👋 Esto es lo que dice el modelo para hoy, en 10 segundos:

📅 2 partido(s) en juego

🔥 El resultado más claro: Canada (63%) en Canada vs Bosnia

⚖️ El más impredecible: Estados Unidos vs Paraguay

⚽ Los partidos de hoy

El % es la probabilidad de ganar según el modelo. 🎯 = marcador más probable.

🔥 15:00 ET · Canada vs Bosnia — Canada gran favorito (63%) · empate 24% · 🎯 1-0 · ⚠️ con bajas

⚖️ 21:00 ET · Estados Unidos vs Paraguay — muy parejo — leve ventaja Estados Unidos (37%) · empate 30% · 🎯 1-1 · ⚠️ con bajas

🏆 ¿Quién va ganando el Mundial?

Probabilidad de salir campeón (20.000 simulaciones de hoy):

🥇 Argentina 19.9% 🥈 Espana 15.4% 🥉 Inglaterra 8.7% • Portugal 7.1% • Francia 6.8%

📈 ¿Le venimos atinando?

De los últimos 2 partidos, acertamos quién ganó en 2 (≈100%). Te mostramos los aciertos y los fallos — transparencia total. (Calibración Brier 0.409; más bajo = mejor.)

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Contenido informativo y de entretenimiento. Son predicciones de un modelo estadístico, no certezas.

🎯 Acertamos 2 de 2 hoy

✅ Mexico 2-0 Sudafrica (Grupo A) — dijimos Mexico (62%); previsto 1-0

✅ Corea del Sur 2-1 Chequia (Grupo A) — dijimos Corea del Sur (37%); previsto 1-1

📈 Récord del modelo

Acumulado: 2 de 2 (100%) · marcador exacto 0% · Brier 0.409.

🔮 Lo que viene

12/06 · 15:00 ET · Canada vs Bosnia — favorita Canada (63%)

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Contenido informativo y de entretenimiento. Predicciones de un modelo, no certezas.

Regla de oro antes de empezar: la IA es tu asistente de investigación, NO tu escritora fantasma. Bien usada, es 100% defendible ante cualquier tutor. Mal usada (copiar y pegar), te puede costar la tesis. Estos prompts están diseñados para lo primero.

PROMPT 1 — Define tu pregunta de investigación en 10 minutos

El 80% de los estudiantes pierde semanas porque su tema es demasiado amplio. Este prompt lo arregla.

ROL: Eres un director de tesis con 20 años de experiencia guiando
trabajos de grado en [tu carrera].

CONTEXTO: Soy estudiante de [carrera] en [país]. Me interesa el tema
general de [tu tema amplio], tengo [X meses] para terminar y acceso
limitado a [menciona limitaciones: datos, laboratorio, encuestas, etc.].

TAREA: Ayúdame a convertir mi tema amplio en una pregunta de
investigación específica, viable y defendible. Proponme 5 opciones
de pregunta, ordenadas de más viable a menos viable según mi tiempo
y recursos, y explica por qué cada una funciona o no.

FORMATO: Tabla con 3 columnas: pregunta propuesta, por qué es viable,
riesgo principal. Al final, tu recomendación de cuál elegir.

Antes de responder, hazme las preguntas que necesites para lograr
un 85% de precisión en tu respuesta.

PROMPT 2 — Estructura de capítulos que tu tutor aprobará

Para que no escribas 40 páginas que después hay que botar.

ROL: Eres un metodólogo experto en trabajos de grado de [tu carrera],
conoces los estándares académicos de universidades de [tu país].

CONTEXTO: Mi pregunta de investigación es: [pégala aquí]. Mi enfoque
es [cualitativo / cuantitativo / mixto]. Mi universidad exige
[normas APA / Vancouver / las que apliquen] y la tesis debe tener
aproximadamente [X páginas o capítulos].

TAREA: Diseña el índice completo de mi tesis capítulo por capítulo,
con 2-3 líneas explicando qué va en cada sección y qué errores
comunes debo evitar en cada una. Señala qué capítulo me conviene
escribir primero y por qué.

FORMATO: Índice numerado con subniveles, explicación breve por
sección, y al final un orden de escritura recomendado.

Antes de responder, hazme las preguntas que necesites para lograr
un 85% de precisión en tu respuesta.

PROMPT 3 — Revisión académica sin perder tu voz

Para pulir lo que TÚ escribiste — y poder defender cada línea.

ROL: Eres un revisor académico riguroso pero constructivo,
especializado en redacción de tesis en español.

CONTEXTO: Te voy a pegar un fragmento de mi tesis escrito por mí.
Mi nivel de redacción es [básico / intermedio / avanzado] y mi
tutor es especialmente exigente con [claridad / citas / metodología /
lo que aplique].

TAREA: Revisa mi texto y devuélveme: (1) errores de redacción y
coherencia con la corrección sugerida, (2) frases que suenan débiles
académicamente y cómo fortalecerlas, (3) afirmaciones que necesitan
cita o evidencia. NO reescribas el texto completo — quiero mejorar
mi versión, no reemplazarla.

FORMATO: Lista numerada por tipo de problema, citando mi frase
original y tu sugerencia al lado.

Antes de responder, hazme las preguntas que necesites para lograr
un 85% de precisión en tu respuesta.

[Pega tu texto aquí]

¿Quieres el arsenal completo? 🚀

Estos 3 prompts son el comienzo. El Kit de IA para Tesis completo incluye los prompts para marco teórico, análisis de resultados, defensa oral, cómo usar Elicit/Consensus/NotebookLM paso a paso, y la guía “Cómo usar IA sin que tu tutor la rechace.”

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Mientras tanto: sígueme en TikTok e Instagram donde enseño IA práctica todos los días, gratis.

Pedro — 10 años en tech, +1M de views enseñando IA a latinos.

👋 Esto es lo que dice el modelo para hoy, en 10 segundos:

📅 2 partido(s) en juego

🔥 El resultado más claro: Mexico (62%) en Mexico vs Sudafrica

⚖️ El más impredecible: Corea del Sur vs Chequia

⚽ Los partidos de hoy

El % es la probabilidad de ganar según el modelo. 🎯 = marcador más probable.

🔥 15:00 ET · Mexico vs Sudafrica — Mexico gran favorito (62%) · empate 25% · 🎯 1-0

⚖️ 22:00 ET · Corea del Sur vs Chequia — muy parejo — leve ventaja Corea del Sur (37%) · empate 28% · 🎯 1-1

🏆 ¿Quién va ganando el Mundial?

Probabilidad de salir campeón (20.000 simulaciones de hoy):

🥇 Argentina 20.4% 🥈 Espana 15.2% 🥉 Inglaterra 8.4% • Portugal 6.9% • Francia 6.6%

🎬 Mira el video del análisis de hoy en mi Youtube @aiwithpedro · 🙌 Compártelo con un amigo futbolero.

📩 Cada semana mando un resumen por correo — suscríbete para no perdértelo.

Contenido informativo y de entretenimiento. Son predicciones de un modelo estadístico, no certezas.

Tengo algo distinto para ti — y quiero pedirte permiso antes de llenarte el correo.

Puse a mi inteligencia artificial a trabajar: analizó las 48 selecciones, corrió cientos de simulaciones, y ya predijo los 104 partidos del Mundial 2026. Del primero a la final.

