Cómo funciona la IA en el fútbol: de los datos de partido a las claves tácticas
La IA aplicada al fútbol puede parecer compleja cuando aparecen conceptos como machine learning, visión por computador, modelos predictivos o datos de tracking. Sin embargo, la idea fundamental es bastante sencilla.
La IA futbolística procesa grandes cantidades de datos, detecta patrones y transforma esa información en conocimientos que pueden servir de apoyo para la toma de decisiones.
De forma simplificada, el proceso puede representarse así:
Datos → Procesamiento → Modelos → Análisis → Insights → Decisiones
Este proceso puede aplicarse al análisis de partidos, el scouting de jugadores, el análisis táctico, el seguimiento del rendimiento, la planificación de plantillas y las predicciones de partidos.
En esta guía explicamos paso a paso cómo funciona la IA en el fútbol y cómo los datos en bruto pueden convertirse en información útil para entrenadores, analistas, scouts y clubes.
¿Qué es la IA en el fútbol?
La IA en el fútbol hace referencia al uso de inteligencia artificial y tecnologías relacionadas para analizar datos futbolísticos y obtener información útil.
Los datos pueden proceder de distintas fuentes, como acciones de partido, sistemas de seguimiento de jugadores, vídeos, resultados históricos y estadísticas individuales.
A partir de estos datos, la IA puede utilizar técnicas como el machine learning, la visión por computador y los modelos estadísticos para detectar patrones que pueden resultar difíciles de identificar manualmente.
Por ejemplo, un sistema de IA puede analizar:
- Movimientos de los jugadores
- Patrones de pase
- Tiros y goles
- Secuencias de posesión
- Acciones defensivas
- Sistemas y estructuras de juego
- Rendimiento físico
- Resultados históricos
- Estadísticas de jugadores
- Vídeos de partidos
El objetivo no es simplemente acumular más datos. Lo importante es transformar esos datos en información que ayude a comprender qué está ocurriendo sobre el terreno de juego.
Puedes explorar este ecosistema más amplio a través de Fútbol y Soccer y Análisis, datos y scouting de fútbol.
1. Recopilación de datos de fútbol
La primera etapa de cualquier sistema de IA aplicada al fútbol es la recopilación de datos.
Un modelo de IA no puede analizar el fútbol sin datos. La calidad, el volumen y la estructura de esos datos influyen directamente en lo que el sistema puede generar.
Los datos futbolísticos pueden dividirse, de forma general, en varios tipos.
Datos de eventos
Los datos de eventos registran las acciones que tienen lugar durante un partido.
Algunos ejemplos son:
- Pases
- Tiros
- Goles
- Entradas
- Intercepciones
- Faltas
- Centros
- Regates
- Despejes
- Tarjetas
Cada evento puede incorporar información adicional, como la zona del campo, el jugador implicado, el momento de la acción y su resultado.
Por ejemplo, un pase puede representarse como un evento estructurado que contiene:
- Jugador que realiza el pase
- Jugador que recibe
- Posición inicial
- Posición final
- Momento del partido
- Resultado del pase
Esta información estructurada proporciona una base para que un sistema de IA analice el comportamiento de jugadores y equipos.
Recursos como StatsBomb y API-Football muestran cómo los datos estructurados pueden integrarse en procesos más amplios de análisis futbolístico.
Datos de tracking
Los datos de tracking proporcionan información sobre la posición de los jugadores y del balón a lo largo del tiempo.
En lugar de registrar únicamente acciones individuales, un sistema de tracking puede representar dónde se encuentran los jugadores durante el partido.
Un ejemplo simplificado sería:
Tiempo: 32:14
Jugador A: (42, 31)
Jugador B: (55, 28)
Jugador C: (61, 44)
Balón: (57, 35)
Al repetir este proceso muchas veces por segundo, se obtiene una representación detallada de los movimientos.
