A menudo se dice que el fútbol es un juego sencillo y, en cierto modo, lo es.
Pero también es cierto que el deporte más popular del mundo es un gran negocio hoy en día. En 2025, el fútbol moderno incorpora elementos de ciencia, psicología, teoría táctica y, cada vez más, montones y montones de datos.
En este artículo, examinaremos el campo del análisis del fútbol y veremos cómo los datos están revolucionando el deporte. También analizaremos la historia de los datos en el fútbol y consideraremos cómo el auge de la inteligencia artificial podría afectar al juego en los próximos años.
La historia de los datos en el fútbol
El primer caso conocido del uso de datos en el fútbol es el de Charles Reep. Contador de profesión, sirvió en la Fuerza Aérea Británica durante la Segunda Guerra Mundial y fue también un gran aficionado al fútbol que a menudo se sentía frustrado por la forma en que se jugaba ese deporte en Inglaterra.
Reep prefería un estilo de juego directo, de pases largos, y produjo análisis que pretendían demostrar la superioridad de este estilo sobre un juego basado en la posesión. En colaboración con Bernard Benjamin, Reep publicó un estudio en el “Journal of the Royal Statistical Society” en 1968.
El trabajo de ambos concluyó que la mayoría de los goles se marcaban a partir de jugadas de tres pases o menos. Reep creía que la clave del fútbol era llevar la pelota a la “posición de máxima oportunidad” (cerca del arco del área contraria) tan a menudo y tan rápido como fuera posible.
El trabajo de Reep ha sido cuestionado desde entonces, pero fue influyente en ciertos sectores del fútbol inglés durante décadas. De hecho, el director de entrenamiento de la Asociación Inglesa de Fútbol, Charles Hughes, tuvo en cuenta muchas de las conclusiones de Reep. Entrenadores como Dave Bassett y Graham Taylor, este último con una desafortunada etapa al frente de Inglaterra, compartían la forma de pensar de Reep y Hughes.
Otro pionero del uso de datos en el fútbol fue Valeriy Lobanovskyi, un legendario entrenador que se hizo cargo del Dinamo de Kiev, de la Unión Soviética y de su Ucrania natal, durante una distinguida trayectoria que alcanzó su punto máximo en la década de 1980.
Junto con un científico llamado Anatoly Zelentsov, Lobanovskyi empleó modelos matemáticos para garantizar que sus jugadores no trabajaran demasiado ni muy poco durante los entrenamientos. “Los jugadores tienen que reaccionar más rápido. En todo momento, las acciones suceden más rápido. Hay que pensar más rápido y actuar más rápido, así es el fútbol del futuro”, afirmó.
El AC Milan, el gigante italiano, también se adelantó a su tiempo en más de una ocasión. Primero, en 1986, crearon la Sala de la Mente con la ayuda del Dr. Bruno Demichelis, un psicólogo de renombre.
A los jugadores se les tomaba periódicamente la presión arterial y la frecuencia respiratoria. Demichelis también entrevistó a los integrantes de la escuadra del Milan para medir su estado de ánimo y sentimientos y, luego, utilizó sus métodos para cuantificar las respuestas. Estos datos le dieron al Milan una ventaja cuando era el mejor equipo de Europa bajo la dirección de Arrigo Sacchi, a finales de los 80 y principios de los 90.
Más tarde, en 2002, el club abrió el Milan Lab en colaboración con el médico belga Jean-Pierre Meersseman. Fue gracias a esta creación que los jugadores del Milan, en general, lograron continuar jugando hasta los 30 y 40 años, y los datos fueron la base de todo ello. Gracias a la gran cantidad de información que recopiló el Milan sobre sus jugadores, pudieron adaptar los regímenes de acondicionamiento físico y los métodos de prevención de lesiones a cada individuo.
Como podemos ver en los ejemplos anteriores, los datos se pueden emplear de muchas maneras diferentes en el fútbol. El uso de los datos se ha disparado durante la última década, aproximadamente, y ahora nos centraremos en la época actual.