Durante el torneo voy a publicar PRONÓSTICOS DIARIOS y, lo más interesante, voy a comparar cada día lo que dijo mi IA contra lo que pasó en la cancha. IA vs realidad, en vivo, sin esconder nada.

Es, en el fondo, una demostración real de lo que la IA puede hacer. Y va a estar buenísimo.

PERO no quiero saturar a quien vino a aprender IA y no le interesa el fútbol. Por eso lo puse en una sección aparte:

👉 Únete aquí si quieres los pronósticos diarios:

https://www.aiwithpedro.com/s/el-mundial-con-ia

Si no te interesa, no hagas nada: seguirás recibiendo solo mi contenido normal de IA, como siempre. Cero fútbol en tu correo.

Nos vemos en la cancha (o en el próximo tutorial de IA 😉).

— Pedro

aiwithpedro.com

📖 Cómo leer estas predicciones (en 30 segundos)

El % de un equipo = de cada 100 mundiales simulados, en cuántos gana. Ej.: 84% = gana 84 de cada 100… pero pierde 16. Nada está garantizado.

Empate % = probabilidad de que terminen iguales (en grupos sí hay empates).

🎯 Marcador probable = el resultado que más se repite en las simulaciones (no el único posible).

Goles esperados = cuántos goles, en promedio, se espera que marque cada equipo.

Ensemble (modelo + mercado) = mezclamos nuestro modelo con las casas de apuestas; suele ser más preciso que cualquiera por separado.

Avanzan = los 2 primeros de cada grupo pasan directo; el 3º puede colarse como mejor tercero.

⚠️ Son probabilidades, no certezas. Si el favorito al 84% pierde, el modelo no “falló”: ese 16% también existía. Por eso publicamos los aciertos y los fallos cada día.

🥇 ¿Quién gana el Mundial? (modelo vs mercado)

El combinado utiliza nuestro modelo con las casas (corrige el sesgo del modelo hacia los outsiders):

1. España — combinado 15.9% (modelo 15.27%)

2. Argentina — combinado 14.33% (modelo 20.3%)

3. Francia — combinado 11.07% (modelo 6.7%)

4. Inglaterra — combinado 9.58% (modelo 8.75%)

5. Portugal — combinado 8.58% (modelo 7.38%)

6. Brasil — combinado 6.99% (modelo 5.66%)

7. Alemania — combinado 3.88% (modelo 2.29%)

8. Países Bajos — combinado 3.36% (modelo 2.37%)

⚽ Grupo por grupo — los 72 partidos

El % es probabilidad de ganar según el modelo. 🎯 = marcador más probable. Goles esp. = goles esperados.

Grupo A

México y Corea del Sur son los proyectados a avanzar según puntos esperados en las 20.000 simulaciones. El duelo clave del grupo será entre ambos para definir quién termina primero.

Proyección (puntos esperados en 3 partidos): 1. México (5.6) · 2. Corea del Sur (4.2) · 3. Chequia (4.0) · 4. Sudáfrica (2.5)

➡️ Avanzan según el modelo: México y Corea del Sur (el 3º pelea un cupo de mejores terceros).

11 jun · 15:00 ET · México vs Sudáfrica

1X2: México 62% · empate 24% · Sudáfrica 13%

🎯 Marcador probable: 1-0 · goles esp. 1.7–0.6

11 jun · 22:00 ET · Corea del Sur vs Chequia

1X2: Corea del Sur 37% · empate 28% · Chequia 35%

🎯 Marcador probable: 1-1 · goles esp. 1.3–1.2

18 jun · 12:00 ET · Chequia vs Sudáfrica

1X2: Chequia 49% · empate 29% · Sudáfrica 22%

🎯 Marcador probable: 1-0 · goles esp. 1.4–0.8

18 jun · 21:00 ET · México vs Corea del Sur

1X2: México 48% · empate 28% · Corea del Sur 24%

🎯 Marcador probable: 1-1 · goles esp. 1.5–1.0

24 jun · 21:00 ET · Chequia vs México

1X2: Chequia 23% · empate 27% · México 50%

🎯 Marcador probable: 1-1 · goles esp. 1.0–1.5

24 jun · 21:00 ET · Sudáfrica vs Corea del Sur

1X2: Sudáfrica 21% · empate 29% · Corea del Sur 50%

🎯 Marcador probable: 0-1 · goles esp. 0.8–1.4

Grupo B

Suiza y Canadá salen del Grupo B según el modelo. Canadá, como anfitrión, suma el ajuste de localía, pero Suiza aparece con mayor solidez estadística para liderar.

Proyección (puntos esperados en 3 partidos): 1. Suiza (6.5) · 2. Canadá (5.8) · 3. Bosnia (2.8) · 4. Catar (1.7)

➡️ Avanzan según el modelo: Suiza y Canadá (el 3º pelea un cupo de mejores terceros).

12 jun · 15:00 ET · Canadá vs Bosnia

1X2: Canadá 63% · empate 24% · Bosnia 13%

🎯 Marcador probable: 1-0 · goles esp. 1.8–0.7

⚠️ Bajas: Canadá: Marcelo Flores

13 jun · 15:00 ET · Catar vs Suiza

1X2: Catar 5% · empate 11% · Suiza 83%

🎯 Marcador probable: 0-3 · goles esp. 0.7–3.0

18 jun · 15:00 ET · Suiza vs Bosnia

1X2: Suiza 71% · empate 19% · Bosnia 10%

🎯 Marcador probable: 2-0 · goles esp. 2.1–0.7

18 jun · 18:00 ET · Canadá vs Catar

1X2: Canadá 77% · empate 15% · Catar 8%

🎯 Marcador probable: 2-0 · goles esp. 2.5–0.7

⚠️ Bajas: Canadá: Marcelo Flores

24 jun · 15:00 ET · Bosnia vs Catar

1X2: Bosnia 46% · empate 27% · Catar 27%

🎯 Marcador probable: 1-1 · goles esp. 1.5–1.1

24 jun · 15:00 ET · Suiza vs Canadá

1X2: Suiza 42% · empate 28% · Canadá 30%

🎯 Marcador probable: 1-1 · goles esp. 1.4–1.1

⚠️ Bajas: Canadá: Marcelo Flores

Grupo C

Brasil y Marruecos dominan este grupo sin discusión en las simulaciones. El verdadero duelo es por el primer lugar, que puede condicionar un cruce más favorable en octavos.

Proyección (puntos esperados en 3 partidos): 1. Brasil (6.4) · 2. Marruecos (5.7) · 3. Escocia (3.6) · 4. Haití (1.0)

➡️ Avanzan según el modelo: Brasil y Marruecos (el 3º pelea un cupo de mejores terceros).