Los datos de tracking pueden ayudar a analizar:
- Posicionamiento de los jugadores
- Estructura del equipo
- Patrones de carrera
- Compacidad defensiva
- Creación de espacios
- Comportamiento en la presión
- Movimientos sin balón
- Distancia recorrida
Empresas y plataformas como SkillCorner, KINEXON Sports y Catapult One son ejemplos de tecnologías relacionadas con el tracking y el rendimiento dentro del ecosistema futbolístico.
Datos de vídeo
El vídeo de fútbol contiene mucha más información que los datos tradicionales de eventos, pero también resulta mucho más difícil de interpretar para un ordenador.
Un vídeo está compuesto por una sucesión de imágenes. Los sistemas de visión por computador pueden procesar esas imágenes para identificar objetos, jugadores y movimientos.
Un sistema puede intentar detectar:
- Jugadores
- Posición del balón
- Límites del terreno de juego
- Movimiento de los jugadores
- Identidad de los equipos
- Orientación corporal
- Acciones que tienen lugar durante el juego
Esto permite extraer información estructurada de los vídeos para utilizarla posteriormente en diferentes tipos de análisis.
2. Convertir los datos en bruto en información utilizable
Los datos futbolísticos en bruto rara vez están preparados para ser utilizados directamente por un modelo de IA.
Antes del análisis, normalmente es necesario limpiarlos, organizarlos y transformarlos.
Este proceso puede incluir:
- Eliminar registros duplicados
- Gestionar valores ausentes
- Estandarizar los nombres de los jugadores
- Corregir marcas de tiempo
- Normalizar coordenadas
- Convertir distintos formatos de datos
- Relacionar eventos con jugadores y partidos
Imagina dos conjuntos de datos que identifican de forma diferente al mismo jugador:
Conjunto de datos A: Jude Bellingham
Conjunto de datos B: J. Bellingham
Un sistema de análisis necesita reconocer que ambos registros corresponden al mismo jugador.
El mismo principio se aplica a equipos, competiciones, partidos y tipos de eventos.
Por eso, la preparación de los datos es una parte fundamental de la IA aplicada al fútbol. Un modelo sofisticado no puede compensar unos datos de entrada que sean fundamentalmente poco fiables o estén mal estructurados.
3. Enseñar a los modelos a reconocer patrones
Una vez preparados los datos, los modelos de machine learning pueden utilizarse para identificar patrones.
El software tradicional suele funcionar mediante reglas explícitas:
SI ocurre la condición A
ENTONCES ejecutar la acción B
El machine learning funciona de otra manera.
En lugar de definir manualmente todas las reglas posibles, los desarrolladores proporcionan datos al modelo y permiten que este aprenda relaciones dentro de esos datos.
Por ejemplo, un modelo podría analizar miles de secuencias históricas de pases para identificar qué características están asociadas con una progresión eficaz del balón.
El modelo no se limita a memorizar un pase concreto.
Intenta encontrar relaciones entre distintas variables.
Estas variables pueden incluir:
- Posiciones de los jugadores
- Distancia respecto a los rivales
- Ángulo del pase
- Espacio disponible
- Número de jugadores cercanos
- Acciones anteriores
- Posicionamiento del equipo
Después, el modelo resultante puede aplicarse a nuevas situaciones.
4. Aprendizaje supervisado en el fútbol
El aprendizaje supervisado es uno de los enfoques habituales dentro del machine learning.
En este método, el modelo se entrena utilizando ejemplos cuyo resultado esperado ya se conoce.
Imagina un conjunto de datos que contiene miles de tiros.
Cada registro podría incluir:
Posición del tiro
Ángulo del tiro
Distancia a portería
Número de defensores
Parte del cuerpo utilizada
Acción anterior
Resultado
El resultado puede indicar, por ejemplo, si el tiro terminó en gol.
Durante el entrenamiento, el modelo busca relaciones entre las variables de entrada y los resultados conocidos.
Una vez entrenado, puede utilizarse para evaluar nuevos tiros.
Este enfoque puede aplicarse a distintos problemas relacionados con el fútbol, entre ellos:
- Estimación del resultado de un tiro
- Análisis del resultado de un pase
- Evaluación de jugadores
- Modelización del resultado de un partido
- Análisis para la planificación de fichajes
Sin embargo, la calidad del resultado depende en gran medida de los datos utilizados para el entrenamiento y de cómo se haya definido el problema.
