Grok 4 Predice Que Los Dodgers Ganarán la Serie Mundial, Pero no Todas Las IAs Están de Acuerdo

Por Jose Antonio Lanz

Entre las demostraciones que Elon Musk realizó durante el lanzamiento de Grok 4 el 9 de julio estaba una impresionante pregunta pidiendo a la IA que predijera qué equipo ganará la Serie Mundial de las Grandes Ligas de Béisbol más tarde este año.

Después de 4,5 minutos de procesamiento de datos analizando información de Polymarket, la plataforma de mercados de predicción basada en Ethereum, y usando lo que xAI llama sus capacidades de razonamiento "Heavy", Grok 4 entregó su veredicto: Los Angeles Dodgers son el equipo con más probabilidades de ganar la Serie Mundial 2025. Grok le dio a L.A. un 21,6% de posibilidades de ganar todo, más alto que cualquier otro equipo, pero aún así señaló que podrían estar sobrevalorados.

Las predicciones de Grok ciertamente están en línea con otras plataformas importantes, incluyendo ESPN BET, que muestra a los Dodgers ubicados en +225 mientras la temporada de MLB se acerca al descanso del Juego de Estrellas. Los Detroit Tigers (+750), que están dominando la División Central de la Liga Americana, han surgido como contendientes inesperados con el mejor récord del béisbol en 59-35.

Los traders en X están emocionados con el potencial de tener un Grokstradamus personal y llaman a los resultados un "glitch de dinero infinito".

Pero queríamos saber: ¿Los otros modelos principales de IA estuvieron de acuerdo con Grok?

Resulta que no completamente.

Esto piensan las otras IA

El modelo o3 de ChatGPT le dio a los Dodgers un 26% de posibilidades mientras los marcó como sobrevalorados. El modelo identificó a Detroit como la mejor opción de valor con una probabilidad de victoria del 16% contra las probabilidades del mercado que implican solo 12,5%. Su razonamiento se centró en el dominio del as de los Tigers, Tarik Skubal, y el mejor personal de lanzadores de la liga del equipo.

DeepSeek reforzó su apuesta en Los Angeles con una probabilidad del 23%, pero señaló que los Dodgers podrían estar montando demasiado sentimiento positivo. A pesar de favorecer a LA como ganadores, el modelo dijo que preferiría apostar por los Phillies porque la relación riesgo-recompensa era más atractiva.

Como somos pobres y nuestros jefes probablemente no aprobarían la suscripción de $300 de Grok 4 Heavy por solo una pregunta, le preguntamos a la versión más ligera de Grok 4 disponible a través del nivel de $30. Curiosamente, le dio a los Tigers una ventaja muy estrecha sobre los Dodgers: menos de un punto porcentual separó sus probabilidades.

Los tres modelos señalaron factores similares: la rotación de lanzadores de élite de Detroit, las preocupaciones por lesiones de los Dodgers, y patrones históricos que sugieren que el mercado sobrevalora a los campeones defensores.

Todo está en el prompt

Aunque el razonamiento "Heavy" de Grok 4 es impresionante, no necesitas un plan de $300/mes para obtener predicciones sólidas. Con indicaciones inteligentes, incluso los modelos básicos pueden ofrecer perspectivas agudas. Encontramos que las indicaciones exitosas necesitan al menos estos tres elementos principales:

Primero, juego de roles. Dile al modelo quién debería ser y cómo debería actuar. Prueba algo como: "Eres un Analista de Mercados de Predicción experto con conocimiento profundo de pronósticos bayesianos y gestión de riesgos".

Segundo, la metodología: Dile al modelo qué quieres y qué pasos debería seguir para tener éxito. Pide al modelo que recopile las probabilidades actuales de apuestas de múltiples fuentes, las compare contra proyecciones analíticas, e identifique apuestas de valor. Los modelos funcionan mejor cuando pueden comparar el consenso del mercado contra sus propios cálculos.

Esto es lo que los ingenieros de prompts llaman Cadena de Pensamiento: si el modelo sabe exactamente qué hacer, proporciona mejores resultados. ¿No sabes cómo guiarlo? Pregunta al modelo por separado por los pasos necesarios para completar tu tarea.

Tercero, señala hacia recursos analíticos. Mencionar simulaciones de Baseball-Reference o proyecciones de FanGraphs ayuda a fundamentar las predicciones en marcos establecidos, en lugar de especulación pura.

Para aquellos interesados en probar esto por sí mismos, construimos un GPT personalizado que replica lo que xAI demostró con Grok 4. Fue solo un experimento divertido, pero recopila probabilidades, analiza el rendimiento del equipo, e identifica el valor potencial de apuestas a través de conversación natural.

También pusimos nuestro prompt de mercado de predicción en GitHub por si quieres experimentar con tu propio chatbot.

Úsalo bajo tu propio riesgo, claro. No somos asesores financieros, y estas IA tampoco. Si pierdes, no nos culpes, pero si te ayuda a ganar en grande, entonces no diremos que no a una cerveza.

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