Motor predictivo deportivo propio con IA: Elo + doble Poisson + Monky (RAG)
DataMonky
Quien quiere entender un partido y decidir con datos tiene dos opciones malas: estadísticas frías o "tipsters" sin sustento. Armé DataMonky para llenar ese vacío. Diseñé un motor matemático propio de Elo + doble Poisson (48 selecciones, ~49.000 partidos desde 1872) con 63% de precisión validada del modelo, ajustes de altitud, calor y localía, y sincronización en vivo cada 2 minutos durante los partidos. Encima construí "Monky", asistente conversacional con RAG real que cruza predicción, xG, historial y tabla, con cadena de modelos y respaldo automático (Gemini 2.5 Pro → Claude Sonnet/Haiku). Arrancó con el Mundial 2026 como banco de pruebas y desde ahí escala a ligas y a NFL/NBA.
El problema
Los datos deportivos existen pero llegan crudos: estadísticas, calendarios, resultados históricos, alineaciones. Convertir eso en una predicción confiable y en un análisis que un usuario entienda exige combinar modelos matemáticos rigurosos con una capa conversacional que responda con contexto real sobre cada partido, sin caer en el pronóstico de opinión.
La solución
Motor predictivo
- Modelo propio de Elo (48 selecciones, ~49.000 partidos desde 1872) + forma reciente + doble Poisson, con ajustes de altitud, calor y localía, actualizado en vivo durante el torneo.
- Salidas completas de mercado: 1X2, marcadores probables, over/under, ambos anotan, cuotas justas y probabilidad de goleada.
Experiencia en vivo
- Sincronización cada 2 minutos durante los partidos: marcador, minuto, eventos y 17 estadísticas, con reloj propio consciente de las 12 fases únicas del formato Mundial (tiempo regular, prórroga, penales).
- Actividad minuto a minuto derivada comparando datos reales, nunca inventada.
Infraestructura
- VPS propio con Dokploy, Supabase self-hosted, despliegue automático desde GitHub.
- En transición a Coolify, con guía de migración propia documentada y respaldo completo de base de datos.
IA conversacional
- "Monky", asistente con RAG real: cruza predicción, Elo, xG, historial de partidos y tabla de posiciones antes de responder, con memoria multi-turno persistida.
- Cadena de modelos con respaldo automático (Gemini 2.5 Pro → Claude Sonnet/Haiku) para que una falla o límite de cuota nunca se note del lado del usuario.
- Caché por huella de datos, no por tiempo: mismos datos de entrada devuelven el mismo análisis sin gastar tokens de más.
Roadmap
- Del Mundial 2026 a Liga Betplay (Colombia), Liga Argentina, Liga Brasileña, Sudamericana, Libertadores, La Liga y Champions League. Y después NFL y NBA.
- Conexión real a proveedores de datos deportivos (API-Football, football-data.org, Sportmonks) ya probada en producción con el Mundial 2026. El mismo patrón de integración es la base para conectar las fuentes de datos de NFL y NBA y armar la estructura propia de cada liga.