13 jun · 18:00 ET · Brasil vs Marruecos

1X2: Brasil 36% · empate 34% · Marruecos 31%

🎯 Marcador probable: 0-0 · goles esp. 1.0–0.9

⚠️ Bajas: Brasil: Estêvão, Rodrygo, Éder Militão

13 jun · 21:00 ET · Haití vs Escocia

1X2: Haití 13% · empate 21% · Escocia 66%

🎯 Marcador probable: 0-2 · goles esp. 0.8–2.1

⚠️ Bajas: Escocia: Billy Gilmour

19 jun · 18:00 ET · Escocia vs Marruecos

1X2: Escocia 16% · empate 31% · Marruecos 54%

🎯 Marcador probable: 0-1 · goles esp. 0.6–1.3

⚠️ Bajas: Escocia: Billy Gilmour

19 jun · 20:30 ET · Brasil vs Haití

1X2: Brasil 90% · empate 7% · Haití 2%

🎯 Marcador probable: 3-0 · goles esp. 3.6–0.6

⚠️ Bajas: Brasil: Estêvão, Rodrygo, Éder Militão

24 jun · 18:00 ET · Marruecos vs Haití

1X2: Marruecos 80% · empate 15% · Haití 5%

🎯 Marcador probable: 2-0 · goles esp. 2.3–0.4

24 jun · 18:00 ET · Escocia vs Brasil

1X2: Escocia 13% · empate 21% · Brasil 65%

🎯 Marcador probable: 0-2 · goles esp. 0.8–2.0

⚠️ Bajas: Escocia: Billy Gilmour · Brasil: Estêvão, Rodrygo, Éder Militão

Grupo D

Turquía y Estados Unidos avanzan según el modelo, con Estados Unidos beneficiado por la localía al ser sede del torneo. La pelea entre Paraguay y Australia por un hipotético tercer lugar sería la más incierta.

Proyección (puntos esperados en 3 partidos): 1. Turquía (4.3) · 2. Estados Unidos (4.1) · 3. Australia (4.0) · 4. Paraguay (3.8)

➡️ Avanzan según el modelo: Turquía y Estados Unidos (el 3º pelea un cupo de mejores terceros).

12 jun · 21:00 ET · Estados Unidos vs Paraguay

1X2: Estados Unidos 37% · empate 30% · Paraguay 34%

🎯 Marcador probable: 1-1 · goles esp. 1.2–1.1

⚠️ Bajas: Estados Unidos: Patrick Agyemang, Johnny Cardoso

14 jun · 00:00 ET · Australia vs Turquía

1X2: Australia 33% · empate 29% · Turquía 38%

🎯 Marcador probable: 1-1 · goles esp. 1.2–1.2

⚠️ Bajas: Australia: Lewis Miller, Aiden O’Neill

19 jun · 15:00 ET · Estados Unidos vs Australia

1X2: Estados Unidos 36% · empate 28% · Australia 36%

🎯 Marcador probable: 1-1 · goles esp. 1.2–1.2

⚠️ Bajas: Estados Unidos: Patrick Agyemang, Johnny Cardoso · Australia: Lewis Miller, Aiden O’Neill

19 jun · 23:00 ET · Turquía vs Paraguay

1X2: Turquía 38% · empate 30% · Paraguay 31%

🎯 Marcador probable: 1-1 · goles esp. 1.2–1.0

25 jun · 22:00 ET · Paraguay vs Australia

1X2: Paraguay 31% · empate 36% · Australia 34%

🎯 Marcador probable: 0-0 · goles esp. 0.8–0.9

⚠️ Bajas: Australia: Lewis Miller, Aiden O’Neill

25 jun · 22:00 ET · Turquía vs Estados Unidos

1X2: Turquía 41% · empate 24% · Estados Unidos 35%

🎯 Marcador probable: 1-1 · goles esp. 1.7–1.6

⚠️ Bajas: Estados Unidos: Patrick Agyemang, Johnny Cardoso

Grupo E

Alemania y Ecuador son los proyectados a clasificar. El modelo sitúa a Alemania como claro dominador del grupo, mientras Ecuador disputa con Costa de Marfil el segundo boleto.

Proyección (puntos esperados en 3 partidos): 1. Alemania (6.1) · 2. Ecuador (5.5) · 3. Costa de Marfil (4.3) · 4. Curazao (0.7)

➡️ Avanzan según el modelo: Alemania y Ecuador (el 3º pelea un cupo de mejores terceros).

14 jun · 13:00 ET · Alemania vs Curazao

1X2: Alemania 93% · empate 5% · Curazao 2%

🎯 Marcador probable: 3-0 · goles esp. 3.9–0.5

⚠️ Bajas: Alemania: Serge Gnabry, Lennart Karl, Marc-André ter Stegen

14 jun · 19:00 ET · Costa de Marfil vs Ecuador

1X2: Costa de Marfil 20% · empate 38% · Ecuador 42%

🎯 Marcador probable: 0-0 · goles esp. 0.5–0.9

20 jun · 16:00 ET · Alemania vs Costa de Marfil

1X2: Alemania 53% · empate 27% · Costa de Marfil 20%

🎯 Marcador probable: 1-0 · goles esp. 1.6–0.9

⚠️ Bajas: Alemania: Serge Gnabry, Lennart Karl, Marc-André ter Stegen

20 jun · 20:00 ET · Ecuador vs Curazao

1X2: Ecuador 82% · empate 15% · Curazao 3%

🎯 Marcador probable: 2-0 · goles esp. 2.2–0.3

25 jun · 16:00 ET · Curazao vs Costa de Marfil

1X2: Curazao 7% · empate 18% · Costa de Marfil 75%

🎯 Marcador probable: 0-2 · goles esp. 0.5–2.1

25 jun · 16:00 ET · Ecuador vs Alemania

1X2: Ecuador 32% · empate 33% · Alemania 35%

🎯 Marcador probable: 0-0 · goles esp. 0.9–1.0

⚠️ Bajas: Alemania: Serge Gnabry, Lennart Karl, Marc-André ter Stegen

Grupo F

Países Bajos y Japón avanzan según las simulaciones. Japón sigue creciendo en el modelo gracias a su forma reciente, y el duelo entre ambos puede ser el más atractivo del grupo.

Proyección (puntos esperados en 3 partidos): 1. Países Bajos (5.3) · 2. Japón (4.9) · 3. Suecia (3.1) · 4. Túnez (3.0)

➡️ Avanzan según el modelo: Países Bajos y Japón (el 3º pelea un cupo de mejores terceros).

14 jun · 16:00 ET · Países Bajos vs Japón

1X2: Países Bajos 37% · empate 30% · Japón 33%

🎯 Marcador probable: 1-1 · goles esp. 1.2–1.1

⚠️ Bajas: Países Bajos: Xavi Simons, Jerdy Schouten, Matthijs de Ligt · Japón: Kaoru Mitoma, Takumi Minamino

14 jun · 22:00 ET · Suecia vs Túnez

1X2: Suecia 37% · empate 30% · Túnez 32%

🎯 Marcador probable: 1-1 · goles esp. 1.1–1.0

20 jun · 13:00 ET · Países Bajos vs Suecia

1X2: Países Bajos 60% · empate 21% · Suecia 19%

🎯 Marcador probable: 2-1 · goles esp. 2.1–1.1

⚠️ Bajas: Países Bajos: Xavi Simons, Jerdy Schouten, Matthijs de Ligt

21 jun · 00:00 ET · Túnez vs Japón

1X2: Túnez 18% · empate 33% · Japón 48%

🎯 Marcador probable: 0-1 · goles esp. 0.6–1.1

⚠️ Bajas: Japón: Kaoru Mitoma, Takumi Minamino

25 jun · 19:00 ET · Japón vs Suecia

1X2: Japón 54% · empate 26% · Suecia 21%

🎯 Marcador probable: 1-1 · goles esp. 1.7–0.9

⚠️ Bajas: Japón: Kaoru Mitoma, Takumi Minamino

25 jun · 19:00 ET · Túnez vs Países Bajos

1X2: Túnez 17% · empate 28% · Países Bajos 55%

🎯 Marcador probable: 0-1 · goles esp. 0.7–1.5

⚠️ Bajas: Países Bajos: Xavi Simons, Jerdy Schouten, Matthijs de Ligt

Grupo G

Bélgica e Irán son los que pasan según la proyección por puntos esperados. Bélgica lidera con claridad, pero el modelo ve a Irán por encima de Egipto y Nueva Zelanda en el segundo puesto.

