Cómo ayuda la IA a analizar los partidos de fútbol
La IA puede ayudar a los analistas de fútbol a convertir grandes volúmenes de vídeo, datos de eventos e información de tracking de los jugadores en información más estructurada y útil para el análisis. En lugar de depender exclusivamente de la revisión manual del vídeo, los analistas pueden utilizar la IA para identificar eventos, seguir los movimientos de los jugadores, detectar patrones tácticos, comparar diferentes fases del juego y organizar la información para su posterior análisis.
Lo importante es que la IA no sustituye al análisis futbolístico. Su valor reside en procesar grandes cantidades de información y ayudar a los analistas a encontrar patrones que posteriormente deben interpretarse dentro de su contexto táctico y competitivo.
El análisis moderno de los partidos puede combinar diferentes tipos de información, como datos de eventos, datos de tracking, vídeo, mediciones físicas y registros históricos de partidos. La IA y el aprendizaje automático pueden ayudar a conectar estas fuentes y hacer que determinadas partes del proceso de análisis sean más rápidas y detalladas.
Este artículo explica cómo se utiliza la IA para analizar partidos de fútbol, con qué datos trabaja, qué aspectos del juego puede estudiar y en qué áreas el criterio humano sigue siendo fundamental.
¿Qué significa el análisis de partidos con IA en el fútbol?
El análisis de partidos con IA consiste en utilizar técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para procesar información de los partidos e identificar patrones, eventos, movimientos o relaciones que puedan resultar útiles para el análisis.
El análisis tradicional del rendimiento suele implicar la visualización de partidos, el etiquetado de acciones relevantes, la creación de clips y la revisión de diferentes situaciones tácticas. La IA puede automatizar o ayudar en algunas partes de este proceso.
Por ejemplo, un sistema puede ayudar a identificar:
- La posición de los jugadores y del balón.
- Pases, tiros y otros eventos del partido.
- Movimientos y patrones de carrera de los jugadores.
- Cambios en la estructura del equipo.
- Acciones de presión y defensivas.
- Desmarques y combinaciones ofensivas.
- Transiciones entre las fases ofensiva y defensiva.
- Situaciones tácticas que se repiten.
- Patrones estadísticos en varios partidos.
Esto crea una conexión entre la información bruta del partido y las preguntas futbolísticas que los analistas necesitan responder.
Para una introducción más amplia a esta disciplina, consulta ¿Qué es la analítica de fútbol? Una guía sobre el análisis de datos en el fútbol.
¿Qué datos utiliza la IA para analizar un partido de fútbol?
El análisis de partidos mediante IA depende en gran medida de la calidad y del tipo de datos disponibles. Cada fuente describe diferentes aspectos del juego y su combinación puede ofrecer una visión más completa.
Datos de eventos
Los datos de eventos registran las acciones que se producen durante un partido. Dependiendo del proveedor y del método de recopilación, pueden incluir pases, conducciones, tiros, entradas, intercepciones, faltas, despejes y otros eventos con o sin balón.
Los datos de eventos son útiles para analizar qué ocurrió durante un partido.
Por ejemplo, un analista puede estudiar dónde recuperó la posesión un equipo, con qué frecuencia progresó con el balón por determinadas zonas o qué tipos de acciones ofensivas precedieron a los tiros.
La IA puede procesar grandes conjuntos de datos de eventos e identificar patrones recurrentes en partidos concretos, frente a determinados rivales o durante periodos más prolongados.
Datos de tracking
Los datos de tracking describen la posición y los movimientos de los jugadores y, en algunos sistemas, también del balón a lo largo del tiempo.
A diferencia de los datos de eventos, los datos de tracking no se limitan a las acciones que se registran explícitamente como eventos. Pueden mostrar cómo se mueven los jugadores antes, durante y después de esas acciones.
Esto resulta especialmente útil para analizar:
- La estructura del equipo.
- Las distancias defensivas.
- La posición de los jugadores.
- Los desmarques sin balón.
- Los movimientos de presión.
- El espacio entre líneas.
- La compacidad del bloque.
- La amplitud y la profundidad.
- Los cambios de estructura durante las diferentes fases del juego.