El auge del análisis del fútbol
Todos los clubes importantes de Europa (y muchos de los pequeños también) ahora tienen analistas de datos trabajando para ellos. Actualmente quedan pocas piedras sin mover, y los datos se emplean de muchas maneras diferentes para intentar darle a un equipo una ventaja competitiva.
También existen compañías privadas que trabajan en este campo. Uno de los primeros líderes del mercado fue StatDNA, una compañía con sede en EUA fundada en 2009. Para demostrar su influencia, el Arsenal compró a la organización solo tres años después.
“La compañía es experta en el área del análisis del rendimiento de datos deportivos, que es un campo en rápido desarrollo que yo, y otros, creemos que será fundamental para la posición competitiva del Arsenal”, afirmó Ivan Gazidis, director ejecutivo del club en ese momento. “Los conocimientos que genera la compañía se emplean ampliamente en todas nuestras operaciones futbolísticas: en la búsqueda e identificación de talentos, la preparación de los partidos, el análisis posterior a los partidos y la obtención de información táctica”.
Football Radar, con sede en Londres, no ha sido comprado directamente por ningún club, pero también emplea técnicas de vanguardia para elaborar sus resultados. La compañía afirma que emplea un “enfoque único que combina información subjetiva de analistas altamente capacitados con técnicas de modelado innovadoras”. Los empleados de Football Radar analizan meticulosamente los partidos y registran sus observaciones. Los datos son luego analizados por estadísticos para calificar a los equipos y jugadores de todo el mundo.
Statsbomb se ha asociado con docenas de clubes de todo el mundo, incluidos el Roma, el Celtic y el Borussia Dortmund. Su sitio web afirma que “las plataformas de datos e inteligencia [de la compañía] permiten a los equipos de fútbol y fútbol americano obtener una ventaja sobre la competencia en términos de reclutamiento y exploración de jugadores, análisis de rendimiento y evaluación de la oposición”.
En el mundo actual, no solo los profesionales son los que tienen acceso a dicha información. Plataformas como Wyscout, fundada en Italia en 2004, ofrecen análisis de partidos, estadísticas detalladas y horas y horas de grabaciones a cualquier persona con una suscripción. Cuando era adolescente, Ashwin Raman, residente en India, consiguió un puesto de medio tiempo con el Dundee United, luego de impresionar al equipo escocés con los análisis basados en datos de jugadores y equipos que compartía en línea.
El reclutamiento es un área del deporte donde los datos ahora se consideran una herramienta fundamental. Hoy en día, los clubes más grandes de Europa habitualmente contratan a jugadores de todos los rincones del mundo. Pero este no fue el caso durante gran parte de la historia del fútbol. En la temporada inaugural de la Premier League, 1992-1993, sólo había 13 jugadores de fuera del Reino Unido e Irlanda.
En ese entonces, los gerentes solían estar a cargo de las transferencias. Junto con los cazatalentos, normalmente observaban en persona a los posibles jugadores antes de emitir un juicio. Pero una vez que el mercado se volvió global, esto ya no fue posible. Los entrenadores siguen viendo videos de los jugadores, pero ahora son solo una de varias voces en el proceso de reclutamiento.
Actualmente, son los directores deportivos quienes, en general, dirigen el proceso, y la mayoría trabaja en estrecha colaboración con los departamentos de datos del club. Se sabe que estos empleados han logrado encontrar tesoros a partir de cifras. Por ejemplo, si un equipo busca un mediocampista de contención aguerrido, los posibles jugadores se pueden filtrar en función de su rendimiento en varias métricas relevantes. Este proceso tiene el beneficio de reducir una base de miles de futbolistas a solo un puñado.
Liverpool estuvo a la vanguardia en la aplicación de datos de este modo. En 2012 contrataron al Dr. Ian Graham como director de investigación. Demostró ser una gran parte del éxito del club durante la siguiente década, liderando decisiones influyentes como aquella que llevó a los Rojos a nombrar a Jürgen Klopp como su entrenador en 2015.