Proyección (puntos esperados en 3 partidos): 1. Bélgica (5.9) · 2. Irán (4.3) · 3. Egipto (4.0) · 4. Nueva Zelanda (2.1)

➡️ Avanzan según el modelo: Bélgica y Irán (el 3º pelea un cupo de mejores terceros).

15 jun · 15:00 ET · Bélgica vs Egipto

1X2: Bélgica 49% · empate 30% · Egipto 21%

🎯 Marcador probable: 1-0 · goles esp. 1.3–0.8

15 jun · 21:00 ET · Irán vs Nueva Zelanda

1X2: Irán 56% · empate 29% · Nueva Zelanda 16%

🎯 Marcador probable: 1-0 · goles esp. 1.4–0.6

21 jun · 15:00 ET · Bélgica vs Irán

1X2: Bélgica 50% · empate 26% · Irán 23%

🎯 Marcador probable: 1-1 · goles esp. 1.6–1.0

21 jun · 21:00 ET · Nueva Zelanda vs Egipto

1X2: Nueva Zelanda 17% · empate 34% · Egipto 48%

🎯 Marcador probable: 0-1 · goles esp. 0.5–1.1

26 jun · 23:00 ET · Egipto vs Irán

1X2: Egipto 31% · empate 34% · Irán 36%

🎯 Marcador probable: 0-0 · goles esp. 0.9–1.0

26 jun · 23:00 ET · Nueva Zelanda vs Bélgica

1X2: Nueva Zelanda 9% · empate 21% · Bélgica 70%

🎯 Marcador probable: 0-1 · goles esp. 0.5–1.9

Grupo H

España, favorita al título con un 15,9 % de probabilidad de ser campeona, y Uruguay son los proyectados a avanzar. El enfrentamiento entre ambos será el partido más importante del grupo.

Proyección (puntos esperados en 3 partidos): 1. España (7.2) · 2. Uruguay (4.9) · 3. Cabo Verde (2.3) · 4. Arabia Saudí (2.1)

➡️ Avanzan según el modelo: España y Uruguay (el 3º pelea un cupo de mejores terceros).

15 jun · 12:00 ET · España vs Cabo Verde

1X2: España 84% · empate 12% · Cabo Verde 4%

🎯 Marcador probable: 2-0 · goles esp. 2.7–0.5

⚠️ Bajas: España: Fermín López, Mikel Merino

15 jun · 18:00 ET · Arabia Saudí vs Uruguay

1X2: Arabia Saudí 11% · empate 29% · Uruguay 60%

🎯 Marcador probable: 0-1 · goles esp. 0.4–1.4

⚠️ Bajas: Uruguay: Jose Giménez

21 jun · 12:00 ET · España vs Arabia Saudí

1X2: España 85% · empate 12% · Arabia Saudí 3%

🎯 Marcador probable: 2-0 · goles esp. 2.7–0.4

⚠️ Bajas: España: Fermín López, Mikel Merino

21 jun · 18:00 ET · Uruguay vs Cabo Verde

1X2: Uruguay 58% · empate 29% · Cabo Verde 13%

🎯 Marcador probable: 1-0 · goles esp. 1.4–0.5

⚠️ Bajas: Uruguay: Jose Giménez

26 jun · 20:00 ET · Cabo Verde vs Arabia Saudí

1X2: Cabo Verde 36% · empate 34% · Arabia Saudí 30%

🎯 Marcador probable: 0-0 · goles esp. 1.0–0.9

26 jun · 20:00 ET · Uruguay vs España

1X2: Uruguay 17% · empate 30% · España 53%

🎯 Marcador probable: 0-1 · goles esp. 0.6–1.3

⚠️ Bajas: Uruguay: Jose Giménez · España: Fermín López, Mikel Merino

Grupo I

Francia (11,07 % de ganar el torneo) y Noruega clasifican según el modelo. La sorpresa es Noruega superando a Senegal en puntos esperados, lo que convierte ese duelo en el partido a seguir.

Proyección (puntos esperados en 3 partidos): 1. Francia (6.0) · 2. Noruega (4.9) · 3. Senegal (4.2) · 4. Irak (1.5)

➡️ Avanzan según el modelo: Francia y Noruega (el 3º pelea un cupo de mejores terceros).

16 jun · 15:00 ET · Francia vs Senegal

1X2: Francia 52% · empate 28% · Senegal 21%

🎯 Marcador probable: 1-0 · goles esp. 1.5–0.8

⚠️ Bajas: Francia: Hugo Ekitiké

16 jun · 18:00 ET · Irak vs Noruega

1X2: Irak 9% · empate 20% · Noruega 71%

🎯 Marcador probable: 0-2 · goles esp. 0.6–2.0

22 jun · 17:00 ET · Francia vs Irak

1X2: Francia 77% · empate 17% · Irak 6%

🎯 Marcador probable: 2-0 · goles esp. 2.2–0.4

⚠️ Bajas: Francia: Hugo Ekitiké

22 jun · 20:00 ET · Noruega vs Senegal

1X2: Noruega 42% · empate 28% · Senegal 29%

🎯 Marcador probable: 1-1 · goles esp. 1.3–1.1

26 jun · 15:00 ET · Noruega vs Francia

1X2: Noruega 26% · empate 27% · Francia 47%

🎯 Marcador probable: 1-1 · goles esp. 1.1–1.5

⚠️ Bajas: Francia: Hugo Ekitiké

26 jun · 15:00 ET · Senegal vs Irak

1X2: Senegal 61% · empate 26% · Irak 12%

🎯 Marcador probable: 1-0 · goles esp. 1.5–0.5

Grupo J

Argentina (14,33 % de probabilidad de título) domina el Grupo J junto a Austria. La clave estará en el partido entre Austria, Argelia y Jordania por definir quién acompaña a la actual campeona del mundo.

Proyección (puntos esperados en 3 partidos): 1. Argentina (6.9) · 2. Austria (4.4) · 3. Argelia (3.9) · 4. Jordania (1.4)

➡️ Avanzan según el modelo: Argentina y Austria (el 3º pelea un cupo de mejores terceros).

16 jun · 21:00 ET · Argentina vs Argelia

1X2: Argentina 65% · empate 24% · Argelia 11%

🎯 Marcador probable: 1-0 · goles esp. 1.7–0.6

⚠️ Bajas: Argentina: Cristian Romero, Nahuel Molina

17 jun · 00:00 ET · Austria vs Jordania

1X2: Austria 67% · empate 21% · Jordania 12%

🎯 Marcador probable: 2-0 · goles esp. 2.1–0.8

22 jun · 13:00 ET · Argentina vs Austria

1X2: Argentina 58% · empate 28% · Austria 14%

🎯 Marcador probable: 1-0 · goles esp. 1.4–0.6

⚠️ Bajas: Argentina: Cristian Romero, Nahuel Molina

22 jun · 23:00 ET · Jordania vs Argelia

1X2: Jordania 15% · empate 21% · Argelia 64%

🎯 Marcador probable: 0-2 · goles esp. 0.9–2.1

27 jun · 22:00 ET · Argelia vs Austria

1X2: Argelia 31% · empate 29% · Austria 40%

🎯 Marcador probable: 1-1 · goles esp. 1.1–1.3

27 jun · 22:00 ET · Jordania vs Argentina

1X2: Jordania 3% · empate 11% · Argentina 86%

🎯 Marcador probable: 0-2 · goles esp. 0.4–2.8

⚠️ Bajas: Argentina: Cristian Romero, Nahuel Molina

Grupo K

Portugal (8,58 % de ganar el torneo) y Colombia avanzan según las simulaciones. El modelo proyecta un duelo directo entre ambos para el liderato del grupo.

