Die 2. Bundesliga KI Prognose für den 17. Spieltag steht in den Startlöchern! Vor der letzten Spielrunde des Jahres im deutschen Unterhaus ist mit Schalke seit dem vergangenen Wochenende auch bereits der Herbstmeister gekürt.
Nun gastieren die Knappen zum Jahresabschluss in Braunschweig. BETSiE hat für die Eintracht und für die Kicker aus Gelsenkirchen die Siegwahrscheinlichkeiten berechnet und im Abgleich mit den angebotenen Quoten Value auf einen Heimsieg des Underdogs entdeckt!
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2. Bundesliga KI Tipps 19.12. – 21.12. (17. Spieltag)
Wettquoten Stand: 16.12.2025, 10:08
Darüber hinaus entscheidet sich die künstliche Intelligenz für die Wettquoten darauf, dass es im Topspiel zwischen dem Vierten aus Paderborn und dem Dritten aus Darmstadt nicht auf beiden Seiten klingelt.
Diese KI 2. Bundesliga 17. Spieltag Prognose wählt sie ebenso für das Heimspiel von Münster gegen die SV aus Elversberg aus. Des Weiteren beinhaltet die Auswahl der künstlichen Intelligenz die Wettquoten auf einen Heimsieg der Herthaner gegen den Aufsteiger aus Bielefeld.
| Match | xgHeim | xgGäste | Heim | Remis | Auswärts |
| BOC-KSC | 1.92 | 1.20 | 53.8% | 22.5% | 23.7% |
| BTSV-S04 | 1.05 | 1.18 | 31.8% | 28.3% | 39.9% |
| DÜS-FÜR | 1.78 | 1.20 | 51.0% | 24.0% | 25.0% |
| BSC-BIE | 1.70 | 1.11 | 50.3% | 24.0% | 25.7% |
| HKI-SGD | 1.76 | 1.09 | 52.7% | 23.8% | 23.5% |
| FCK-MGD | 1.82 | 1.42 | 47.4% | 23.3% | 29.3% |
| FCN-H96 | 1.27 | 1.50 | 30.5% | 25.5% | 44.1% |
| SCP-DAR | 1.49 | 1.15 | 45.5% | 26.5% | 28.0% |
| MÜN-SVE | 1.11 | 1.54 | 26.6% | 26.0% | 47.4% |
Kein Torfestival deutet sich in ihren Augen zudem im Aufeinandertreffen von Nürnberg und Hannover an. Der Expected-Goals-Wert für das Duell im Frankenland beläuft sich auf 2.77, wodurch die 2. Bundesliga KI Prognose am 17. Spieltag für das Match im Max-Morlock-Stadion auf unter 3.5 Treffer abzielt.
Verfügbar sind Quoten für alle Begegnungen des aktuellen Spieltags bei Interwetten. Mehr Informationen über den Buchmacher aus Österreich mit deutscher Wettlizenz stehen im Wettbasis Testbericht der Wettbasis abrufbereit!
Methodik: Wie kommt Wettbasis (BETSiE) auf die KI-Vorhersagen zur 2. Bundesliga?
Transparenz war Wettbasis schon immer wichtig, weshalb wir etwas detaillierter erläutern möchten, wie BETSiE zu diesen Tipps kommt. Ein Algorithmus mit unzähligen Komponenten analysiert jedes Spiel circa 20.000 Mal. Dabei fließen nicht nur gewöhnliche Stats (Tore, Tabelle) ein, sondern beispielsweise auch historische Expected Goals (xG)-Daten. Zugleich prognostiziert BETSiE nicht nur einen einfachen Tipp, sondern zugleich Ausgangswahrscheinlichkeiten im 3-Weg und weiterer Wettmärkte und auch potentielle xG-Daten für beide Teams im analysierten Match, die sich nicht allein auf Basis historischer Chancen & Schüsse heraus generieren. Das Resultat lässt sich in der obigen Tabelle finden.
Wie gut ist BETSiE? – Dies kann der Supercomputer:
- 20.000-fache Spielsimulation
- Auswertung riesiger Datenmengen
- Einberechnung von xG-Stats (Chancen / Schüsse)
- Auswertung Resultate historischer Partien
- Finanzdaten von Mannschaften sind integriert
- Marktwerte von Transfermarkt werden eingerechnet
Auch die finanziellen Spielräume der Teams sowie Marktwerte des bekannten Branchenleaders Transfermarkt fließen in die Berechnung der Siegwahrscheinlichkeiten ein.
Ist die Bundesliga KI Prognose besser als jene von Menschen?
