A menudo se dice que el f\u00fatbol es un juego sencillo y, en cierto modo, lo es. <\/p>\n\n\n\n
Pero tambi\u00e9n es cierto que el deporte m\u00e1s popular del mundo es un gran negocio hoy en d\u00eda. En 2025, el f\u00fatbol moderno incorpora elementos de ciencia, psicolog\u00eda, teor\u00eda t\u00e1ctica y, cada vez m\u00e1s, montones y montones de datos. <\/p>\n\n\n\n
En este art\u00edculo, examinaremos el campo del an\u00e1lisis del f\u00fatbol y veremos c\u00f3mo los datos est\u00e1n revolucionando el deporte. Tambi\u00e9n analizaremos la historia de los datos en el f\u00fatbol y consideraremos c\u00f3mo el auge de la inteligencia artificial podr\u00eda afectar al juego en los pr\u00f3ximos a\u00f1os. <\/p>\n\n\n\n
El primer caso conocido del uso de datos en el f\u00fatbol es el de Charles Reep. Contador de profesi\u00f3n, sirvi\u00f3 en la Fuerza A\u00e9rea Brit\u00e1nica durante la Segunda Guerra Mundial y fue tambi\u00e9n un gran aficionado al f\u00fatbol que a menudo se sent\u00eda frustrado por la forma en que se jugaba ese deporte en Inglaterra. <\/p>\n\n\n\n
Reep prefer\u00eda un estilo de juego directo, de pases largos, y produjo an\u00e1lisis que pretend\u00edan demostrar la superioridad de este estilo sobre un juego basado en la posesi\u00f3n. En colaboraci\u00f3n con Bernard Benjamin, Reep public\u00f3 un estudio en el \u201cJournal of the Royal Statistical Society\u201d en 1968. <\/p>\n\n\n\n
El trabajo de ambos concluy\u00f3 que la mayor\u00eda de los goles se marcaban a partir de jugadas de tres pases o menos. Reep cre\u00eda que la clave del f\u00fatbol era llevar la pelota a la \u201cposici\u00f3n de m\u00e1xima oportunidad\u201d (cerca del arco del \u00e1rea contraria) tan a menudo y tan r\u00e1pido como fuera posible. <\/p>\n\n\n\n
El trabajo de Reep ha sido cuestionado desde entonces, pero fue influyente en ciertos sectores del f\u00fatbol ingl\u00e9s durante d\u00e9cadas. De hecho, el director de entrenamiento de la Asociaci\u00f3n Inglesa de F\u00fatbol, Charles Hughes, tuvo en cuenta muchas de las conclusiones de Reep. Entrenadores como Dave Bassett y Graham Taylor, este \u00faltimo con una desafortunada etapa al frente de Inglaterra, compart\u00edan la forma de pensar de Reep y Hughes. <\/p>\n\n\n\n
Otro pionero del uso de datos en el f\u00fatbol fue Valeriy Lobanovskyi, un legendario entrenador que se hizo cargo del Dinamo de Kiev, de la Uni\u00f3n Sovi\u00e9tica y de su Ucrania natal, durante una distinguida trayectoria que alcanz\u00f3 su punto m\u00e1ximo en la d\u00e9cada de 1980. <\/p>\n\n\n\n
Junto con un cient\u00edfico llamado Anatoly Zelentsov, Lobanovskyi emple\u00f3 modelos matem\u00e1ticos para garantizar que sus jugadores no trabajaran demasiado ni muy poco durante los entrenamientos. \u201cLos jugadores tienen que reaccionar m\u00e1s r\u00e1pido. En todo momento, las acciones suceden m\u00e1s r\u00e1pido. Hay que pensar m\u00e1s r\u00e1pido y actuar m\u00e1s r\u00e1pido, as\u00ed es el f\u00fatbol del futuro\u201d, afirm\u00f3. <\/p>\n\n\n\n
El AC Milan, el gigante italiano, tambi\u00e9n se adelant\u00f3 a su tiempo en m\u00e1s de una ocasi\u00f3n. Primero, en 1986, crearon la Sala de la Mente con la ayuda del Dr. Bruno Demichelis, un psic\u00f3logo de renombre. <\/p>\n\n\n\n
A los jugadores se les tomaba peri\u00f3dicamente la presi\u00f3n arterial y la frecuencia respiratoria. Demichelis tambi\u00e9n entrevist\u00f3 a los integrantes de la escuadra del Milan para medir su estado de \u00e1nimo y sentimientos y, luego, utiliz\u00f3 sus m\u00e9todos para cuantificar las respuestas. Estos datos le dieron al Milan una ventaja cuando era el mejor equipo de Europa bajo la direcci\u00f3n de Arrigo Sacchi, a finales de los 80 y principios de los 90. <\/p>\n\n\n\n
M\u00e1s tarde, en 2002, el club abri\u00f3 el Milan Lab en colaboraci\u00f3n con el m\u00e9dico belga Jean-Pierre Meersseman. Fue gracias a esta creaci\u00f3n que los jugadores del Milan, en general, lograron continuar jugando hasta los 30 y 40 a\u00f1os, y los datos fueron la base de todo ello. Gracias a la gran cantidad de informaci\u00f3n que recopil\u00f3 el Milan sobre sus jugadores, pudieron adaptar los reg\u00edmenes de acondicionamiento f\u00edsico y los m\u00e9todos de prevenci\u00f3n de lesiones a cada individuo. <\/p>\n\n\n\n