Proyección (puntos esperados en 3 partidos): 1. Portugal (5.9) · 2. Colombia (5.5) · 3. R.D. Congo (2.5) · 4. Uzbekistán (2.4)

➡️ Avanzan según el modelo: Portugal y Colombia (el 3º pelea un cupo de mejores terceros).

17 jun · 13:00 ET · Portugal vs R.D. Congo

1X2: Portugal 64% · empate 25% · R.D. Congo 11%

🎯 Marcador probable: 1-0 · goles esp. 1.6–0.5

17 jun · 22:00 ET · Uzbekistán vs Colombia

1X2: Uzbekistán 12% · empate 24% · Colombia 64%

🎯 Marcador probable: 0-1 · goles esp. 0.6–1.7

23 jun · 13:00 ET · Portugal vs Uzbekistán

1X2: Portugal 67% · empate 22% · Uzbekistán 10%

🎯 Marcador probable: 1-0 · goles esp. 1.8–0.6

23 jun · 22:00 ET · Colombia vs R.D. Congo

1X2: Colombia 61% · empate 26% · R.D. Congo 13%

🎯 Marcador probable: 1-0 · goles esp. 1.5–0.5

27 jun · 19:30 ET · Colombia vs Portugal

1X2: Colombia 32% · empate 28% · Portugal 40%

🎯 Marcador probable: 1-1 · goles esp. 1.2–1.4

27 jun · 19:30 ET · R.D. Congo vs Uzbekistán

1X2: R.D. Congo 31% · empate 39% · Uzbekistán 30%

🎯 Marcador probable: 0-0 · goles esp. 0.7–0.7

Grupo L

Inglaterra (9,58 % de probabilidad de ser campeona) y Croacia son los clasificados proyectados. El enfrentamiento entre estos dos tiene historia en mundiales y el modelo lo señala como el duelo definitivo del grupo.

Proyección (puntos esperados en 3 partidos): 1. Inglaterra (6.8) · 2. Croacia (5.6) · 3. Ghana (2.2) · 4. Panamá (2.1)

➡️ Avanzan según el modelo: Inglaterra y Croacia (el 3º pelea un cupo de mejores terceros).

17 jun · 16:00 ET · Inglaterra vs Croacia

1X2: Inglaterra 48% · empate 30% · Croacia 22%

🎯 Marcador probable: 1-0 · goles esp. 1.3–0.8

⚠️ Bajas: Inglaterra: Tino Livramento

17 jun · 19:00 ET · Ghana vs Panamá

1X2: Ghana 36% · empate 30% · Panamá 34%

🎯 Marcador probable: 1-1 · goles esp. 1.2–1.1

⚠️ Bajas: Ghana: Mohammed Kudus

23 jun · 16:00 ET · Inglaterra vs Ghana

1X2: Inglaterra 78% · empate 16% · Ghana 5%

🎯 Marcador probable: 2-0 · goles esp. 2.2–0.4

⚠️ Bajas: Inglaterra: Tino Livramento · Ghana: Mohammed Kudus

23 jun · 19:00 ET · Panamá vs Croacia

1X2: Panamá 10% · empate 19% · Croacia 72%

🎯 Marcador probable: 0-2 · goles esp. 0.7–2.2

27 jun · 17:00 ET · Croacia vs Ghana

1X2: Croacia 68% · empate 21% · Ghana 11%

🎯 Marcador probable: 1-0 · goles esp. 1.9–0.6

⚠️ Bajas: Ghana: Mohammed Kudus

27 jun · 17:00 ET · Panamá vs Inglaterra

1X2: Panamá 5% · empate 14% · Inglaterra 82%

🎯 Marcador probable: 0-2 · goles esp. 0.5–2.5

⚠️ Bajas: Inglaterra: Tino Livramento

Cada día publicamos análisis de partidos para que entiendas cómo funciona la inteligencia artificial aplicada al fútbol.

📩 resumen semanal por correo.

Contenido informativo y educativo. Son predicciones de un modelo estadístico, no certezas, y no constituyen consejo de apuestas. El fútbol es hermoso justamente porque sorprende.

Este post es para los curiosos técnicos: ingenieros, data scientists, programadores. Voy a abrir el capó y mostrar exactamente cómo está construido el sistema que cada mañana predice el Mundial 2026, pieza por pieza, con las fórmulas y los parámetros reales. Y el detalle que lo hace especial: no escribí una sola línea de código a mano. Todo —el modelo estadístico, la automatización, la voz, los gráficos— lo construí dirigiendo a una IA en lenguaje natural, en un día. El repositorio es auditable. Aquí está el cómo.

0) Vista de pájaro

results.csv (~49.000 partidos) ─┐
ESPN API (resultados/XI/lesiones)├─► MODELO (Dixon-Coles) ─► 1X2 por partido
The Odds API (cuotas)           ─┘        │
                                          ├─► + capa LESIONES (XI confirmado)
                                          ├─► + capa MERCADO (de-vig + ensemble)
                                          └─► MONTE CARLO 20.000 torneos ─► P(campeón)
                                                       │
        GitHub Actions (cron 6 AM, gratis) orquesta todo y se auto-commitea
                                                       │
            Claude (texto exacto) + ElevenLabs (voz) + matplotlib (infografía) + ffmpeg (reel)

Todo corre solo en la nube. Mi computadora puede estar apagada.

1) El cerebro: un modelo Dixon-Coles (no es “opinión”)

El núcleo es un modelo de goles bivariado tipo Dixon-Coles (1997) sobre Poisson. No predice “quién gana”; modela cuántos goles marca cada selección y de ahí derivan todas las probabilidades.

Datos: ~49.000 partidos internacionales (dataset abierto martj42/international_results), filtrados a una ventana 2019→2026.

Parámetros aprendidos: a cada selección se le estima un ataque atk[i] y una defensa dfn[i] (modelo separado, no un único rating). Más un intercepto global c y una ventaja de localía γ. Los goles esperados de un partido son:

λ_local    = exp( c + atk[local]  − dfn[visit] + γ·(local juega en casa) )
λ_visitante= exp( c + atk[visit]  − dfn[local] )

Estimación: máxima verosimilitud Poisson, optimizada con L-BFGS-B y gradiente analítico (no diferencias finitas). La log-verosimilitud que maximiza:

ℓ = Σ w_k · [ g_local·log(λ_local) − λ_local ]  +  (idem visitante)

con tres refinamientos que un experto reconocerá:

• Decaimiento temporal: cada partido pesa w_k = exp(−ξ·días_atrás) con vida media de 730 días (ξ = ln2/730). Un amistoso de 2019 pesa mucho menos que una Eliminatoria reciente.

