👨✈️Agentes de IA: un salto tecnológico para el cuello de botella de los datos en el fútbol
Expertos en sports analytics admiten que los equipos top no explotan todas las métricas que producen. Un futuro de IA generativa para ir a la siguiente pantalla de las estadísticas avanzadas.
El uso de los datos en clubes de la Premier League como Liverpool, Brentford, Brighton y Arsenal pueden exhibir suficientes casos de éxito, como para debatir con argumentos sólidos con los no creyentes de las estadísticas avanzadas en el fútbol. Sus profetas son tan sinceros en esa conversación asincrónica, que hasta admiten que los clubes producen datos que no utilizan, porque hay directores deportivos, entrenadores y hasta dueños de clubes que no creen en ellos.
Pero hay otra razón más contundente: los diferentes niveles en el organigama de un club no saben bien qué hacer con ellos. Se genera un cuello de botella porque los datos están y lo que se destila es muy poco.
¿Podrán los agentes de inteligencia artificial, hijos de la segunda ola de la IA generativa, ayudar para que los datos tengan valor, no por ser muchos, sino por ser los estrictamente necesarios?
Sobre esa idea, este newsletter.
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Demasiada información y agentes de IA: los inventores de los datos en fútbol se mueven a la siguiente pantalla
Las conversaciones de MIT Sloane Sports Analytics Conference son un espacio obligado para conocer las nuevas tendencias en el rubro de los datos. O también para abordar las viejas tendencias revisitadas con una mirada más fresca y actual. Es el caso de la charla Beyond the Pitch: Transforming Soccer Through Advanced Analytics, un panel que en la edición de 2024 convocó a un verdadero dream team de las estadísticas avanzadas en el fútbol. Con un gran quinteto inicial:
Jesse Marsch. Entrenador de fútbol norteamericano, actualmente DT de la selección masculina de Canadá. Previamente fue asistente y luego director técnico en clubes de la escudería Red Bull: New York, Leipzig y Salzburg, además ser “el que llegó después” de Marcelo Bielsa al Leeds United.
Ian Graham. Ex director de investigación del Liverpool FC (2012–2023), donde lideró el uso de análisis de datos en el club. Actualmente trabaja como consultor para varios clubes desde Ludonautics, su propia compañía.
Sarah Rudd. Pionera en análisis de fútbol, fue vicepresidenta de Analítica y Desarrollo de Software en Arsenal FC. Actualmente es cofundadora y directora de tecnología de la consultora de análisis src | ftbl
Laurie Shaw. Científico de datos con experiencia en Harvard y en el departamento del Tesoro del Reino Unido. Recientemente dejó su puesto como director de datos de fútbol en City Football Group para sumarse al Liverpool como nuevo científico jefe.
Ryan O'Hanlon. Escritor y periodista especializado en fútbol. Actualmente es redactor en ESPN y autor del libro "Net Gains: Inside the Beautiful Game’s Analytics Revolution". Su participación fue como moderador activo de la charla.
Una charla con preguntas simples sobre qué hacen los clubes con los datos que capturan y procesan; cuál es el estado de situación del uso de los datos en el fútbol; por qué tener datos no es respuesta a nada y saber qué hacer con ellos es la respuesta a todo. Cuando la que habla es gente que conoce del asunto, no hay temor a ciertos reconocimientos aunque apariencia esas palabras se les vuelvan en contra. La industria deportiva vende mucho entusiasmo y su playbook indica que ciertas reflexiones deberían quedar debajo del escenario. No es el caso y si quieren comprobarlo de primera mano, encima de este texto está el video completo.
Nerds ganadores y perdedores
Ian Graham puede ser visto como uno de los “nerds” del mundo del fútbol que ganó la batalla: más de diez años en el backstage de un Liverpool competitivo y la contratación de Jurgen Klopp, son asuntos que llevan su firma invisible para los éxitos del club. Graham hoy es uno de los primeros en admitir que el uso de los datos en el fútbol es cosa de pocos y que todavía el deporte se debe mejores prácticas.
“Si bien el análisis avanzado ha progresado en el fútbol, la traducción de esa información al terreno de juego sigue teniendo obstáculos. Todo lo que se hace es correcto, tenemos análisis avanzados en el fútbol desde hace mucho tiempo, pero existe un cuello de botella. Por eso digo que solo algunos nerds han ganado: ese cuello de botella es traducir esa visión analítica al terreno de juego. La capacidad de llevar las conclusiones del análisis de datos a la práctica en el campo es la principal limitación actual”.