5. Visión por computador y vídeo de fútbol
La visión por computador es especialmente importante cuando la IA necesita interpretar vídeos de fútbol.
Un ordenador no observa un partido de la misma manera que una persona.
En su lugar, el vídeo se procesa como una secuencia de imágenes y datos numéricos.
Un flujo simplificado de visión por computador puede ser:
Vídeo
↓
Extracción de frames
↓
Detección de objetos
↓
Identificación de jugadores y balón
↓
Tracking
↓
Reconocimiento de eventos
↓
Datos de fútbol estructurados
El sistema puede procesar cada frame y relacionar la información entre diferentes imágenes.
Por ejemplo, si un jugador es detectado en varios frames consecutivos, el sistema puede estimar cómo cambia su posición con el paso del tiempo.
De este modo pueden generarse datos de tracking que posteriormente se utilizan para el análisis táctico o de rendimiento.
La visión por computador también puede ayudar a automatizar la identificación de eventos futbolísticos, aunque la dificultad de esta tarea varía considerablemente según el evento y la calidad del vídeo.
6. IA para el análisis táctico
La táctica en el fútbol depende en gran medida del espacio, el posicionamiento y los movimientos.
Por eso, los datos de tracking y de eventos son especialmente útiles para el análisis táctico.
La IA puede procesar grandes cantidades de observaciones para identificar patrones que se repiten en el comportamiento de un equipo.
Por ejemplo, un análisis puede estudiar:
- Cómo inicia el juego un equipo desde atrás
- Dónde genera superioridades
- Cómo se posicionan los jugadores de banda
- Cómo se mueve la línea defensiva
- Cómo realiza la presión un equipo
- Dónde aparecen espacios durante las transiciones
- Cómo reaccionan los jugadores después de perder el balón
Un analista puede identificar algunos de estos patrones viendo partidos.
La IA puede ayudar a procesar el mismo tipo de información a través de muchos partidos y grandes conjuntos de datos.
El resultado puede utilizarse como punto de partida para un análisis táctico más profundo.
Para ampliar información sobre análisis futbolístico, consulta Análisis, datos y scouting de fútbol.
7. IA para el scouting de jugadores
El scouting de jugadores es otra aplicación importante de la IA en el fútbol.
Un scout puede tener que evaluar cientos o miles de jugadores de diferentes ligas.
La IA puede ayudar a reducir la cantidad de información que debe revisarse manualmente.
Un modelo de scouting puede comparar jugadores utilizando variables como:
- Posición
- Edad
- Minutos jugados
- Pase
- Progresión con balón
- Acciones defensivas
- Finalización
- Participación en la posesión
- Rendimiento físico
El sistema puede identificar posteriormente a los jugadores cuyo perfil estadístico coincide con determinados requisitos.
Por ejemplo, un club que busca un centrocampista puede establecer un perfil como este:
Posición: Centrocampista
Edad: 18–23
Buena progresión con balón
Alto volumen de pases
Aportación defensiva
Participación regular
El modelo puede buscar candidatos que cumplan estas características dentro de una gran base de datos de jugadores.
Plataformas como Comparisonator, SciSports, DataMB, TransferRoom y Driblab representan diferentes enfoques dentro del ecosistema más amplio de scouting, fichajes y análisis de jugadores.
La IA no elimina la necesidad de contar con experiencia en scouting. Puede ayudar a los scouts a organizar la información y detectar jugadores que merecen una evaluación más detallada.
8. IA para el rendimiento de los jugadores
La IA aplicada al fútbol también puede utilizarse para analizar el rendimiento de los jugadores.
El análisis de rendimiento puede combinar eventos de partido, información de tracking y mediciones físicas.
Por ejemplo, un sistema de rendimiento puede analizar:
- Distancia recorrida
- Carreras a alta velocidad
- Sprints
- Aceleraciones
- Deceleraciones
- Posicionamiento
- Carga de partido
- Acciones repetidas
La misma información puede analizarse a lo largo de varios partidos para detectar cambios con el paso del tiempo.
