Cómo está cambiando la IA el fútbol

La inteligencia artificial está transformando el fútbol, desde la forma en que los clubes realizan el scouting de jugadores hasta cómo los entrenadores analizan los partidos, controlan el rendimiento, preparan los planteamientos tácticos y toman decisiones en materia de fichajes.

Durante décadas, las decisiones en el fútbol se han basado principalmente en una combinación de observación humana, experiencia de los entrenadores, estadísticas y análisis de vídeo. Estos métodos siguen siendo fundamentales, pero la cantidad de información disponible para las organizaciones futbolísticas modernas ha aumentado de forma extraordinaria.

La IA ayuda a los clubes a procesar toda esa información con mayor rapidez y a una escala mucho mayor.

En lugar de depender únicamente de analistas que revisan partidos manualmente o de ojeadores que observan individualmente a cada jugador, las organizaciones futbolísticas pueden combinar cada vez más datos de eventos, datos de tracking, vídeo, estadísticas de jugadores y modelos de aprendizaje automático para detectar patrones que serían difíciles de identificar mediante un análisis manual.

El resultado es una transición gradual desde el análisis futbolístico tradicional hacia un enfoque más inteligente, continuo y basado en datos para apoyar la toma de decisiones.

¿Qué significa la IA en el fútbol?

La IA aplicada al fútbol hace referencia al uso de tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático para analizar datos relacionados con el fútbol, vídeos, movimientos de los jugadores, patrones tácticos y otro tipo de información.

Dependiendo de su aplicación, la IA puede utilizarse para:

• Analizar el rendimiento de los jugadores
• Registrar los movimientos de jugadores y balón
• Identificar patrones tácticos
• Apoyar el scouting de jugadores
• Comparar posibles incorporaciones
• Analizar a los equipos rivales
• Generar métricas futbolísticas
• Apoyar las decisiones del cuerpo técnico
• Identificar talento
• Controlar el rendimiento durante los entrenamientos
• Detectar patrones relacionados con el rendimiento físico
• Automatizar determinadas partes del análisis futbolístico

La diferencia importante es que la IA no significa simplemente "utilizar estadísticas".

El análisis futbolístico tradicional suele centrarse en describir lo que ha sucedido.

Por ejemplo:

Un centrocampista completó el 87 % de sus pases.

La IA aplicada al fútbol puede ir más allá al combinar distintas fuentes de información para investigar por qué se produjeron determinadas acciones y qué patrones pueden estar relacionados con ellas.

Este es uno de los cambios más importantes que la IA está introduciendo en el fútbol.

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Del análisis futbolístico a la Football Intelligence

El análisis futbolístico existe desde hace muchos años.

Los clubes han utilizado estadísticas como goles, asistencias, tiros, pases, entradas, posesión, goles esperados y otras métricas para evaluar a jugadores y equipos.

La IA añade una nueva capa a este proceso.

Los sistemas modernos de fútbol pueden combinar:

• Datos de eventos
• Tracking de jugadores
• Tracking del balón
• Vídeo de los partidos
• Datos de posicionamiento
• Datos de rendimiento físico
• Estadísticas históricas
• Informes de scouting
• Información táctica

A continuación, los modelos de aprendizaje automático pueden procesar estos conjuntos de datos para identificar relaciones, clasificar situaciones, generar predicciones o crear nuevas métricas futbolísticas.

Esto supone una evolución desde:

Observación → Recopilación de datos → Análisis → Decisión

hacia:

Observación + Datos + Vídeo + Tracking → Análisis asistido por IA → Interpretación humana → Decisión

El factor humano sigue siendo fundamental.

El gran cambio es que analistas, ojeadores, entrenadores y departamentos de fichajes pueden trabajar ahora con cantidades de información mucho mayores de las que sería práctico gestionar únicamente mediante análisis manual.

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1. La IA está cambiando el scouting de jugadores

Tradicionalmente, el scouting de jugadores ha dependido en gran medida de la observación humana.

Los ojeadores ven partidos, evalúan jugadores, elaboran informes, comparan actuaciones y desarrollan una opinión sobre si un futbolista podría encajar en un determinado equipo.

La IA puede hacer que este proceso sea más escalable.

En lugar de comenzar con miles de jugadores y filtrarlos manualmente, los departamentos de scouting y fichajes pueden utilizar sistemas basados en datos para identificar futbolistas que respondan a determinadas características.

