La inteligencia artificial al servicio de los futbolistas

En el mundo en que vivimos la complejidad es cada vez mayor. Las tecnologías de la información nos permiten generar una cantidad de datos sin precedentes. El reto actual es saber aprovecharlo, y los futbolistas lo han entendido.

Las matemáticas en el deporte existen desde hace casi veinte años. Como por ejemplo, la excelente película de 2011 «Moneyball», de Bennett Miller, que cuenta la historia de Billy Beane, el director general de los Oakland Athletics, que utiliza las teorías estadísticas para revolucionar la práctica de uno de los deportes más populares del mundo. Los recientes avances tecnológicos, en concreto las capacidades de almacenamiento y cálculo, permiten ahora ir más allá en el uso de los datos y sus aplicaciones.

Marketing y ciencia de datos: una combinación ganadora

Hay muchas aplicaciones de la inteligencia artificial en el fútbol. Antes de hablar de los usos específicos de este ámbito, recordemos que un club de fútbol profesional funciona de forma similar a una empresa en ciertos aspectos. En particular, en términos de imagen y marketing. Estos puntos no deben pasarse por alto cuando sabemos que la mayor parte de los ingresos de un club de fútbol se generan con la venta de camisetas, entradas y patrocinios.

La ciencia de los datos ya ha demostrado su eficacia en muchas aplicaciones de marketing. El análisis de datos permite mejorar el conocimiento de los clientes para adaptar las ofertas. El clustering, la modelización predictiva o el análisis factorial son técnicas para llevar a cabo estas tareas.

También es posible mejorar la experiencia del cliente con el uso de algoritmos de recomendación en algunos sitios web. Por último, hay aplicaciones de valor añadido, como la predicción de los clientes con alto potencial o la predicción de las ventas y el impacto de una campaña de marketing. Las técnicas utilizadas en este caso son la modelización predictiva o el análisis de series temporales. Todos estos métodos están a disposición de los clubes, que tienen interés en utilizarlos si quieren aumentar la participación del público, y aumentar sus ingresos.

Mejorar la toma de decisiones con previsiones en directo

Es julio de 2022, Francia defenderá su título de la Copa del Mundo en Qatar contra Bélgica. En el minuto 75, Francia va ganando 1-0 y su entrenador dispone de varias estrategias. ¿Ir a lo seguro y hacer un cambio defensivo? ¿Incorporar un delantero e intentar todo para evitar la vuelta del equipo belga? ¿O cambiar el sistema de juego? Entonces se inclina hacia su ordenador y pregunta «¿qué cambio debo hacer para tener más posibilidades de ganar? A lo que la máquina responde «Con una estrategia defensiva tienes un 64% de posibilidades de ganar». Evidentemente, Francia no será la campeona del mundo del deporte rey, pero podrá reivindicar una vez más la estrella de campeón.

Anticipación, por supuesto. No estamos hablando de que Francia le vaya a ganar a Bélgica, sino del uso de la inteligencia artificial como ayuda para la toma de decisiones en un partido de fútbol, o cualquier otro tipo de deporte de equipo. Esto puede parecer una fantasía hoy en día, pero veamos los posibles avances en este ámbito.

En primer lugar, las recientes mejoras en la tecnología de reconocimiento de voz permiten transformar el habla en texto de forma automatizada. Además, las mejoras en el procesamiento del lenguaje natural permiten que un programa informático entienda el lenguaje humano tal y como se habla. Por lo tanto, ahora es posible que una máquina entienda y responda a preguntas habladas.

A continuación, podría calcular varios escenarios de previsión en directo y proponer un dispositivo táctico o cambios a realizar. De hecho, al analizar un gran número de partidos por adelantado, es capaz de simular estadísticamente qué escenario sería el más relevante en un momento dado. El entrenador también podría interactuar con el modelo y analizar la influencia de las variables. Por ejemplo, podría hacer cambios virtuales y analizar cómo afectaría esto al partido.

