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Compra de talento y aceleración de ventas en la era de la IA
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La temporada de ventas de 2025 arrancó con un éxito rotundo. En Tattersalls Irlanda, la facturación superó los 10 millones de euros por primera vez en la historia de las ventas.
En toda Europa, las ganancias interanuales confirmaron una temporada excepcional, con Craven subiendo un 25,7%, Arqana un 24,8% y Goffs UK un 12,4%. Se establecieron nuevos hitos en la subasta de Craven en días consecutivos: un potro Acclamation de 1,4 millones de libras, adquirido por Godolphin, y un potro Havana Grey de 1,75 millones de libras, adquirido por Amo Racing. El mensaje fue inequívoco: el mercado de los dosañeros de élite no solo está en auge, sino que se está acelerando.
Pero bajo las pujas millonarias y el entusiasmo de los agentes de caballos pura sangre, se está produciendo un cambio más discreto. La inteligencia artificial está dando sus primeros pasos en el ruedo y moldeando silenciosamente el futuro de las ventas rápidas, convirtiendo las carreras rápidas en guías. Stephen Davison, director de Operaciones Comerciales de Pythia Sports, proporcionó a SiGMA News información exclusiva sobre los algoritmos que detectan lo que incluso los ojos más perspicaces podrían pasar por alto.
Dentro de los datos que impulsan las ventas
“Funcionamos como un servicio de asesoría junto con las compras tradicionales”, dijo Davison. “Definitivamente hay margen para que vaya más allá”.
El modelo de IA patentado de Pythia analiza más de 100 factores de zancada, biomecánicos y temporales para generar una calificación de rendimiento para cada caballo en la subasta. Su objetivo no es reemplazar la intuición humana, sino reducir los sesgos y actuar como un segundo par de ojos, uno que no parpadea.
“Los entrenadores y agentes de caballos pura sangre seguirán sacando los caballos que les gustan”, explicó Davison. “Dirán: ¿cómo se comportó el lote 73 o el 105 con los datos? Si nuestras puntuaciones coinciden con sus instintos, investigan más a fondo. Si no nos gustó el perfil de la zancada o la biomecánica del paso, y el tiempo fue solo aceptable, podrían dejarlo”.
Esa alianza es clave. En lugar de derrocar la tradición, el modelo simplemente la acompaña.
Qué ve el modelo
“Nuestro modelo de zancada se basa en más de 50 factores individuales. La gente se pregunta: “¿Es la longitud de la zancada?”, “¿Es la cadencia?”. Son muchos factores combinados”, dijo Davison. “No hay un indicador mágico. Pero todo eso influye”.
El modelo, descrito como un sistema de “caja negra”, se entrena utilizando datos históricos de ventas y resultados de carreras posteriores.
“Revisa cómo corrían los caballos en el pasado, compara esas puntuaciones de zancada y aprende de si estábamos en lo cierto o no”, agregó Davison. “Podemos mejorar o empeorar la calificación en función de lo que realmente sucedió en la pista”.
Por supuesto, ni siquiera el modelo más preciso puede superar todos los obstáculos. Lo que no ve es igual de importante. “No tiene datos de verificación”, dijo. “Puede que te guste un caballo, pero si no pasa la inspección veterinaria, no se venderá a un precio alto. A veces intentas encontrar valor en esas lagunas”.
El que se escapó
Si bien Davison no mencionó caballos específicos que el modelo podría haber marcado, reconoció el atractivo de la retrospectiva.
“Todos en las carreras tienen una historia sobre un caballo que se escapó. No diré nombres porque no sería justo”, dijo. “Pero hemos visto a varios alcanzar su máximo potencial en las últimas dos o tres semanas, y los teníamos en lo más alto de nuestra lista. Un caballo ganó anoche. No lo compramos, pero ganó bastante bien. Probablemente se dirija a Royal Ascot”.
No se trata solo de los caballos a los que Pythia asesora en esa confirmación de oferta. “Hemos calificado a cada caballo en cada venta”, señaló Davison. “Por lo tanto, cuando vemos que un caballo que teníamos en lo más alto de nuestra lista rinde, incluso si no lo compramos, es una buena confirmación de que lo que estamos haciendo está funcionando”. Y a medida que los datos de rendimiento se convierten en parte del análisis de ventas, también lo hace la cuestión del cuidado. Para una visión más profunda de cómo se están fortaleciendo la ética y el cuidado posterior, explore el reciente artículo de SiGMA News sobre el futuro del bienestar equino en las carreras británicas.