Por ejemplo, un club podría buscar un centrocampista que:

• Progrese el balón con frecuencia
• Sea eficaz entre líneas
• Recupere la posesión en zonas avanzadas
• Tenga un determinado perfil físico
• Encaje en un sistema táctico concreto
• Rinda bien ante rivales de alto nivel
• Se ajuste al perfil de edad preferido por el club

La IA puede ayudar a identificar candidatos en función de estos criterios.

Esto no elimina el scouting.

En cambio, puede cambiar la forma en que los ojeadores utilizan su tiempo.

En lugar de buscar manualmente en todo el mercado de jugadores, pueden concentrarse en profundidad en un grupo más reducido de futbolistas relevantes.

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2. La IA está cambiando el análisis del rendimiento de los jugadores

El fútbol moderno genera enormes cantidades de datos de rendimiento.

La actuación de un jugador puede incluir información sobre:

• Pases
• Finalización
• Presión
• Acciones defensivas
• Progresión del balón
• Posicionamiento
• Distancias recorridas
• Aceleraciones
• Movimientos sin balón
• Toma de decisiones
• Comportamiento táctico

La IA puede analizar estas variables conjuntamente en lugar de tratar cada estadística de forma independiente.

Por ejemplo, la aportación de un jugador no siempre resulta evidente únicamente a través de los goles o las asistencias.

Un delantero puede generar valor mediante:

• La creación de espacios
• Los desmarques de arrastre
• La presión sobre los defensores
• Los movimientos hacia determinadas zonas
• La apertura de líneas de pase
• Movimientos que permiten a sus compañeros recibir el balón

Estos comportamientos pueden ser difíciles de cuantificar mediante las estadísticas tradicionales.

El tracking y el análisis de vídeo basados en IA pueden ayudar a los analistas de fútbol a estudiar estos comportamientos sin balón a una escala mucho mayor.

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3. La IA está cambiando el análisis táctico

El análisis táctico es otra de las áreas en las que la IA puede ofrecer una ayuda importante.

La táctica del fútbol implica interacciones entre varios jugadores y no únicamente acciones individuales.

Un sistema táctico puede analizarse a través de:

• Estructura del equipo
• Posicionamiento de los jugadores
• Redes de pases
• Estructuras de presión
• Líneas defensivas
• Patrones de salida de balón
• Ocupación de espacios
• Comportamiento en las transiciones
• Movimientos sin balón

La IA puede procesar estas relaciones a través de un gran número de situaciones.

Por ejemplo, un sistema puede analizar cómo responde un equipo cuando:

• El rival inicia la salida desde el portero
• Un lateral se incorpora al centro del campo
• Un centrocampista recibe entre líneas
• Se pierde la posesión
• El rival ataca por un determinado sector

En lugar de analizar manualmente cada situación, los analistas pueden utilizar la IA para detectar patrones recurrentes y estudiar después los ejemplos más relevantes.

Esto puede hacer que la preparación táctica sea más eficiente.

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4. La IA está cambiando el análisis de partidos

El análisis tradicional de partidos puede obligar a los analistas a revisar grandes cantidades de vídeo.

La IA puede automatizar parte de este proceso.

Los sistemas de visión por computador pueden identificar jugadores, balón, patrones de movimiento y determinados acontecimientos a partir de las imágenes de un partido.

Las tecnologías de tracking pueden convertir posteriormente el vídeo en información posicional estructurada.

Esto permite analizar cuestiones como:

• ¿A qué altura actuó la línea defensiva?
• ¿Qué nivel de compactación tuvo el equipo?
• ¿Qué espacios atacó el equipo?
• ¿Con qué frecuencia realizaron los jugadores determinados desmarques?
• ¿Cómo cambió la estructura del equipo durante las transiciones?
• ¿Dónde comenzaron las acciones de presión?
• ¿Cómo reaccionaron los jugadores después de perder la posesión?

El valor aparece al conectar estas observaciones con el contexto táctico.

Por tanto, la IA puede reducir la cantidad de trabajo manual necesaria para encontrar las situaciones relevantes dentro de un partido.

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5. La IA está cambiando los fichajes en el fútbol

Las decisiones de fichajes implican una importante dosis de incertidumbre.

