ChatGPT per i Pronostici sul Calcio: cosa funziona e cosa no.

Aggiornato 31 Luglio 2026 da Ale Stats4Bets

⏱ Lettura: 14 minuti | 🎯 Difficoltà: Facile

In questa guida vedremo insieme cosa succede quando si chiedono pronostici sul calcio a ChatGPT (o a Gemini, Claude e simili): cosa un’intelligenza artificiale generalista sa fare bene, cosa no, e perché in molti preferiscono strumenti meno potenti ma più specializzati.

Lo faremo con esempi concreti, presi dai recenti Mondiali 2026, e con il supporto dell’intelligenza artificiale del SuperFoglio.

Stats4Bets lavora su un archivio privato di oltre 2,2 milioni di partite, su cui si basano le Comparazioni Affini: confronti sugli storici di match simili, catalogati in base a quote, allibramenti, statistiche, xG e altri dati, utili a individuare pattern e trend ricorrenti nelle letture degli incontri futuri.

Ecco i punti chiave della guida:

• 🤖 ChatGPT è ottimo per spiegare regole, mercati e contesto, ma la qualità del pronostico dipende dai dati che può consultare
• 📊 I chatbot generalisti non hanno un archivio di risultati strutturati, uno storico di Comparazioni Affini o simili
• ⚽️ Quando usano la ricerca web, la risposta dipende anche dalle fonti trovate online e da come vengono interpretate
• 🧠 Il SuperFoglio è invece specializzato solo sul calcio: elabora dati reali, statistiche, quote, xG, allibramenti, ecc

Chiariamo subito una cosa, a scanso di equivoci.

Questa non è una guida “contro” le intelligenze artificiali, o per screditarne l’uso.

Anzi, tutto il progetto Stats4Bets ruota attorno all’I.A. da anni: esiste, si sviluppa e continua a crescere proprio grazie alle I.A.

Il punto però è un altro:

• non tutte le intelligenze artificiali fanno la stessa cosa, e la fanno in modi diversi

Il SuperFoglio processa infatti milioni di dati presenti nel nostro database privato per calcolare ed elaborare previsioni calcistiche, basate su dati reali provenienti dagli storici dei match simili.

ChatGPT, Claude, Gemini e gli altri LLM sono invece strumenti generalisti, più flessibili ma meno focalizzati: possono cercare informazioni online, ma devono ricevere dati, istruzioni e strumenti adatti a compiere l’effettivo processo di calcolo.

Il SuperFoglio svolge un solo compito, estremamente specifico, come un piccolo bisturi.

Gli LLM hanno invece una potenza di fuoco enorme, paragonabile a quella di mille cannoni, che non può però garantire la precisione necessaria se non è inserita nel giusto contesto.

Chi chiede pronostici sul calcio a ChatGPT spesso ignora questa differenza: i chatbot non dispongono automaticamente dei dati e dei processi statistici necessari ad elaborare una previsione, a meno che non sia l’utente stesso a fornirli.

Si possono chiedere pronostici sul calcio a ChatGPT?

Sì, si possono chiedere pronostici sul calcio a ChatGPT, ed è una cosa che avviene sempre più di frequente.

Bisogna però comprendere su quali informazioni è generata la risposta, per valutarne la reale affidabilità.

Un chatbot generalista può infatti usare le conoscenze su cui è stato addestrato, cercarle sul web o analizzare dati reali, a patto che sia l’utente a fornirli.

Se non è collegato ad un vero database, invece, fornirà risposte prive di contesto statistico, probabilmente cercandole online.

Il problema non è quindi la domanda, ma il modo in cui viene elaborata la risposta.

Se il chatbot consulta il web, utilizzerà le fonti che riesce a trovare in quel momento e che, per qualche motivo, considera affidabili.

Se non usa la ricerca, ragionerà sulle conoscenze disponibili nel proprio modello, che varia in base al piano di abbonamento (gratuito, premium, ecc).

ChatGPT gratis usa modelli meno sofisticati di quelli disponibili nella versione a pagamento, e già questo può creare una difformità nelle risposte.

Lo stesso avviene per Claude, Gemini, ecc.

Se l’utente non fornisce un contesto, un archivio, un campione da analizzare, l’I.A. darà una risposta priva di dati concreti che possano sostenere la previsione.

