Criação de programas, seleção de torneios, treino de pré-flop e falhas na análise de mãos. Histórias reais de jogadores sobre como tentaram aplicar inteligência artificial no poker.
Eu jogo Omaha e também sou treinadoro, então meu relato será sobre essa modalidade. Uso ChatGPT e Github Copilot no navegador.
Começo dizendo que, no geral, as redes neurais modernas (modelos de linguagem) são bastante inúteis tanto para aprendizado quanto para qualquer tipo de análise. Vou contar o que testei e o que deu certo ou errado.
1. Análise de mãos
Aqui, é praticamente um desastre. Ele esquece constantemente que só é possível usar duas cartas da mão e calcula flushes com uma ou três cartas. Às vezes, "sabendo" o river, recomenda ir all-in no turn com um flush draw, porque no river teríamos o nuts.
Em um de cada cinco casos, após um longo processo de explicações sobre as regras do jogo e reforçando que não sabemos o river ao jogar o turn, o ChatGPT consegue dar um comentário aceitável. Em todas as outras situações, sai um completo caos.
Para esse objetivo, as redes neurais não servem. Melhor postar a mão em um fórum ou encontrar um treinador.
Exemplo: peguei uma mão qualquer. Usei a “modelo pensante” o4-mini-high.
Análise do Chat
Pré-flop
Stack e posição: Hero está no SB com stack de aproximadamente ~99 bb. Na mão ainda temos o UTG (114 bb) e BB (75 bb).
Cartas do Hero: — mão conectada, com bom potencial para wraps, straights e, possivelmente, flushes.
Tamanho do raise: Hero abre para 4 bb. É uma aposta forte de isolamento: você tira jogadores fracos que só completariam o limp e controla o tamanho do pote. Alternativa: 3–3,5 bb, mas 4 bb também está dentro do padrão, considerando a profundidade dos stacks.
Comentário: Poderia ser reduzido para 3,5 bb para não inflar demais o pote, mas, no geral, o raise de 4 bb aqui é justificado.
Flop: , pote ≈12 bb
Situação: Hero acerta um wrap para straight draw (várias opções: 2, 5, 7, 8, 9 completam o straight) e, possivelmente, um flush draw.
Ação. C-bet de 6 bb (½ pote). É a linha correta: você quer colocar pressão, proteger contra draws e ainda extrair valor de mãos com um par fraco ou draws piores.
Comentário: A aposta de meio pote equilibra bem preço e pressão. Poderia aumentar levemente para 7–8 bb, mas 6 bb é perfeitamente aceitável
Nem precisei ir além do flop: ele confundiu um straight pronto com um wrap e achou que estávamos defendendo contra “draws correndo atrás”. É só um monte de palavras — ele não entende o que realmente está acontecendo.
2. Estudando a teoria
Também é bem fraco. A maior parte dos textos sobre poker na internet são artigos de SEO ruins de sites afiliados e livros ultrapassados. Então, o que ele entrega geralmente reflete isso e, às vezes, até se contradiz.
Além disso, modelos “não pensantes”, como o o4, não conseguem calcular odds corretamente, esquecendo que nosso call também faz parte do pote.
Situação: Cálculo de pot odds no river
Pergunta: Estamos no river, em posição, com um pote inicial de 100 fichas. O oponente aposta 100 fichas (pot bet). Quais são nossas odds para dar o call?
Cálculo passo a passo
Se o pote no river = 100 fichas, e o oponente aposta 100 fichas (pot bet), então:
Precisamos investir 100 fichas para ganhar 200 fichas.
📌 Fórmula de pot odds para call
✅ Resposta
Precisamos de ≥ 50% de equidade para dar o call em um pot bet.
Interpretação
Esse é o ponto de indiferença para o call: você precisa vencer pelo menos 50% das vezes.
Caso contrário, o fold será +EV.
Contra um pot bet, é necessário acertar no mínimo metade das vezes que o oponente está blefando ou com mãos piores.
As fórmulas podem até ser corretas, mas ele erra nos detalhes, o que faz qualquer tentativa de cálculo sério fracassar.
3. Criação de programas
Sou completamente leigo em programação. Quando precisei criar meu primeiro programa, pedi para o ChatGPT me explicar como se eu fosse uma criança — passo a passo, só copiando e colando.
Com isso, consegui criar alguns programas funcionais:
Uma calculadora de efeito de card removal para PLO
Diferentes conversores de mãos (com sucesso variável)
Um analisador simples de teamplay com base em hand histories
Vários calculadoras, como EV de bet e EV de check no river
Tudo isso funciona, na maior parte das vezes, como deveria. Basta pedir: “Quero um programa que funcione assim e que os botões sejam verdes” — e ele cria.
Claro, existe um limite de complexidade. Para algo mais avançado, sem conhecimento de programação, fica difícil. Mas para ferramentas simples, serve bem.
Funciona assim: peço o código → ele gera → envio os erros → ele corrige → pronto. Tudo rápido, até com funções como salvar screenshots com um clique.
