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Lucca, 31 luglio 2026 – In una ricerca di LumenIA, Ventuno tra i più avanzati sistemi di intelligenza artificiale al mondo hanno simulato l’intero Mondiale di calcio 2026 (tutte le 104 partite, i gironi, il tabellone, i risultati, i marcatori) prima che venisse giocata la prima partita. Nessuna informazione, nessuna scorciatoia: solo ciò che ogni modello aveva imparato leggendo il mondo.

Il risultato più inatteso non riguarda il calcio. Riguarda il prezzo.

Al quarto posto assoluto della classifica si trova Llama 3.3 70B, un modello di fascia media sviluppato da Meta, aperto e scaricabile gratuitamente da chiunque. Davanti a lui solo tre sistemi. Dietro di lui, otto degli undici modelli di punta del test tra cui Grok di xAI, Gemini 2.5 Pro di Google e Claude Opus 4.8 di Anthropic.

E non è un caso isolato. Anche gli altri due migliori modelli di fascia media del test, Claude Sonnet 4.6 e GPT-5 Mini, hanno superato quegli stessi otto sistemi di punta. Tre modelli “di mezzo” su sette hanno battuto la maggioranza dei top di gamma.

Come si misura una previsione

SoccerBench, il benchmark sviluppato da LumenIA per lo studio, assegna a ogni torneo immaginato un punteggio da 0 a 100 in cui zero significa “l’intelligenza artificiale non ha indovinato nessuna partita” e cento significa perfezione. 

Su questa scala, il primo classificato, GPT-5.5 di OpenAI, con 49,8 punti, si trova circa a metà tra il caso e la perfezione, senza sapere nulla di ciò che stava per accadere. Llama 3.3 70B si è fermato a 47,0 punti: meno di tre punti di differenza con il primo in classifica, a costo zero di licenza e 15 punti sopra alla media che è stata di 32,1 punti.

«Abbiamo chiesto a ventuno sistemi di immaginare un Mondiale da zero. Al secondo posto è arrivato un modello che chiunque può scaricare gratuitamente, davanti a otto degli undici sistemi di prima fascia in gara — tra cui Gemini 2.5 Pro, Grok e Claude Opus» commenta Marco Ceruti, CPO di LumenIA e autore dello studio. «Non significa che la prima fascia sia inutile: il primo classificato ne fa parte. Significa scegliere un modello che appartiene alla prima fascia come unico parametro di selezione, non garantisce maggior precisione». 

Lo studio è onesto sui limiti del proprio titolo: il primo classificato è un modello proprietario, e i soli tre sistemi su ventuno che hanno indicato la Spagna come campione, PT-5.5, DeepSeek R1 e Claude Fable 5, appartengono tutti alla fascia dei top di gamma. Tra loro c’è Claude Fable 5, il modello di punta di Anthropic, secondo a pari merito con 47,8 punti.

Undici modelli su ventuno hanno scelto il Brasile

Se la classifica è la notizia, il resto dei dati è il ritratto di un pregiudizio condiviso.

Undici modelli su ventuno hanno previsto il Brasile campione del mondo. Il Brasile è uscito agli ottavi di finale. E tutti e ventuno i pronostici sono andati a nazioni che avevano già vinto un Mondiale — quattro in tutto: Brasile, Argentina, Francia e Spagna. Su quarantotto squadre in campo, nessun modello ha creduto a una prima volta.

Il pregiudizio non segue però i trofei. La Germania, quattro Mondiali in bacheca e regolarmente presente al torneo, ha ricevuto zero voti. Come l’Inghilterra, che si presentava con Harry Kane, il marcatore più prolifico della stagione. Ciò che i modelli premiano non è la storia e non sono i numeri: è quanto e come si parla di una squadra.

Lo stesso schema, ancora più netto, sul premio di miglior giocatore. Nei ventuno pronostici il vincitore reale, Rodri, non compare nemmeno una volta. E il primo posto è andato a soli quattro nomi: Vinícius Jr. , Mbappé, Messi e Neymar. Tutti attaccanti famosissimi.

«Rodri ha vinto il premio facendo due cose che il calcio non sa raccontare con i numeri: dirigere una squadra e rendere impenetrabile un centrocampo per sette partite» spiega Ceruti. «Non lascia quasi nessuna traccia nelle statistiche e quindi non lascia quasi nessuna traccia nei testi su cui questi sistemi imparano. Un giocatore può dominare un torneo ed essere quasi invisibile a un’intelligenza artificiale». 

Il mondo immaginato è più noioso di quello vero

Le simulazioni hanno prodotto un calcio sistematicamente più prevedibile della realtà.

• L’attaccante più famoso di sei nazionali diverse (Pulisic, Núñez, Schick, Giménez, Son, Valencia) è stato previsto con un numero di gol tra 0,85 e 0,96 per ogni partita giocata dalla sua squadra. Nessuno di loro ha segnato nemmeno un gol.
• Lamine Yamal è stato previsto a 5,65 gol per modello. Ne ha segnato uno.
• Nessun modello ha previsto alcun autogol, in un Mondiale che ha stabilito il record storico con quindici.
• La grande maggioranza dei modelli ha immaginato un torneo meno prolifico di quello reale: la media prevista è stata di 2,77 gol per partita, contro i 2,91 effettivi.

«È la parte con le conseguenze più serie fuori dal calcio» conclude Ceruti. «Questi sistemi descrivono molto bene il futuro più probabile ma cancellano gli estremi. Chi li usa per valutare un rischio, una scorta di magazzino o un margine di sicurezza deve sapere che l’imprevisto, nel loro mondo, non esiste».