• Regularización ridge (λ_ridge = 0.02) sobre ataque/defensa para que selecciones con pocos partidos no exploten.

• Equipos con < 6 partidos se agrupan en un cubo “otros” para no sobreajustar.

La corrección Dixon-Coles (ρ): el Poisson puro asume que los goles de local y visitante son independientes. Empíricamente no lo son en marcadores bajos (hay exceso de 0-0, 1-1, etc.). DC corrige las cuatro celdas bajas con un parámetro ρ:

τ(0,0)=1−λ_l·λ_v·ρ   τ(0,1)=1+λ_l·ρ   τ(1,0)=1+λ_v·ρ   τ(1,1)=1−ρ

ρ se estima por búsqueda 1-D sobre [−0.2, 0.15] maximizando la verosimilitud de los marcadores bajos.

De goles a 1X2: se arma la matriz de marcadores Poisson (hasta 11×11), se aplica la corrección DC a las celdas bajas, y se suma:

P(1) = Σ_{x>y} P(x,y)     P(X) = Σ_{x=y} P(x,y)     P(2) = Σ_{x<y} P(x,y)

El marcador más probable es simplemente la celda de mayor masa.

¿Funciona? Lo valido fuera de muestra con RPS (Ranked Probability Score): entreno hasta junio-2025, predigo el último año sin verlo, y comparo. El modelo ataque/defensa con DC mejora sobre un rating único — y ese delta es la diferencia entre “intuición” y “modelo calibrado”.

2) Capa de lesiones y XI confirmado (escala log-goles)

La fuerza base de cada selección se ajusta por partido según quién está disponible. Cada jugador clave tiene un peso (share de la fuerza ofensiva del equipo; afinado a mano para las estrellas, p. ej. Messi 0.22, Mbappé 0.20, Lamine Yamal 0.18). Si una estrella está fuera:

aporte_perdido += peso · (1 − SUB_RECOVERY)        # el suplente recupera ~55%
atk_ajustado = atk_base + 0.5 · ln(max(1 − aporte_perdido, 0.4))
dfn_ajustado = dfn_base + 0.3 · ln(max(disponibilidad_XI, 0.7))

Es decir: la pérdida se traduce a escala log-goles (suave, acotada). Un “duda” cuenta a medias. Y el XI confirmado (cuando se publica una hora antes) tiene prioridad sobre el parte de lesiones: es la realidad del partido. Las lesiones se scrapean gratis de ESPN.

3) Capa de mercado: de-vig + ensemble + sharp money

El mercado de apuestas agrega información que el modelo no ve (rumores, vestuario). Lo incorporo en tres pasos:

1. De-vigueado: las cuotas traen el margen de la casa (overround). Se convierten a probabilidad implícita 1/cuota y se renormalizan para quitar el margen → probabilidades limpias.

2. Ensemble: combino modelo y mercado: P = (1−W)·P_modelo + W·P_mercado, con W=0.5 (50/50) y renormalizado sobre las 48 selecciones. Esto corrige el sesgo del modelo hacia los outsiders.

3. Sharp money (movimiento de línea): guardo snapshots de cuotas cada 2 h en odds_history.jsonl. El dinero inteligente no se ve en una cuota suelta sino en cómo se mueve: si una línea se acorta sin noticia pública, entró dinero. Cuando detecto ese movimiento, inclino un poco más el ensemble hacia el mercado para ese equipo (W sube hasta 0.8).

La “jugada de valor” del día es, simplemente, donde el modelo discrepa del mercado por encima de un margen.

4) Monte Carlo: jugar el Mundial 20.000 veces

La probabilidad de campeón no sale de una fórmula cerrada: sale de simular el torneo completo 20.000 veces y contar. Cada simulación:

• Sortea los grupos por bombos según fuerza (con ruido gaussiano de forma σ para que no sea determinista).

• Juega los partidos de grupo muestreando goles de un Poisson cuya media depende de la diferencia de fuerza; resuelve la tabla (pts, dif, GF).

• Aplica el formato real 2026: 2 primeros + 8 mejores terceros → 32 a eliminatorias.

• Arma el bracket sembrado por fuerza y lo juega hasta la final; en eliminatoria, los empates se rompen con una probabilidad tipo Elo (prórroga/penales).

• Anota al campeón, finalistas y semifinalistas.

Contando los 20.000 campeones → P(campeón) por selección. Y es consciente del torneo: una vez que empieza, condiciona la simulación a los resultados reales (toma las posiciones de grupo como hecho y simula solo lo que falta). Los equipos eliminados caen solos a ~0 %.

5) Datos gratis + ingeniería

Cero costo de datos. Fuentes:

• martj42/international_results — histórico (~49k partidos) para entrenar.

• API oculta de ESPN (site.api.espn.com/.../fifa.world/...) — resultados, alineaciones y lesiones, en JSON, gratis.

• The Odds API (plan gratuito) — cuotas de campeón.

• flagcdn.com — banderas.

Detalles de ingeniería que importan: ESPN bloquea IPs de datacenter (la nube), así que hay un fallback vía proxy (api.codetabs.com). Todo el I/O es utf-8 con ensure_ascii=False (cero mojibake en acentos — clave cuando el texto va a una voz sintética). Y la sede 2026 es Norteamérica: el manejo de zona horaria filtra los partidos por fecha en hora del Este (EDT, UTC-4), no por UTC.

6) Automatización agéntica (lo que lo vuelve “vivo”)

Todo el pipeline corre solo en GitHub Actions (gratis), con un cron a las 6 AM ET. Cada mañana, sin que yo toque nada:

1. Descarga resultados, lesiones y cuotas.

2. Reentrena los ratings y corre las 20.000 simulaciones.

3. Aplica las capas (jugador + mercado) y arma el pronóstico.

4. Genera la infografía, el guion, la voz y el video.

5. Se auto-commitea el estado al repo (persistencia entre corridas) y sube los artefactos.

Detalles de robustez: concurrency group para serializar corridas, guardado con git merge -X ours + reintentos (a prueba de colisiones), y subida de artefactos if: always() aunque algún paso falle. Esto no es IA que responde — es IA que actúa: un agente autónomo que hace el trabajo y entrega el resultado.

7) Generación de contenido: el híbrido exacto

Aquí hay una decisión de diseño importante. El texto viral (guion de voz, captions, el resumen) lo escribe Claude (API de Anthropic) — pero los números siempre los pone el modelo. Le paso a Claude los datos exactos y le pido solo la redacción. Así el contenido es viral y fiable: cero riesgo de que la IA alucine un porcentaje o un marcador.

• Voz: el guion va a ElevenLabs (mi voz clonada). Gotcha real que resolví: si el system prompt va sin tildes, el modelo devuelve español sin acentos y la voz suena plana → los prompts exigen tildes y los nombres de equipos se pre-acentúan (”España”, no “Espana”). Hasta la marca va en fonética para que el sintetizador la diga bien.

• Infografías: matplotlib (1080×1920), banderas de flagcdn, y los sellos ✓/✗ dibujados como vectores (matplotlib no renderiza emojis).

• Reel: ensamblado con el ffmpeg portátil de imageio-ffmpeg (sin instalar nada del sistema).