El análisis técnico de la UEFA sobre la EURO 2024, por ejemplo, describe el uso de tracking óptico mediante múltiples cámaras para seguir a los jugadores y al balón fotograma a fotograma. Los datos resultantes pueden analizarse para comprender el comportamiento físico y posicional.
Los sistemas comerciales actuales también pueden combinar datos de tracking con datos de eventos. Opta Vision de Stats Perform, por ejemplo, describe un conjunto de datos que sincroniza el tracking de los jugadores con información de eventos y utiliza métricas enriquecidas mediante IA para analizar aspectos como la estructura del equipo, los desmarques sin balón, la presión y las decisiones de pase.
Datos de vídeo
El vídeo de los partidos proporciona un contexto visual que los datos estructurados por sí solos no siempre pueden representar.
Los modelos de visión por computador pueden analizar las imágenes para identificar a los jugadores, el balón y diferentes zonas del terreno de juego. Las posiciones de los jugadores pueden transformarse posteriormente desde la perspectiva de la cámara a coordenadas del campo, lo que permite analizar computacionalmente los movimientos y las relaciones espaciales.
El programa de investigación de FIFA incluye trabajos relacionados con visión por computador, tracking de jugadores y balón y detección automatizada de eventos. También estudia métodos que podrían generar información de tracking a partir de imágenes de retransmisiones convencionales, lo que potencialmente facilitaría el acceso a análisis avanzados.
El análisis de vídeo proporciona así un vínculo importante entre lo que ocurre sobre el terreno de juego y la información estructurada que pueden procesar los modelos de IA.
Cómo analiza la IA los movimientos de los jugadores
Una de las aplicaciones más útiles de la IA en el análisis de partidos consiste en comprender los movimientos, en lugar de limitarse a contabilizar acciones.
Un pase, por ejemplo, no existe de forma aislada. La posición del pasador, del receptor, de los rivales y de los demás compañeros puede influir en su significado táctico.
Con información de tracking, los sistemas de IA pueden analizar los movimientos que se producen antes y después de una acción.
Un analista puede estudiar preguntas como:
- ¿Se acercó un centrocampista al balón para ofrecer una línea de pase?
- ¿Atacó un extremo el espacio a la espalda del lateral?
- ¿Con qué rapidez retrocedió la línea defensiva después de perder la posesión?
- ¿Qué jugadores generaron espacio para facilitar la progresión de un compañero?
- ¿Cómo cambió la estructura del equipo cuando la posesión llegó al último tercio?
La IA puede procesar estas relaciones espaciales a través de miles de secuencias, lo que permite buscar comportamientos recurrentes que serían difíciles de identificar manualmente durante cada minuto de todos los partidos.
Algunos sistemas también pueden clasificar determinados tipos de movimientos. Opta Vision, por ejemplo, describe la identificación automatizada de desmarques ofensivos y defensivos sin balón y el análisis de los cambios en la estructura del equipo.
IA para el análisis táctico
El análisis táctico estudia cómo se comporta colectivamente un equipo.
La IA puede ayudar a los analistas a ir más allá de una formación estática como el 4-3-3 o el 4-2-3-1 y estudiar cómo se comporta realmente el equipo durante las diferentes fases del juego.
Un equipo que aparece registrado con un 4-3-3 puede adoptar estructuras diferentes:
- Durante la salida de balón.
- Cuando realiza una presión alta.
- Cuando defiende en bloque medio.
- Después de perder la posesión.
- Durante una posesión prolongada.
- Cuando protege una ventaja.
Los datos de tracking pueden ayudar a identificar estos cambios mediante la medición de las posiciones relativas de los jugadores a lo largo del tiempo.
Análisis de la estructura del equipo
La IA puede analizar las distancias y relaciones entre los jugadores para identificar estructuras colectivas recurrentes.
Por ejemplo, un analista puede comparar:
- La posición media de la línea defensiva.
- La distancia entre la línea defensiva y la línea de centrocampistas.
- La amplitud del equipo con balón.
- La posición de los laterales durante la salida de balón.
- La estructura del equipo inmediatamente después de perder la posesión.
Este tipo de análisis puede mostrar que la estructura práctica de un equipo difiere de su formación nominal.
