Tipsters vs. IA, algoritmos y multitudes: ¿quién ganó dinero?

Clasificamos 155 de los 172 servicios de pronósticos de fútbol del Índice de Acierto de Tips.GG según quién hace las selecciones: personas, IA, algoritmos o la multitud. Dos de cada cinco de los gestionados por personas terminaron en beneficio, y los servicios basados en un algoritmo lograron menos de uno de cada diez.

Treinta y cinco de los servicios gestionados por algoritmos publicaron más de 1.000 pronósticos cada uno entre enero y septiembre de 2026. Ninguno de ellos terminó por delante.

La parte alta de la tabla pertenece mayoritariamente a las personas. Cuatro de los cinco servicios que rindieron más del 10% están gestionados por pronosticadores humanos.

En detalle, la proporción en beneficio es: personas 41,3%, IA 16,0%, la multitud 15,4% y algoritmos 7,1%.

Este artículo utiliza tres medidas: la proporción de servicios en beneficio (cuántos de un tipo terminaron por delante), el ROI mediano (cómo le fue al servicio típico de un tipo) y el ROI por apuesta (qué habría devuelto respaldar cada selección de un tipo).

Ese es el titular. El resto de este artículo trata de por qué es menos sencillo de lo que parece.

Quién hace las selecciones

En nuestra primera auditoría de servicios de pronósticos de fútbol, los clasificamos por resultados. Aquí ordenamos el mismo índice según quién hace las selecciones.

Hay cuatro tipos.

Humano: un experto con nombre, un equipo editorial o un único pronosticador, como en bets.co.za y wettfreunde.net.

IA: el servicio afirma que la inteligencia artificial, el aprendizaje automático o las redes neuronales producen sus selecciones, como hacen StaTips y betideas.com.

Algoritmo: el servicio describe un modelo estadístico o un algoritmo y no reivindica IA, como hacen betimate.com y TheyScored.

Multitud: las selecciones se agregan a partir de los usuarios, mediante votos, como en sofascore.com, o de ligas de pronosticadores de la comunidad como olbg.com y bettingexpert.com.

La regla es sencilla. Un servicio es lo que dice de sí mismo allí donde se publican sus pronósticos: su sitio web, su página Acerca de, su ficha en la tienda de aplicaciones o su biografía de perfil. Registramos una cita y un enlace para cada fila. Eso permitió clasificar 160 de los 172 servicios.

Doce servicios no dicen nada sobre quién o qué hace las selecciones que seguimos. Para estos, el tipo es una decisión editorial: tres se clasificaron como Humano y nueve como Algoritmo, marcados con un asterisco en la tabla de abajo. Ninguno de los doce terminó en beneficio, y no cambian el resultado. Déjalos fuera y el orden se mantiene: los servicios humanos suben al 43,1% en beneficio y los servicios de algoritmos al 9,1%.

Diecisiete servicios no forman parte de la comparación. Describen una mezcla de métodos y aparecen como Mixto en la tabla de abajo. Forzarlos dentro de un solo tipo significaría inventar un método que no reivindican.

La brecha se abre entre los servicios pequeños

La diferencia entre personas y algoritmos es real. También es una diferencia de volumen.

El servicio de algoritmos mediano publicó unos 5.500 pronósticos en los nueve meses. El servicio humano mediano publicó 423. Treinta y cinco de los 42 servicios de algoritmos superaron los 1.000 pronósticos; 20 de los 75 humanos lo hicieron.

La rentabilidad se desvanece a medida que crece el volumen. Divide cada grupo en 1.000 pronósticos y la brecha se cierra arriba pero sigue abierta por debajo.

Por encima de 1.000 pronósticos, casi nadie gana dinero, sea quien sea o lo que sea que haga las selecciones: 5 de los 73 servicios comparados, y ninguno de ellos un algoritmo. Tres de los cinco son humanos, y ninguno de los tres terminó más de un 0,85% por delante. Por debajo de 1.000, las personas lideran. De los servicios humanos, el 50,9% terminó en beneficio, frente a 3 de 7 servicios de algoritmos, 3 de 15 servicios de IA y 1 de 5 fuentes de multitud. Estos grupos son pequeños, así que léelo como lo que muestran estos datos, no como una ley.