Un jugador puede rendir a un nivel excepcional en una liga y tener dificultades después de cambiar de competición.

Por ello, un departamento de fichajes necesita considerar mucho más que las estadísticas básicas.

La IA puede ayudar a los clubes a comparar jugadores en diferentes contextos mediante el análisis de conjuntos de datos más amplios.

Los modelos de fichajes pueden tener en cuenta factores como:

• Edad
• Posición
• Estilo de juego
• Nivel de la liga
• Táctica del equipo
• Evolución del rendimiento
• Características físicas
• Acciones técnicas
• Comportamiento táctico
• Desarrollo histórico

El objetivo no consiste simplemente en encontrar al jugador con las estadísticas más altas.

Se trata de identificar futbolistas cuyas características puedan trasladarse de manera eficaz a un determinado contexto futbolístico.

Esta es una de las razones por las que la IA está adquiriendo cada vez más relevancia en los modernos departamentos de fichajes.

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6. La IA está cambiando la identificación de talento

Tradicionalmente, la identificación de talento ha requerido que los ojeadores observen a los jóvenes durante largos periodos de tiempo.

La IA puede ayudar a ampliar el número de jugadores que pueden ser evaluados.

Un sistema puede analizar grandes conjuntos de datos en busca de patrones de rendimiento poco habituales o determinadas características de desarrollo.

Por ejemplo, un club podría utilizar los datos para identificar jóvenes jugadores que presenten:

• Una progresión excepcional
• Un fuerte desarrollo físico
• Un rendimiento técnico poco habitual
• Regularidad en sus actuaciones
• Capacidad de adaptación táctica
• Características específicas de una posición

Cuanto antes pueda un club identificar a un jugador prometedor, más oportunidades tendrá de desarrollar internamente ese talento.

Sin embargo, el fútbol base es especialmente difícil de evaluar únicamente mediante datos.

La madurez física, el entorno de entrenamiento, el desarrollo psicológico y los cambios de posición pueden influir en el rendimiento.

Por ello, el scouting humano sigue siendo especialmente importante en la identificación de talento.

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7. La IA está cambiando el entrenamiento de fútbol

La IA también está adquiriendo relevancia más allá del análisis de los partidos.

Los entrenamientos generan información sobre la carga de los jugadores, sus movimientos, las acciones técnicas y el rendimiento físico.

Los sistemas de IA pueden analizar esta información para ayudar a los entrenadores a comprender mejor los patrones del entrenamiento.

Entre sus posibles aplicaciones se encuentran:

• Monitorización de la carga de entrenamiento
• Análisis del movimiento
• Desarrollo técnico
• Ejercicios tácticos
• Comparación del rendimiento
• Entrenamiento individualizado
• Monitorización de la recuperación

Por ejemplo, en lugar de ofrecer las mismas recomendaciones de entrenamiento a todos los jugadores, los clubes pueden utilizar cada vez más información individual de rendimiento para comprender cómo responde cada futbolista a las cargas de entrenamiento.

Esto favorece un enfoque más personalizado del desarrollo de los jugadores.

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8. IA y prevención de lesiones

La prevención de lesiones es otra área en la que los grandes conjuntos de datos pueden proporcionar información potencialmente útil.

Los jugadores generan información durante los partidos y los entrenamientos, entre ella:

• Distancia recorrida
• Carreras a alta velocidad
• Aceleraciones
• Deceleraciones
• Carga de trabajo
• Patrones de recuperación
• Exposición al entrenamiento

Los modelos de IA pueden analizar estas variables junto con información histórica para identificar patrones inusuales o posibles indicadores de riesgo.

El punto importante es que la IA no puede "predecir lesiones" con certeza.

Los equipos médicos y de rendimiento siguen teniendo que interpretar la información dentro de su contexto.

En cambio, la IA puede funcionar como una capa adicional de monitorización que ayude al staff a detectar situaciones que merecen una atención más detallada.

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9. La IA está cambiando el papel de los analistas de fútbol

La IA no solo crea nuevas herramientas.

También puede cambiar el papel de las personas que las utilizan.

Un analista tradicional puede dedicar una parte importante de su tiempo a:

• Recopilar datos
• Etiquetar vídeos
• Encontrar clips de partidos
• Elaborar informes
• Preparar hojas de cálculo
• Repetir análisis similares

La automatización puede reducir parte de estas tareas manuales.