La inteligencia artificial: una palanca para muchos actores

Para entrenadores y jugadores, que podrán acceder a muchas estadísticas adicionales. Por ejemplo, el club escocés Glasgow Rangers colabora con la plataforma estadounidense Hudl , que registra y analiza todos los partidos de la liga. Esto da al entrenador la oportunidad de conocer mejor a su equipo, pero también a los de sus adversarios. Además de acceder a las estadísticas clásicas, es decir, el número de disparos, pases, duelos ganados, etc., es posible interactuar con la inteligencia artificial para preseleccionar fases del juego.

Otros equipos utilizan wearables. Por ejemplo, el Real Madrid y la Federación Francesa de Fútbol colaboran con la empresa Catapult Sports, que ha desarrollado una tecnología que puede colocarse en el bolsillo trasero de la camiseta del jugador. El Manchester United y la Juventus trabajan con la empresa STATSports, que es uno de los líderes del mercado de la ropa conectada. Pueden utilizarse para recoger datos como la velocidad o la distancia recorrida, que luego pueden analizarse.

Para la búsqueda de talentos, ya que gracias a las mejoras y a los menores costes relacionados con el almacenamiento y la velocidad de ejecución de los algoritmos, esta tecnología puede extenderse a todas partes. Por lo tanto, podemos utilizarlo para la prospección (captación de talentos).

De hecho, ya podríamos crear una gran base de datos que contenga jugadores con sus características clásicas. Ahora, con una inteligencia artificial capaz de analizar los partidos, podríamos enriquecer esta base de datos con estadísticas adicionales muy precisas. Ya no se limitan al número de goles o a los pases acertados, sino a métricas más complejas que pueden tener en cuenta múltiples factores.

Nuestras limitaciones perceptivas nos impedían registrar estas métricas y evaluarlas con precisión, pero esto ya no es así con la inteligencia artificial. Gracias a este enriquecimiento, podemos entrenar un modelo capaz de detectar comportamientos aberrantes. Pueden tener una connotación peyorativa o meliorativa, en este último caso dirigida a jugadores con buen rendimiento y gran potencial. El Liverpool FC, que lleva tiempo utilizando la búsqueda automática de talentos, pero más a fondo en las últimas temporadas, ha realizado una serie de interesantes fichajes.

Esto puede explicar su victoria en la Liga de Campeones en la campaña 2018/2019. Además de la detección de talentos, la base de datos enriquecida puede permitirnos estimar el valor de los jugadores en el mercado. Esto puede ser útil en las negociaciones, ya sea para comprar o vender un jugador.

En el caso de la televisión, una herramienta que recoge datos automáticamente sobre los partidos, sin intervención humana, puede revolucionar la transmisión en directo e influir en la forma en que el público ve el deporte. Los canales podrán publicar información en directo sobre la actuación de los jugadores y equipos o mostrar estadísticas clave que serían imposibles de detectar por un humano en tiempo real. Además, con la ayuda de los datos históricos, sería posible comparar las actuaciones y los partidos entre sí.

Esto mejora la experiencia del cliente en el canal y aumenta su compromiso. Mientras ve el partido, el espectador puede acceder a las estadísticas en directo y analizar el partido más fácilmente. Desde hace algunos años es habitual verlos en la pantalla. Sin embargo, la inteligencia artificial permite recoger nuevos datos de forma automática y procesarlos con mayor eficacia. Algunas cadenas, como Canal+, que es muy innovadora en materia de difusión, ya utilizan nuevos dispositivos de cálculo para enriquecer la experiencia de los espectadores. Otros medios, como L’Équipe y TF1, recurren a un intermediario como la empresa británica Opta Sports.

Para los apostantes deportivos, la utilidad se acerca a la de la televisión. Los sitios de apuestas quieren fidelizar a sus clientes. Winamax también se ha asociado con la empresa francesa SkillCorner [3] para beneficiarse de una herramienta que les proporciona información clave sobre el partido en tiempo real. El cliente podría entonces disponer de una preciosa ayuda para su apuesta. Al igual que con la inteligencia artificial, cuanto mejores sean los datos, más precisa será la predicción. Por lo tanto, el apostante será más fiel a un sitio que le proporcione información clave y le ayude en sus pronósticos.