Lo que la división no muestra es que las personas predicen el fútbol mejor que los modelos. Un pronosticador que publica 200 selecciones tiene mucho más margen para una racha de suerte que un modelo que publica 9.000. La mayoría de los servicios de algoritmos eligen publicar a una escala en la que la suerte se diluye, y el margen de la casa de apuestas hace el resto.

Los propios pronósticos de Tips.GG provienen de un equipo editorial, así que nuestra fila cuenta como Humano. Registra 5.836 pronósticos, 53,9% de acierto y −4,05% de ROI.

Eso nos sitúa entre los 20 servicios humanos de alto volumen. Tres de ellos terminaron por delante, ninguno por más de un 0,85%. Publicar a escala es donde los pronosticadores humanos se parecen más a todos los demás.

La IA es una apuesta amplia, no una mejor

Veinticinco servicios describen sus selecciones como impulsadas por IA. Cuatro de ellos terminaron en beneficio, o el 16,0%, por debajo del índice en su conjunto y apenas por delante de la multitud.

Los resultados del grupo van en ambas direcciones. StaTips afirma que su equipo desarrolla pronósticos de IA. Devolvió +10,11% en 582 pronósticos. En el otro extremo, Scorebet24, que describe sus pronósticos como impulsados por IA, perdió un 17,66% en 473.

La etiqueta en sí es una mala guía. Siete servicios de la tabla tienen “AI” en su nombre. Solo uno terminó por delante: Football Predictions AI con +3,18%. footballpredictions.ai, que tiene AI en su nombre y ninguna metodología que pudiéramos encontrar, perdió un 15,10%, el segundo peor resultado del grupo.

Los servicios de IA tampoco son más precisos que los gestionados por personas. El servicio de IA mediano acertó el 51,0% de sus selecciones, frente al 54,5% de los servicios humanos y el 50,0% de los servicios de algoritmos.

La multitud pierde despacio

Las fuentes de multitud se comportan de forma distinta tanto de las personas como de los modelos. Rara vez llegan lejos en ninguna de las dos direcciones.

Trece servicios agregan lo que eligen sus usuarios. Sus resultados van del −5,02% de Football Predictions Community Voting al +5,20% de betblog.com, y ningún otro tipo se mantiene en un rango tan estrecho. Solo dos terminaron por delante: betblog.com y BetExplorer con +2,22%.

Ese rango estrecho se ve cuando se cuentan todas las selecciones. Agrupadas, las selecciones de la multitud devolvieron −3,27% por apuesta, la menor pérdida de los cuatro tipos. Sigue siendo una pérdida: respaldar a toda la multitud habría costado dinero.

Las mayores multitudes perdieron todas. sofascore.com, betclan.com y olbg.com juntos suman más de 35.000 pronósticos, y ninguno terminó por delante. Un voto entre miles de usuarios es un promedio, y los promedios rara vez se alejan mucho del precio en ninguna de las dos direcciones.

Sobre los datos y sus límites

El rastreador de Tips.GG registra los pronósticos de resultado de partidos de fútbol (1X2) publicados por sitios web, operaciones de pronosticadores y canales individuales. Este estudio abarca del 1 de enero al 30 de septiembre de 2026. Cada pronóstico se liquida con una apuesta fija de 10 $ al precio que Tips.GG registra para ese partido, margen de la casa de apuestas incluido (8,33% de media), así que un servicio tiene que superar el margen para terminar por delante.

El acierto es la proporción de pronósticos ganados. El ROI es el beneficio como porcentaje del total apostado, y un servicio cuenta como rentable cuando su ROI es superior a cero. Para clasificar, un sitio web necesita 50 pronósticos calificados y una cuenta listada bajo una plataforma necesita 200. Los nombres gestionados por un mismo editor se fusionan en una sola fila. Eso deja 172 servicios, 43 de los cuales ganaron dinero. La metodología completa se publica en Tips.GG Accuracy Index: Methodology.