Como podemos ver en los ejemplos anteriores, los datos se pueden emplear de muchas maneras diferentes en el f\u00fatbol. El uso de los datos se ha disparado durante la \u00faltima d\u00e9cada, aproximadamente, y ahora nos centraremos en la \u00e9poca actual. <\/p>\n\n\n\n
Todos los clubes importantes de Europa (y muchos de los peque\u00f1os tambi\u00e9n) 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. <\/p>\n\n\n\n
Tambi\u00e9n existen compa\u00f1\u00edas privadas que trabajan en este campo. Uno de los primeros l\u00edderes del mercado fue StatDNA<\/strong>, una compa\u00f1\u00eda con sede en EUA fundada en 2009. Para demostrar su influencia, el Arsenal compr\u00f3 a la organizaci\u00f3n solo tres a\u00f1os despu\u00e9s. <\/p>\n\n\n\n \u201cLa compa\u00f1\u00eda es experta en el \u00e1rea del an\u00e1lisis del rendimiento de datos deportivos, que es un campo en r\u00e1pido desarrollo que yo, y otros, creemos que ser\u00e1 fundamental para la posici\u00f3n competitiva del Arsenal\u201d, afirm\u00f3 Ivan Gazidis, director ejecutivo del club en ese momento. \u201cLos conocimientos que genera la compa\u00f1\u00eda se emplean ampliamente en todas nuestras operaciones futbol\u00edsticas: en la b\u00fasqueda e identificaci\u00f3n de talentos, la preparaci\u00f3n de los partidos, el an\u00e1lisis posterior a los partidos y la obtenci\u00f3n de informaci\u00f3n t\u00e1ctica\u201d. <\/p>\n\n\n\n Football Radar<\/strong>, con sede en Londres, no ha sido comprado directamente por ning\u00fan club, pero tambi\u00e9n emplea t\u00e9cnicas de vanguardia para elaborar sus resultados. La compa\u00f1\u00eda afirma que emplea un \u201cenfoque \u00fanico que combina informaci\u00f3n subjetiva de analistas altamente capacitados con t\u00e9cnicas de modelado innovadoras\u201d. Los empleados de Football Radar analizan meticulosamente los partidos y registran sus observaciones. Los datos son luego analizados por estad\u00edsticos para calificar a los equipos y jugadores de todo el mundo. <\/p>\n\n\n\n Statsbomb<\/strong> 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 \u201clas plataformas de datos e inteligencia [de la compa\u00f1\u00eda] permiten a los equipos de f\u00fatbol y f\u00fatbol americano obtener una ventaja sobre la competencia en t\u00e9rminos de reclutamiento y exploraci\u00f3n de jugadores, an\u00e1lisis de rendimiento y evaluaci\u00f3n de la oposici\u00f3n\u201d. <\/p>\n\n\n\n En el mundo actual, no solo los profesionales son los que tienen acceso a dicha informaci\u00f3n. Plataformas como Wyscout,<\/strong> fundada en Italia en 2004, ofrecen an\u00e1lisis de partidos, estad\u00edsticas detalladas y horas y horas de grabaciones a cualquier persona con una suscripci\u00f3n. Cuando era adolescente, Ashwin Raman, residente en India, consigui\u00f3 un puesto de medio tiempo con el Dundee United, luego de impresionar al equipo escoc\u00e9s con los an\u00e1lisis basados en datos de jugadores y equipos que compart\u00eda en l\u00ednea. <\/p>\n\n\n\n El reclutamiento es un \u00e1rea del deporte donde los datos ahora se consideran una herramienta fundamental. Hoy en d\u00eda, los clubes m\u00e1s 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 f\u00fatbol. En la temporada inaugural de la Premier League, 1992-1993, s\u00f3lo hab\u00eda 13 jugadores de fuera del Reino Unido e Irlanda. <\/p>\n\n\n\n En ese entonces, los gerentes sol\u00edan 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 volvi\u00f3 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. <\/p>\n\n\n\n Actualmente, son los directores deportivos quienes, en general, dirigen el proceso, y la mayor\u00eda trabaja en estrecha colaboraci\u00f3n 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 contenci\u00f3n aguerrido, los posibles jugadores se pueden filtrar en funci\u00f3n de su rendimiento en varias m\u00e9tricas relevantes. Este proceso tiene el beneficio de reducir una base de miles de futbolistas a solo un pu\u00f1ado. <\/p>\n\n\n\n Liverpool estuvo a la vanguardia en la aplicaci\u00f3n de datos de este modo. En 2012 contrataron al Dr. Ian Graham como director de investigaci\u00f3n. Demostr\u00f3 ser una gran parte del \u00e9xito del club durante la siguiente d\u00e9cada, liderando decisiones influyentes como aquella que llev\u00f3 a los Rojos a nombrar a J\u00fcrgen Klopp como su entrenador en 