Eksplosionen af AI har overtaget alle livets områder og er blevet en helt ny måde at søge efter information på. Takket være dens kraftfulde forskningsmuligheder og generative svar, vender folk sig nu til AI frem for søgemaskiner for at få mere dybdegående og detaljeret feedback.

Dette skaber naturligt en større nysgerrighed omkring, hvordan man kan udnytte AI’s kræfter til gavn for mennesker. Da research af statistikker allerede er en nøglefaktor i at træffe valg for væddemål på betting sider, kan AI så på nogen måde hjælpe på dette område? Er der visse sportsgrene, som den nemmere kan forudsige end andre?

Forudsigelsesforbehold

Det er værd at nævne, at du ikke bare kan besøge en førende AI-platform som ChatGPT og få den til at give dig forudsigelser. Grundlæggende aggregerer den input fra kilder, der allerede har leveret oplysninger om for eksempel en kommende kamp.

Den samler så disse informationer for at generere noget som nøgleindikatorer, så du vil kun modtage generaliserede svar. De oplysninger, som værktøjer som ChatGPT bruger, er heller ikke altid de nyeste, hvilket kan skabe yderligere forvirring.

Forudsigelsesevner

Hvilke sportsgrene kan betragtes som nemmere for teknologien at forudsige, og hvad kan gøre én sport mere kompliceret end en anden? Sportsgrene med meget komplekse statistikker, som omvendt er sværere for menneskelig research at gennemgå, kan være nemmere for AI at håndtere.

AI er sulten efter data, så jo dybere statistikkerne går, desto bedre kan teknologien sammensætte ting som trends.

Som en sidebemærkning kører betting sider med dansk licens sandsynligvis AI-software bag kulisserne, der anvendes til alt fra markedshandel og prisfastsættelse til at forbedre sikkerheden og personliggøre oplevelsen for betting.

Vindere for AI

Baseball er gennemsyret af statistiske målinger til et punkt, hvor det kan være overvældende for den menneskelige hjerne at forstå alt på én gang. Hver lille detalje i spillet måles, fra pitchhastighed til battinggennemsnit og typer af slag.

“Wins Above Replacement” giver endda en analyse af, hvor meget bedre et hold klarer sig ved at vælge en bestemt spiller frem for en anden. Med rig historisk data om baseball kan præstationsmålinger analyseres dybt af AI.

Golf er en anden sport, hvor AI kan være bedre til at forudsige resultater. Igen skyldes dette den store mængde statistikker, der findes. Der er nogle meget komplicerede statistikker i golf, som den gennemsnitlige spiller simpelthen ikke har tid nok til at analysere og bruge til betting. Den rette teknologi kan derimod sortere gennem de samme statistikker på et øjeblik.

Tennis er en struktureret sport, og i kombination med dens simple én-mod-én-format, som eliminerer mange variabler sammenlignet med holdsport, kan det være en fordel for AI. 

Statistikker spiller også en stor rolle i tennis, fra hastighed og nøjagtighed på første- og andet serv til returneringsprocenter og vinderprocenter på forskellige underlag.

Tabere for AI

Hvad med modsætningen? Hvilke sportsgrene har teknologien svært ved at forudsige præcist? Det fælles træk for de følgende sportsgrene er “uforudsigelighed”. Ligesom en spiller konkurrerer mod held og tilfældigheder, vil sportsgrene med mange variabler ikke være venlige for AI at beregne.

Et åbenlyst eksempel er fodbold. Kampe har typisk lave scoringsresultater og er stærkt påvirket af meget tilfældighed, fra spillernes præstationsniveauer til et rødt kort eller en skade, der kaster hele balancen over styr.

Taktiske ændringer, udskiftninger og endda små hændelser, som når et hold rammer overliggeren, hvilket fører til et hurtigt kontraangrebsmål for modstanderne, gør det svært at forudsige nøjagtigt.

På samme måde kan ishockey og amerikansk fodbold være sportsgrene, hvor AI-forudsigelser kan være udfordrende. Med hurtige variabler og så mange bevægelige dele i en kamp øges vanskeligheden ved forudsigelser.

Kampsport er også problematisk, da der ikke er lige så mange datapunkter tilgængelige som i fx baseball. MMA har visse punkter som slagpræcision og gennemsnitlige nedtagningsforsøg pr. 15 minutter, men det bliver opvejet af den uforudsigelige natur, hvor ét slag eller spark kan påvirke en kamp.

Konklusion

Tilfældigheder er noget, der kan give AI problemer, når det kommer til forudsigelser. Sportsgrene, der afhænger af held, som et afrettet mål i en fodboldkamp, der afgør en kamp, gør det svært at lave præcise forudsigelser.

Kompleksiteten i holdsport forværrer dette ved at introducere flere variabler. Pålidelige, solide data er det, der får AI til at yde bedst, men ingen AI kan forudsige resultater nøjagtigt, så du skal stadig bruge den menneskelige faktor gennem grundig og fokuseret statistisk research, når du vælger bettingmuligheder.