El club de fútbol Ajax se atraganta con el big data y la IA

El club de fútbol del Ajax está muy descontento esta temporada con los big data. El club holandés, que ganó tres Champions en el inicio de los años setenta y revolucionó el fútbol de la mano de Johan Cruyff, ha empezado mal la temporada. Y el principal culpable parece ser el big data. Por lo visto, ficharon siguiendo las estrictas indicaciones de los análisis que la inteligencia artificial (IA) les facilitaba y la cosa, de momento, no está dando resultados. 

Fútbol IA

Lo cierto es que la IA y el análisis big data está siendo utilizado por todos los equipos profesionales de los deportes más seguidos: fútbol, baloncesto, béisbol, fútbol americano, etc.. Es más, dentro de cada uno de ellos, existe un equipo de profesionales dedicado a la cuestión. Especialmente su labor se centra en alimentar a la IA de los datos con los que ha de producir sus análisis. Después está, por supuesto, la interpretación de los mismos. Por lo tanto, se trata de una responsabilidad compartida derivada de las decisiones tanto de aquellas relacionadas con la información con la que ha de trabajar la IA, como de aquéllas derivadas de la interpretación y articulación de los resultados de los análisis.

El triángulo del optimismo (2): futuro, ciudad e IA 

El caso es que son múltiples las líneas en las que la IA es utilizada por los deportes profesionales en general y por el fútbol en particular. Tal vez el más popularizado por los muy seguidos diarios deportivos son es el uso que dan los técnicos deportivos y entrenadores. La IA procesa gran cantidad de datos sobre jugadores -propios y contrarios-, tácticas, cambios durante los partidos, selección de ataques y un largo etcétera.

La alimentación de los datos

De hecho, para los jugadores propios se ha convertido en una especie de detallado controlador de rendimiento, en que cada movimiento dentro del campo de juego puede ser registrado, con su balance de éxitos y errores. En todo caso, aquí lo importante es la alimentación de los datos, realizada principalmente con cámaras y sensores capaces de registrar todo movimiento dentro del campo de juego y adjudicarlo a profesionales concretos.

El triángulo del optimismo (2): futuro, ciudad e IA 

A partir de los datos de tácticas y capacidades de cada jugador, la IA permite realizar simulaciones de situaciones de juego. Es decir, representar las posibilidades de éxito en distintos lances -faltas, saques de esquina, saques de banda, etc.- antes de empezar el partido.

Captación de jugadores

El otro caso es el del que se queja el Ajax. Se trata del seguimiento de profesionales que militan en otros equipos del resto del mundo. A partir de ellos y en función del presupuesto disponible, decidir la captación de los más interesantes. Aquí hay, al menos, un doble problema. Por un lado, la alimentación de datos es muy desigual según los clubes y países, pues la disponibilidad técnica no está homogéneamente distribuida en el planeta. Esto hace que los “ojeadores” sigan teniendo su papel, especialmente entre los equipos de las categorías inferiores, y la red de “captadores” en los países con menores capacidades técnicas. Por otro lado, se trata de un mercado bastante opaco, con la siempre larga mano de intermediarios y representantes.

Dada la carga actual de partidos, una de las utilidades que puede tener mayor potencial es la de prevención de lesiones. A partir de datos biométricos de los jugadores y de sus continuas contribuciones a lo largo de la temporada, puede establecerse el nivel de riesgo en que se encuentra un jugador de cara al próximo encuentro. Especialmente se trata de prevenir lesiones de carácter muscular. Muy en relación con esto se encuentra la capacidad de la IA para programar entrenamientos personalizados, teniendo en cuenta las fortalezas y debilidades en cada momento de cada jugador.

La responsabilidad es de las personas

Al final es el entrenador, con la intuición cargada de los años de profesionalidad y partidos, el que decide. La IA puede ser una herramienta muy útil, que tal vez añada la competencia entre gestores de sus datos y aplicación, en cada equipo, a la competencia deportiva. Pero la responsabilidad es de las personas. Por último, esto es lo que puede hacer la IA en el campo de juego, principalmente con los jugadores. Otra cosa es su contribución, igualmente importante, en la gestión de la gran comunidad que se conforma alrededor de los equipos deportivos. Una comunidad con una muy notable trascedencia económica.

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