más importante del Mundial. Hubo sorpresas, eliminaciones inesperadas y favoritos que se quedaron en el camino. Sin embargo, para un modelo mexicano de ciencia de datos, la historia ya estaba escrita desde antes de que rodara el primer balón.
El 9 de junio, cuando todavía no comenzaba la Copa del Mundo 2026, el ISAC Bot, desarrollado por estudiantes del ITAM Sports Analytics Conference (ISAC), publicó su pronóstico: España, Argentina e Inglaterra serían las tres selecciones con mayores probabilidades de conquistar el torneo. Hoy, esas tres selecciones terminaron entre las cuatro mejores del mundo y las dos primeras disputarán la gran final.
No fue una apuesta, fue ciencia de datos.
El mayor mérito del modelo no consiste únicamente en haber identificado a los protagonistas de la final. Lo hizo antes de que existiera un solo resultado del torneo.
Sin partidos disputados, sin estadísticas del Mundial y sin margen para corregir el rumbo conforme avanzaba la competencia, el algoritmo colocó a España como máxima favorita con 25.6% de probabilidad de título, seguida por Argentina (15.25%) e Inglaterra (14.41%). El orden también terminó reflejando lo ocurrido en la cancha.
«Cuando publicamos esos tres nombres en junio, más de uno nos preguntó por qué dejábamos a Francia fuera del podio. Hoy los tres que elegimos están entre los cuatro mejores del mundo. No fue suerte: fue el modelo leyendo bien, desde antes de que empezara todo», comentó Rodrigo Cobo, cofundador de ISAC.
Cuando el modelo mexicano fue contracorriente.
Quizá el acierto más llamativo fue el de Argentina.
Mientras modelos predictivos internacionales, incluido el reconocido supercomputador de Opta, relegaban a la vigente campeona del mundo hasta el cuarto lugar y colocaban a Francia entre las principales favoritas, el ISAC Bot sostuvo una lectura distinta: Argentina debía ocupar el segundo escalón del podio.
Un mes después, la selección albiceleste disputará nuevamente una final mundialista.
«Cuando publicamos esos tres nombres en junio, más de uno nos preguntó por qué dejábamos a Francia fuera del podio. Hoy los tres que elegimos están entre los cuatro mejores del mundo. No fue suerte: fue el modelo leyendo bien, desde antes de que empezara todo.» comentó Rodrigo Cobo.
El podio fue apenas parte de la historia.
Conforme avanzó el torneo, el desempeño del modelo continuó fortaleciéndose.
61% de efectividad en fase de grupos (44 de 72 partidos).
80% de acierto durante toda la fase de eliminación directa.
En un deporte donde el margen de incertidumbre es enorme y hasta las casas de apuesta suelen rondar apenas el 54% de efectividad, estos resultados colocan al ISAC Bot como un caso relevante del potencial que tiene la ciencia de datos aplicada al deporte.
«Lo valioso es que lo dijimos antes, sin un solo partido de por medio. Acomodar el pronóstico cuando ya viste jugar a los equipos lo hace cualquiera; el mérito está en hacerlo antes. Eso es lo que nos dice que ISAC Bot puede competir en serio con los grandes.» Declaró Santiago Fernández del Castillo, cofundador de ISAC.
Más que un pronóstico.
Independientemente de quién levante la Copa del Mundo el próximo domingo, el torneo ya dejó otra historia digna de contarse: un modelo desarrollado por estudiantes mexicanos logró anticipar el desenlace del campeonato con un nivel de precisión comparable al de algunos de los sistemas predictivos más reconocidos del mundo.
Porque, antes de que empezara el Mundial, el ISAC Bot ya había visto una final que millones de aficionados apenas están por presenciar.
