Big Data, IA y algoritmos en el fútbol actual

Big Data, IA y algoritmos en el fútbol actual

Escribo este artículo después de que España se haya clasificado para los octavos de final de la Eurocopa de Alemania de 2024. Recuerdos a Calafiori, esta no será una buena noche para él. Después de este partido me he puesto a pensar en cómo el Big Data, la Inteligencia Artificial (IA) y los algoritmos están siendo usados en el fútbol actual para manejar la enorme cantidad de datos que se generan en cada uno de los partidos. Este artículo es la respuesta a esta pregunta. Empezamos!

El fútbol es un deporte que ha evolucionado significativamente en los últimos años, y el uso del Big Data ha sido una de las claves para este cambio. Los equipos de fútbol están utilizando algoritmos, inteligencia artificial (IA) y Big Data para preparar mejor a sus jugadores, diseñar estrategias efectivas y analizar partidos de manera más detallada. Vamos a ver cómo lo hacen.

Preparación de jugadores con Big Data

Uno de los aspectos más importantes del fútbol es la preparación de los jugadores, pues es la clave para ganar los partidos, claro está. Los equipos están utilizando el Big Data para recopilar datos sobre el rendimiento de los jugadores durante los entrenamientos y los partidos. Estos datos incluyen estadísticas básicas como goles y asistencias, pero también información más detallada como la distancia recorrida por los jugadores, la velocidad, la posesión del balón y la precisión en los pases. Con estos datos, se crean perfiles individuales de cada jugador, lo que permite a los entrenadores ajustar las rutinas de entrenamiento y optimizar la carga de trabajo para evitar lesiones. Las principales herramientas que se utilizan en la preparación de los jugadores son:

• Monitoreo fisiológico: Sensores biométricos que miden el ritmo cardíaco, la temperatura corporal y otros indicadores fisiológicos, proporcionando información útil para entender la fatiga y ajustar la intensidad de los entrenamientos.
• Análisis de habilidades: Herramientas especializadas que evalúan habilidades específicas de los jugadores, como la precisión en los tiros, laefectividad en los regates y la calidad de los pases.

El Big Data también está siendo utilizado para analizar datos más detallados sobre el juego, como la posición de los jugadores, los movimientos tácticos y la velocidad. Estos datos se utilizan para crear mapas individuales o colectivos que permiten a los entrenadores tomar decisiones sobre quién es mejor para un sistema de juego en concreto.

Análisis de vídeo en partidos de futbol usando IA y Big Data

Las principales herramientas que se usan son:

• Seguimiento GPS: Dispositivos GPS integrados en la ropa de los jugadores que permiten rastrear su movimiento en tiempo real, proporcionando datos detallados sobre la distancia recorrida, la velocidad y los cambios de dirección, esenciales para evaluar el estado físico de los jugadores y optimizar la estrategia de juego.
• Análisis de Vídeo: Cámaras de alta definición y sistemas de análisis de datos en video que descomponen cada momento del partido, permitiendo a los entrenadores revisar jugadas específicas, evaluar tácticas y estudiar el rendimiento individual de los jugadores.

IA y Big Data usados en partidos de fútbol

El Big Data también está revolucionando la forma en que los equipos analizan los partidos. Los analistas pueden utilizar algoritmos avanzados para analizar patrones y tendencias en el juego, lo que les permite identificar debilidades y oportunidades en el oponente. Esto permite a los entrenadores ajustar sus estrategias tácticas y tomar decisiones informadas sobre quién jugará y cómo jugará.

Uno de los mayores beneficios del análisis de Big Data en el fútbol es la capacidad de realizar ajustes en tiempo real. Durante un partido, los entrenadores pueden recibir información en sus dispositivos sobre el rendimiento del equipo y del oponente. Esto les permite hacer cambios tácticos sobre la marcha, como ajustar la formación, cambiar de jugadores o modificar el enfoque ofensivo o defensivo.

Además, los algoritmos y la IA están siendo utilizados para predecir los resultados de los partidos. Estos modelos pueden analizar grandes cantidades de datos para hacer predicciones informadas sobre los resultados de los partidos. Por ejemplo, un algoritmo puede analizar el rendimiento de un equipo en diferentes situaciones, como en situaciones de contraataque o en situaciones de defensa, y predecir los resultados de los partidos.

Aplicación scoutpad

Las principales herramientas usadas en este campo son:

• Modelos Predictivos: Algoritmos de aprendizaje automático que analizan datos históricos y en tiempo real para predecir resultados de partidos, identificar patrones de juego del oponente y recomendar estrategias específicas.
• Scouting Inteligente: Facilita la identificación y evaluación de talentos emergentes al analizar datos de ligas menos conocidas en busca de jugadores con potencial. En lugar de depender únicamente de la observación tradicional de jugadores en partidos, el scouting inteligente se basa en el análisis de grandes conjuntos de datos para encontrar jugadores con potencial. Este se realiza usando el siguiente procedimiento:
  • Recopilación de datos del jugador promesa: estadísticas de partidos, datos de seguimiento GPS, análisis de vídeo, actividad en redes sociales del jugador, …
  • Análisis de datos mediante algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones y tendencias
  • Identificación de talentos, es decir, jugadores con unas características específicas que coinciden con los criterios de búsqueda del club,
  • Evaluación final de los talentos y elección del candidato final por parte del club.

