Predecir el resultado de una Copa del Mundo parece una tarea imposible. Lesiones, decisiones arbitrales, condiciones climáticas y momentos de inspiración individual pueden cambiar el destino de un partido en cuestión de segundos. Sin embargo, la ciencia de datos ha desarrollado herramientas capaces de estimar probabilidades cada vez más precisas. Con esa idea en mente, el profesor Steven Stern, de la Universidad Bond en Australia, realizó un experimento estadístico que simuló el Mundial 2026 un millón de veces para analizar qué selecciones tienen mayores posibilidades de conquistar el torneo y qué tan predecible es realmente el fútbol.
Mundial 2026: cómo funciona una simulación estadística
A diferencia de una predicción tradicional basada en opiniones o análisis deportivos, una simulación estadística busca recrear matemáticamente miles o millones de escenarios posibles. El objetivo no es adivinar el futuro, sino calcular la frecuencia con la que determinados resultados ocurren bajo un conjunto de condiciones.
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Para ello, Stern utilizó técnicas de simulación Monte Carlo, un método ampliamente empleado en física, economía, meteorología e ingeniería. Estas simulaciones generan una enorme cantidad de escenarios aleatorios siguiendo probabilidades previamente definidas. Al repetir el proceso un millón de veces, es posible estimar con precisión la probabilidad de que una selección avance de ronda, llegue a la final o se convierta en campeona.
El sistema Elo: la base matemática del modelo
Uno de los componentes principales del estudio es el sistema Elo, un método de clasificación desarrollado originalmente para el ajedrez por el físico Arpad Elo durante el siglo XX. Actualmente, este sistema se utiliza en numerosos deportes para medir la fortaleza relativa de jugadores y equipos.
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El modelo asigna una puntuación a cada selección nacional y la ajusta constantemente según los resultados obtenidos y la calidad de los rivales enfrentados. Cuanto más fuerte es un oponente derrotado, mayor es la recompensa estadística obtenida. De esta manera, el sistema intenta reflejar el nivel competitivo real de cada equipo mejor que un simple conteo de victorias y derrotas.
¿Qué reveló un millón de simulaciones?
Tras ejecutar el modelo un millón de veces, España apareció como la selección con mayor probabilidad de conquistar el Mundial 2026, alcanzando un 15.8 %. Francia registró un 15.6 %, mientras que Argentina obtuvo un 15.3 %. Aunque estas cifras colocan a estas selecciones en la cima de las predicciones, también muestran algo importante: incluso el principal favorito tiene más de un 84 % de probabilidades de no ganar el torneo.
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Desde una perspectiva científica, este resultado evidencia la enorme incertidumbre inherente al fútbol. En disciplinas más predecibles, los favoritos suelen concentrar probabilidades mucho mayores. En una Copa del Mundo, en cambio, la distribución permanece relativamente equilibrada debido a la gran cantidad de variables imposibles de controlar.
El efecto del nuevo formato de 48 selecciones
El Mundial 2026 marca un cambio histórico al ampliar el número de participantes de 32 a 48 equipos. Desde el punto de vista estadístico, este aumento modifica significativamente la estructura de probabilidades del torneo. Las simulaciones indican que las selecciones históricamente dominantes seguirán siendo favoritas, pero con una ventaja menos pronunciada. El estudio calcula que la probabilidad de que el campeón provenga del grupo de potencias tradicionales disminuye respecto a ediciones anteriores.
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Esto ocurre porque el aumento de equipos y partidos incrementa el número de combinaciones posibles y, por tanto, la incertidumbre general del sistema. En teoría de probabilidades, cada ronda adicional introduce nuevas oportunidades para que ocurran eventos inesperados. Aunque estos sucesos siguen siendo poco frecuentes, el simple aumento de partidos hace que los llamados resultados atípicos aparezcan con mayor regularidad.
Los límites de la predicción científica en el deporte
A pesar de la sofisticación de los modelos actuales, ningún sistema puede predecir con exactitud el desenlace de un Mundial. La razón es que los partidos de fútbol constituyen sistemas complejos donde intervienen factores difíciles de cuantificar, como la presión psicológica, la toma de decisiones en tiempo real, el estado físico de los jugadores o incluso el azar. Los modelos estadísticos no buscan eliminar la incertidumbre, sino medirla. Su valor radica en ofrecer una estimación objetiva basada en evidencia y no en intuiciones. Por ello, cuando un algoritmo afirma que una selección tiene un 15 % de posibilidades de ganar, no está asegurando su victoria, sino describiendo qué tan probable es ese resultado dentro de millones de escenarios posibles.
El experimento de Steven Stern demuestra hasta qué punto la ciencia de datos puede ayudarnos a comprender fenómenos aparentemente impredecibles. Sin embargo, también recuerda una de las lecciones fundamentales de la estadística moderna: incluso los mejores modelos tienen límites cuando intentan describir sistemas tan complejos como el comportamiento humano. Quizá por eso el Mundial sigue siendo tan fascinante. La matemática puede calcular probabilidades, pero todavía no puede anticipar todos los giros que pueden ocurrir cuando comienza a rodar el balón.
