Por Rodrigo Romero
El Big Data y la inteligencia artificial (IA) son elementos que se han vuelto indispensables para todo lo que integra al mundo digital, principalmente para los equipos de fútbol, ya que con estas herramientas podemos obtener una gran cantidad de información que nos permitirán tomar decisiones lo más acertadas posibles.
Imagina que eres el director técnico del Real Madrid o del equipo de tu preferencia y que te digieran. “Vengo del futuro y tengo una lista de los jugadores que te harán campeón”. Sin dudarlo lo aceptarías. ¿Estás de acuerdo?
Pues bien, esta es una de las funciones que tiene el Big Data y la inteligencia artificial en los clubes deportivos, el cual es brindarte toda la información acerca del rendimiento, estadísticas, precio de transferencia, edad, posición, y muchísima más información necesaria de cada uno de los jugadores que muy probablemente serán efectivos, y traerán consigo al equipo excelentes resultados. Siempre y cuando el cuerpo técnico seleccione a los jugadores con los atributos y características que se alinean tanto a los objetivos como al estilo de juego que tiene el equipo. A lo cual este término se le conoce como análisis predictivo.
Este es el caso de éxito de muchos equipos de fútbol con escaso presupuesto, en donde por medio del machine learning obtienen una serie de datos que les permite encontrar tanto a las futuras promesas del fútbol, así como jugadores con características que cubren las necesidades que tiene el club.
Tenemos el ejemplo del Leicester City, equipo inglés que tenía un bajo presupuesto y que al final de la temporada salió campeón de la Premier League, una de las ligas más competitivas del mundo. Su éxito inicio en el mercado de trasferencia en donde consiguió a grandes jugadores como Riyad Mahrez, N’Golo Kanté y James Vardy a un bajo costo, los cuales durante el torneo resultaron ser jugadores de talla mundial, encaminando al Leicester al título de liga.
¿Y cómo lo lograron?
Lo que hacen los analistas tanto del Leicester como del Real Madrid, Bayer Múnich y básicamente todos los equipos del mundo, es a través de los programas de machine learning designan una serie de características que buscan en los jugadores, que para ellos serian ideales para el proyecto futbolístico que tienen. De esta manera el machine learning le asigna una calificación a los puntos o características que tienen normalmente los jugadores profesionales; como por ejemplo, velocidad, salto, fuerza, pases, tiros, así como asistencias, goles, entre otras especialidades de acuerdo con su nivel futbolístico que muestran en el juego, expresado en gráficas o en mapas de calor. Modificándose estos resultados constantemente según el desempeño que tenga cada jugador partido tras partido, con la finalidad de identificar por completo su rendimiento, ya sea analizando desde sus puntos débiles como sus puntos fuertes. De esta forma para los analistas deportivos, tienen acceso a una gran cantidad de datos que les permitirá seleccionar al jugador ideal.
Plataformas de análisis de jugadores
Un claro ejemplo de los programas de machine learning acerca de los equipos de fútbol. Es más, y nada menos que el video juego de EA Sports llamado “FIFA”. Aquí podrás encontrar una base de datos de todos los jugadores del mundo en donde se puede analizar el rendimiento en cada uno de ellos, actualizando su calificación (media/valor) jornada tras jornada.
Otra plataforma de machine learning para el análisis de los jugadores es el centro de estudios de fútbol CIES Football Observatory, el cual está integrado a la FIFA, teniendo esta plataforma mayor precisión en los datos e información de los jugadores, dando la opción de conocer de igual forma el perfil, valor transaccional, así como el rendimiento de cada uno de los jugadores.
Ahora ya lo sabes, cuando juegues al FIFA, observa, comprende, analiza el rendimiento de los jugadores y encuentra a los indicados qué te harán campeón. Quién dice que en el futuro tú seas el próximo/a analista deportivo de tu equipo favorito.
2 comentarios. Dejar nuevo
Sin duda el big data va a la alza con el deporte, la implementación de esta tecnología contribuirá a un mejor desarrollo de los deportes, no solo del fútbol.
También se usa la data en aplicaciones de apuestas deportivas, en las que dependiendo de los registros históricos, se arrojan estimaciones sobre el resultado de un partido o competencia deportiva.
Este es un claro ejemplos del por qué el análisis y minería de datos son indispensables en todos los sectores, por supuesto, te dará un campo más amplio de datos y análisis, del cuál, podrás encontrar las respuestas más acertadas a la realidad y establecer estrategias de reclutamiento, tácticas de juego, rivales e incluso, espectadores.
El buen uso del big data genera grandes cambios en las organizaciones y/o personalidades que los utilizan al máximo.