El perfil de rendimiento de un jugador puede convertirse así en una serie temporal:
Partido 1 → carga
Partido 2 → carga
Partido 3 → carga
Partido 4 → carga
Partido 5 → carga
Los modelos de IA pueden buscar patrones dentro de estas observaciones.
Esto puede apoyar áreas como el seguimiento del rendimiento, el análisis de cargas y el desarrollo del jugador.
Puedes encontrar tecnologías relacionadas en Rendimiento y tracking en fútbol y Rendimiento y tracking deportivo.
9. IA para la predicción de partidos
La predicción es otra de las aplicaciones más conocidas de la IA en el fútbol.
Un modelo predictivo puede utilizar datos históricos para estimar la probabilidad de distintos resultados.
Entre las posibles variables de entrada se encuentran:
- Resultados anteriores
- Rendimiento del equipo
- Balance como local y visitante
- Goles marcados
- Goles encajados
- Disponibilidad de jugadores
- Forma reciente
- Estadísticas de los partidos
- Datos históricos de los equipos
Un proceso de predicción simplificado podría ser:
Partidos históricos
↓
Extracción de variables
↓
Modelo de machine learning
↓
Estimaciones de probabilidad
↓
Predicción del partido
Por ejemplo, un modelo podría generar probabilidades como estas:
Victoria local: 45 %
Empate: 30 %
Victoria visitante: 25 %
Estos porcentajes deben entenderse como resultados generados por un modelo y no como garantías.
El fútbol contiene un nivel importante de incertidumbre. Una expulsión, una lesión, un cambio táctico o un error individual pueden modificar el resultado de un partido.
Puedes explorar este ámbito en Predicciones de fútbol y pronósticos de partidos.
10. ¿Qué está aprendiendo realmente el machine learning?
Uno de los conceptos más importantes es entender que el machine learning no comprende automáticamente el fútbol de la misma manera que un entrenador.
Un modelo trabaja con representaciones numéricas del juego.
Por ejemplo, puede recibir variables como:
x1 = posición del jugador
x2 = distancia respecto al rival
x3 = ángulo del pase
x4 = espacio disponible
x5 = acción anterior
x6 = estado de posesión del equipo
El modelo busca relaciones entre estas variables y el objetivo que debe predecir.
En términos simplificados, el sistema intenta aproximar una relación entre las entradas y las salidas:
Datos de entrada → Modelo → Resultado
El resultado puede ser:
- Una probabilidad
- Una clasificación
- Un ranking
- Un valor estimado
- Un evento detectado
- Un grupo de jugadores recomendado
Esta distinción es importante porque la capacidad del modelo está limitada por los datos que recibe y por el objetivo para el que ha sido diseñado.
Si los datos de entrenamiento no representan adecuadamente una determinada situación, el modelo puede funcionar peor cuando se encuentra con esa situación.
11. De la predicción al apoyo en la toma de decisiones
El objetivo final de la IA en el fútbol normalmente no es la predicción en sí misma.
Lo importante es cómo las personas pueden utilizar la información obtenida.
Pensemos en la planificación de fichajes.
Un modelo puede identificar 50 jugadores con perfiles estadísticos similares.
Eso no significa que el club deba fichar automáticamente a uno de ellos.
El resultado puede convertirse en un elemento más dentro de un proceso de scouting y planificación mucho más amplio.
El flujo podría ser:
Análisis mediante IA
↓
Identificación de candidatos
↓
Revisión del scout
↓
Análisis de vídeo
↓
Evaluación táctica
↓
Evaluación adicional del jugador
↓
Decisión de fichaje
Por eso, la IA aplicada al fútbol se entiende mejor como una herramienta de apoyo a la toma de decisiones que como un sustituto de las decisiones.
El modelo puede procesar información a gran escala, mientras que los profesionales del fútbol aportan el contexto y el criterio necesario.
