Premier League 2023: AI di Google, OpenAI, Anthropic e XAI falliscono il test scommesse e vanno in bancarotta

La Premier League 2023 ha messo in crisi anche le intelligenze artificiali più sofisticate. Google, OpenAI, Anthropic e persino il nuovo progetto di Elon Musk hanno ricevuto un’enorme mole di dati: ogni gol, ogni assist, ogni statistica possibile. L’idea era semplice: trasformare quei numeri in previsioni vincenti per le scommesse della stagione 2024. Ma il risultato è stato ben lontano dalle aspettative. Anziché profitti, sono arrivate perdite consistenti, a dimostrare i limiti di queste tecnologie quando si tratta di leggere il campo in modo davvero efficace. Un esperimento che, più che trionfo, ha messo in luce un fallimento sorprendente.

Dentro l’esperimento: la simulazione della Premier League

Un team di ricercatori inglesi ha creato un ambiente virtuale che ricostruceva fedelmente la stagione 2023 della Premier League. Nel sistema sono stati caricati dati dettagliatissimi: formazioni, statistiche, trasferimenti e ogni numero legato al calcio professionistico. Le AI non hanno avuto accesso a internet o a informazioni aggiornate, ma solo a questo archivio storico.

Il compito era chiaro ma arduo: usando questi dati, ogni modello doveva simulare scommesse reali per il campionato 2024, scegliendo settimanalmente dove puntare. I ricercatori, che conoscevano già i risultati veri, hanno potuto osservare come le intelligenze artificiali cambiassero strategia in tempo reale, correggendo gli errori.

Ogni AI ha effettuato tre simulazioni dell’intera stagione virtuale, per testare la loro capacità di apprendere e adattarsi. Il responso è stato netto: quasi tutte le simulazioni si sono chiuse con perdite economiche, spesso pesanti. Secondo gli studiosi, questo dimostra che in contesti complessi come il calcio, le AI di oggi non reggono il confronto con l’intuito umano.

Chi ha fatto meglio nelle simulazioni

Nonostante il bilancio complessivo sia negativo, lo studio evidenzia qualche differenza tra i programmi. Il più “bravo” è stato Claude Opus 4.6 di Anthropic, che ha limitato le perdite a circa l’11% del capitale virtuale e in una simulazione ha quasi pareggiato, mostrando una certa elasticità.

Subito dopo si piazza GPT-5.4 di OpenAI, con risultati simili ma leggermente inferiori. Google Gemini 3.1 Pro ha stupito per un guadagno del 33,7% in una simulazione, ma nelle altre due ha perso tutto il capitale, compromettendo il bilancio finale.

Ultimo posto per Grok, il modello di Elon Musk, che ha perso l’intero budget in tutte le prove. Questi risultati mettono in luce i limiti attuali delle AI quando devono prevedere eventi sportivi complessi e soggetti a mille variabili.

Il salto tecnologico: da assistenti a agenti autonomi

Nel 2025 si è vista una svolta importante nell’uso delle intelligenze artificiali. Sono nati gli “agenti AI”, software che non si limitano più a rispondere o scrivere testi, ma agiscono da soli in ambienti digitali. Da semplici esecutori di compiti come prenotare o cercare informazioni, ora gestiscono attività più complesse: investimenti, scommesse e altro ancora.

Questa evoluzione apre nuove sfide, soprattutto nel valutare come si comportano in situazioni complicate, come lo sport professionistico. La vera difficoltà resta far sì che questi agenti riescano a generare profitti costanti nel tempo, un traguardo che per ora resta fuori portata.

Perché le AI hanno fallito: il calcio è un gioco umano

Ross Taylor, CEO di General Reasoning e tra gli autori dello studio, spiega che le AI si scontrano con limiti insormontabili quando cercano di prevedere uno sport così umano come il calcio. Le macchine lavorano con dati numerici e informazioni statiche, ma non riescono a interpretare le dinamiche emotive, i contrasti interni o le tensioni tra squadra, allenatore e tifosi.

Quegli aspetti invisibili, come problemi personali di un giocatore o le tensioni dietro le quinte, non si possono tradurre in numeri da mettere in un modello. Anche il passare del tempo influenza le prestazioni in modo non lineare, un elemento che nessuna AI sa ancora gestire con precisione. Per questo motivo, le scommesse simulate dalle intelligenze artificiali hanno finito per perdere, nonostante la loro capacità di analisi.

L’esperimento, condotto nel corso dell’anno, ha quindi mostrato come le tecnologie più avanzate non siano ancora in grado di sostituire l’esperienza umana nel capire eventi sportivi così complessi e imprevedibili.