El tipo es una afirmación, no un método que hayamos verificado. Clasificamos los servicios según lo que dicen de sí mismos. No auditamos lo que hay debajo. theanalyst.com describe un “superordenador Opta impulsado por IA”, cuyos pronósticos provienen de simulaciones de partidos construidas sobre las valoraciones de Opta; cuenta como IA porque así es como se presenta. Un mismo servicio puede leerse de forma distinta en distintos lugares. La ficha de forebet.com en la tienda de aplicaciones cita la inteligencia artificial, pero su sitio web, donde se publican sus pronósticos, describe “algoritmos matemáticos y modelos estadísticos”, así que cuenta como Algoritmo. Clasificamos cada servicio según las páginas de las que provienen sus pronósticos.

Algunas filas contienen más de un tipo de selección. En seis servicios comparados fuera del tipo Multitud, parte de la fuente está firmada como voto de la comunidad: xgscore.io 41,6%, livetipsportal.com 41,0%, betmines.com 37,2%, sport.ua 13,5%, zagranie.com 7,9% y goal.pl 7,3%. Otros tres tienen menos del 1%. Cada servicio se cuenta como un todo; no separamos la parte de votos del resto de la fuente. Un canal aparece como dos filas. Matt SB (YouTube) gestiona el canal, y Sophie SB (YouTube) da sus propias selecciones en una serie de vídeos en él; nuestro rastreador registra sus selecciones por separado, bajo su nombre.

Algunos grupos son pequeños. Multitud tiene 13 servicios. Un solo resultado que cruce el cero desplaza su tasa casi ocho puntos.

Cada selección se liquida de la misma forma. La apuesta fija es una base de comparación, no una afirmación sobre cómo apostó nadie, y el único precio que Tips.GG registra para un partido no es necesariamente uno que ningún lector pudiera haber tomado.

Entonces, ¿quién ganó dinero?

Ningún tipo lo hizo en su conjunto. Reúne todas las selecciones, o toma el servicio típico, y los cuatro tipos terminaron por detrás de la casa de apuestas. Lo que ganó dinero fueron servicios individuales: 43 de los 172 del índice, la mayoría operaciones pequeñas gestionadas por personas.

Las tres medidas muestran dónde está cada tipo:

• Proporción en beneficio: las personas lideran, con el 41,3% de los servicios humanos por delante, frente al 16,0% de la IA, el 15,4% de la multitud y el 7,1% de los algoritmos.
• ROI mediano: las personas vuelven a liderar, con el servicio humano típico en −1,22%, por delante de la multitud en −2,67%, la IA en −3,76% y los algoritmos en −4,89%.
• ROI por apuesta: la multitud se adelanta con −3,27%, con las personas en −3,74%, la IA en −4,35% y los algoritmos en −4,91%.

Las medidas coinciden en la parte baja: los servicios de algoritmos quedan últimos en las tres. En la parte alta se dividen entre las personas y la multitud, y en ROI por apuesta los dos quedan a menos de medio punto de distancia.

Así que la respuesta al titular no es un tipo. Un servicio que superó el margen es muy probablemente un pronosticador humano con unos cientos de selecciones. Pero un tipo no es un historial: antes de seguir cualquier servicio, comprueba cuántas selecciones ha publicado y cómo le fue con los precios que se le dieron.

Reutilizar los datos

La tabla completa está abajo, con los 172 servicios, el tipo de cada servicio, los pronósticos, el acierto y el ROI. Es libre de citar y reutilizar con atribución a Tips.GG y un enlace de vuelta a esta investigación. El tipo de cada fila, con la cita y el enlace en que se basa, está disponible bajo petición, al igual que las preguntas sobre la metodología y los datos en otros formatos: [email protected].

Los 172 servicios por tipo

Los 172 servicios, ordenados por ROI. Pronósticos de resultado final de partidos de fútbol, del 1 de enero al 30 de septiembre de 2026, liquidados con una apuesta fija de 10 $. El acierto es la proporción de pronósticos ganados. El ROI es el beneficio total como porcentaje del total apostado. El tipo refleja la descripción pública de cada servicio; 12 filas se clasificaron por decisión editorial, como se explica más arriba. Las filas marcadas como Mixto no forman parte de la comparación por tipo. * Tipo decidido por los editores de Tips.GG; el servicio no describe cómo se elaboran sus pronósticos.

Puedes consultar toda la investigación de Tips.GG aquí.