Abbiamo chiesto a otto AI di prevedere chi vincerà il Mondiale di calcio 2026: i risultati a confronto

I grandi esperti del settore indicano Francia, Spagna e Brasile come le nazionali da battere al Mondiale 2026 di calcio. Ma cosa succede se a prevedere la vincitrice non sono opinionisti o tifosi, bensì le intelligenze artificiali? Abbiamo sottoposto lo stesso quesito a otto tra i più noti sistemi di AI — Gemini, ChatGPT, Claude, Copilot, Perplexity, DuckAI, Mistral e Meta AI — chiedendo loro di indicare la nazionale favorita, la seconda scelta, una possibile sorpresa e il probabile capocannoniere del Mondiale FIFA 2026. I risultati sono stati sorprendenti: su alcune risposte c'è quasi unanimità, su altre le AI divergono nettamente. E capire perché è più interessante delle previsioni stesse.

I risultati: accordo su Mbappé, divisione sul vincitore

A ciascuna AI è stato sottoposto lo stesso prompt, strutturato per ottenere risposte comparabili relative a vincitore, probabilità, seconda favorita, possibile sorpresa e capocannoniere, ciascuno accompagnato da una spiegazione di massimo 30 parole. La scelta di usare un format rigido e identico per tutti i sistemi non è casuale: è il modo più efficace per confrontare risposte generate da modelli differenti in condizioni il più possibile uniformi.

Il dato più netto è l'unanimità assoluta su un nome: Kylian Mbappé. Tutte e otto le AI lo indicano come probabile capocannoniere, motivando la scelta con velocità, ruolo centrale nell'attacco francese e storico realizzativo in competizioni internazionali (fu capocannoniere proprio al Mondiale 2022). Un consenso così compatto è raro e significativo.

Sul vincitore, invece, le AI si dividono in quattro previsioni:

• tre sistemi (ChatGPT, Copilot, DuckAI) puntano sul Brasile con il 22% di probabilità;
• due (Gemini e Claude) scelgono la Francia con il 18%;
• due (Mistral e Meta AI) indicano l'Argentina — campione in carica — con percentuali tra il 18% e il 22%;
• Perplexity, citando le simulazioni di Opta e alcune analisi attribuite a Goldman Sachs, assegna la vittoria alla Spagna con il 26%— il valore più alto dell'intero campione.

Inoltre la Francia compare come seconda favorita in sei risposte su otto, a testimonianza di un consenso trasversale sulla sua solidità.

Come ragionano le AI: dati storici, ranking e qualità della rosa

Come fa un'intelligenza artificiale a prevedere il vincitore di un Mondiale? Le fonti più citate dai vari sistemi sono tre: il ranking FIFA ed Elo (che misura la forza relativa delle nazionali su base statistica), le statistiche individuali avanzate dei giocatori — come i gol attesi (xG), gli assist e le prestazioni in Champions League — e i risultati storici nei tornei FIFA, ovvero quante volte una nazionale ha raggiunto semifinali e finali nei Mondiali passati.

È su queste basi che Brasile e Francia emergono come candidate: cinque coppe del mondo per il Brasile (record assoluto), due per la Francia, con una finale giocata nel 2022. L'Argentina viene premiata da Mistral e Meta AI soprattutto per essere la squadra campione in carica e per la compattezza del gruppo. La Spagna, invece, beneficia di un modello che pesa le simulazioni probabilistiche sul tabellone del torneo, mettendo in evidenza la generazione d’oro di Lamine Yamal e Pedri.

Perché alcune AI divergono e altre convergono

Le differenze tra le previsioni riflettono differenze nel modo in cui ogni AI è programmata e come elabora  le informazioni disponibili. Un sistema come Perplexity, ad esempio, dà priorità a pronostici aggiornati e modelli statistici pubblicati da fonti autorevoli quali Goldman Sachs. Altri sistemi — come Mistral — sembrano pesare maggiormente fattori qualitativi e narrativi (la "squadra affiatata", l'"esperienza nei tornei"), rispetto ad un'analisi numerica pura.

Il fatto che tre AI su otto scelgano il Brasile con esattamente il 22% di probabilità suggerisce che probabilmente attingono a fonti simili — le stesse analisi statistiche o lo stesso ranking Elo — e le elaborano in modo analogo. Quando invece le architetture o le fonti divergono, come nel caso di Perplexity e Mistral, emergono scelte nettamente diverse.

Il verdetto del campo

Nonostante la sofisticazione dei modelli, il calcio rimane uno degli sport più difficili da prevedere statisticamente. La ragione è semplice: è un gioco a basso punteggio, dove un singolo episodio — un infortunio, un rigore, una deviazione fortuita — può ribaltare qualsiasi previsione. Al Mondiale 2022, il Marocco arrivò in semifinale, risultato che quasi nessun modello aveva previsto, mentre l'Arabia Saudita batté i futuri campioni del mondo argentini.

Le AI possono quantificare la qualità di una rosa e calcolare le probabilità di avanzamento fase per fase, ma non possono prevedere l'atmosfera di uno stadio che trascina una squadra oltre i propri limiti, o la partita della vita di un giocatore che nessun dato aveva anticipato. Ed è proprio questa imprevedibilità la ragione per cui, ogni quattro anni, miliardi di persone si siedono davanti a uno schermo a guardare il Mondiale. E nessun algoritmo, per quanto sofisticato, riesce ancora a toglierci la sorpresa.

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