El Machine Learning y el Big Data revolucionan todos los sectores productivos. Incluido el fútbol, donde la inteligencia artificial, a pesar de su juventud, ya ha tenido un impacto sustancial.
Gracias a la capacidad de estos sistemas digitales, se analizan grandes cantidades de datos para tomar mejores decisiones de negocio, hacer mejores fichajes e incluso definir estrategias efectivas para enfrentarse a un equipo concreto.
IA en el fútbol: ámbitos de aplicación
La inteligencia artificial en el fútbol comenzó de forma tímida, con la entrada en escena de un recurso hoy ya asentado: el Video Assistant Referee o VAR. Mediante un conjunto de cámaras instaladas a lo largo del campo, por primera vez era posible despejar las dudas ante una infracción, un posible penalti o un fuera de juego, sin tener que depender únicamente del ojo humano.
Según indica la FIFA (Fédération Internationale de Football Association), este sistema emplea más de 42 dispositivos de grabación, algunos con registro en fast motion y otros en slow motion. Pero los vídeos de los jugadores no se usan únicamente para tomar decisiones arbitrales: también son un apoyo imprescindible para determinar el rendimiento deportivo de los deportistas y para favorecer el trabajo de los medios de comunicación en el deporte, que pueden transmitir informaciones más exhaustivas gracias al análisis de datos.
La IA cumple una labor clave en todas las esferas: la comunicación, el marketing, los fichajes, las decisiones de negocio.
Otra de las áreas en las que los algoritmos juegan un papel fundamental es en las estrategias de marketing del fútbol.
Uno de los mayores ejemplos puede verse en LaLiga, que decide mediante estas redes de razonamiento artificial el mejor momento para emitir un partido.
Lo hace usando Calendar Selector, que estudia 70 variables y el histórico de datos de las competiciones previas con el fin de identificar el día y la hora en el que la retransmisión tendrá más audiencia.
Con el paso de los meses y la democratización de la IA con herramientas como Chat GPT, las entidades deportivas desarrollan cada vez más aplicaciones para la inteligencia artificial en el fútbol.
En los siguientes epígrafes, se detallan las más significativas.
1. Análisis del rendimiento
¿Qué impacto tiene un jugador en un equipo? ¿Hasta qué punto es determinante para las victorias? ¿Está incrementando su eficacia o la edad le está restando aptitudes? Estas son algunas de las preguntas que pueden responderse en el fútbol con la inteligencia artificial.
Tanto durante los entrenamientos como en los partidos, los jugadores son monitorizados mediante sensores y las ya mencionadas cámaras. La IA analiza los datos recopilados y realiza informes muy valiosos sobre la rapidez y el desempeño de los profesionales en el campo, extrayendo conclusiones interesantes sobre su efectividad y, en consecuencia, su rentabilidad.
Aplicado en la práctica, los estudios permiten tomar decisiones más rigurosas basadas en datos objetivos. Por ejemplo, decidir si se cede a un jugador porque su rendimiento ya no es el de antes o hacerle una mayor oferta para lograr que se quede porque no se puede prescindir de sus aportaciones.
También hacen posible acordar cuándo es conveniente que un profesional se jubile, algo que en el fútbol ocurre alrededor de los 37 años. Las estadísticas sobre el rendimiento pueden alargar esa cifra más allá de dicha década, como ya ha ocurrido con personalidades como Juan Carlos Valerón o el holandés Van der Sar, que se retiraron a los 41.
2. Predicción de resultados
La inteligencia artificial en el fútbol sirve para echarle un vistazo al futuro. Concretamente, a los resultados de los partidos y a las jugadas que pueden terminar en gol.
En el primer caso, los algoritmos comparan el desempeño de los equipos, sus fortalezas y sus debilidades, para hacer una aproximación sobre las posibilidades de éxito de cada uno. En el segundo, se analizan factores como el histórico de tantos del futbolista, su técnica de tiro, su distancia del portero o la cercanía de la defensa para estimar si se va a producir un gol.
3. Ayuda al arbitraje
El VAR —del que ya se ha hablado en este artículo—, analiza las jugadas para asistir a los árbitros. Para ello, intervienen cerca de una veintena de cámaras que generan las imágenes que se estudian en la sala de video asistencia.
Aunque la decisión final siempre es humana, esta tecnología es proactiva. Toma como referencia la posición de las extremidades de los futbolistas y crea automáticamente una línea de fuera de juego para comprobar si se ha producido una infracción.
4. Descubrimiento de talentos
En el mundo del deporte, hay empresas dedicadas exclusivamente al análisis de datos. Y el machine learning les ha permitido llegar más lejos en los servicios que ofrecen, hasta el punto de ayudar a los propios ojeadores.
Además de ver los partidos, los profesionales de los fichajes pueden acceder a informes sobre el valor de mercado de los jugadores, identificando aquellos que se encuentran subestimados y consiguiendo talento a un precio menor. Del mismo modo, los propios futbolistas pueden someterse voluntariamente a los análisis de la IA en aplicaciones como la de AiSCout, que graba en vídeo su destreza física y la puntúa para remitírsela a los cazatalentos.
5. Mejora de los entrenamientos
La IA no solo permite estudiar al propio equipo. También saca conclusiones sobre los rivales al estudiar cómo se manejan en las competiciones.
Así, las herramientas tecnológicas son capaces de detectar los puntos débiles del contrario, una información extremadamente útil para la planificación del entrenamiento deportivo.
Con estos datos y el conocimiento que proporcionan programas especializados como el Máster en Coaching Directivo Deportivo y Psicología de Alto Rendimiento, los entrenadores pueden preparar mejor a sus profesionales y encontrar la mejor estrategia para vencer a sus oponentes.
6. Información de precisión
La última de las aplicaciones de la inteligencia artificial en el fútbol que se va a reseñar en este artículo afecta directamente al mundo de la comunicación.
Y es que, gracias a la IA, los periodistas pueden enriquecer sus retransmisiones con datos sobre goles, posesión u oportunidades de tiro de cada uno de los jugadores. Con esta información objetiva resulta más fácil ser fiel a la ética periodística y ofrecer una imagen completa sobre las condiciones de las que parten los contrincantes.
FUENTE
UNISPORT
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