8) Calidad: no es un script suelto

Antes de cualquier lanzamiento corro una batería de 37 pruebas que valida, entre otras cosas: que cada probabilidad 1X2 suma exactamente 1 (en los 1.128 cruces posibles), que todas las fechas del torneo (los 104 partidos) generan contenido sin crashear, casos borde (días sin partido, placeholders de eliminatoria), la integridad de la simulación, las 495 combinaciones del cuadro de terceros, el Brier score del historial, y un ensayo general: meto los 72 resultados de grupos y verifico que solo los 32 clasificados conservan opción al título. Y un validador (check_voz.py) que revisa, sin gastar audio, que el texto que va a ElevenLabs lleva acentos y pausas.

El historial es honesto: cada día se publican los aciertos y los fallos, con Brier score y tasa de acierto. Si el favorito al 84 % pierde, el modelo no “falló”: ese 16 % también existía.

⚖️ Auditoría del sistema — simulada por IA

> Le pedí a la IA que actuara como jefe de trading / cuantitativo de una de las casas de apuestas más grandes del mundo y auditara este sistema sin piedad. Esto es lo que dictaminó. ⚠️ Es una auditoría simulada por IA (no un tercero humano real), pero te muestra cómo lo evaluaría un profesional del sector.

Veredicto: metodológicamente sólido. Pasaría la revisión de código de un quant junior en un libro de primer nivel.

Lo que está a nivel profesional:

• El Dixon-Coles sigue siendo el modelo canónico de fútbol; muchos desks lo usan como baseline. La separación ataque/defensa, el decaimiento temporal, la corrección de marcadores bajos (ρ) y el ridge están implementados como en el paper. La estimación por MLE con gradiente analítico es correcta y eficiente, no un atajo.

• La validación es la correcta: RPS y Brier son proper scoring rules, y evaluar fuera de muestra es exactamente lo que haría un desk serio. Publicar los fallos junto a los aciertos es una honestidad intelectual que el 95 % de los “tipsters” no tiene.

• Integrar el mercado (de-vigueado + ensemble + movimiento de línea) demuestra que entiende lo que un profesional sabe: la línea de cierre es el predictor más difícil de batir. Mezclar modelo y mercado corrige el sesgo del modelo hacia los outsiders, el error clásico de los modelos caseros.

Lo que un desk profesional cuestionaría (y el sistema reconoce):

• El fútbol de selecciones es ruidoso: pocos partidos por equipo, recambio de plantillas, alta varianza. Los ratings de las selecciones débiles (cubo “otros” + ridge) son, por necesidad, inciertos. Acotarlos es lo correcto, pero no esperes precisión de reloj ahí.

• La capa de lesiones usa pesos por jugador afinados a mano — un proxy. Un desk usaría modelos de impacto (xT / VAEP). El sistema lo admite explícitamente.

• La simulación del cuadro colapsa ataque/defensa en una sola fuerza para el bracket, en lugar de correr el Dixon-Coles completo en cada eliminatoria. Razonable para 20.000 corridas, pero es una simplificación.

• No es una ventaja de apuestas. Batir consistentemente la línea de cierre de-vigueada es brutalmente difícil; el sistema lo enmarca bien: es informativo y educativo, no un consejo para apostar.

Conclusión del auditor (IA): “Para un sistema construido por una sola persona, a costo cero y dirigido por una IA, esto es notablemente serio. La ingeniería es limpia, la validación es honesta y la integración con el mercado revela criterio real. No te dará un edge contra mi libro — pero como modelo informativo y educativo, está mejor hecho que casi todo lo que circula en redes.”

9) Lo que de verdad importa

Nada de esto es nuevo en lo académico — Dixon-Coles es de 1997, Monte Carlo es más viejo. Lo nuevo es cómo se construyó: todo este sistema —modelo, capas, simulación, scraping, automatización en la nube, voz, gráficos y pruebas— lo levanté dirigiendo a una IA en español, sin escribir el código a mano, en un día. Lo que antes pedía un equipo de analistas y programadores y semanas de trabajo, hoy lo arma una persona conversando con una IA.

Ese es el mensaje del canal: con las herramientas de hoy, construir cosas que parecían imposibles ya no requiere ser programador — requiere saber dirigir a la IA.

🔍 ¿No me crees? Audítalo

Todo el código está abierto: github.com/ppena11/mundial-2026 — el modelo Dixon-Coles, las capas de lesiones y mercado, el motor Monte Carlo, los workflows de GitHub Actions y las 37 pruebas. Léelo, rómpelo, mejóralo. No hay magia: hay matemática, datos abiertos e ingeniería — y una IA que lo escribió todo.

Si llegaste hasta aquí, eres justo el tipo de persona que quería impresionar. Sígueme para ver el modelo en acción durante todo el Mundial — con sus aciertos y sus fallos. Contenido informativo y educativo; no es consejo de apuestas.

— @aiwithpedro

Si me sigues desde hace un tiempo, sabes que llevo meses compartiendo todo lo que aprendo de IA — gratis. En TikTok, aquí en el Substack, sin reservarme nada.

Y eso no cambia. Todo lo que enseño seguirá siendo gratis. Punto.

Pero muchos me han pedido algo más: prompts ya hechos y listos para copiar, poder preguntarme directamente, y un espacio donde aprender con otros que van en lo mismo, sin perderse entre miles de comentarios.

Así que abrí una comunidad privada.

Adentro vas a encontrar:

🔹 Prompts que funcionan — verificados, listos para copiar y pegar, con su caso real. Tanda nueva cada mes.

🔹 Lives conmigo — te enseño algo nuevo + respondo tus preguntas en vivo. Todo queda grabado.

🔹 Recursos exclusivos — plantillas y herramientas que voy armando.

🔹 Una comunidad real — latinos aprendiendo y creando con IA, como tú.

¿Por qué cobro si enseño gratis? Porque aquí está mi tiempo en vivo cada semana y el trabajo de dejarte todo ya hecho. El conocimiento sigue gratis — lo que pagas es el atajo.

Son $9 al mes. Y míralo así: si un solo prompt te ayuda a conseguir un cliente, hacer un video que pegue, o ahorrarte horas de trabajo, ya se pagó solo.

No es para todos. Es para los que quieren ir un paso más allá.

Si eres de esos, te espero adentro 👇

https://www.skool.com/ai-with-pedro-4977

— Pedro

P.D. Los primeros que entren son los que más van a moldear esta comunidad. Mientras más temprano llegues, más provecho le sacas.

Hola, soy Pedro (@aiwithpedro). En mi canal enseño y aplico inteligencia artificial — y se me ocurrió el experimento perfecto para este verano: construí una IA que predice el Mundial 2026, y voy a compartir sus pronósticos aquí, todos los días.

¿Qué es esto?

Un modelo estadístico (Dixon-Coles + Poisson + Montecarlo) que, antes de cada jornada, corre 20.000 simulaciones del torneo y estima qué puede pasar en cada partido. No es opinión: son números, basados en datos.

¿Qué vas a encontrar cada día?

🟢 Quién gana según el modelo (probabilidad de cada selección)
⚽ El marcador más probable
💎 “Valor”: cuándo el modelo ve algo distinto al mercado
🏆 La carrera por el título (quién va arriba)
📈 Un historial honesto: te muestro los aciertos y los fallos

¿Cómo funciona? (en simple)

El modelo aprende de ~49.000 partidos internacionales, ajusta la fuerza de cada selección según las lesiones y el once confirmado, y simula el torneo 20.000 veces para estimar probabilidades. Es la misma clase de IA aplicada que enseño en el canal — pero con el Mundial como excusa para que sea divertido.