Esto permite que los analistas dediquen más tiempo a:

• Interpretar los resultados
• Plantear mejores preguntas
• Conectar diferentes conjuntos de datos
• Comprender el contexto táctico
• Comunicar las conclusiones
• Apoyar al cuerpo técnico
• Cuestionar determinadas suposiciones

Por tanto, el valor del analista depende cada vez más de su capacidad de interpretación y no simplemente de recopilar información.

La pregunta pasa de ser:

"¿Podemos encontrar los datos?"

a:

"¿Qué significan realmente estos datos?"

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10. La IA está cambiando la toma de decisiones en el fútbol

En última instancia, el mayor impacto de la IA puede no estar en una única tecnología.

Está en la forma en que puede transformar el proceso de toma de decisiones.

Una decisión futbolística moderna puede involucrar miles o millones de datos.

La IA puede ayudar a reducir esta complejidad identificando la información relevante.

Por ejemplo:

Scouting

En lugar de revisar manualmente miles de jugadores:

Gran grupo de jugadores → Filtrado mediante IA → Lista de candidatos → Evaluación del ojeador

Análisis de partidos

En lugar de buscar manualmente situaciones en un partido completo:

Vídeo completo del partido → Detección mediante IA → Situaciones relevantes → Revisión del analista

Preparación táctica

En lugar de revisar cada acción del rival:

Partidos históricos → Detección de patrones → Claves tácticas → Preparación del cuerpo técnico

Fichajes

En lugar de comparar estadísticas aisladas:

Datos del jugador + Tracking + Contexto → Análisis mediante IA → Lista de fichajes → Decisión humana

De esta forma, la IA pasa a formar parte de un sistema más amplio de apoyo a la toma de decisiones.

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Ejemplos reales del uso de IA en el fútbol

El impacto de la IA en el fútbol no es únicamente teórico.

Los clubes profesionales y las empresas de tecnología futbolística ya están aplicando inteligencia artificial a problemas reales del fútbol.

Liverpool FC y Google DeepMind

Uno de los ejemplos más conocidos es la colaboración entre Google DeepMind y Liverpool FC.

Google DeepMind desarrolló TacticAI, un sistema de IA diseñado para ayudar en el análisis táctico del fútbol, especialmente en situaciones de córner.

El sistema combina enfoques de IA predictiva y generativa para analizar situaciones tácticas y generar posibles alternativas.

En evaluaciones realizadas con expertos de Liverpool FC, las propuestas de TacticAI fueron preferidas a las situaciones originales en una amplia mayoría de los casos. Esto demuestra el potencial de la IA para actuar como asistente táctico y no simplemente como una herramienta de presentación de estadísticas.

El proyecto muestra una dirección importante para la IA aplicada al fútbol:

La IA puede generar conocimiento futbolístico, no solo describir acciones que ya han ocurrido.

Sevilla FC e IBM Scout Advisor

Sevilla FC también ha explorado el uso de IA generativa en el ámbito del scouting.

El club colaboró con IBM en Scout Advisor, un sistema diseñado para apoyar el scouting permitiendo a los usuarios interactuar con información futbolística mediante lenguaje natural.

La tecnología utiliza procesamiento del lenguaje natural y modelos fundacionales para buscar y analizar la información contenida en la base de datos de scouting del club.

Esto demuestra cómo la IA generativa puede cambiar la forma en que los profesionales del fútbol interactúan con grandes conjuntos de datos.

En lugar de buscar manualmente entre diferentes informes y bases de datos, los usuarios pueden interactuar con la información futbolística de una forma más natural.

SkillCorner y el tracking basado en IA

SkillCorner ofrece tecnología de tracking basada en IA capaz de extraer información sobre los movimientos de jugadores y balón a partir de vídeos de fútbol.

Su tecnología puede realizar el seguimiento de jugadores y balón a partir de imágenes de retransmisiones y cámaras tácticas, creando conjuntos de datos posicionales detallados.

Este tipo de tecnología es especialmente importante porque muchos comportamientos relevantes en el fútbol se producen lejos del balón.

Los datos tradicionales de eventos pueden registrar un pase o un disparo.

Los datos de tracking pueden revelar además:

• Dónde estaban posicionados los jugadores
• Cómo se movieron
• Cómo se generaron los espacios
• Cómo cambiaron las estructuras defensivas
• Cómo se comportaron los jugadores sin posesión

Esto permite representar el rendimiento futbolístico de una forma mucho más completa.