Diese Frage kommt noch etwas früh, denn die 2. Bundesliga KI Prognose-Serie erfährt mit der Spielzeit 2025/26 erst ihren Startschuss. Wir werden aber einen genauen Blick darauf werfen, ob die Tipps des Supercomputers BETSiE unter dem Strich einen höheren Output haben als menschliche Prognosen aus der wichtigsten Fußballliga der Bundesrepublik. Entsprechend werden in Zukunft Auswertungen präsentiert, die aufzeigen, an welchen Spieltagen der Zweikampf zwischen Mensch und Maschine an die KI ging und welche Rendite die Künstliche Intelligenz aufwies.
Die Stärken von 2. Bundesliga-KI-Prognosen
- Zeitersparnis bei der Statistik-Auswertung
- Einrechnung qualitativ hochwertiger Statistiken
- Ins Verhältnis gesetzte unterschiedliche Daten (xG, Marktwerte, normale Stats)
Das große Plus von KI Tipps in der 2. Bundesliga und in vielen anderen Ligen ist eindeutig mit der leichten Auswertung von Datenmengen zu erklären. Statistiken werden von Supercomputern ohne Zeitaufwand analysiert. Während Sportwetter oft nur die letzten fünf Spiele betrachten oder einen Blick auf die Tabelle werfen, erkennt die KI Datenmuster, die sich über Jahrzehnte ziehen können. Logischerweise kommt die Frage auf, ob solch alte Werte noch für aktuelle Bundesliga KI Tipps relevant sind. Aber beispielsweise bei Fragen wie der allgemeinen Chance eines Unentschiedens bei etwa gleichstarken Teams kann die KI selbst mit historischen Daten glänzen.
Mittelfristig werden die Einsatzgebiete immer größer werden. Beispielsweise wird es einer guten KI-Software leichtfallen zu analysieren, wie gewisse Top-Teams vor oder nach Europapokalauftritten abschneiden oder ob Mannschaften quotentechnisch überschätzt werden, die in der Saisonschlussphase gegen Vereine spielen, die keine sportliche Erwartungshaltung an die ablaufende Spielzeit mehr haben. Anders formuliert: Werden die Quoten für Mannschaften, die noch um den Klassenerhalt oder das internationale Geschäft kämpfen, von den Buchmachern zu deutlich eingekürzt oder lohnt es sich, auf diese zu setzen?
Welche Schwächen haben die 2. Bundesliga Vorhersagen auf KI-Basis?
- Unbekannte Fehleranfälligkeit von ChatGPT & Co.
- Identische Tipps für alle, sofern die Masse starke KI-Tools nutzt?
- Fehlende Infos zu Spielsystemen beziehungsweise nicht statistisch definierbaren Fakten
Umfassende KI-Prognosen in der Bundesliga sorgen wiederum dafür, dass eine große Masse an Sportwettern ähnliche Tipps ins Auge fasst, worauf die Buchmacher vorbereitet sein werden und entsprechend Anpassungen ihrer Wettquoten vornehmen. Der Wettbewerbsvorteil von wirklich guten Tippern droht durch breit zugängliche KI-Daten ein gutes Stück eliminiert zu werden. Eine weitere Schwäche der 2. Bundesliga-Tipps mit ChatGPT und alternativen KI-Tools liegt darin, dass jene nicht perfekt sind. ChatGPT-Analysen enthalten noch immer wieder Fehlinformationen.
Auch KI-Softwares für 2. Bundesliga-Tipps sind von Perfektion noch ein gutes Stück entfernt, lernen aber mit jeder neuen Eingabe. Außerdem verkennen die allermeisten Prognosen mittels künstlicher Intelligenz noch Informationen zu Spielsystemen, tiefen Einschätzungen von Spielerausfällen etc. und sonstigen nicht oder schwer direkt statistisch definierbaren Faktoren.
Du hast noch Fragen zum Thema? Dann schau doch mal auf unserer Übersichtsseite über KI Sportwetten vorbei!
2. Bundesliga KI Prognose Auswertung Saison 2025/26
| Spieltag | Bilanz | Units |
|---|---|---|
| 2 | 2/9 plus 1x Cashback | -2.75 |
| 3 | 5/9 | +3.20 |
| 4 | 4/9 | +0.45 |
| 5 | 5/9 | +2.65 |
| 6 | 4/9 plus 1 x Cashback | +3.83 |
| 7 | 4/9 | -0.90 |
| 8 | 4/9 | -0.50 |
| 9 | 4/9 | -1.57 |
| 10 | 4/9 plus 1 x Cashback | +0.12 |
| 11 | 2/9 plus 1 x Cashback | -4.75 |
| 12 | 6/9 | +3.47 |
| 13 | 4/9 plus 1 x Cashback | -0.38 |
| 14 | 6/9 | +2.81 |
| 15 | 3/9 plus 1 x Cashback | -2.68 |
| 16 | 3/9 plus 1 x Cashback | -0.55 |
| 60/135 (plus 7 x Cashback) | Rendite: +2.45 (+1.81 %) |