El liderazgo en el fútbol aún no sabe integrar datos de una forma eficiente. Jesse Marsch habla de la incomodidad que todavía sienten muchos entrenadores, directivos y propietarios con los datos y que limitan su uso efectivo. Aunque todos digan que son importantes, muy pocos saben cómo integrarlos en la toma de decisiones.
“La gente en la cima de la jerarquía no siempre se siente cómoda usando datos. Dueños de clubes, presidentes, directores deportivos y también entrenadores. Entonces, como no se sienten cómodos, no los valoran tanto”.
El razonamiento y el comportamiento expuestos por Marsch resultan muy humanos. Cuando algo está sobre la mesa y no se lo conoce, hay dos caminos: tratar de entenderlo o descartarlo. Sucede que en el fútbol, cuando se opta por el descarte, esa acción debe ser justificada con cierta forma de desprecio.
Sarah Rudd fue la creadora de modelos analíticos de rendimiento de futbolistas para el Arsenal aún en tiempos de Arsene Wenger, un entrenador insospechado de querer un fútbol que limite la creatividad de sus jugadores. Mismo caso que Graham: buena parte de lo que hace el equipo de Arteta ahora en Champions, también lleva su firma invisible.
En la conversación ofrece una imagen muy precisa: en una escala del 1 al 10, el desarrollo del análisis está en 7, pero su implementación apenas llega a 2. “Incluso cuando los clubes contratan científicos de datos o ingenieros, si no hay un proceso claro o un entendimiento de cómo encajarán dentro de la estructura, esa inversión no se traduce en resultados”, dice. En otras palabras: plata tirada
Laurie Shaw aporta una idea reveladora sobre cómo muchas veces los datos llegan al deporte desde los ámbitos académicos. Se produce ahí un choque de mundos: la motivación en la investigación académica (descubrir cosas nuevas) difiere de la motivación en un club (influir en la toma de decisiones decisiones).
"Lo que pasa con la investigación es que estás tratando de hacer algo nuevo y genial, como venir a conferencias como Sloan y presentar un gran trabajo. La diferencia cuando estás en un club es que el incentivo o la motivación está en influir en las decisiones y eso algo bastante diferente".
El ex científico del City Group señala que en el entorno de un club de fútbol, el objetivo principal del análisis de datos es proporcionar información que conduzca a mejores decisiones, a diferencia del enfoque en la novedad de la investigación académica. Shaw le pone realismo y deja una buena lección para los emprendedores, cuando marca la diferencia entre los pitch de eventos y la labor diaria en un club de fútbol:
"El trabajo que se hace en la investigación solo necesita funcionar una vez y podés presentar esos resultados y eso es genial. Dentro de un club, o en cualquier industria, tiene que funcionar siempre, y a medida que la gente comienza a usarlo y a depender de él, todos esperan que funcione a diario”.
Más allá del cuello de botella: dónde si funcionan los datos y es un error no tenerlos
Mercado de pases y jugadas de pelota parada. Ganar dinero y hacer goles. Son los dos campos de atención en los que el uso de los datos son indiscutibles, prácticos y que pueden traer beneficios económicos. Los clubes de fútbol tienen todos las mismas necesidades y lo que varían son las cajas de herramientas para abordarlas
Graham, que aconsejó contratar a Klopp en 2015 cuando el alemán venía de su peor campaña en el Borussia Dortmund, ahora aconseja orientar el uso de los datos de modo obligatorio en el scouting. “El 65% de los ingresos de la Premier League se destinan a salarios y el 25% a traspasos. Si se busca tener impacto financiero, el uso de los datos tiene más sentido en el reclutamiento”, comenta.
Los casos de éxito en la Premier League son concretos: Liverpool, Brighton y Brentford. Los tres utilizaron datos para identificar talento antes que el resto. (Alexis Mac Allister y su GPS podrían tener mucho que contar al respecto..). El desafío en todos los equipos, aún los que no tengan ese cultura de los datos, es siempre es el mismo: cada club tiene que encontrar su propio esquema para el uso de los datos.
Graham también es enfático cuando marca algo totalmente contracultural para nuestro modo de ver el fútbol: que el rol del entrenador no es descubrir jugadores, sino validar la elección final.
“El entrenador necesita estar directamente involucrado en el reclutamiento para decir si cree que el nuevo futbolista encajara en el esquema de juego. Pero entre los miles de candidatos, el análisis y el scouting ya seleccionaron a cinco. El técnico debe decidir entre esos cinco. Esa es su parte del proceso”.