El análisis de la estructura mediante IA ya se utiliza comercialmente. Stats Perform describe sistemas capaces de identificar automáticamente las estructuras de los equipos con y sin balón y detectar cambios en ellas durante los partidos.
Análisis de la presión
La presión es otra área en la que los datos de movimiento pueden aportar contexto.
Un conjunto sencillo de datos de eventos puede registrar una acción defensiva o una recuperación de la posesión. Los datos de tracking pueden mostrar qué ocurrió alrededor de esa acción.
Un sistema de IA podría analizar:
- La distancia entre el jugador que presiona y el poseedor del balón.
- El movimiento de los defensores cercanos.
- La disponibilidad de líneas de pase.
- La posición de la línea defensiva.
- Si el equipo avanzó de forma colectiva.
- Qué ocurrió inmediatamente después de aplicar la presión.
Esto ayuda a diferenciar una acción defensiva aislada de una secuencia de presión más amplia.
El resultado no tiene por qué ser una única "puntuación de presión". Un análisis más útil puede combinar diferentes mediciones que ayuden al analista a comprender cómo y por qué una estructura de presión funcionó o no funcionó.
IA para el análisis del ataque y la creación de ocasiones
La IA también puede ayudar a estudiar cómo los equipos generan ocasiones.
Estadísticas tradicionales como tiros, goles y asistencias describen los resultados, pero el análisis de partidos también necesita estudiar las secuencias que conducen a esos resultados.
La IA puede combinar información de eventos y posiciones para analizar patrones como:
- Dónde comienzan los ataques.
- Cómo progresa la posesión por el campo.
- Qué combinaciones de pases se repiten.
- Cómo generan espacio los jugadores entre sí.
- De dónde proceden las entradas en el último tercio.
- Con qué frecuencia los ataques explotan determinadas zonas.
- Qué movimientos preceden a las ocasiones más peligrosas.
Los goles esperados (xG) también pueden formar parte de este proceso de análisis. Un modelo de xG estima la probabilidad de que un tiro termine en gol a partir de las características de la ocasión. Proporciona información útil sobre la calidad de los tiros, pero por sí solo no explica toda la secuencia táctica que generó la ocasión.
Esta diferencia es importante porque dos equipos pueden registrar un número similar de tiros y, sin embargo, generarlos mediante estructuras ofensivas muy diferentes.
IA para el análisis defensivo
El análisis defensivo presenta un desafío similar porque muchas acciones importantes se producen lejos del balón.
Un defensor puede contribuir sin realizar una entrada o una intercepción al:
- Cerrar una línea de pase.
- Mantener la distancia adecuada respecto a un compañero.
- Cubrir el espacio a la espalda de otro defensor.
- Evitar que un delantero reciba entre líneas.
- Retrasar un ataque.
- Coordinar sus movimientos con la línea defensiva.
Los datos de tracking proporcionan a los modelos de IA información sobre estas relaciones sin balón.
La investigación sobre aprendizaje automático aplicado a la defensa en fútbol está explorando formas de evaluar los roles y las contribuciones defensivas a partir de datos de tracking, en lugar de depender únicamente de las estadísticas tradicionales con balón.
Esto es importante porque el rendimiento defensivo suele ser difícil de representar mediante un número reducido de estadísticas convencionales.
IA para las fases del juego y las transiciones
Los partidos de fútbol también pueden analizarse según las diferentes fases del juego.
Una posesión puede comenzar con el portero o un central, avanzar por el centro del campo, llegar al último tercio y terminar con un tiro, una pérdida de balón o una intervención defensiva.
La IA puede ayudar a clasificar estas secuencias e identificar patrones a través de numerosas posesiones.
Por ejemplo, un analista puede querer saber cómo se comporta un equipo:
- Inmediatamente después de recuperar el balón.
- Inmediatamente después de perderlo.
- Durante la salida de balón.
- Durante la progresión.
- Durante una posesión prolongada.
- Durante una presión alta.
- Cuando defiende en bloque bajo.
Este tipo de clasificación permite comparar situaciones similares en lugar de tratar cada partido como una única secuencia continua.
Algunos sistemas comerciales de datos ya ofrecen clasificaciones de las fases del juego junto con datos de tracking y de eventos.