Los datos en la mezcla de toma de decisiones
El impacto de las evaluaciones hípicas basadas en IA no se limita solo al ruedo. Agentes, entrenadores y propietarios de caballos pura sangre utilizan los datos para fundamentar sus decisiones, especialmente cuando hay discrepancias.
“Al entrenador le gusta, al agente le gusta, a los datos les gusta, esa es la triple combinación. Pero si alguien no está de acuerdo, los datos pueden aportar claridad. No prometemos la gloria del Grupo 1 ni milagros de la noche a la mañana. Intentamos reducir el riesgo de comprar un caballo que podría no ser tan bueno como parece”, dijo Davison.
Algunos entrenadores y agentes revisan las calificaciones de Pythia una vez que sus caballos comienzan a competir. “Sé que están revisando cómo calificamos a los caballos ahora que están en la pista. Un par de agentes de caballos pura sangre ya se han puesto en contacto, diciendo ‘¡Bien hecho!’, o preguntando por qué calificamos a otro de esa manera”, añadió Davison. Por ahora, Pythia sigue centrada en el análisis previo a la venta, pero las posibilidades no terminan en el martillo.
Del paddock al potencial de apostador
Si bien la tecnología de Pythia no fue diseñada para los mercados de apuestas, Davison reconoció que algunas casas de apuestas ya están observando.
“Una casa de apuestas del Reino Unido analiza los tiempos de subida”, dijo. “Con mercados de dos años de antigüedad, no hay forma de empezar. Por lo tanto, los pedigrí, los precios de venta y los datos de subida son los primeros indicadores. Nuestros datos podrían ayudar a formarse una idea preliminar, pero aún no hemos tenido una interacción directa”.
El análisis de apuestas en tiempo real quizá todavía esté en sus inicios, pero el potencial está cobrando impulso. SiGMA News recientemente analizó cómo los datos y la disrupción están redefiniendo las reglas en las carreras de autos en el Reino Unido y Estados Unidos. ¿Y qué hay del análisis del día de la carrera? “El modelo está diseñado para el rendimiento en pista y los purasangres, no para las apuestas. Pero creo que es algo a tener en cuenta, especialmente para las primeras carreras de dos años”.
Escalamiento inteligente: ¿Hasta dónde puede llegar el modelo de Pythia?
Con las brisas terminadas, Pythia mira hacia adelante.
“Nos han preguntado sobre los yearlings”, dijo Davison. “Hay menos datos, pero tenemos el modelo biomecánico listo para evaluar el paso. Tendremos que adaptarlo un poco, pero definitivamente lo estamos considerando”.
También están considerando expandirse a la venta de caballos en entrenamiento, donde hay más datos de carreras disponibles. Pero Davison insistió en la cautela: “Todo lo que hacemos se basa en el tiempo y el control de calidad. No nos apresuraremos en nada”.
¿Podría el modelo incluir datos de salud o fisiológicos? “La verdad es que no estoy seguro. Siempre se necesita un veterinario para palpar las patas de un caballo”, dijo.
En cuanto al crecimiento internacional: “Podríamos implementar estos modelos en cualquier parte del mundo. Todo se reduce a la escalabilidad”.
Respaldando cerebros y linajes
Desde las pistas de carreras de caballos pura sangre hasta los mercados de apuestas, la IA está empezando a influir en la forma en que se toman las decisiones. Es posible que el modelo de puntuación de zancada de Pythia no garantice el éxito, pero en un mundo en el que hay mucho en juego y una gran variación, ofrece algo cada vez más raro: evidencia.
En el vertiginoso mundo de las ventas rápidas, incluso una breve introspección puede cambiarlo todo. “Lo que importa es el rendimiento del caballo en la pista”, concluyó Davison. “Pero estamos ayudando a los compradores a mantener la calma antes de dar el salto final hacia el ruedo de ventas”.
*Stephen Davison es gerente de operaciones comerciales con más de 10 años de experiencia en las industrias de las apuestas deportivas y las carreras de caballos. Defensor desde hace mucho tiempo de una toma de decisiones más inteligente y basada en datos, combina una profunda pasión por el deporte con una gran visión para las oportunidades comerciales.
Tras comenzar su carrera en Kambi como corredor de bolsa, Stephen cofundó Black Type, donde posteriormente se convirtió en director de operaciones (COO). Durante su tiempo allí, lideró iniciativas en las áreas de alianzas, operaciones y desarrollo estratégico. Desde su incorporación a Pythia Sports en 2020, se ha centrado en desarrollar y expandir la oferta B2B de la empresa.