2015. <\/p>\n\n\n\n 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 favorec\u00eda a este \u00faltimo. Los datos sugirieron a Graham y sus colegas que Salah ser\u00eda el mejor fichaje para el Liverpool, y el tiempo les dio la raz\u00f3n rotundamente. <\/p>\n\n\n\n Los datos tambi\u00e9n ayudan a los equipos a analizar a sus oponentes. En el pasado, la exploraci\u00f3n implicaba enviar a un empleado a ver jugar a un equipo una o dos veces en persona. Por supuesto, todav\u00eda hay lugar para eso, pero ahora se combina con estudios num\u00e9ricos que detallan el estilo de juego de un equipo, sus fortalezas y debilidades. Esto proporciona a los entrenadores y jugadores una visi\u00f3n m\u00e1s amplia. <\/p>\n\n\n\n El an\u00e1lisis del f\u00fatbol avanz\u00f3 mucho en un espacio de tiempo relativamente corto. Mientras que jugadores como Reep y Lobanovskyi no vieron a muchos de sus contempor\u00e1neos copiar sus m\u00e9todos, hoy en d\u00eda los clubes de f\u00fatbol est\u00e1n 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 r\u00e1pidamente. <\/p>\n\n\n\n Es interesante reflexionar sobre qu\u00e9 le depara el futuro a este campo. La inteligencia artificial contin\u00faa creciendo exponencialmente y ser\u00eda una tonter\u00eda creer que no tendr\u00e1 efecto en el f\u00fatbol. 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 est\u00e1n aprovechando la capacidad de la IA para procesar considerablemente m\u00e1s datos que los seres humanos. <\/p>\n\n\n\n Tomemos el ejemplo de Liverpool, que tambi\u00e9n fue pionero en esta \u00e1rea. Los Rojos firmaron un acuerdo con TacticAI, que emplea el modelo de inteligencia artificial DeepMind de Google para sugerir rutinas de jugadas a bal\u00f3n parado. Se analizaron 7.000 tiros de esquina ejecutados en la Premier League para detectar patrones y revelar qu\u00e9 escenarios manejan con mayor frecuencia a oportunidades de gol. <\/p>\n\n\n\n Dos de los cerebros detr\u00e1s de TacticAI, Zhe Wang y Petar Velickovic, lo describen as\u00ed: \u201cTacticAI es un sistema de IA completo que podr\u00eda brindarles a los entrenadores informaci\u00f3n t\u00e1ctica instant\u00e1nea, extensa y precisa, que tambi\u00e9n es pr\u00e1ctica en el campo. Con TacticAI, desarrollamos un poderoso asistente de IA para t\u00e1cticas de f\u00fatbol y logramos un hito en el desarrollo de asistentes \u00fatiles en IA deportiva\u201d. <\/p>\n\n\n\n La inteligencia artificial puede trabajar en conjunto con el an\u00e1lisis del f\u00fatbol. A medida que los datos que se recopilan se vuelven m\u00e1s complejos, tendr\u00e1 sentido emplear IA para analizar las cifras. La IA tambi\u00e9n tiene un papel que desempe\u00f1ar en la recopilaci\u00f3n de datos. Por ejemplo, los clubes pueden usar IA para proporcionar datos de seguimiento m\u00e1s sofisticados para desglosar realmente sus acciones en el campo. <\/p>\n\n\n\n Tambi\u00e9n se habl\u00f3 del uso de la IA para ayudar a prevenir y gestionar lesiones. \u201cEl deporte, por naturaleza, es impredecible,\u201d declar\u00f3 a The Guardian el Dr. Brian Moore, director ejecutivo de Orreco, una compa\u00f1\u00eda de bioan\u00e1lisis. \u201cLas nuevas herramientas de IA pueden ayudar a los mejores atletas del mundo a reducir el riesgo de enfermedades y lesiones, y a jugar durante m\u00e1s tiempo.\u201d <\/p>\n\n\n\n Por supuesto, la IA tambi\u00e9n plantear\u00e1 sus propios desaf\u00edos. Ser\u00e1 necesario actualizar las leyes de protecci\u00f3n de datos para garantizar que la informaci\u00f3n potencialmente sensible y privada sobre la salud de un jugador est\u00e9 adecuadamente protegida. Esto es especialmente importante si tenemos en cuenta que se sabe que adolescentes de tan solo 15 a\u00f1os se capacitaron con el primer equipo de un club. Existen tambi\u00e9n cuestiones espec\u00edficamente 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, podr\u00eda perjudicar al f\u00fatbol en lugar de mejorarlo. <\/p>\n\n\n\n Nadie sabe qu\u00e9 nos depara el futuro en el deporte y en otros \u00e1mbitos. Pero una cosa es segura: los datos seguir\u00e1n revolucionando el f\u00fatbol en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" El f\u00fatbol ya no es solo pasi\u00f3n: hoy es ciencia, t\u00e1ctica y datos que transforman el juego. 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