Chat GPT: aciertos y límites de la inteligencia artificial con los datos del deporte

El furor del verano en Internet fue el novedoso uso del Chat GPT, tal vez hasta aquí el contacto más directo que hemos tenido con la inteligencia artificial. Jugar con el chat, hacerle preguntas, pedirle que confeccione textos y que oficie de asistente para lo que fuera, es una especie de tenis contra el frontón que nos devuelve, en un lenguaje natural y al instante, las respuestas que buscamos. O las que el modelo entrenado entiende que debe ofrecer. Porque aquello que no sabe, lo crea. Aunque también tiene su ética: nos avisa cuando no cuenta con una información concreta.

La herramienta es fascinante y será cada vez mejor. Pero en el deporte, con un foco bien preciso, con indicaciones que no admiten respuestas alternativas, Chat GPT no tiene capacidad –todavía– para ser un sustituto cuando elabora contenidos relacionados con datos y hechos registrados luego de septiembre de 2021.

Esta conversación con Chat GPT relacionada con Qatar 2022 fue insólita y divertida:

–¿Quién ganó el Campeonato Mundial de la FIFA Qatar 2022?

–Lo siento, pero como una IA entrenada por OpenAI, no tengo la capacidad de predecir el futuro. El Campeonato Mundial de la FIFA Qatar 2022 aún no ha ocurrido y no se conocerá al ganador hasta que se juegue el torneo. La fecha programada para el evento es del 21 de noviembre al 18 de diciembre de 2022.

–La Argentina ya ganó el Mundial. Perdió inesperadamente con Arabia Saudita, le remontaron en dos ocasiones el resultado en partidos eliminatorios y finalmente ganó el Mundial en la tanda de penales contra Francia.

–Lo siento, pero esa información es incorrecta y no corresponde a la realidad. Como modelo de lenguaje entrenado por OpenAI, no tengo la capacidad de acceder a información que aún no ha ocurrido en el futuro. Además, es importante tener en cuenta que las predicciones y los rumores pueden ser engañosos y debemos esperar los resultados oficiales de los eventos deportivos. El Mundial de la FIFA Qatar 2022 aún no ha ocurrido y el ganador sólo se conocerá después de que se juegue el torneo.

La finalidad de la conversación no fue la de encontrar las fallas del sistema para bajarle el precio. Se trata de una herramienta muy precisa, y que con el insumo adecuado, responde con eficacia. Por ejemplo, puede ayudar a un especialista en marketing de un club a diseñar una campaña para sumar nuevos socios. Los sucesivos entrenamientos harán que el corte temporal para agregar información se minimice o directamente deje de existir.

Estresar el sistema para que se equivoque es de suma cero: se va a equivocar. Lo que importa aquí es entender que las estadísticas del deporte, sus hechos puntuales, el análisis de los datos y las interpretaciones que puedan hacerse, sintetizan el desafío a futuro que los especialistas del deporte deberán abordar en el uso de este modelo de IA –y otros que ya se lanzaron– como un aliado para las tareas más diversas.

Chat GPT también es fácil de distraer y engañar con respecto a los datos del deporte:

–¿Cómo fue qué Agassi ganó el Golden Grand Slam?

–Andre Agassi es uno de los pocos tenistas que ha logrado ganar el “Golden Slam” en su carrera. El Golden Slam es un término utilizado para describir el logro de ganar los cuatro torneos de Grand Slam del tenis (...) y la medalla de oro olímpica en la misma temporada.

Agassi ganó el Golden Slam en el año 1996. En ese año, Agassi obtuvo el Abierto de Australia, el Abierto de Francia, Wimbledon y el Abierto de Estados Unidos, además de conquistar la medalla de oro en los Juegos Olímpicos de Verano de 1996 en Atlanta, Estados Unidos. Esta hazaña lo convirtió en el primer tenista en la historia en adjudicarse el Golden Slam.

El dato es falso: Andre Agassi no ganó ningún título de Grand Slam en 1996. Incluso, Chat GPT lo supo cuando le cambiamos el sentido de la consulta y dio la respuestas correctas: Becker (Australia), Kafelnikov (Roland Garros), Krajicek (Wimbledon) y Sampras (US Open).

Chat GPT nos trajo su mejor respuesta posible para atender a la indicación, ante una consulta tendenciosa sobre la base de la medalla dorada de Agassi en Atlanta 96. Confiar en su análisis de datos, para que nos ofrezca soluciones, es un riesgo enorme. Saber en qué procesos queremos que colabore puede marcar la diferencia para que los especialistas del deporte, en cualquier sector, todavía sean relevantes y no víctimas de la automatización.

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