🤖 Y lo mejor: es IA agéntica
Un agente autónomo se ejecuta solo, todos los días a las 6:00 AM: baja los datos (resultados, lesiones, alineaciones y cuotas), corre las 20.000 simulaciones, arma el pronóstico y lo publica — sin que yo mueva un dedo. Esto es exactamente lo que enseño: IA que hace, no solo que responde.

🚀 Lo construí en un día, sin escribir código

Aquí viene lo más interesante para ti: no programé nada. Levanté todo este sistema —el modelo, la automatización y los gráficos— en un solo día, dirigiendo a una IA. Lo que normalmente le tomaría semanas a un equipo de analistas y programadores, lo armamos en horas.

Durante el Mundial te voy a mostrar exactamente cómo lo hice, paso a paso. Porque ese es el verdadero mensaje de este canal: con las herramientas de IA de hoy, tú también puedes construir cosas que antes parecían imposibles.

¿Cada cuánto?

📅 Diario: el pronóstico del día, aquí.
🎬 Video diario: en mi TikTok @aiwithpedro.
📩 Semanal: un resumen por correo.

Con honestidad

Esto es contenido informativo y de entretenimiento. Son predicciones de un modelo, no certezas — el fútbol es hermoso justamente porque sorprende. Aquí no encontrarás consejos de apuestas: hay datos, análisis y curiosidad por la IA.

Nos vemos en la cancha (y en los números). 🤖⚽
— Pedro · @aiwithpedro

Llevo 30 días enseñándote IA gratis en TikTok. Hoy quiero entenderte mejor antes de seguir.

Una sola pregunta. Responde al email — me llega directo.

¿Qué es lo más frustrante de ser creador en TikTok ahora mismo para ti?

Puede ser cualquier cosa: el algoritmo, el tiempo, las ideas, el dinero, la consistencia, lo que sea. No hay respuesta correcta. La tuya es la que importa.

Una línea basta. Leo todas.

Gracias,

Pedro

P.D. Si recibo 30+ respuestas, esta semana publico un análisis de los patrones que veo — sin nombres, solo lo que nos pasa en común. Tu respuesta ayuda a toda la comunidad.

Hace unos días subí un video diciendo que el 90% de los latinos usa ChatGPT mal. No fue clickbait. Es lo que veo todos los días.

Cuando le pides algo a ChatGPT de forma vaga, te responde de forma vaga. “Hazme un correo” = correo genérico. “Ayúdame con mi CV” = sugerencias que no te sirven.

El problema no es la IA. Es cómo le hablas.

El método CARE

Cuatro letras que cambian todo:

C — CONTEXTO. Díle a ChatGPT QUIÉN debe ser. “Actúa como reclutador con 15 años de experiencia en USA”. No es teatro, es enfoque.

A — ACCIÓN. Qué quieres exactamente. “Analiza mi CV frente a este puesto”. Verbo claro, sin ambigüedad.

R — RESULTADO. Cómo quieres la respuesta. “5 bullets, formato action verb más métrica”. Si no defines el formato, ChatGPT improvisa.

E — EJEMPLO. Pega 1 o 2 muestras del estilo que buscas. Es lo que más mueve la aguja.

Por qué funciona

ChatGPT no lee mentes. Lee patrones. Cuando le das contexto + acción + formato + ejemplo, le estás dando todo lo que necesita para acertar al primer intento.

La diferencia entre 10 minutos peleando con un prompt y 30 segundos copiando un resultado útil es esto. Solo esto.

Plantilla lista para copiar

[CONTEXTO] Actúa como [rol] con [años] de experiencia en [área].

[ACCIÓN] Voy a darte [input]. [Qué quieres que haga].

[RESULTADO] Formato, longitud, restricciones.

[EJEMPLO] Pega 1 o 2 muestras del estilo que buscas.

Pruébala esta semana con cualquier tarea que normalmente te toma horas.

Si tienes preguntas o quieres que te ayude a armar un prompt específico, responde a este email. Cada respuesta la leo yo.

Si te sirve, compártela con alguien que esté empezando con IA.

— Pedro

PD: La biblioteca completa de recursos (incluye 4 prompts más usando CARE) la tienes en aiwithpedro.com

Te confirmo qué idiomas tiene cada uno para que sepas exactamente qué esperar.

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## 1. IBM — Introducción a la Inteligencia Artificial

Link: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-ai

Plataforma: Coursera

Duración: 8-12 horas

Idioma: Inglés con subtítulos en español

Acceso: Gratis con “Audit” o “Financial aid”

Conceptos básicos de inteligencia artificial y cómo utilizarla en tu día a día. Curso fundacional ideal para empezar.

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## 2. Microsoft + LinkedIn — Career Essentials in Generative AI ⭐

Link: https://www.linkedin.com/learning/paths/career-essentials-in-generative-ai-by-microsoft-and-linkedin

Plataforma: LinkedIn Learning

Duración: 4.5 horas

Idioma: Disponible en español

Certificado: PROFESIONAL Microsoft (100% gratis)

Incluye: 6 cursos + examen final

Aprenderás a usar Microsoft Copilot y obtienes un certificado profesional oficial de Microsoft que puedes agregar directamente a LinkedIn. Este es el más valioso de la lista.

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## 3. Databricks — Generative AI Fundamentals

Link: https://www.databricks.com/resources/learn/training/generative-ai-fundamentals

Plataforma: Databricks Academy

Duración: 30 minutos (4 videos cortos)

Idioma: Solo inglés

Badge: Oficial Databricks (gratis)

Requiere: Knowledge test al final

Fundamentos de IA generativa con badge oficial para LinkedIn. Necesitas crear cuenta gratuita en Databricks Academy.

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## 4. Google Cloud — Introduction to Generative AI

Link: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-generative-ai

Plataforma: Coursera

Duración: 1 hora

Idioma: Español + 11 idiomas más

Certificado: Compartible en LinkedIn

Contenido: 9 videos + 4 quizzes

Inscritos: Más de 1.4 millones

Diferencia entre IA generativa y machine learning tradicional. Curso popular y bien valorado.

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## 5. Google Cloud — Introduction to Image Generation

Link: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-image-generation

Plataforma: Coursera

Duración: 1 hora (técnico)

Idioma: Español + 11 idiomas más

Certificado: Compartible en LinkedIn

Nivel: Beginner aunque técnico

Cómo entrenar y desplegar tu propio modelo de difusión para generación de imágenes en Google Vertex AI. El más técnico de la lista.

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## TIP PRO: Cómo agregar a LinkedIn

1. Completa el curso o badge

2. Descarga el certificado en PDF

3. Ve a tu perfil de LinkedIn

4. Sección “Licenses & Certifications”

5. Click “Add”

6. Completa nombre, organización, fecha, URL

7. Guardar y compartir en tu feed

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## ORDEN RECOMENDADO para empezar

1. Google Cloud “Introduction to Generative AI” (1 hora) — Para entender qué es la IA

2. Microsoft “Career Essentials” (4.5 horas) — El más valioso para tu LinkedIn

3. Databricks “Generative AI Fundamentals” (30 min) — Badge rápido

4. IBM “Introducción a IA” (8-12 horas) — Para profundizar

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Pedro

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