Además, los sitios de apuestas deportivas podrían en consecuencia ajustar mejor sus cuotas, ya que éstas son fijadas por las casas de apuestas pero también por ecuaciones matemáticas. Hoy en día se puede apostar en muchos partidos, no sólo por la victoria de tu equipo favorito, sino también por el resultado exacto, quién marcará el primer gol, en qué minuto, etc. Gracias a la inteligencia artificial, los sitios son capaces de ajustar un gran número de probabilidades automáticamente.

Un avance en el mundo del deporte

Hemos visto los beneficios de utilizar la inteligencia artificial en el fútbol. Obviamente, esto puede aplicarse de la misma manera a muchos deportes. La tecnología está cambiando constantemente nuestra sociedad y el deporte no es una excepción. En Estados Unidos, la NBA y la NFL ya llevan mucha ventaja. En concreto, desde 2013, la NBA ha instalado sistemas de seguimiento en cada uno de sus 29 estadios, lo que permite recoger una cantidad impresionante de datos, que son utilizados por todos los clubes. También está lanzando un reto para predecir los resultados de los partidos [10].

Muchos jugadores de fútbol americano de la NFL, por ejemplo, están equipados con sensores que envían 25 señales por segundo correspondientes a su posición y velocidad. Los beneficios son evidentes y hay muchos ejemplos, pero por supuesto esto requiere una inversión inicial. El deporte del motor, y más concretamente la F1, también está empezando a utilizar la inteligencia artificial. De hecho, gracias a varios sensores colocados en el coche, puede analizar todos los datos en tiempo real y detectar una posible anomalía. De este modo, los equipos pueden mejorar el rendimiento del coche antes y durante la carrera. Esta es la aplicación más extendida en la actualidad, pero es fácil imaginar una herramienta que analice las carreras y permita elegir la estrategia óptima para cambiar los neumáticos o determinar las paradas en boxes.

Una evolución en las organizaciones

En cuanto se recogen y utilizan datos a gran escala, es legítimo preguntarse cuál es el marco legal. ¿Autorizamos la recogida de todo tipo de información, incluida la de nuestros oponentes? ¿Con qué fines? En algunos casos, ¿podemos hablar de posible espionaje, dopaje industrial o de una ventaja desleal?

También podemos cuestionar la posible disponibilidad de ciertas tecnologías, infraestructuras y datos para todos. Por ejemplo, en el caso del campeonato francés, a diferencia de los campeonatos español, inglés o alemán, la falta de intercambio de datos de seguimiento es una limitación en la investigación. Lo que parece inevitable es que las organizaciones tendrán que evolucionar para comprender mejor la aparición de la inteligencia artificial. Esto requerirá la adopción de nuevas habilidades de ciencia de datos y nuevas asociaciones tecnológicas.

Conclusión

Así que terminaremos haciendo dos observaciones. Las estadísticas y otros indicadores se están volviendo omnipresentes. Sin embargo, hay que tener cuidado con su uso porque una estadística por sí sola no es necesariamente relevante y, en el contexto del deporte, no resume necesariamente un rendimiento. Es preferible situarse en un contexto, dar un paso atrás.

¿Es posible sustituir la intuición y el sentimiento? Zidane no tenía las mejores estadísticas, pero ¿no era extraordinario? Todo esto para llegar al segundo punto: la inteligencia artificial no es «inteligente» en el sentido humano, sino que debe tomarse en el sentido anglosajón del término, es decir, «inteligencia». Analiza los datos y es capaz de procesarlos en grandes cantidades y muy rápidamente.

Es una herramienta formidable que puede tener un impacto positivo a la hora de ayudar a las personas a tomar decisiones y/o evitar las tareas que consumen tiempo. Sin embargo, una parte del deporte tiene que ver con los sentimientos, los talentos y las personas. ¿Sigue siendo posible modelarlas mediante algoritmos? ¿Cómo podemos encontrar un equilibrio entre la belleza del deporte y la tecnología? Entrenadores aumentados, ¡la pelota está en su tejado!