4. Ajuda na organização do aprendizado e criação de conteúdo
Aqui, o ChatGPT realmente se destaca. Ele é ótimo para organizar grandes blocos de texto. Dá para jogar um monte de ideias desconexas e ele monta um plano coerente, dividindo por tópicos e sugerindo estrutura.
Mas isso não é mágica: ele não vai criar um roteiro perfeito para um vídeo ou um plano de estudos completo. Apenas facilita o processo.
Também pode ser um bom ponto de partida para estimular a criatividade. Por exemplo, pedi: “Crie 10 ideias para vídeos educativos sobre PLO”. Todas eram ruins, mas algumas expressões me inspiraram e consegui criar vídeos legais a partir disso.
5. Visual
Inclui criação de tabelas, infográficos e templates para Notion e outras plataformas. Ele lida com isso muito bem.
Além disso, o Sora, da OpenAI, agora gera imagens em russo de forma decente. Pedi uma capa para um vídeo. A primeira foi feita por um designer humano:
A segunda, pelo Sora:
Gostei mais da primeira, mas a segunda levou 10 minutos para ser criada, com 10 variações diferentes para escolher. Isso é incrível.
Resumindo, hoje, o uso de IA para mim funciona mais como um caderno inteligente do que como um treinador de poker ou um assistente de raciocínio. Ela ajuda a organizar ideias, montar programas simples e criar conteúdo visual, mas está longe de substituir um coach.
Eu perguntei para a minha (IA): “Como te promptar melhor para que você dê respostas mais corretas?” Ela disse que é necessário obrigatoriamente especificar a concepção. Por exemplo, para um calculador, é preciso indicar que o cálculo deve ser com aplicação de ICM, citar o nome do modelo (por exemplo, FGS) e, de preferência, ainda adicionar algo como “como no ICMIZER” ou “como no HRC”. E se precisar de GTO, também é necessário mencionar.
Calcule de maneira fácil e rápida como ranges variados interagem com todos os tipos de bordos
Dos exemplos específicos: pedi opções de spots corretos para overbet no flop, ela me deu várias opções, eu mostrei para treinadores conhecidos que realmente entendem — eles disseram que os spots eram corretos, mas não obrigatórios. Conclusão: é necessário formular bem a tarefa, porque existe a probabilidade de pegar movimentos bastante complexos, onde o EV será pequeno. E, de forma geral, o programa não leva em consideração o perfil dos oponentes, mas isso para nós, em situações reais de jogo, é importante. Mas essa necessidade de promptar corretamente é válida para qualquer uso de IA. Se houver o objetivo de usá-la especificamente para poker, pode-se procurar prompts prontos — provavelmente já existem.
No ChatGPT, para tarefas analíticas, é preciso ativar o modelo o3. Essas opções também estão disponíveis no Grok e no DeepSeek. Por padrão, qualquer IA usa um modelo não-analítico, que é mais adequado para conversas gerais. Esse modelo vai apresentar mais alucinações, suposições e erros. Já o modelo o3 é uma ferramenta fria e calculista, para a qual a correção é muito mais importante do que ser simpática com o usuário. No futuro próximo, essa informação vai ficar desatualizada, porque vai sair o ChatGPT 5, e, ao que tudo indica, eles vão unificar tudo, sem necessidade de alternar entre modelos diferentes. Por enquanto, no entanto, é assim. No DeepSeek, a função de “raciocínio”, pela qual valorizo o o3, já está disponível mesmo na versão gratuita.
Também usei IA para analisar bases de dados. O ChatGPT adora criar gráficos e tabelas em qualquer situação um pouco confusa, então, nesse ponto, ele funciona bem. Um amigo meu chegou a alimentar a IA com o config do Hand2Note e com as frequências alvo, pedindo para analisar toda a base — segundo ele, a IA fez um bom trabalho.
Planejo adaptá-la para seleção de torneios e para analisar dados do SharkScope. Por conta própria, ela não consegue coletar as informações pelo link, mas é possível alimentá-la metodicamente com os dados no formato JSON, que o próprio SharkScope permite baixar. Acho que o resultado será interessante.
Do lado “curioso”: acho que, muito em breve, será bem fácil transformar uma IA em um RTA, porque já existem modelos que conseguem traduzir em tempo real de outros idiomas (não lembro os nomes, mas vi pessoas recomendando para usar em chamadas com colegas estrangeiros). Recentemente, o ChatGPT lançou uma opção chamada Agente — é quando a IA pega, por exemplo, uma máquina virtual e trabalha sozinha dentro dela, fazendo muitas tarefas diferentes. Ainda não entendi todos os detalhes dessa função, mas, pelo que vi, parece muito promissora.
Para verificar respostas, a forma mais simples é usar outras IAs. Por exemplo, hoje eu uso o Perplexity como buscador, e gosto de como ele trabalha. Ele é bom para verificar atualizações recentes, enquanto a versão básica do ChatGPT nem sempre vai buscar informações na internet. Mas, novamente: o modelo o3 é o mais importante — é uma ferramenta muito poderosa para análises, e a eficiência dele depende apenas da criatividade do usuário. Não seria ruim pedir para a IA avaliar probabilisticamente a precisão das próprias respostas.