Se le fonti che ha trovato online convergono tutte verso un pronostico, il chatbot può restituire quella stessa indicazione senza averla verificata attraverso un reale modello statistico: fornisce delle percentuali, senza averle realmente calcolate.

I modelli generalisti sono infatti progettati per comprendere e generare linguaggio: possono eseguire calcoli e analizzare dati, che devono però essere forniti dall’utente.

In poche parole sanno spiegare perfettamente cosa sia un xG, perché è una nozione concettuale; ma non sono in grado di calcolarli sua una partita specifica senza ricevere i dati delle gare precedenti.

Quando gli domandi come finirà una partita, controlla quindi quali fonti cita, quali statistiche usa e come arriva alla conclusione.

Il confine è esattamente questo.

Gli LLM sono ottimi insegnanti dal punto di vista nozionistico, ma possono aiutarti ad analizzare i dati solo se gli vengono forniti.

Non possiedono automaticamente un database, uno storico e degli algoritmi specifici, come invece ha il SuperFoglio.

Scommesse sul calcio con ChatGPT, Gemini e Claude: quale usare?

Per analizzare una partita basandosi su dati statistici reali, nessuna delle tre: è più adatto il SuperFoglio 🙂

Lo stesso vale per Grok, Perplexity, Kimi, DeepSeek e tutti gli altri LLM generalisti.

So che sembra una risposta forte ed eccessivamente di parte, quindi ti spiego nel dettaglio su cosa si basa.

Il problema non dipende dalle capacità dei chatbot in sè: parliamo di aziende che valgono miliardi di dollari, è ovvio che – nel complesso – siano meglio loro.

Il problema sono i dati e gli strumenti che hanno a disposizione.

Il SuperFoglio agisce collegato a un archivio storico con oltre 2,2 milioni di partite, di cui conosce tutto: quote, allibramenti, statistiche, xG, drop, risultati, ecc.

Inoltre utilizza algoritmi e modelli creati appositamente per analizzare le partite di calcio.

ChatGPT, Gemini e Claude potrebbero naturalmente effettuare calcoli simili: li ho ideati sfruttando, anche, le loro conoscenze.

Ma ci riuscirebbero soltanto se ricevessero dati, archivio e istruzioni comparabili a quelle che ha il SuperFoglio.

Ti faccio un esempio, guarda questa foto: è l’analisi I.A. del nostro software sulla partita del Rosenborg del 27 luglio 2026 (4-0).

I dati citati sono frutto di calcoli effettivi, processati sulla base di quello che realmente le statistiche potevano dire su questo match.

Non sono ipotizzati o recuperati online senza un criterio verificabile: derivano da un’analisi matematica applicata, in questo caso, alla partita del Rosenborg.

Questo non significa che la lettura sarà vincente al 100%, o che ogni previsione risulterà corretta.

Alle spalle, però, c’è un processo analitico strutturato che un chatbot generalista non ricostruisce da solo.

ChatGPT nei pronostici sul calcio funziona davvero?

Dipende.

Se riceve dati aggiornati, fonti affidabili e istruzioni precise, la risposta può essere assolutamente coerente e utile.

Se invece l’input è generico, apro una chat e chiedo il pronostico, l’output potrebbe esserlo altrettanto.

Quando l’LLM usa la ricerca web, il chatbot può consultare siti come la Gazzetta dello Sport, Sky Sport, giornali stranieri o altre fonti disponibili in quel momento.

Non puoi sapere in anticipo quali informazioni troverà, quanto saranno aggiornate, perché le considera più affidabili di altre e se userà le stesse fonti alla richiesta successiva.

La risposta che fornirà sarà impeccabile dal punto di vista linguistico, ma non è detto che contenga dati corretti.

È bene quindi controllare i numeri citati, la provenienza delle fonti e il processo seguito per arrivare al pronostico.

Nella mia guida sull’intelligenza artificiale applicata alle scommesse spiego più nel dettaglio come distinguere un uso generico dell’I.A., da un sistema costruito su dati e algoritmi specifici.

Ma il motivo per cui mi permetto di affermare che il SuperFoglio sia più adatto di ChatGPT nel generare statistiche per le scommesse sul calcio è esattamente questo: il contesto delle informazioni disponibili.

Il nostro contesto è specifico e focalizzato sul calcio, il suo generalista.

I casi studio effettuati anche durante i Mondiali 2026 confermano quanto appena spiegato, li vedremo tra poco.

