Sí, existen estudios académicos y literatura especializada que analizan y comparan cómo funcionan las predicciones basadas en Inteligencia Artificial (IA) en el contexto de las apuestas deportivas frente a las probabilidades ofrecidas por las casas de apuestas.
Estos trabajos no siempre se presentan como un enfrentamiento directo “IA vs casas de apuestas”, sino que suelen centrarse en la predicción de resultados, el uso de modelos de machine learning aplicados a mercados de apuestas y la evaluación de precisión y rentabilidad de dichos modelos en comparación con las cuotas del mercado.
Gran parte de la investigación se enfoca en aplicar modelos de aprendizaje automático (redes neuronales, random forest, modelos bayesianos, entre otros) para predecir resultados deportivos y comparar esas predicciones con las probabilidades implícitas en las cuotas ofrecidas por los bookmakers.
Algunos estudios destacan que la calibración probabilística de los modelos es tan importante como la precisión, ya que modelos bien calibrados pueden identificar apuestas con valor esperado positivo incluso en mercados considerados eficientes.
Desde la economía del deporte, diversos trabajos analizan si los mercados de apuestas son realmente eficientes. Estas investigaciones evalúan si modelos externos —incluyendo IA— pueden generar beneficios sostenidos frente a las cuotas establecidas por las casas.
Un hallazgo común es que una mayor precisión predictiva no garantiza automáticamente rentabilidad, ya que factores como el margen del bookmaker, la varianza y la gestión del bankroll influyen de forma decisiva.
Además de la literatura científica, existen análisis técnicos y reportes prácticos que evalúan sistemas de IA aplicados a apuestas. Estos suelen reportar niveles de precisión relativamente altos, aunque muchos carecen de auditorías independientes o metodologías transparentes.
En resumen, sí existen estudios que comparan modelos de IA con las cuotas de las casas de apuestas, especialmente en términos de precisión, calibración y retorno esperado. Sin embargo, no hay un consenso claro de que la IA supere de forma consistente a las casas, ya que estas también emplean modelos avanzados y ajustan las cuotas de manera dinámica.