In einem kürzlich durchgeführten Experiment wurden die Fähigkeiten von zwei führenden künstlichen Intelligenzen, ChatGPT und Grok, im Bereich der Sportwetten einem direkten Vergleich unterzogen. Ziel war es, herauszufinden, ob und wie gut diese generativen KIs im Vergleich zu einem beworbenen, kostenpflichtigen AI-Wettdienst in der Lage sind, profitable Tipps zu liefern.
Das Ergebnis war überraschend und liefert eine wichtige Lektion über das Prinzip des „Value Betting“ (Wetten mit Wert).
Das Experiment: 1000€ auf AI-Basis
Das Experiment, detailliert in einem YouTube-Video von Torben Platzer (siehe Link unten), setzte eine Bankroll von 1000€ an, um die Performance dreier „Tipper“ zu testen ([05:17]):
- Bezahlte KI-Plattform: Ein Dienst, der mit der Behauptung warb, exklusiv auf Fußballdaten trainiert zu sein und aktuellen Datenzugriff zu haben, im Gegensatz zu ChatGPT ([05:31]).
- ChatGPT: Die KI von OpenAI.
- Grok: Die KI von xAI (Elon Musk).
Über einen Zeitraum von acht Tagen wurden 100 Wettsignale in allen drei Kategorien ermittelt und platziert ([10:12]).
Das Ergebnis: Grok liegt bei der Trefferquote vorn
Die abschließende Auswertung zeigte, dass die KIs von OpenAI und xAI die bezahlte, dedizierte Wett-KI in puncto Trefferquote schlagen oder zumindest gleichziehen konnten.
Nach 100 platzierten Wetten ergab sich folgendes Bild ([11:32]):
| KI/Dienst | Korrekte Tipps (von 100) | Trefferquote | Finanzielles Ergebnis |
| Grok | 54 | 54% | (Finanzielles Ergebnis nicht im Detail genannt) |
| Bezahlte KI | 50 | 50% | -98,18€ Verlust ([10:24]) |
| ChatGPT | 50 | 50% | (Finanzielles Ergebnis nicht im Detail genannt) |
Grok hatte demnach die höchste Trefferquote des gesamten Feldes. Die kostenpflichtige KI, deren Trefferquote ChatGPT entsprach, verzeichnete am Ende einen Verlust von knapp 100€.
Die entscheidende Lektion: Quoten schlagen Trefferquote
Trotz der klaren Ergebnisse warnen die Video-Autoren und ein befragter Wett-Experte davor, die Trefferquote isoliert zu betrachten. Der Experte unterstreicht das zentrale Problem bei der Nutzung von generativen KIs für Wetten: Die Quote ist entscheidend.
„Die Frage ist ja, passt die Wahrscheinlichkeit zum Preis, also zur Quote, weil wir wetten ja nicht darauf, wer ein Spiel gewinnt, das ist ja im Endeffekt nur Raten. Es geht ja darum, die Wahrscheinlichkeiten richtig einzuschätzen und somit dann Value-Quoten zu finden.“ [11:58]
Für einen langfristigen Erfolg ist es irrelevant, ob Bayern gegen Dortmund gewinnt. Relevant ist nur, ob die angebotene Quote im Verhältnis zur tatsächlichen Eintrittswahrscheinlichkeit der Wette einen Wert (Value) darstellt.
Um in diesem Bereich erfolgreich zu sein, müssten KIs mit den richtigen Daten gefüttert werden – nämlich Quoten, Wahrscheinlichkeiten und Statistiken – und zusätzliche, kurzfristige Informationen wie Team-News und Ausfälle ([12:11]).
Fazit und Warnung
Im direkten Vergleich der generativen Modelle zeigte Grok zwar die höchste Trefferquote (54% vs. 50% bei ChatGPT), was für die allgemeine Fähigkeit des Modells zur Datenanalyse spricht. Keines der Modelle konnte jedoch in diesem unregulierten Test profitabel wetten, was die These des Experten bestätigt: Generative KIs sind ungeeignet für profitable Sportwetten, solange sie nicht mit dem Prinzip des Value Betting und Echtzeit-Quoten daten gefüttert werden.
Die Autoren des Experiments raten aufgrund der in der Szene herrschenden Manipulationsversuche und des hohen Risikos von Spielsucht explizit davon ab, mit Sportwetten anzufangen: „Die meisten verzocken einfach ihre Kohle und werden im schlimmsten Fall auch noch süchtig davon.“ ([14:25]).
Hyperliquid im Selbsttest: Wie Torben Platzer mit automatisiertem Krypto-Handel Gewinne erzielt
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