ChatGPT calcola gli xG sul calcio?

Sì, ChatGPT, Gemini e Claude possono calcolare o stimare valori xG se ricevono dall’utente i dati necessari per farlo, insieme ad un modello statistico da usare come riferimento.

Non dispongono però automaticamente dei dati e del contesto necessari per farlo.

Gli LLM non possiedono infatti i dati evento per evento, lo storico proprietario e gli algoritmi specifici, che si trovano ad esempio nel nostro software.

Possono però aiutarti a creare un tuo modello di calcolo personalizzato, che dovrai poi testare su un vero database per validarne l’affidabilità.

Gli xG (Expected Goals), in particolare, sono molto richiesti; rappresentano infatti una delle metriche più innovative nelle scommesse calcistiche.

L’intero modello di algoritmi usati dal SuperFoglio per analizzarli è stato costruito ad otto mani da me, insieme a Claude, Gemini e ChatGPT.

A ciascuna facevo valutare il lavoro delle altre, verificando poi i processi e analizzando i calcoli, collegati al nostro archivio.

Per mesi ho sottoposto il loro lavoro a test e simulazioni, sfruttandone la potenza di calcolo.

Come ho già detto, questo non dà la garanzia di vincere ogni pronostico, né di arricchirsi cliccando due tasti.

Usare le I.A. per i pronostici sportivi non significa avere una bacchetta magica, o prevedere il futuro: si sfrutta l’analisi dei dati per avere la maggiore consapevolezza possibile nell’effettuare una previsione.

Come usare ChatGPT nelle scommesse sportive?

ChatGPT può effettuare calcoli iper complessi, se gli fornisci un database da analizzare e dei modelli matematici da seguire.

Puoi anche creare insieme “a lei” un tuo modello matematico personalizzato da validare.

Se invece apri semplicemente una chat, e gli chiedi il pronostico di Inter-Juve di domenica prossima, difficilmente potrà fare un’effettiva analisi statistica.

Il contesto in cui la farai lavorare fa tutta la differenza del mondo.

Se gli dai un campione con 20 partite, è un conto; se le colleghi a un database con milioni di dati, è un altro.

Il modo corretto per utilizzare ChatGPT nelle scommesse sportive è quindi questo:

• usarlo per creare e verificare diversi algoritmi sui diversi esiti che ti interessano
• valutare con migliaia di test simulati quali tra questi risultano più affidabili
• collegare gli algoritmi più performanti a un database ricco e sempre aggiornato

A quel punto ti guiderà attraverso un processo di vera analisi statistica, aiutando il tuo studio e le tue previsioni.

I.A. per le scommesse sul calcio: i limiti del farlo da soli

Mentre scrivevo questo articolo, Miriam (la ragazza che si occupa dell’assistenza clienti) mi ha fatto una domanda:

• Ale, ma dando tutte queste informazioni, non hai paura di crearti dei competitor?

In totale onestà, no. Per diversi motivi.

Il principale è quello economico: quanto appena descritto non si realizza con l’abbonamento da 20 euro al mese, o con i piani gratuiti.

Anche l’acquisto delle informazioni da far processare alle varie I.A. ha un costo non indifferente, soprattutto se si vogliono dei dati premium.

Non avrebbe senso creare un sistema avanzatissimo, per poi dargliene in pasto di scadenti.

Facendo una stima realistica, basata su ciò che spendiamo in Stats4Bets, servono circa 15 mila euro l’anno per creare un palinsesto ricco di campionati:

• costi per abbonamenti e API degli LLM: circa 220-250 euro al mese
• fornitura di dati premium, quote sempre aggiornate e xG: circa 1.000-1.200 euro al mese

Se ci si accontenta delle 3-5 competizioni più famose (Champions League, Serie A, Premier League, Liga e Bundesliga), si può restare intorno ai 3.500-4.000 euro ogni 12 mesi.

Considerando che l’abbonamento più costoso del SuperFoglio costa 187 euro per 15 mesi (meno di 13 euro al mese) e copre oltre 160 campionati e coppe, difficilmente si potrà ottenere una varietà di dati simile spendendo meno.

Come facciamo ad offrirlo a così poco? Grazie ad una Community di utenti molto numerosa.

Il secondo motivo per cui non è particolarmente agevole fare un percorso simile in solitaria, riguarda l’archivio privato.