La IA puede hacer más eficiente el análisis de vídeo
Una de las ventajas prácticas de la IA es reducir el trabajo manual necesario para localizar secuencias relevantes de un partido.
En lugar de que el analista tenga que revisar manualmente un partido completo para encontrar cada ejemplo de una situación concreta, un flujo de trabajo asistido por IA puede ayudar a localizar las secuencias relevantes.
Por ejemplo, un entrenador puede querer revisar:
- Cada ocasión en la que el rival presionó una determinada estructura de salida de balón.
- Todos los ataques que comenzaron con un tipo concreto de recuperación.
- Cada situación en la que un extremo recibió el balón en una determinada zona.
- Las secuencias defensivas inmediatamente posteriores a una pérdida.
El analista puede revisar después los clips seleccionados y determinar qué aspectos tienen relevancia táctica.
Esta distinción es importante: la detección automatizada puede reducir el trabajo de búsqueda, pero la interpretación futbolística sigue necesitando contexto.
Football AI Pro de FIFA ilustra esta dirección al combinar datos estructurados de eventos y tracking con vídeo y un modelo de lenguaje específico para fútbol con el objetivo de apoyar el análisis posterior al partido y la generación de informes para analistas y cuerpos técnicos.
La IA puede comparar partidos y rivales
Otra ventaja de la IA es la capacidad de trabajar a gran escala.
Un analista puede estudiar un partido individual con mucho detalle, pero comparar decenas de encuentros de forma consistente resulta mucho más exigente.
La IA puede ayudar a estandarizar el proceso aplicando el mismo marco de análisis a diferentes partidos.
En el análisis del rival, esto puede incluir la comparación de:
| Área | Pregunta de ejemplo |
|---|---|
| Salida de balón | ¿Cómo progresa el rival con el balón desde el primer tercio? |
| Presión | ¿Cuándo y dónde inicia el rival la presión? |
| Transiciones | ¿Qué ocurre inmediatamente después de un cambio de posesión? |
| Ataque | ¿Qué zonas utiliza con mayor frecuencia para generar ocasiones? |
| Estructura defensiva | ¿Cómo se organiza el equipo sin balón? |
| Acciones a balón parado | ¿Qué patrones o zonas de envío se repiten? |
El objetivo no es generar automáticamente un diagnóstico táctico. La IA puede ayudar a organizar las evidencias para que los analistas puedan investigar de forma más eficiente las cuestiones relevantes.
IA e informes de análisis de partidos
La IA también puede ayudar a convertir la información estructurada en informes.
Un flujo de trabajo moderno puede incluir:
- Recopilar datos de eventos, tracking y vídeo.
- Organizar los datos según conceptos futbolísticos.
- Identificar secuencias y patrones estadísticos relevantes.
- Presentar los resultados mediante dashboards, clips o visualizaciones.
- Generar un primer resumen escrito.
- Hacer que un analista o entrenador revise e interprete los resultados.
La última fase sigue siendo especialmente importante.
Una afirmación generada como "el equipo tuvo problemas ante la presión" resulta mucho menos útil que disponer de evidencias que muestren cuándo surgieron esos problemas, dónde ocurrieron, qué jugadores estuvieron implicados y qué soluciones alternativas podían existir.
La IA puede ayudar a organizar esas evidencias, pero corresponde al cuerpo técnico y a los analistas determinar qué significan.
Lo que la IA no puede interpretar a partir de los datos por sí sola
El análisis de partidos mediante IA tiene limitaciones importantes.
La calidad de los datos importa
Los modelos solo pueden ser tan útiles como la información que reciben. La ausencia de eventos, las definiciones inconsistentes, los errores en el tracking o las diferencias entre proveedores de datos pueden afectar al análisis resultante.
El contexto táctico importa
El movimiento de un jugador puede tener diferentes explicaciones.
Que un central avance puede representar una defensa agresiva, un comportamiento planificado durante la salida de balón o una respuesta a una situación concreta del partido. Los datos posicionales por sí solos no siempre explican la intención del cuerpo técnico.
Los modelos no son automáticamente objetivos
Un modelo analítico refleja sus datos de entrada, sus definiciones y sus decisiones de diseño. Diferentes modelos pueden producir estimaciones o clasificaciones distintas.
