Chi vincerà i Mondiali di calcio 2026? Il verdetto dei supercomputer

I motori si sono finalmente accesi. Con il via alle prime partite sui campi di Stati Uniti, Canada e Messico, il Mondiale più esteso della storia – il primo a ben 48 squadre – è finalmente iniziato. Ma mentre i tifosi iniziano a scaldare le voci e a discutere sulle caratteristiche aerodinamiche del pallone ufficiale del Campionato, c’è un torneo parallelo che si è già concluso nel silenzio dei microprocessori. Lontano dalle emozioni dello stadio, i supercomputer alimentati da algoritmi di Machine Learning hanno infatti già giocato la finale del 19 luglio decine di migliaia di volte.

Prevedere l’esito di un torneo a eliminazione diretta non è più una questione di intuito o di semplice “fede” sportiva. Gli scienziati dei dati utilizzano modelli probabilistici avanzati per calcolare le percentuali esatte di trionfo di ogni singola nazione. Analizzando i dati emergenti dalle simulazioni più autorevoli ora che il torneo è ufficialmente in corso, scopriamo che la scienza ha un preferito assoluto, seguito da due affascinanti riscontri tecnologici che sfidano l’imprevedibilità del pallone.

Il risultato delle simulazioni parla chiaro: la Spagna è la favorita assoluta per la vittoria del Mondiale 2026, staccando abbastanza nettamente la concorrenza, con una percentuale di circa il 16% (le percentuali si aggiornano in base ai risultati sul campo, al momento in cui scriviamo si sono disputate le prime partite dei gironi eliminatori).  

Secondo i dati la Roja (come viene chiamata la nazionale spagnola dai suoi tifosi) non solo vanta la percentuale di vittoria più alta, ma è l’unica nazionale del torneo a superare la barriera psicologica del 50% nella probabilità di accedere alla Top 8 mondiale. L’algoritmo premia la Spagna per l’estremo equilibrio tra la fase di transizione difensiva e la precisione millimetrica nel possesso palla.

Subito dietro la Spagna l’algoritmo posiziona la Francia di Kylian Mbappé al 13% e l’Inghilterra del CT Thomas Tuchel con poco più del 10%, giusto qualche punto decimale più avanti dei campioni in carica dell’Argentina, al momento al quarto posto complessivo. 

Ipotesi 2: La legge dei “Gemelli Digitali”. La simulazione biomeccanica di EA Sports sceglie il bis iberico

Se la statistica pura punta sulla Spagna, la convergenza tecnologica della “scommessa industriale” più famosa del mondo videoludico conferma. Stiamo parlando della simulazione ufficiale condotta dal colosso EA Sports. Electronic Arts Sports è la divisione interna del gigante dei videogiochi EA, sviluppatrice del celebre simulatore calcistico “EA Sports FC” (ex FIFA); l’azienda gestisce uno dei database biometrici e prestazionali sportivi più imponenti al mondo, costantemente aggiornato tramite algoritmi di intelligenza artificiale applicati alle prestazioni reali dei giocatori.

Un database genetico e biomeccanico

Sebbene possa sembrare “solo un gioco”, un’operazione commerciale, la tecnologia alla base dei motori di simulazione di EA Sports si fonda su dati rigorosamente reali. L’algoritmo analizza i profili biometrici, velocità, accelerazione, resistenza alla fatica e le tendenze tattiche di oltre 17.000 calciatori mappati nel database. Facendo scontrare le intelligenze artificiali delle squadre all’interno del software, EA Sports ha incoronato nuovamente la Spagna come vincitrice dei Mondiali 2026.

La strabiliante “infallibilità” storica del codice

Il motivo per cui questa ipotesi merita spazio risiede anche (soprattutto!) nella sua incredibile precisione storica. L’algoritmo di simulazione dell’azienda ha infatti indovinato con esattezza matematica il vincitore finale delle ultime quattro edizioni dei Mondiali prima ancora del calcio d’inizio: Spagna nel 2010, Germania nel 2014, Francia nel 2018 e Argentina nel 2022. Se il “pronostico” di EA Sport si ripeterà, dunque, la Spagna alzerà la sua seconda coppa del mondo.

Ipotesi 3: I modelli predittivi ibridi. Le anomalie e il fattore “super-atleta”

Esiste infine una terza via, esplorata da centri di ricerca indipendenti e paper di data science, come quelli presentati sulle piattaforme di R-Bloggers, una delle più autorevoli comunità internazionali e aggregatori di blog dedicati alla programmazione in R, il linguaggio informatico standard utilizzato a livello accademico e industriale per il calcolo statistico e il data mining. Da alcuni studi emerge come il machine learning possa generare anomalie affascinanti quando si calibrano i modelli sull’impatto dei singoli “super-atleti” capaci di scardinare l’equilibrio di un intero reparto.

Reti neurali e l’efficienza realizzativa

Mentre i modelli classici distribuiscono le probabilità in modo omogeneo basandosi sulla forza media del collettivo, alcune reti neurali ricorrenti (RNN) si focalizzano esclusivamente sui picchi di efficienza realizzativa davanti alla porta.

Includere un attaccante con un indice di conversione dei gol fuori scala (un superbomber come il norvegese Erling Haaland, per capirci) altera profondamente i modelli predittivi basati sul calcolo combinatorio delle brevi serie di partite, come i turni a eliminazione diretta. E così nazionali (come la Norvegia) che nella fase a gironi non sono etichettate come favorite dagli algoritmi, vengono poi considerate, nelle partite secche a eliminazione diretta, come mine vaganti ad altissimo potenziale, proprio grazie a alla singola variabile dominante (il bomber fisicamente devastante, magari in uno stato di forma di picco).

Perché i supercomputer odiano l’imprevedibilità del calcio?

È davanti agli occhi di tutti, però, che in queste prime partite in cui il pallone ha iniziato a rotolare davvero, e non solo virtualmente nei supercomputer, qualche risultato sembra non confermare queste previsioni. Nessun algoritmo, per quanto perfetto, potrà infatti mai calcolare l’impatto di un cartellino rosso al primo minuto o di una folata di vento al novantesimo che devia il pallone verso un gol. Ed è forse proprio in questo che risiede la vera magia di del calcio: i supercomputer hanno fatto la loro scelta, ora vedremo cosa “dicono” i piedi dei calciatori.