Graham y su equipo ponen los datos en primer plano en el reclutamiento del Liverpool. Es bien sabido que convencieron a Klopp para que eligiera a Mohamed Salah en lugar de Julian Brandt cuando el entrenador favorecía a este último. Los datos sugirieron a Graham y sus colegas que Salah sería el mejor fichaje para el Liverpool, y el tiempo les dio la razón rotundamente.
Los datos también ayudan a los equipos a analizar a sus oponentes. En el pasado, la exploración implicaba enviar a un empleado a ver jugar a un equipo una o dos veces en persona. Por supuesto, todavía hay lugar para eso, pero ahora se combina con estudios numéricos que detallan el estilo de juego de un equipo, sus fortalezas y debilidades. Esto proporciona a los entrenadores y jugadores una visión más amplia.
¿Qué nos depara el futuro?
El análisis del fútbol avanzó mucho en un espacio de tiempo relativamente corto. Mientras que jugadores como Reep y Lobanovskyi no vieron a muchos de sus contemporáneos copiar sus métodos, hoy en día los clubes de fútbol están inmersos en una carrera armamentista en el campo de los datos. Con equipos de todo el mundo decididos a seguir el ritmo, las nuevas ideas y formas de trabajar se popularizan muy rápidamente.
Es interesante reflexionar sobre qué le depara el futuro a este campo. La inteligencia artificial continúa creciendo exponencialmente y sería una tontería creer que no tendrá efecto en el fútbol. De hecho, ya estamos viendo evidencia de su impacto. La FIFA y la UEFA emplean un sistema semiautomatizado para juzgar los fuera de juego en sus competiciones. A nivel de clubes, algunos equipos ya están aprovechando la capacidad de la IA para procesar considerablemente más datos que los seres humanos.
Tomemos el ejemplo de Liverpool, que también fue pionero en esta área. Los Rojos firmaron un acuerdo con TacticAI, que emplea el modelo de inteligencia artificial DeepMind de Google para sugerir rutinas de jugadas a balón parado. Se analizaron 7.000 tiros de esquina ejecutados en la Premier League para detectar patrones y revelar qué escenarios manejan con mayor frecuencia a oportunidades de gol.
Dos de los cerebros detrás de TacticAI, Zhe Wang y Petar Velickovic, lo describen así: “TacticAI es un sistema de IA completo que podría brindarles a los entrenadores información táctica instantánea, extensa y precisa, que también es práctica en el campo. Con TacticAI, desarrollamos un poderoso asistente de IA para tácticas de fútbol y logramos un hito en el desarrollo de asistentes útiles en IA deportiva”.
La inteligencia artificial puede trabajar en conjunto con el análisis del fútbol. A medida que los datos que se recopilan se vuelven más complejos, tendrá sentido emplear IA para analizar las cifras. La IA también tiene un papel que desempeñar en la recopilación de datos. Por ejemplo, los clubes pueden usar IA para proporcionar datos de seguimiento más sofisticados para desglosar realmente sus acciones en el campo.
También se habló del uso de la IA para ayudar a prevenir y gestionar lesiones. “El deporte, por naturaleza, es impredecible,” declaró a The Guardian el Dr. Brian Moore, director ejecutivo de Orreco, una compañía de bioanálisis. “Las nuevas herramientas de IA pueden ayudar a los mejores atletas del mundo a reducir el riesgo de enfermedades y lesiones, y a jugar durante más tiempo.”
Por supuesto, la IA también planteará sus propios desafíos. Será necesario actualizar las leyes de protección de datos para garantizar que la información potencialmente sensible y privada sobre la salud de un jugador esté adecuadamente protegida. Esto es especialmente importante si tenemos en cuenta que se sabe que adolescentes de tan solo 15 años se capacitaron con el primer equipo de un club. Existen también cuestiones específicamente relacionadas con el deporte, que se basa en determinados valores de juego limpio y, en cierta medida, en la igualdad de condiciones. Si se hace un mal uso de la IA, podría perjudicar al fútbol en lugar de mejorarlo.
Nadie sabe qué nos depara el futuro en el deporte y en otros ámbitos. Pero una cosa es segura: los datos seguirán revolucionando el fútbol en los próximos años.
