La inteligencia artificial ya tiene a su candidato para levantar el brazalete más importante del póker este 2026. Tras correr la simulación sobre el desarrollo de esta mesa final por un millón de veces, uno de los jugadores en esta mesa final que comienza hoy resultó como el claro favorito a imponerse en un juego que repartirá millones de dólares.
Lucas Jumalon llega a la Mesa Final del WSOP Main Event 2026 con más de un tercio de las fichas en juego, una ventaja que en el papel lo convierte en el candidato lógico, casi obvio, para llevarse el título. Pero Steve Blay, el desarrollador de software detrás de Advanced Poker Training, decidió no conformarse con lo obvio: corrió un millón de simulaciones de la mesa final completa y, al final del camino, terminó apostando por otro nombre, sorprendiendo a todo el mundo con la predicción de su resultado final.
La definición para conocer al ganador entre los nueve finalistas del Main Event de la WSOP 2026 comienza este lunes 3 de agosto en Las Vegas y habrá transmisión por ESPN3 y Disney+. La cita es a las 21:00 EST (Hora del Este de EE.UU.).
¿Qué es esta simulación y por qué el mundo del póker le presta atención?
Advanced Poker Training no es una casa de apuestas ni un canal de opinión: es un laboratorio de bots que llevan más de cuarenta características configurables por jugador (desde su tolerancia a la presión ICM hasta la frecuencia con la que roban ciegas o sostienen un farol tras ser pagados). Blay alimentó ese modelo con los datos reales de los nueve finalistas y dejó correr a la computadora hasta simular tres mesas finales completas por segundo. El resultado: un millón de repeticiones del mismo torneo, cada una con un ganador distinto.
Advanced Poker Training no es una casa de apuestas ni un canal de opinión: es un laboratorio de bots que llevan un conjunto con más de cuarenta características configurables por jugador (desde su tolerancia a la presión ICM hasta la frecuencia con la que roban ciegas o sostienen un farol tras ser pagados). Blay alimentó ese modelo con los datos reales de los nueve finalistas y dejó correr a la computadora hasta simular tres mesas finales completas por segundo. El resultado: un millón de repeticiones del mismo escenario en juego y proyecciones que sorprenden a todo el mundo.
No es la primera vez que Blay se anima a este ejercicio. Hace una década, en 2016, con apenas 100 simulaciones (una fracción minúscula comparada con la potencia actual), su modelo señaló a Qui Nguyen como el más probable campeón, pese a que este no llegaba con el liderato de fichas. Acertó. Diez años después, con una capacidad de cómputo miles de veces mayor, decidió repetir la apuesta para determinar al jugador favorito para este año.
El poder está del lado de Jumalon, pero con un potencial más bajo del esperado
Los números confirman lo que cualquier jugador de ICM ya sospechaba: Jumalon ganó las simulaciones en más del 40% de las simulaciones, apoyado en su pila dominante de 194 millones en fichas. Sin embargo, hubo algo que llamó la atención del propio Blay.
«Lo que me sorprendió fue que todo esto se tradujo en apenas un 2% más de dinero del que le correspondía por su valor ICM. Esperaba que la capacidad del líder de fichas para presionar a la mesa generara una ventaja mayor», explicó Blay.
Incluso el líder, aunque pocas veces, enfrenta escenarios de pesadilla: en 1 de cada 100 simulaciones, Jumalon terminó eliminado en la novena posición, el peor resultado posible para quien llega como gran favorito. Muy poco probable… pero no imposible.
Aún así, la complejidad en el análisis al incorporar múltiples características de los jugadores para tomar en cuenta en el resultado final, dejó a Jumalon como favorito gracias a las matemáticas. Ningún otro jugador puede contraatacar con la misma dosis de agresividad que él, pues cada confrontación y fichas en riesgo conllevan a consecuencias directas en el ICM. Son otros factores que se tomaron en cuenta los que reducen su potencial numérico.
Rami Hammoud, la gran decepción que arrojó esta simulación (y la culpa es del azar)
Si hay un nombre que el algoritmo trató con dureza, ese es Rami Hammoud, cuyo desempeño promedio quedó casi un 5% por debajo de lo que le correspondía según su stack. Blay no dudó en señalar razones técnicas (cierta inexperiencia, un estilo algo sobreagresivo), pero remató con un dato que suena casi a mala broma del destino: la ubicación al azar de los asientos.