Opta y los datos de fútbol enriquecidos mediante IA

El ecosistema Opta de Stats Perform es otro ejemplo de cómo la IA se está integrando en los datos futbolísticos.

Opta Vision combina datos de eventos con información de tracking para generar análisis futbolísticos más detallados.

Esto permite a los analistas estudiar aspectos como:

• Movimiento de los jugadores
• Desmarques y movimientos sin balón
• Estructura táctica
• Presión
• Espacios
• Pases
• Estructura del equipo

La tendencia general es clara: los datos de fútbol están evolucionando más allá del simple recuento de eventos hacia representaciones más completas del comportamiento de jugadores y equipos.

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Lo que la IA todavía no puede hacer en el fútbol

A pesar de su rápido desarrollo, la IA tiene importantes limitaciones en el fútbol.

El fútbol es un deporte altamente condicionado por el contexto.

Una misma acción puede tener significados completamente diferentes dependiendo de:

• Resultado
• Rival
• Situación del partido
• Sistema táctico
• Instrucciones del jugador
• Competición
• Nivel del equipo
• Filosofía del entrenador

Un modelo puede detectar un patrón estadístico sin comprender completamente por qué se produjo.

También existen factores que son difíciles de cuantificar de forma fiable.

Entre ellos pueden encontrarse:

• Liderazgo
• Comunicación
• Personalidad
• Confianza
• Capacidad de adaptación
• Influencia dentro del vestuario
• Respuesta ante la presión
• Relación con los compañeros
• Capacidad para comprender las instrucciones del entrenador

Por eso, la IA debe considerarse una tecnología de apoyo a la toma de decisiones y no un sistema autónomo encargado de tomar decisiones futbolísticas.

Los sistemas más eficaces combinan inteligencia artificial con conocimiento y experiencia futbolística.

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¿La IA sustituirá a los ojeadores y entrenadores?

Es poco probable que la IA aplicada al fútbol elimine simplemente la necesidad de ojeadores y entrenadores.

En cambio, es probable que sus funciones evolucionen.

Un ojeador puede dedicar menos tiempo a buscar sin un criterio previo entre grandes grupos de jugadores y más tiempo a evaluar si un posible fichaje encaja realmente en el club.

Un analista puede dedicar menos tiempo a etiquetar vídeos manualmente y más a interpretar patrones tácticos.

Un entrenador puede disponer de más información antes de tomar una decisión táctica.

En todos estos casos, la IA puede reducir el trabajo repetitivo y, al mismo tiempo, aumentar la cantidad de información disponible para los profesionales del fútbol.

La principal ventaja no consiste en sustituir el conocimiento futbolístico.

Consiste en proporcionar mejor información a quienes poseen ese conocimiento.

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¿Cómo será la IA en el fútbol del futuro?

La siguiente etapa de la IA aplicada al fútbol probablemente estará marcada por sistemas cada vez más integrados.

En lugar de utilizar herramientas separadas para:

• Scouting
• Análisis de vídeo
• Tracking
• Rendimiento
• Fichajes
• Análisis táctico

las organizaciones futbolísticas podrán conectar cada vez más estos conjuntos de datos.

Imaginemos un sistema de fichajes capaz de combinar:

Rendimiento del jugador + Datos de tracking + Contexto táctico + Vídeo + Desarrollo histórico + Necesidades del equipo

Un responsable de fichajes podría formular entonces una pregunta como:

"¿Qué centrocampistas sub-23 de esta competición tienen un perfil de juego similar al de nuestro centrocampista actual y podrían encajar en nuestro sistema de presión?"

Un sistema más avanzado podría devolver:

• Jugadores relevantes
• Estadísticas de apoyo
• Características de tracking
• Similitudes tácticas
• Ejemplos en vídeo
• Tendencias de desarrollo
• Posibles debilidades

El responsable humano seguiría evaluando la recomendación final.

Pero la cantidad de trabajo necesaria para llegar a esa decisión podría reducirse de forma considerable.

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El futuro del fútbol no consiste simplemente en tener más datos

Una de las principales ideas equivocadas sobre la IA aplicada al fútbol es que su objetivo consiste simplemente en generar más estadísticas.

