El Mundial 2026 ya comenzó en EE.UU., México y Canadá. 48 selecciones. 104 partidos. Millones de hinchas eligiendo favorito con el corazón. Pero en los laboratorios de datos de universidades, bancos de inversión y empresas de analytics, las computadoras llevan meses simulando el torneo miles de veces para responder la misma pregunta con matemáticas: ¿quién gana?
En ProgramBI decidimos hacer algo diferente: no solo contarte quién lidera los modelos, sino explicarte cómo funcionan esas simulaciones, qué herramientas usan los analistas reales y qué puedes aprender de esto para tu trabajo con datos.
El problema de predecir el fútbol
Antes de entrar en los números, hay algo que todos los modelos reconocen: el fútbol es matemáticamente el deporte más impredecible del mundo.
¿Por qué? Porque en comparación con el basquetbol o el tenis, los goles son eventos extremadamente raros. En un partido promedio solo se marcan 2 o 3. Eso hace que una diferencia real de calidad entre equipos se diluya en el ruido estadístico de 90 minutos. En la NBA, el mejor equipo gana el 65-70% de sus partidos; en fútbol, el favorito gana apenas el 45-50% de las veces.
Eso explica por qué un modelo puede decirte que España tiene 28% de probabilidad de ganar el Mundial, y al mismo tiempo señalarte que pierde en más de 7 de cada 10 simulaciones.
¿Cómo se construye un modelo predictivo del Mundial?
Los mejores modelos que existen hoy usan tres componentes principales:
1. Sistema ELO adaptado al fútbol
El sistema ELO fue creado originalmente para el ajedrez por Arpad Elo en los años 60. La idea es simple: cada equipo tiene un puntaje que sube o baja según los resultados. Si un equipo con puntaje alto pierde contra uno más débil, pierde muchos puntos. Si gana, gana pocos. El sistema pondera los resultados por dificultad del rival.
En fútbol, el ELO se ajusta con variables adicionales:
- Peso del partido (amistoso vs. eliminatoria vs. final mundial)
- Localía (estadísticamente vale entre 60 y 100 puntos ELO)
- Margen de victoria (no es lo mismo ganar 1-0 que 4-0)
El Ranking FIFA oficial migró al sistema ELO en 2018, y hoy Argentina lidera ese ranking global entrando al Mundial 2026. [web:121]
2. Modelo de Poisson para simular goles
Una vez asignado el poder relativo de cada equipo, los modelos usan una distribución de Poisson para simular cuántos goles marcará cada selección en un partido dado.
La distribución de Poisson es perfecta para eventos raros que ocurren a tasa constante: exactamente como los goles. Si se estima que España marca en promedio 1.8 goles contra un rival determinado, la distribución de Poisson calcula la probabilidad de que marque 0, 1, 2, 3 o más goles en ese partido.
Combinando ambas distribuciones (equipo A vs. equipo B), se obtiene la probabilidad de cada marcador posible.
3. Simulación Monte Carlo
Aquí es donde todo se vuelve poderoso. En vez de predecir un solo resultado, el modelo simula el torneo completo miles o millones de veces, variando los resultados de cada partido según las probabilidades calculadas.
Cada simulación genera un campeón diferente. Después de 100.000 simulaciones, se cuenta cuántas veces ganó cada equipo, y ese porcentaje se convierte en la probabilidad de ser campeón.
La simulación Monte Carlo no responde "¿quién gana?". Responde "¿con qué frecuencia gana cada equipo en 100.000 versiones posibles del torneo?"
Los resultados: ¿qué dicen los modelos?
Cuatro fuentes distintas corrieron sus simulaciones con metodologías diferentes. Aquí están los resultados consolidados para los principales favoritos:
Probabilidad de ganar el Mundial 2026 según distintos modelos (%)
¿Qué dicen los datos modelo por modelo?
- Simulación Monte Carlo con ELO (100.000 runs, Kitman Labs): España 28,6% — Argentina 18,4% — Francia 14%
- Panmure Liberum (banco de inversión, modelo económico): Países Bajos como campeón, con final ante Portugal
- Universidad de Reading (10.000 simulaciones): Argentina lidera seguida de Francia, España y Brasil
- Opta Analysts (supercomputadora): España 16,1% — Francia 13% — Inglaterra 11,2% — Argentina 10,4%
- EA Sports (FIFA 26): España campeona — el mismo sistema que acertó los últimos 4 mundiales
- MyBankroll (2.000 runs con odds de casas de apuestas): Brasil 16% — España 15,1% — Francia 14,6% — Inglaterra 13,6% — Argentina 13%
El consenso estadístico es claro: España es el favorito matemático, pero la paridad entre los 5 primeros es tan alta que cualquier resultado es plausible.