Estrategias de marketing

Finalmente, los algoritmos y la IA están siendo utilizados para mejorar las estrategias de marketing en el fútbol. Por ejemplo, un algoritmo puede analizar los datos de los aficionados, como sus preferencias y comportamientos, y recomendar estrategias para mejorar la experiencia del espectador. Esto puede incluir la personalización de contenido, la optimización de la publicidad y la mejora de la experiencia en vivo.

Las herramientas más usadas son:

• Estrategias de marketing personalizadas: Los equipos de fútbol y las organizaciones deportivas utilizan Big Data para comprender mejor a sus aficionados. Al analizar datos de redes sociales, aplicaciones móviles, compras de entradas y comportamientos en línea, los algoritmos pueden identificar patrones en las preferencias de los aficionados. Esta información permite a los equipos personalizar su contenido de marketing, asegurándose de que los aficionados reciban información y ofertas que realmente les interesen.
• Optimización de la publicidad: El Big Data también permite a los equipos optimizar sus campañas publicitarias. Al analizar datos demográficos y de comportamiento, los algoritmos pueden determinar qué tipo de publicidad es más efectiva para diferentes segmentos de la audiencia. Esto permite a los equipos y patrocinadores dirigir sus anuncios de manera más eficiente, maximizando el retorno de la inversión.
• Mejora de la experiencia de usuario: La experiencia en el estadio también se ve mejorada gracias al Big Data. Los equipos pueden utilizar datos para mejorar la logística del estadio, como la gestión de multitudes, las concesiones y la venta de entradas. Además, pueden personalizar la experiencia en el estadio para cada aficionado. Por ejemplo, un aficionado que siempre compra productos específicos puede recibir ofertas y recomendaciones personalizadas a través de la aplicación del estadio.

Ejemplos de algoritmos en el fútbol

• TacticAI: Un sistema de algoritmos y fórmulas que ayuda a mejorar las jugadas de estrategia en el fútbol. Fue entrenado con 7.176 saques de esquina lanzados por el equipo del Liverpool a lo largo de su historia.

Propuestas de Tactic AI para la recepción del balón a la salidad de un córner

• VAR: Un sistema de algoritmos que ayuda a los árbitros a tomar decisiones más informadas en los partidos. Utiliza cámaras instaladas a lo largo del campo para analizar las jugadas y asistir a los árbitros.

• AIProclips: Un sistema de algoritmos que genera resúmenes automatizados de partidos de fútbol. Utiliza tecnología de inteligencia artificial para analizar las jugadas y generar resúmenes personalizados.

Imagen de AIProClips siendo usada por la empresa MediaPro para ofrecer resúmenes personalizados de partidos

Ventajas del Big Data en el Fútbol

• Mejora del Rendimiento: Los datos recopilados durante entrenamientos y partidos proporcionan información valiosa para ajustar rutinas de entrenamiento, optimizar la carga de trabajo y prevenir lesiones.
• Gestión de Jugadores: El monitoreo fisiológico y el análisis de datos individuales ayudan en la gestión de la carga de trabajo, permitiendo a los equipos maximizar el rendimiento de sus jugadores y reducir el riesgo de lesiones.
• Experiencia del Aficionado: Utiliza datos para ofrecer a los aficionados estadísticas en tiempo real, repeticiones mejoradas y experiencias interactivas durante los partidos.

Conclusión

En conclusión, el uso del Big Data, algoritmos y IA está revolucionando el fútbol de manera significativa. Estos avances tecnológicos están permitiendo a los equipos mejorar sus tácticas de juego, analizar partidos de manera más detallada y tomar decisiones más informadas. El Big Data está transformando el fútbol de manera significativa y es clave para el éxito de los equipos en el futuro. Espero que si no es por el fútbol, que la tecnología ayude a España a llegar a lo máximo en esta Eurocopa. ¿Podría ser la final? Ojalá!

Un saludo y hasta la próxima!

Bibliografía

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• Techaffinity.com. (2023, 8 11). Inteligencia artificial y fútbol en América Latina. https://techaffinity.com/blog/inteligencia-artificial-y-futbol-en-america-latina/
• Morningdough.com. (s.f.). Las 8 mejores predicciones de fútbol con IA. https://www.morningdough.com/es/ai-tools/best-ai-football-predictions/
• Repositorio.uss.edu.pe. (s.f.). Algoritmos computacionales para la predicción de partidos de fútbol. https://repositorio.uss.edu.pe/bitstream/handle/20.500.12802/6837/Torres Hernández Edwin Bryan.pdf?isAllowed=y&sequence=1
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• Sergiobernues.com. (s.f.). Marketing del fútbol. https://www.sergiobernues.com/marketing-del-futbol/
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