Esto es especialmente relevante al analizar conceptos difíciles de definir con precisión, como la contribución defensiva, la eficacia de la presión o la intención táctica.
Las muestras pequeñas pueden inducir a error
Un solo partido contiene relativamente pocos ejemplos de muchas situaciones futbolísticas. Los analistas deben ser prudentes al extraer conclusiones generales a partir de una secuencia poco habitual o de un número reducido de acciones.
La interpretación humana sigue siendo esencial
El análisis futbolístico no consiste simplemente en encontrar correlaciones en los datos.
Los entrenadores y analistas necesitan relacionar las evidencias con los objetivos tácticos, el comportamiento del rival, las funciones de los jugadores, el estado del partido y el contexto competitivo.
Por eso, la IA se entiende mejor como un asistente para el análisis que como un sustituto automático de la experiencia futbolística.
Cómo encaja el análisis de partidos con IA en el proceso global de analítica de fútbol
El análisis de partidos mediante IA forma parte de la disciplina más amplia de la analítica de fútbol.
La analítica de fútbol puede incluir evaluación de jugadores, captación y fichajes, análisis del rendimiento, análisis del rival, scouting, predicción y otras formas de toma de decisiones basadas en datos.
La IA es uno de los conjuntos de tecnologías que pueden aplicarse dentro de estos procesos.
Una distinción útil es:
- La analítica de fútbol describe la disciplina analítica en sentido amplio.
- El análisis de partidos se centra en comprender qué ocurrió durante un encuentro y por qué.
- El análisis del rendimiento estudia el rendimiento del equipo y de los jugadores para apoyar la mejora.
- La IA proporciona métodos computacionales capaces de automatizar, clasificar, predecir o resumir partes de estos procesos.
Esto significa que el análisis de partidos con IA no debe considerarse un sustituto independiente de los métodos establecidos de análisis futbolístico. Cada vez más, forma parte del conjunto tecnológico utilizado para respaldarlos.
El futuro del análisis de partidos de fútbol con IA
La evolución apunta hacia una combinación cada vez más amplia de vídeo, tracking, datos de eventos y modelos de IA.
El programa de investigación de FIFA está estudiando la visión por computador, la detección automatizada de eventos y diferentes métodos para facilitar el tracking de jugadores y balón a partir de imágenes de retransmisiones.
Al mismo tiempo, los sistemas comerciales están combinando datos de tracking y eventos para generar mediciones más detalladas sobre los movimientos, la estructura del equipo y la toma de decisiones.
Estos avances pueden facilitar el análisis de aspectos del fútbol que anteriormente resultaban difíciles de cuantificar, especialmente los movimientos sin balón y el comportamiento táctico colectivo.
El reto será garantizar que un mayor nivel de detalle analítico no genere más ruido que información útil. Los sistemas más valiosos serán aquellos capaces de conectar los datos con preguntas futbolísticas relevantes, en lugar de limitarse a producir más métricas.
Reflexiones finales
La IA ayuda a analizar los partidos de fútbol procesando información que sería difícil estudiar manualmente a la misma escala. Los datos de eventos pueden describir qué ocurrió, los datos de tracking pueden mostrar dónde se movieron los jugadores, la visión por computador puede extraer información del vídeo y el aprendizaje automático puede identificar patrones entre estas diferentes fuentes.
Estas capacidades pueden apoyar el análisis táctico, el análisis de los movimientos de los jugadores, el análisis de la presión, el estudio de la creación de ocasiones, la evaluación defensiva, el análisis de las transiciones, el scouting del rival y la elaboración de informes posteriores al partido.
Pero la IA no elimina la necesidad de contar con conocimientos futbolísticos. La dificultad del análisis de un partido no consiste únicamente en detectar un patrón, sino en determinar si ese patrón es relevante, comprender su contexto táctico y convertir las evidencias en una decisión futbolística útil.
Para analistas y cuerpos técnicos, el valor práctico de la IA reside, por tanto, en facilitar la búsqueda, comparación e interpretación de grandes volúmenes de información de los partidos, manteniendo el criterio humano en el centro del proceso de análisis.