12. Por qué el contexto es importante en la IA futbolística
Los datos de fútbol pueden parecer objetivos porque están expresados mediante números.
Sin embargo, los números también necesitan contexto.
Imagina dos centrocampistas que completan un número similar de pases.
Sus funciones pueden ser completamente diferentes.
Uno puede jugar principalmente pases horizontales dentro de un equipo que domina la posesión.
Otro puede intentar pases progresivos bajo una fuerte presión del rival.
Por tanto, una misma estadística puede representar situaciones futbolísticas diferentes.
El contexto puede incluir:
- Táctica del equipo
- Nivel de la competición
- Posición
- Rol del jugador
- Estado del partido
- Calidad del rival
- Compañeros
- Instrucciones del entrenador
- Minutos disputados
Los buenos sistemas de IA aplicados al fútbol deben tener en cuenta estos factores cuando sean relevantes para el análisis.
Por eso, comparar jugadores o equipos utilizando una única estadística puede ofrecer una visión incompleta.
13. La IA futbolística combina distintas tecnologías
La IA en el fútbol no es una única tecnología.
Es un ecosistema que combina diferentes tecnologías y fuentes de datos.
Un flujo moderno de inteligencia futbolística puede incluir:
Recopilación de datos
Obtención de eventos de partido, información de tracking, vídeos y otros datos futbolísticos.
Ingeniería de datos
Limpieza, transformación y organización de grandes conjuntos de datos.
Machine Learning
Identificación de patrones y creación de modelos predictivos o de clasificación.
Visión por computador
Extracción de información a partir de imágenes y vídeos.
Procesamiento del lenguaje natural
Procesamiento de informes escritos, documentos u otra información textual cuando resulta apropiado.
Modelización estadística
Cuantificación de relaciones, probabilidades e indicadores de rendimiento.
Visualización
Transformación de datos complejos en información que entrenadores, analistas y scouts puedan interpretar.
Estos componentes pueden trabajar conjuntamente.
Por ejemplo:
Vídeo
↓
Visión por computador
↓
Datos de tracking
↓
Procesamiento de datos
↓
Machine Learning
↓
Análisis táctico
↓
Visualización
↓
Decisión humana
La combinación de estas tecnologías forma parte de los sistemas modernos de inteligencia y análisis futbolístico.
14. ¿Cuáles son las limitaciones de la IA en el fútbol?
La IA aplicada al fútbol también tiene limitaciones importantes.
Calidad de los datos
Los datos de baja calidad pueden generar resultados poco fiables.
Registros incompletos, definiciones inconsistentes o un tracking impreciso pueden afectar al rendimiento del modelo.
Datos de entrenamiento limitados
Un modelo solo puede aprender a partir de los ejemplos disponibles.
Las situaciones tácticas poco frecuentes pueden ser más difíciles de modelizar correctamente.
Un fútbol que cambia
El fútbol evoluciona.
Los equipos cambian de entrenador, sistemas de juego y estilos.
Por ello, un modelo entrenado con datos históricos puede necesitar actualizaciones a medida que cambia el contexto futbolístico.
Correlación no significa causalidad
La IA puede detectar relaciones dentro de los datos sin demostrar necesariamente por qué existen esas relaciones.
Por ejemplo, una estadística puede estar muy relacionada con equipos exitosos sin ser directamente la causa de su éxito.
Contexto humano
Un modelo puede no comprender completamente determinados factores que son difíciles de convertir en datos.
Entre ellos pueden encontrarse las instrucciones tácticas, las dinámicas dentro del vestuario, las circunstancias individuales y otros elementos contextuales.
Por estas razones, los resultados de la IA deben interpretarse junto con la experiencia futbolística y no considerarse respuestas incuestionables.
15. Cómo utilizan la IA los entrenadores y analistas
El trabajo práctico de entrenadores y analistas suele comenzar con una pregunta concreta.
Por ejemplo:
¿Cómo generó nuestro equipo ocasiones ante un bloque defensivo bajo?
A continuación, el analista puede determinar qué datos necesita estudiar.