Esa no es la verdadera oportunidad.

El fútbol ya genera enormes cantidades de datos.

El desafío consiste en convertir esa información en algo útil.

La IA puede ayudar a transformar la información en bruto en:

Datos → Patrones → Insights → Decisiones

Esta diferencia es importante.

Un club no obtiene una ventaja competitiva simplemente por disponer de más datos.

La ventaja aparece cuando puede interpretar la información con mayor rapidez, identificar patrones relevantes y convertir esas conclusiones en mejores decisiones.

Ahí es donde la IA aplicada al fútbol adquiere una importancia estratégica.

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Conclusiones

La IA está transformando el fútbol en áreas como el scouting, los fichajes, el análisis del rendimiento, la preparación táctica, el análisis de partidos y el desarrollo de jugadores.

La mayor transformación no reside en un único algoritmo o plataforma de software.

Se trata del paso desde un análisis futbolístico que principalmente describe lo que ha ocurrido hacia una Football Intelligence que ayuda a comprender por qué ha ocurrido y qué se podría hacer a continuación.

Los proyectos desarrollados con organizaciones como Liverpool FC, Google DeepMind, Sevilla FC, IBM, SkillCorner y Stats Perform muestran que esta transición ya está en marcha.

Para los profesionales del fútbol, el futuro probablemente implicará una relación cada vez más estrecha entre la experiencia humana y la inteligencia artificial.

Para aficionados, analistas, ojeadores, entrenadores y clubes, comprender cómo funcionan estas tecnologías será cada vez más importante a medida que la IA se integre en el ecosistema del fútbol moderno.

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FAQ

¿Cómo está cambiando la IA el fútbol?

La IA está transformando el fútbol al ayudar a los clubes a analizar el rendimiento de los jugadores, los datos de scouting, los patrones tácticos, el vídeo de los partidos, los datos de tracking, la información de fichajes y el rendimiento durante los entrenamientos a una escala mucho mayor.

¿Cómo se utiliza la IA en el scouting de fútbol?

La IA puede analizar grandes conjuntos de datos de jugadores e identificar futbolistas que cumplen determinados criterios de rendimiento, tácticos, físicos, de edad o de posición. Después, los ojeadores pueden evaluar con mayor detalle a los candidatos más relevantes.

¿Cómo ayuda la IA a los entrenadores de fútbol?

La IA puede ayudar a los entrenadores a analizar a los rivales, identificar patrones tácticos, estudiar el rendimiento de los jugadores y revisar situaciones de los partidos de forma más eficiente.

¿Puede la IA analizar la táctica del fútbol?

Sí. La IA puede analizar el posicionamiento de los jugadores, la estructura del equipo, los patrones de movimiento, las estructuras de presión, las relaciones de pase y otros elementos tácticos.

¿Puede la IA sustituir a los ojeadores de fútbol?

La IA probablemente servirá más como apoyo que como sustituto completo de los ojeadores. Los ojeadores siguen aportando una valoración contextual de factores que son difíciles de capturar únicamente mediante datos.

¿Cómo se utiliza la IA en los fichajes de fútbol?

La IA puede ayudar a los departamentos de fichajes a filtrar grandes grupos de jugadores, comparar perfiles, identificar jugadores similares, analizar tendencias de rendimiento y apoyar las decisiones sobre posibles incorporaciones.

¿Qué son los datos de tracking en el fútbol?

Los datos de tracking registran las posiciones y los movimientos de los jugadores y, en algunos sistemas, también del balón durante un partido. Pueden revelar información sobre posicionamiento, movimiento, ocupación de espacios y comportamiento táctico que los datos tradicionales de eventos no pueden representar completamente.

¿Cuál es la diferencia entre el análisis futbolístico y la IA aplicada al fútbol?

El análisis futbolístico se centra tradicionalmente en recopilar y analizar datos relacionados con el fútbol. La IA añade aprendizaje automático, visión por computador, IA generativa y reconocimiento automatizado de patrones para procesar conjuntos de datos más complejos y apoyar análisis más avanzados.

¿La IA será cada vez más importante en el fútbol?

Sí. A medida que los clubes recopilen más datos de vídeo, tracking, rendimiento y eventos, la IA probablemente tendrá un papel cada vez más importante a la hora de convertir esa información en conocimientos útiles sobre el fútbol.

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