El dato que más importa: 36% de probabilidad de campeón sorpresa
Uno de los hallazgos más llamativos de las simulaciones de Opta es que en el 35,9% de los escenarios posibles, el campeón del Mundial 2026 será un equipo que nunca ha ganado un mundial.
En términos concretos, eso significa que en más de 1 de cada 3 simulaciones, Marruecos, Colombia, Países Bajos, Portugal, Uruguay o incluso Estados Unidos levanta la Copa del Mundo. La historia del fútbol — con Grecia 2004, Dinamarca 1992 o Islandia llegando a octavos de un Europeo — confirma que estos escenarios no son fantasiosos.
El modelo que acertó 3 mundiales seguidos
El modelo más llamativo pertenece a Joachim Klement, estratega jefe del banco de inversión Panmure Liberum. Su sistema acertó a Alemania en 2014, Francia en 2018 y Argentina en 2022, y explica el 55% del rendimiento de las selecciones usando variables que ningún fanático pondría en la ecuación:
- PIB per cápita del país
- Tamaño de la población
- Peso cultural del fútbol
- Posición en el ranking FIFA
- Temperatura media del país (el factor más curioso)
Su modelo para 2026 predice una final entre Países Bajos y Portugal, con victoria holandesa. También pronostica una de las sorpresas más grandes: Brasil eliminado en octavos de final por Japón.
El lenguaje que une el fútbol con los datos
¿Con qué herramientas se construyen estos modelos? Exactamente las que enseñamos en ProgramBI:
- Python — Para programar las simulaciones Monte Carlo y los modelos ELO
- NumPy / SciPy — Para calcular distribuciones de Poisson y probabilidades
- Pandas — Para limpiar y estructurar los datos históricos de partidos
- Matplotlib / Plotly — Para visualizar los resultados de las simulaciones
- Power BI — Para presentar los dashboards de probabilidades en tiempo real
Un analista con dominio de estas herramientas puede construir su propio modelo predictivo con datos públicos de la FIFA y fuentes abiertas. No necesita una supercomputadora: 100.000 simulaciones Monte Carlo de un torneo de fútbol corren en menos de 30 segundos en un computador personal moderno con Python.
¿Qué tan confiables son estos modelos?
Honestos: no son perfectos. El propio Klement reconoce que el 45% restante de los resultados es pura suerte. Los modelos son herramientas probabilísticas, no máquinas del tiempo. [web:100]
Pero eso no los hace inútiles. Al contrario. Su valor real no está en acertar al campeón, sino en entender el rango de resultados posibles, detectar cuándo un partido está mal cotizado por las casas de apuestas, o identificar patrones que el ojo humano no puede procesar en decenas de miles de partidos históricos.
La misma lógica aplica a cualquier negocio: un modelo de datos no elimina la incertidumbre, pero te ayuda a tomar mejores decisiones dentro de ella.
La conclusión que conecta el fútbol con tu trabajo
El Mundial 2026 es el mejor ejemplo en vivo de lo que hacemos los analistas de datos: tomar datos históricos, construir modelos, simular escenarios y comunicar probabilidades de forma clara.
No importa si tu trabajo es predecir ventas, detectar clientes en riesgo de abandono, optimizar una cadena de suministro o analizar el rendimiento de un equipo. La lógica es la misma que usan los científicos de datos que simularon este torneo cientos de miles de veces.
La diferencia entre intuición y análisis no es el resultado. Es la capacidad de saber por qué.
En ProgramBI te enseñamos exactamente eso: a pensar con datos, construir modelos y comunicar resultados. Y si después de leer este artículo quieres construir tu propio simulador del Mundial en Python, en nuestros cursos tienes exactamente las herramientas para hacerlo →
¿Cuál es tu favorito para ganar el Mundial? Deja tu predicción en los comentarios — y si tienes un modelo propio, nos encantaría verlo.