Estos pueden incluir:
- Secuencias de posesión
- Posiciones de los jugadores
- Zonas de pase
- Entradas en el último tercio
- Zonas de finalización
- Estructura defensiva
La IA puede procesar grandes cantidades de esta información e identificar patrones recurrentes.
Después, el analista puede revisar los resultados y relacionarlos con el vídeo.
Un flujo simplificado sería:
Pregunta futbolística
↓
Recopilación de datos
↓
Análisis mediante IA
↓
Identificación de patrones
↓
Revisión de vídeo
↓
Interpretación futbolística
↓
Decisión del cuerpo técnico
Este enfoque combina la capacidad de procesar grandes volúmenes de información con el conocimiento humano del fútbol.
La IA en el fútbol en la práctica
El ecosistema de tecnología futbolística incluye herramientas que cubren diferentes partes de este proceso.
Para el acceso a datos y la información de partidos, recursos como Football-Data.co.uk, Football-Data.org, Sofa Score y FotMob representan diferentes formas de trabajar con datos e información futbolística.
En análisis avanzado, scouting y rendimiento, plataformas como Impect, Metrica Sports, Hudl Wyscout y Nacsport muestran cómo la tecnología puede integrarse en procesos de análisis y trabajo con vídeo.
Estas plataformas no realizan necesariamente la misma función. El ecosistema de IA futbolística está compuesto por diferentes capas, desde la recopilación de datos y la información de partidos hasta el tracking, el análisis de vídeo, el scouting y el rendimiento.
El futuro de la IA en el fútbol
A medida que los datos futbolísticos se vuelven más detallados, los sistemas de IA pueden trabajar con representaciones cada vez más complejas del juego.
La evolución va más allá de las estadísticas básicas y se dirige hacia modelos más completos de las situaciones que se producen sobre el terreno de juego.
En lugar de preguntar únicamente:
¿Cuántos pases completó un jugador?
El análisis puede considerar cada vez más cuestiones como:
¿Dónde estaba posicionado el jugador?
¿Qué opciones tenía disponibles?
¿Cómo reaccionaron los rivales?
¿Qué espacio se generó?
¿Qué ocurrió después de la acción?
Esto supone pasar de estadísticas aisladas a una visión más contextual de la inteligencia futbolística.
La combinación de datos de eventos, tracking, vídeo y machine learning puede proporcionar una visión más completa de lo que ocurre durante un partido.
Al mismo tiempo, la experiencia humana sigue siendo importante porque las decisiones futbolísticas contienen elementos contextuales que no siempre pueden representarse completamente en un conjunto de datos.
Cómo funciona la IA en el fútbol: resumen sencillo
Todo el proceso puede resumirse en unos pocos pasos:
1. Recopilar datos
La IA futbolística comienza con datos de partidos, jugadores, sistemas de tracking y vídeos.
2. Limpiar y estructurar los datos
La información en bruto se transforma en conjuntos de datos consistentes y utilizables.
3. Entrenar o aplicar modelos
Los modelos de machine learning, estadística y visión por computador procesan los datos.
4. Detectar patrones
El sistema identifica relaciones, comportamientos, probabilidades o situaciones que se repiten.
5. Generar insights
Los resultados se convierten en información que los profesionales del fútbol pueden interpretar.
6. Apoyar las decisiones
Entrenadores, analistas, scouts y clubes combinan la información generada por la IA con el conocimiento futbolístico y el contexto.
En pocas palabras:
La IA futbolística no sustituye el conocimiento del fútbol. Ayuda a convertir grandes cantidades de datos futbolísticos en información que las personas pueden utilizar.
Ese es el principio fundamental de la IA aplicada al fútbol, ya sea en Análisis, datos y scouting de fútbol, Scouting y fichajes, Desarrollo y evaluación de jugadores o Datos y analítica deportiva.
Si primero quieres entender el concepto general, puedes leer ¿Qué es la IA en el fútbol? Cómo la inteligencia artificial está cambiando el fútbol. Para conocer mejor sus aplicaciones, consulta también Cómo se utiliza la IA en el fútbol: análisis, scouting, táctica y más.