Noi salviamo ogni tipo di dato disponibile sulle partite dal 2016, quando è nata Stats4Bets.

All’epoca le I.A. che conosciamo oggi non esistevano.

E, in totale onestà, devo ammettere che iniziai ad archiviare quelle informazioni per puro caso, non perché sapessi cosa ci avrei fatto in futuro.

Probabilmente sul mercato esistono provider che vendono database altrettanto forniti, ma si torna al primo punto: a quale prezzo?

Personalmente, qualche anno fa, ho rifiutato un’offerta da oltre 150.000 euro per condividere il nostro archivio. C’è ancora il video in cui lo racconto su YouTube.

Il database è il cuore di tutto; i dati sono la parte più difficile da replicare, perché richiedono anni di raccolta, costi continui e aggiornamenti senza sosta. Per questo custodiamo il nostro gelosamente.

Infine, ci sono anche le capacità personali, e il tempo che si ha a disposizione.

Creare un software, grazie a ChatGPT o Claude, è sicuramente più accessibile oggi rispetto a dieci anni fa.

Ma non è una cosa che si fa se non se ne ha il tempo e la passione: io amo perdermi tra gli algoritmi, fare test infiniti, cercare le minuzie che solo l’analisi di milioni di dati può dare.

Non credo quindi che questa guida farà nascere concorrenti del SuperFoglio.

Penso piuttosto che aiuterà chi lo guarda dall’esterno a capire meglio quanto lavoro ci sia dietro.

ChatGPT e i pronostici sportivi: esempi reali dai Mondiali

Durante i Mondiali 2026 ho seguito da vicino come le intelligenze artificiali generaliste raccontavano le partite.

Ho infatti creato un format che ha avuto molto seguito, chiamato “SuperFoglio vs ChatGPT“.

Analizzavo la stessa partita prima con il SuperFoglio e poi con le I.A. generaliste.

In diverse partite, ChatGPT, Gemini e Claude si sono “esposte” dando per favorite squadre che, dati alla mano, non lo erano realmente.

I match su cui ho girato anche dei video YouTube hanno riguardato principalmente le partite del Brasile, prima contro il Giappone e poi contro la Norvegia.

Ho osservato differenze simili anche in Argentina-Svizzera, Portogallo-Spagna e diverse altre.

L’epilogo più eclatante in assoluto c’è stato però in Francia–Spagna: pronostico favorevole ai transalpini per ChatGPT e gli altri LLM.

Suggerito con “Rischia X2” e 0-2 risultato esatto dal SuperFoglio.

Poi, per onestà intellettuale, devo ammettere che ci sono state anche previsioni sbagliate in modo clamoroso.

Le mancate vittorie di Argentina e Spagna contro Capo Verde ad esempio: sia gli LLM sia il SuperFoglio le vedevano come nettamente favorite.

Probabilmente nessuno se lo sarebbe aspettato, ma nel calcio succede anche questo.

In generale, comunque, è stato un ottimo Mondiale per il SuperFoglio:

• su 104 partite, oltre l‘83% delle previsioni corrette sulla 1X2, e oltre l’86% su Under-Over/Multigol.

Non ho invece potuto analizzare tutte le partite anche con gli LLM, ma in quelle in cui ho fatto un confronto il SuperFoglio ha sempre “battuto” o pareggiato con ChatGPT:

Nei 19 match messi a paragone non si è mai verificato un caso in cui ChatGPT abbia fornito una previsione corretta e il SuperFoglio una sbagliata.

Ci sono stati solo casi in cui:

• per entrambi è stata giusta (8 volte)
• per entrambi è stata sbagliata (5 volte)
• quella del nostro software è stata giusta, quella degli LLM no (6 volte)

Considerando che sono aziende da milioni di dollari, e noi no, una bella soddisfazione 🙂

Pronostici ChatGPT: Brasile–Giappone e la vittoria “sicura” al 95′

Vediamo qualche altro caso particolarmente emblematico.

Su questa partita, la maggior parte dei siti che si occupano di pronostici, dava il Brasile ampiamente favorito: 1 + Over 1.5 la previsione media che si trovava in rete.

I risultati esatti più ricorrenti erano 2-0, 3-0 e 3-1.

Nella prova che ho effettuato, ChatGPT ha restituito indicazioni del tutto simili a quelle diffuse online.

Il SuperFoglio al contrario, sfruttando le Comparazioni Affini su migliaia di incontri, aveva una lettura molto più cauta.