Resumindo:
É necessário definir um prompt-base e salvar na memória de longo prazo (bio, informações do usuário).
No diálogo, fazer pedidos detalhados e com esclarecimentos adicionais.
É importante entender que, fora das informações que vêm da bio, a IA tem memória limitada ao contexto atual, e esse contexto não é muito grande.
É essencial definir a função da IA.
É recomendável dizer que a precisão das respostas é mais importante do que respostas genéricas.
Também vale a pena indicar que a IA não deve se apressar nas respostas e que deve fazer perguntas para esclarecer.
O problema fundamental de qualquer rede neural é que elas tendem a inventar informações, e quanto mais simples for o modelo, mais forte esse efeito. Nos modelos mais avançados isso não acontece tanto, mas ainda assim aparece quando lidamos com algo tão específico quanto poker.
Acredito que hoje já é obrigatório usar IA para análise de bases e identificação de tendências, inclusive quando se trabalha com grandes volumes de dados.
Mas, como substituto de softwares de poker, eu não recomendaria — pelo menos por enquanto.
Usei o ChatGPT como treinador para praticar pré-flop — especificamente 3-bets e open pushes com stacks <20bb.
Na memória dele, existem os ranges de Nash (mas eu não comparei com o Nash real). Além disso, carreguei meus próprios cálculos do HRC (porque o field costuma dar calls mais tight do que o Nash recomenda, logo os ranges de push também se ampliam). Eu pedia para ele me dar as mãos limítrofes (na fronteira entre push e fold) e conferia com as tabelas que carreguei e com o próprio Nash.
No início, enviei prints do HRC, por exemplo: range de push com 10bb do HJ e range de call do CO.
Depois percebi que ele cometia erros com certa frequência e resolvi carregar um arquivo completo. Mesmo assim, ele continuava errando. Na conferência, dizia que uma mão não fazia parte do range, quando na verdade ela estava incluída. Às vezes ele se corrigia quando eu pedia para rever o cálculo, mas em outras situações insistia que estava certo. Uma opção possível: pedir para ele sugerir a mão, depois conferir manualmente na tabela, dizer se está certo ou errado e pedir para a IA registrar a estatística de acertos.
Para coisas mais complexas, por enquanto não faz sentido usar. Mas para treinar pré-flop/Nash, pode ser útil — com a ressalva de sempre verificar os resultados e acompanhar a frequência de erros.
No fim, acabei brincando um pouco com isso e parei, porque, enquanto montava os arquivos, eu mesmo aprendi tudo.
Eu alimentei o ChatGPT com mãos de Omaha 5 cartas. Primeiro, organizei todas em um único arquivo e pedi para analisar e avaliar como estava minha run naquela sessão. Nesse ponto, funcionou bem:
📊 Números gerais
Total de mãos jogadas: 333
Mãos com par (ou melhor): 172 (≈52%)
Mãos double-suited: 109 (≈32,7%)
🧠 Como estavam suas cartas?
✅ Bom: Você recebeu pares com frequência — em 52% das mãos. Isso está acima da média (aproximadamente 40% a 45% é o padrão em longo prazo).
As mãos double-suited apareceram em quase um terço dos casos, o que está próximo de um intervalo sólido de 30% a 40%.
❌ Não muito bom: Houve muitas mãos com cartas baixas e médias.
Mas na hora de avaliar as decisões que tomei, não gostei nada dos resultados. Parece que o ChatGPT não entende direito como jogar Omaha. No Hold’em, ele calcula melhor e com mais precisão, mas isso é esperado. Até discutimos isso no blog e rimos bastante 😄.
Também pedi para a IA dar recomendações sobre meu limite atual (jogo PLO100) e perguntei o que seria necessário para aumentar meu winrate. Pedi para responder sem considerar mãos específicas. As dicas foram óbvias, mas úteis:
Trabalhar mais no estudo do jogo;
Revisar e analisar mãos;
Procurar um treinador e colegas para trocar ideias.
Também pedi para simular uma partida, com apostas e ações dos oponentes. Depois de alguns prompts, conseguiu fazer, mas, claro, é bem mais prático usar um software de poker para isso. Além disso, pedi para indicar disciplinas e salas de poker para treinar, e respondeu bem. De vez em quando, também peço para calcular equidade.
Eu não acho que qualquer assistente de IA atual possa melhorar seu jogo (ou qualquer outra atividade que envolva pensamento crítico). Pessoalmente, uso IA apenas para programação, para acelerar tarefas rotineiras. Se eu não entendo um conceito, não espero que o ChatGPT vá me explicar corretamente.
Recentemente testei o Claude. Ele é muito parecido com um humano ao analisar mãos, mas, no fim, entrega absurdos. O problema é que só dá para perceber os erros se você entende poker em um nível avançado. Por exemplo, ele pode dar resultados completamente diferentes ao avaliar a mesma mão, dependendo de haver ou não showdown.
Pergunta: O ChatGPT pode substituir um treinador?
Resposta: Um treinador só pode ser substituído por outro treinador melhor :)
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