«Hammoud tiene la mala suerte de tener a Jumalon dos posiciones a su izquierda. Cada vez que llega al botón o al cutoff, las dos mejores oportunidades para robar ciegas, Jumalon está esperando en las ciegas con una pila enorme y máximo poder de presión. Es de los peores sorteos de asientos que se pueden tener», resumió el analista.
Las promesas potenciales de la mesa: Shaevel y, sobre todo, Mueller
Mientras el favorito hacía lo esperado y el amateur sufría el peso del sorteo, dos nombres empezaron a destacarse por motivos opuestos a los de Hammoud: Jamie Shaevel y Greg Mueller superaron sistemáticamente su valor ICM en las simulaciones.
«Ambos tienen buena posición en la mesa y una experiencia enorme», comentó Blay sobre el dúo. De Shaevel destacó sus ocho cobros en el Main Event y su reputación como regular de cash game en Los Ángeles. Pero fue con Mueller con quien se permitió una descripción más vistosa: tres brazaletes de la WSOP, decenas de cobros que se remontan a antes de que Jumalon naciera, y una carrera previa como jugador profesional de hockey. Competir bajo presión, frente a multitudes, no es nada nuevo para él.
Así que Greg tiene las de ganar siendo uno de los jugadores con mayor potencial de brindar a todo el público espectador una gran sorpresa que podría llevarle hasta la cima de esta competencia por uno de los brazaletes de mayor prestigio en toda la WSOP.
Cuando ser el stack corto también juega en contra
El modelo también confirmó algo que la lógica del ICM ya anticipaba: los cinco stacks más cortos de la mesa (encabezados por Evagoras Evagorou, con apenas 22,5 millones en fichas) rindieron por debajo de su expectativa matemática en las simulaciones.
«Cada salto de premio representa dinero que cambia una vida, lo que hace mucho más difícil encontrar spots rentables. Estás constantemente sopesando el valor de preservar tu vida en el torneo contra el riesgo necesario para acumular fichas», explicó Blay. Un equilibrio, según sus propias palabras, «increíblemente difícil» y que el millón de simulaciones terminó por confirmar con datos duros y fríos.
La ciencia detrás del modelo: ¿Son confiables las simulaciones de este estilo?
Consciente de que la pregunta inevitable es qué tan «científico» puede ser esto, Blay recurrió a una comparación curiosa: las encuestadoras políticas tampoco entrevistan a cada votante del país, sino que combinan demografía, tendencias históricas y comportamiento pasado para construir un modelo. «Esos modelos están lejos de ser perfectos, pero suelen ser sorprendentemente precisos. Construir bots de poker no es tan diferente», explicó.
«No hay nadie que pueda hacer un estudio más científico que este. He tomado todos los datos que podíamos conseguir y tomar en consideración.»
El pronóstico final: cuando el propio creador del modelo apuesta contra las matemáticas
Y aquí llega el giro que convierte esta historia en algo más que una tabla de porcentajes. Después de acertar con Nguyen en 2016, Blay tenía la oportunidad de repetir la jugada segura: respaldar al líder matemático, Jumalon, y quedar bien parado sin importar el resultado. No lo hizo.
«Si se apuesta puramente por los números, Jumalon es el favorito claramente. Pero, ¿Dónde está la gracia de simplemente predecir al favorito? El jugador que una y otra vez saltaba de la página en mis simulaciones fue Greg Mueller», declaró Blay.
«¿Me sorprendería que Jumalon gane? Para nada, los números dicen que probablemente lo hará. Pero si tengo que plantar mi bandera en un jugador que supere las probabilidades, voy con quien aplastó calladamente mis simulaciones. Así que aquí está mi pronóstico oficial: Greg Mueller para ganar esta mesa final tan importante que estará a la vista durante los próximos días alrededor de todo el mundo.«
Fuente: Supercomputer Predicts 2026 WSOP Main Winner After 1 Million Simulations. Pokernews, jul 2026.