Suggeriva infatti 1X e Under 3.5, con il segnale xG che indicava anche la possibilità di un gol in meno, quindi Under 2.5.

Tra i risultati esatti compariva infatti l’1-1.

La partita si è svolta come tutti abbiamo visto.

Brasile sotto 0-1, e poi vincente 2-1 al 95°.

Non si può dire che ChatGPT abbia sbagliato: hanno vinto i ragazzi di Ancelotti e sono stati effettivamente segnati tre gol.

L’andamento del match ha però rispettato la visione statistica del SuperFoglio, che suggeriva una maggiore prudenza.

I pronostici I.A. di Gemini e Claude su Brasile-Norvegia

Faccio spesso riferimento a ChatGPT in questa guida, perché è probabilmente il chatbot più conosciuto al mondo.

Ma il discorso è equivalente, e vale anche per tutti gli altri LLM generalisti.

Su Brasile-Norvegia, ad esempio, il pronostico l’ho effettuato sia con Gemini che con Claude.

Anche in questo caso la risposta ricevuta suggeriva una vittoria netta dei verdeoro, e un match ricco di gol: 2-1, 3-1 e 3-0.

Il nostro SF offriva invece, nuovamente, una scelta più cauta.

In particolar modo gli xG non favorivano in modo così netto il Brasile: Possibile 1 + Over 1.5.

Con “Possibile 1” o “Possibile 2”, la nostra I.A. segnala due letture potenziali:

• vittoria secca, in questo caso 1, per chi sceglie una previsione più aggressiva
• Doppia Chance, in questo caso 1X, per chi preferisce una soluzione più cauta

Dai dati emergeva inoltre la presenza della Formula 4, strategia storica del blog che aiuta a individuare il gol della sfavorita, in questo caso la Norvegia.

Proprio grazie a quest’ultimo segnale io ho preferito giocare l’esito GOL, svincolandomi dal pronostico 1X2.

Dopo quasi 100 minuti di partita la Norvegia vince 2-1.

Tanto il SuperFoglio quanto gli LLM hanno sbagliato la lettura sulla 1X2.

D’altronde è un aspetto ribadito più volte: usare le intelligenze artificiali non significa non sbagliare mai.

Non prevedono il futuro.

Il punto però è un altro:

• questi strumenti vanno utilizzati per imparare a leggere i dati, non per farci dare un pronostico e copiarlo senza ragionare

Io ad esempio, non trovando indicazioni sufficientemente affidabili per la vittoria dell’una o dell’altra, ho cambiato esito.

Ho scelto il Gol.

Sono stato fortunato, visto che il Brasile ha segnato su rigore a tempo scaduto.

Ma se si guardano i dati del match, è evidente che almeno un gol lo meritassero ben prima.

Questo è quello che dovrebbe fare un analista sportivo: studiare, valutare e scegliere sulla base di numeri effettivi.

Poi ovviamente posso sbagliare io, il SuperFoglio e qualunque altra intelligenza artificiale, perché in campo scendono esseri umani.

In statistica si chiama “varianza”, e fa inevitabilmente parte anche delle previsioni sportive.

Finale: ChatGPT nelle scommesse sportive è meglio del SuperFoglio?

È il momento del triplice fischio, e di dichiarare un vincitore.

Come spero di aver chiarito, chiedere pronostici sul calcio a ChatGPT non è uno sbaglio, se si è consapevoli del “come” verrà assemblata la risposta.

Gli LLM possono inoltre essere utilizzati per imparare metodi, strategie e concetti.

Possono aiutarti a confrontare fonti, o a lavorare sui dati che gli fornisci.

Puoi persino utilizzarli per sviluppare un tuo software personale.

Non possono però permetterti di studiare una giocata con un archivio calcistico già strutturato, xG, quote e confronti sullo storico, come puoi fare invece con un software specializzato come il SuperFoglio.

Per il resto, il mio consiglio è solo uno: usa qualunque intelligenza artificiale tu preferisca, ma fallo con la giusta mentalità.

Ragiona con la tua testa, impara ad analizzare i dati, e non pensare che sarà un’I.A. a farti vincere se la usi senza consapevolezza.

Un abbraccio

Alessandro Stats4Bets

I miei libri, da 10 anni, tra i Bestseller Amazon:

• Metodo XG (2026)
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