Inphera

Analizar un partido exige contrastar forma reciente, estadísticas y contexto en fuentes separadas. Inphera reúne esas señales en una sola experiencia para que la persona usuaria pueda revisarlas con trazabilidad, sin presentar el análisis como una certeza.

1. 1Selecciona un partido disponible.
2. 2Revisa los promedios directos de los últimos encuentros y el contexto de ambos equipos.
3. 3Consulta las probabilidades por mercado y distingue cuáles superaron el filtro de recomendación.
4. 4Lee una síntesis contextual y conserva el criterio final sobre cómo interpretar los datos.

• Los promedios de los últimos partidos son una agregación directa del historial disponible.
• Poisson es el modelo matemático de probabilidad usado para estimar distintos mercados.
• La auto-calibración ajusta pesos con una heurística basada en resultados observados; no es un modelo de machine learning entrenado.

• Claude recibe estadísticas, contexto y señales matemáticas ya calculadas para producir un análisis estructurado.
• Dentro de esa estructura emite mercados candidatos, probabilidades candidatas y razones. Estas salidas están condicionadas por el contexto suministrado, pero todavía no son recomendaciones visibles.

• Después del análisis estructurado, filterRecommendedBets aplica un post-filtro y deja pasar a la interfaz de recomendados únicamente los candidatos con probabilidad mayor o igual a 65%.
• Claude no puede saltarse esa comparación determinista. El umbral controla la presentación, pero no garantiza aciertos ni elimina la incertidumbre del deporte.

• Claude sintetiza el contexto recibido y genera candidatos estructurados; el código de la aplicación decide cuáles se presentan finalmente como recomendados.
• La experiencia conecta una interfaz en Next.js con un motor matemático en FastAPI, datos persistidos en Supabase y la salida estructurada de Claude.

Inphera está en desarrollo y se prueba con acceso limitado. Sus resultados son informativos y experimentales: no son asesoría financiera ni una promesa de resultados.

El aprendizaje supervisado es trabajo futuro. Solo se evaluará cuando exista un volumen suficiente de datos históricos etiquetados para entrenar, validar y comparar modelos de forma responsable.