Inteligência Artificial nas Apostas Esportivas: A Nova Realidade do Mercado Brasileiro

Autor: Lucas da Silva Casagrande

Matrícula: 22101249

Disciplina: EGC5020-09318 - Redes Sociais e Virtuais

1. Introdução

O mercado de apostas esportivas se intensificou no Brasil. Com a recente regulamentação e uma paixão nacional por esportes, especialmente o futebol, milhões de brasileiros estão engajados no setor. Nesse cenário, a Inteligência Artificial deixa de ser uma promessa futura e se torna uma ferramenta presente, mudando a forma como as pessoas apostam. Se antes a aposta era baseada na intuição ou no "sentimento" sobre um time, hoje ela é cada vez mais movida por dados. A IA é usada para analisar uma quantidade massiva de informações, muito além do que qualquer ser humano poderia processar, para encontrar padrões e, idealmente, gerar lucro. Este artigo fala sobre os principais modelos de inteligência artificial, explica como esses modelos funcionam e quais os riscos envolvidos.

Fonte: https://gamblespot.com/blog/ai-sports-betting-continues-to-evolve-in-2024

2. Técnicas de Inteligência Artificial

Prever um resultado esportivo é incrivelmente complexo. A IA tenta decifrar essa complexidade usando diferentes tipos de modelos, que aprendem com dados históricos. Um estudo de Kollár (2021) revisou as técnicas mais populares:

• Redes Neurais (Deep Learning): São modelos que tentam imitar o funcionamento do cérebro humano para aprender com os dados. Algoritmos como o MLP são frequentemente usados para prever resultados de futebol.

• Outros Modelos Clássicos: Além das redes neurais, modelos como Support Vector Machines (SVM) e o Random Forest (Floresta Aleatória), são muito usados por sua capacidade de classificar dados e encontrar padrões.

• Modelos Híbridos: Estudos mais recentes, como o de Alves (2022), exploram a combinação de modelos (como LSTM + CNN ou Random Forest + LSTM) para analisar não apenas estatísticas, mas também o "momento" temporal de uma equipe (a sequência de resultados recentes).

3. Como a IA funciona

 O processo começa com a recolha de um grande volume de dados históricos para extrair estatísticas e resultados de partidas de futebol. Os dados brutos são extraídos e devidamente tratados, convertendo colunas de texto em formatos numéricos para que o modelo de IA possa processá-las.

Após a extração e tratamento dos dados, o modelo é "ensinado" e "testado" através da análise de colunas (features) relevantes. O estudo de Alves (2022), que utiliza o modelo de classificação Random Forest Classifier lista diversas variáveis usadas para treinar a IA, incluindo:

• Vitórias, derrotas e empates nos últimos 5 jogos (em casa ou fora).

• Média de gols marcados e sofridos.

• Classificação da equipe na liga.

• Estatísticas de confrontos diretos entre as duas equipes

O algoritmo presente no estudo analisa as features (como as listadas acima) de um próximo jogo e classifica o resultado. Inicialmente, o modelo foi testado para prever três resultados (vitória da casa, empate, vitória visitante) e, posteriormente, uma versão simplificada (vitória da casa ou "empate/vitória visitante"). Para verificar o funcionamento da IA, a solução foi avaliada usando métricas de precisão.

O estudo concluiu que a probabilidade de a IA acertar o vencedor é maior em ligas com jogos mais regulares (como as ligas nacionais portuguesa, francesa e inglesa) do que em campeonatos onde as equipes jogam entre si com menos frequência (como a Liga dos Campeões).

Portanto, embora o estudo tenha utilizado dados do futebol europeu, a sua conclusão sugere que esta mesma metodologia pode ser aplicada ao futebol brasileiro.

4. O papel da IA nas apostas esportivas

Do ponto de vista dos operadores de mercado (casas de apostas), a IA é empregada no desenvolvimento de modelos preditivos sofisticados. Esses algoritmos processam grande quantidade de dados (big data) para calcular as odds (probabilidades) com maior acurácia. A consequência direta é a oferta de probabilidades que convergem com maior fidedignidade à probabilidade real dos eventos, promovendo um aumento na eficiência informacional do mercado.

Paralelamente, a IA faculta aos apostadores o acesso a ferramentas analíticas avançadas, anteriormente indisponíveis. Modelos de Machine Learning, como os descritos na seção 2, podem identificar padrões e correlações complexas que escapam à análise humana intuitiva, fornecendo subsídios para a tomada de decisão. Isso permite a formulação de estratégias de apostas mais fundamentadas e metodológicas. Observa-se, portanto, uma transição de abordagens baseadas predominantemente na intuição para métodos mais analíticos e estratégicos, alterando a dinâmica de interação entre apostadores e o mercado.

Porém, vale destacar que, para o apostador, o acesso a ferramentas preditivas baseadas em IA pode criar uma falsa sensação de segurança. A dependência excessiva de modelos estatísticos frequentemente ignora a aleatoriedade inerente aos eventos esportivos e a ocorrência de eventos raros e imprevisíveis que modelos baseados em dados históricos podem falhar em capturar.

5. Conclusão

Em suma, a Inteligência Artificial transformou a dinâmica das apostas esportivas, oferecendo ferramentas sofisticadas para a análise de um volume massivo de dados. A aplicação de algoritmos como Redes Neurais e Random Forest permite identificar padrões que escapam à percepção humana, profissionalizando as estratégias de investimento no esporte. Entretanto, a eficácia desses modelos não anula a imprevisibilidade do futebol. A tecnologia atua aumentando a probabilidade de acerto e mitigando riscos, mas o fator humano e a aleatoriedade dos jogos permanecem como variáveis que nenhum algoritmo pode controlar totalmente. A IA é, portanto, um meio para qualificar a aposta, não uma garantia de certeza.

Referências

GAMBLESPOT. AI Sports Betting Continues to Evolve in 2024. Disponível em: https://gamblespot.com/blog/ai-sports-betting-continues-to-evolve-in-2024. Acesso em: 17 nov. 2025.

ALVES, Pedro António de Moura. Inteligência Artificial em Apostas Desportivas. Disponível em: <https://recipp.ipp.pt/entities/publication/bd59a8aa-c387-4f12-8c7c-65e832243e14>. Acesso em: 17 nov. 2025.

KOLLÁR, Aladár. Betting models using AI: A review on ANN, SVM, and Markov Chain. 2021. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.31219/osf.io/mr2v3>.

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