Um experimento recente com modelos de inteligência artificial colocou à prova a capacidade dessas tecnologias de atuar no mercado de apostas. A análise utilizou oito sistemas distintos, submetidos à temporada completa da Premier League inglesa 2023-24, com o objetivo de medir a capacidade de tomada de decisão ao longo do tempo.
A proposta do teste foi reproduzir um cenário com variáveis próximas às do mercado real, incluindo dados históricos, estatísticas avançadas e oscilações nas condições das partidas em uma das competições mais populares em plataformas de bet, inclusive no Brasil, como apontam pesquisas de uma casa de apostas. Os modelos foram programados para desenvolver estratégias próprias, definir valores de apostas e ajustar suas decisões conforme o avanço da competição.
Os resultados indicaram que nenhum dos sistemas avaliados, como ChatGPT5 e Gemini, conseguiu manter desempenho positivo ao final do período. De acordo com o levantamento, todos apresentaram perdas médias, mesmo quando adotaram abordagens consideradas estruturadas.
A metodologia, chamada de KellyBench, foi baseada em um benchmark inspirado no critério de Kelly, que define o tamanho ideal de apostas quando há vantagem estatística. Embora os sistemas demonstrassem conhecimento teórico da fórmula, a execução prática não acompanhou esse entendimento.
Dificuldades na execução das estratégias
Os resultados, promovidos pela General Reasoning, mostram que os modelos mais bem posicionados ainda encerraram a simulação com redução no saldo inicial. Conforme o estudo, o melhor resultado foi registrado pelo modelo Claude Opus 4.6, com variação média negativa de 11%. Outros sistemas apresentaram quedas mais acentuadas, incluindo casos de perda total dos recursos disponíveis.
O levantamento também aponta que apenas dois modelos evitaram a chamada “falência” ao longo de todas as execuções. Ainda assim, esses sistemas não conseguiram reverter o cenário de perdas, o que reforça a dificuldade em sustentar estratégias consistentes em um ambiente de longa duração.
Os pesquisadores também identificaram comportamentos semelhantes aos observados em simulações de máquinas caça-níqueis, em que sistemas treinados para maximizar recompensas passam a adotar estratégias inconsistentes ao longo do tempo.
Limitações na tomada de decisão
A análise identificou que os modelos conseguiam, em muitos casos, estruturar estratégias coerentes do ponto de vista teórico. No entanto, falhas na execução comprometeram os resultados. Entre os problemas observados estão erros na aplicação de regras definidas, dificuldades em adaptar decisões a novas informações e inconsistências ao longo de sequências de apostas.
Esse comportamento foi associado a uma diferença entre a capacidade de análise e a implementação prática das decisões. Segundo os pesquisadores, os sistemas nem sempre conseguem transformar o planejamento em ações consistentes, especialmente quando enfrentam mudanças frequentes no ambiente.
Importância do entendimento sobre resultados aleatórios
Apesar dos avanços no desenvolvimento de modelos de linguagem e análise de dados, o estudo indica que o uso dessas tecnologias em apostas esportivas permanece limitado. Diferentemente de cenários mais controlados, o mercado de apostas esportivas envolve mudanças constantes. Lesões de jogadores, alterações táticas e outros fatores externos impactam diretamente os resultados. Esse dinamismo dificulta a adaptação dos modelos, que tendem a operar melhor em ambientes estáveis.
De acordo com os pesquisadores, benchmarks tradicionais de inteligência artificial costumam ocorrer em contextos previsíveis, o que não reflete a complexidade de situações reais. No teste realizado, os sistemas precisaram lidar com múltiplas variáveis simultâneas, sem histórico completo ou padrões fixos.
Esse cenário também se aplica a diferentes mercados de apostas esportivas, como número de gols e escanteios, além de jogos de cassino online, incluindo títulos baseados em multiplicadores, como o Aviator. Em todos esses casos, variáveis imprevisíveis e mecanismos de aleatoriedade desempenham papel central.
O estudo aponta que resultados em apostas não são garantidos, mesmo com o uso de tecnologias avançadas e análise de dados. Ao longo da simulação, sistemas de inteligência artificial registraram desempenho negativo, encerrando o período com prejuízo. Os dados indicam que a imprevisibilidade continua sendo um fator determinante nesse tipo de atividade. A compreensão dos riscos e da natureza incerta do setor é considerada fundamental para qualquer abordagem relacionada a apostas.