Rudd refuerza esta idea en la ponencia: hay clubes que están incluyendo a analistas de rendimiento —formados en datos y en análisis subjetivo de video— en el corazón del proceso de scouting.
“Son perfiles que cruzan ambos mundos, entienden el juego y entienden los datos. Arsenal es uno de los casos recientes que reformó su proceso de toma de decisiones siguiendo este enfoque”.
Tanto el entrenador Marsch como el científico Shaw coinciden: el éxito no depende solo del modelo analítico, sino de la capacidad de mezclar distintos saberes. Integrar departamentos y perfiles mixtos para decidir mejor. Dice Shaw
“El entrenador debe ser parte de un equipo y usar todos los recursos disponibles. Necesitás alguien que pueda tomar información de datos, scouting, entrenamiento, medicina, finanzas..y con todo eso llegar a una decisión.S in esa figura que conecte los mundos, la información queda aislada y pierde potencia”.
El otro asunto son las pelotas paradas. No hace falta esperar un proceso de cinco años para ver el impacto del análisis. Hay áreas donde el retorno es casi inmediato y los clubes aún no lo están aprovechando. Una de ellas: las jugadas de pelota parada. “La cantidad de tiempo que los entrenadores dedican a las jugadas a balón parado está muy por debajo de lo que los datos sugieren. Simplemente sería una ventaja obvia si alguien dedice prestarle más atención”, comenta Rudd.
Otra área es el desarrollo de los jóvenes talentos. Laurie Shaw plantea que los datos pueden ayudar a diseñar trayectorias más eficientes: “Todo club tiene un chico de 17 años con talento. No va a llegar directo al primer equipo.(Nota: en Sudamérica seguramente sí lo haga). Necesita jugar, necesita ser desafiado. Hay mucho más por hacer con los datos para entender cuál es su camino ideal, para llegar al mejor nivel posible: las cesiones (préstamos), los minutos de juego, el contexto competitivo, todo eso puede optimizarse con información. Si el club puede construir un modelo claro de desarrollo, los datos no solo reducen riesgos sino que también multiplican el potencial del talento”, dice el ex director de datos del City Group.
Agentes de AI: para evitar el cuello de botella
El exceso de datos puede ser un problema por varias razones. La saturación de información y que nos desborde es una de ellas. Otro motivo tiene que ver con el desaliento: para qué producir tanto si finalmente un club no los usa; no sabe si los precisa y entonces queda en el aire la sensación de que se gasta dinero en nada. Un lateral que llegó en el mercado de pases como octava opción luce más tangible que una parva de datos que nadie pudo procesar y analizar.
El cuello de botella puede ser un lujo de clubes ricos. Un dashboard con los datos justos es una meta posible para un club con menos resto económico.
La explosión de la inteligencia artificial generativa, además de permitirnos crear imágenes tipo Ghibli, ayuda a construir una nueva capa tecnológica que apunta a una innovación que se consolida: los agentes de inteligencia artificial (IA).
¿Qué hacen y cómo lo hacen? Estos sistemas no solo interpretan información, sino que aprenden, anticipan y toman decisiones alineadas con objetivos definidos. En lugar de limitarse a ejecutar instrucciones fijas, operan como asistentes inteligentes, autónomos, capaces de influir directamente en el juego, la estrategia y la experiencia de los aficionados. Operan con fuentes de información confiables, predeterminadas y toman decisiones exclusivamente alineadas con la necesidad de la búsqueda. No alucinan.
En el ámbito deportivo, por ejemplo, los agentes de AI actúan como asistentes digitales inteligentes que operan en el backstage en las transmisiones deportivas. Monitorean lo que los aficionados ven, seleccionan los momentos más relevantes y ajustan las transmisiones en vivo para garantizar que cada espectador reciba contenido acorde a sus preferencias.
Esta tecnología emergente está comenzando a mostrar su potencial real en diferentes segmentos del ecosistema de contenidos deportivos. Pero ya llegan las primeras noticias sobre su uso y utilidad en las áreas de rendimiento deportivo e integridad de los jugadores.
Sportian, la unidad deportiva de Globant, anunció esta semana el lanzamiento de una suite de agentes de IA integrados en su plataforma Sportian Performance. Esta herramienta, ya utilizada por varias organizaciones deportivas, ahora incorpora capacidades predictivas y de monitoreo que reflejan un nuevo paradigma: más que datos, inteligencia accionable. Qué hacer con lo que se tiene.
"La necesidad de la IA en el deporte no es recolectar más datos, sino generar insights más significativos que eleven el espectáculo y fomenten el crecimiento. Estos nuevos agentes nos permiten ir más allá de las métricas superficiales y dotar al deporte de herramientas reales para perfeccionar su enfoque dentro y fuera del campo." Gonzalo Zarza, Chief Data Officer de Sportian.
Los nuevos agentes de IA que Sportian implementa están diseñados para operar en cuatro áreas clave que podrían marcar un cambio profundo en como se analiza y gestiona un partido:
Potencial Ofensivo: mediante modelos de deep learning entrenados con extensos archivos de video, este agente analiza trayectorias, posicionamientos y dinámicas de pase para ofrecer una visión más completa del aporte ofensivo de cada jugador. El impacto ya no se mide solo con goles o asistencias, sino con su influencia real en el juego.
Gráficos de Rendimiento en Tiempo Real: procesa datos en vivo para detectar alteraciones tácticas —como cambios de formación o patrones de pase— y genera contenido visual dinámico que puede ser compartido tanto con cuerpos técnicos como con aficionados. Así, el análisis se convierte en contenido.
Controles de Apuestas: este agente cruza datos del mercado de apuestas con eventos en cancha para detectar comportamientos anómalos que podrían indicar manipulación. Utilizando técnicas de detección de anomalías y análisis histórico, ofrece alertas tempranas que fortalecen la integridad competitiva.
Probabilidad de Gol: una evolución avanzada del clásico xGoal, que considera variables como ángulo de tiro, historial del jugador, presión defensiva y posición del arquero para calcular la probabilidad real de que una jugada termine en gol. Este cálculo se ajusta dinámicamente en tiempo real, aportando contexto relevante a las transmisiones y decisiones tácticas.
No tener datos en el fútbol, a esta altura, es un problema. Tener demasiados, tambíen. Incluso quienes crean que este es un lujo del “fútbol de los poderosos”, con solo preguntar cómo trabajaban los planteles de fútbol profesional de la Argentina hace diez años, y cómo lo hacen ahora, se verá que el salto tecnológico y su generación de información se produjo como en todas las ligas importantes.
La pantalla que sigue es la de los agentes de inteligencia artificial generativa. Esa es la dirección. Nada es obligatorio. Pero si el plan es seguir siendo relevante en el fútbol, tarde o temprano, se transformará en algo imprescindible.
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▶️Sports Summit México llega con un listado de speakers y organizaciones de un relieve inédito para Latinoamérica. Repasemos: Comité Organizador México Mundial 2026, Liga MX, LaLiga, L.A Rams, Amazon, YouTube, OneFootball, Club América, Inter Miami, NFL, MLB, NBA, Arizona Cardinals, Diablos Rojos, Club Tijuana, Warner Music, Moto GP, TikTok, Ticketmaster, Populous, Fórmula E, Mextenis, Sportian, Chivas, Meta, Estadio Azteca, Gamergy, Tigres, entre muchísimos otros. Revisen la agenda completa aquí. 23 y 24 de abril en el Centro Banamex.
▶️Liga Profesional de Fútbol de la Argentina expande su presencia en el metaverso con una alianza con Guardians of The Ball, compañía con un enfoque muy original en experiencias inmersivas.La inmersión propondrá gemelos digitales de alta calidad que reproducirán los espacios más emblemáticos de los estadios como los túneles de zona mixta, vestuarios, salas de prensa, accesos y palcos. (Ver trailer).
La experiencia incluye interacción social en tiempo real mediante chats de voz y texto en 3D, animaciones para alentar y celebrar en comunidad. A esto se le sumarán datos estadísticos en vivo: goles, faltas, cronología y línea de tiempo de los partidos. Datos reales en un entorno virtual pensado para las nuevas generaciones.
▶️Chile tendrá una nueva edición de iDream Summit. Se trata de un seminario sobre innovación en la gestión, con casos y experiencias desde adentro de las organizaciones. Será los días 6 y 7 de mayo en el Campus Bellavista – Universidad San Sebastián, con participación de Atlético Mineiro, Estudiantes de la Plata, Team Chile, Club Olimpia, Independiente de Medellín, entre otros clubes. Más información y registro en: idreamsummit.com
Datazo: Novatos en deuda en la NBA
El promedio de anotación de los novatos que debutaron en la temporada 2024/2025 fue el más bajo en los últimos 40 años, comparado con los jugadores que ya estaban establecidos en la liga: 3.3 puntos de diferencia. Interesante hilo en Sportico para entender las métricas y su relación con las edades de los rookies.
Felices Pascuas!
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Hasta la próxima,
mg.