¿Y si la inteligencia artificial fuera la solución a los problemas del Barça tras el adiós de Messi?

Koeman y sus problemas para redefinir el juego de ataque del Barcelona de la era post Messi; los quebraderos de cabeza de Unai Emery a los mandos de un equipo, el Villarreal, que acumuló hasta hace dos días seis empates seguidos en otros tantos partidos oficiales; el Getafe de Míchel, que solo ha marcado dos goles en los seis partidos disputados, todos ellos saldados con derrota…

¿Puede la tecnología solucionar algunos de los problemas con los que se encuentra un entrenador de fútbol? La respuesta, indiscutiblemente, es afirmativa. Sin embargo, el "factor humano" inherente a su uso, tal vez sea el que descarte su infalibilidad.

Desde hace unos años, la realidad aumentada o el análisis de datos se han ido colando en el mundo del fútbol como un elemento más del espectáculo televisivo. Pero no es menos cierto que estas mismas herramientas, sumadas a otras como la biotecnología también han servido a los preparadores para personalizar entrenamientos o cargas de trabajo en determinados jugadores.

Reflexiona sobre ello el investigador de la Universidad Internacional de Valencia (VIU), Jesús Vicente Giménez. "Cada vez más, vemos cómo los grandes equipos están incorporando a sus staffs personal dedicado este tipo de cuestiones, más científicas que deportivas", explica.

Y lo hacen, según indica, en situaciones como la intentar fichar a un determinado futbolista para un determinado puesto según todo tipo de parámetros, o incluso para intentar predecir ciertas lesiones en ciertos futbolistas clave.

O, más allá, para personalizar un entrenamiento sabiendo que el equipo al que te enfrentas juega de una determinada manera.

Precisamente esta última cuestión es la que motivó el desarrollo de un proyecto en el que participa el citado investigador en colaboración con los investigadores de la Universidad de Castilla la Mancha Luis Jiménez-Linares y Jorge García-Unanue y los investigadores de la Universidad Europea de Madrid Joaquín Cerdá, Javier Sánchez-Sánchez, David Viejo-Romero y José Luis Felipe.

Identificar patrones y dar soluciones

Identificar determinados patrones de juego de un equipo y aportar soluciones con la ayuda de inteligencia artificial es el objetivo conseguido de esta investigación.

Mediante un proceso "humano" de análisis de partidos y otro tecnológico gracias a la inteligencia artificial, este proyecto -como todos los relacionados con este sector- "busca reducir el GAP entre el laboratorio y el campo de entrenamiento".

Jesús Vicente profundiza: "Nuestro objetivo no es solo aportar conclusiones a través de los datos sino provocar que estas conclusiones estén en el bloc de notas del entrenador antes de que comience un entrenamiento".

Un ejemplo: esta noche uno de los equipos mencionados más arriba, el Villarreal, se enfrenta al Real Madrid. ¿Y si el poco tiempo que ha tenido Unai Emery para preparar el choque -hubo jornada de Liga hace tres días- lo hubiera dedicado a trabajar específicamente la forma de atacar a su rival teniendo en cuenta sus parámetros defensivos más vulnerables?

Evidentemente, el entrenador del equipo castellonense o alguno de sus asistentes podría haber dedicado horas y horas de visionado para sacar una conclusión al respecto para poder aplicarla en el entrenamiento. Pero "el tiempo es el que es y los sistemas de inteligencia artificial pueden facilitar y mucho esta labor", indica el investigador.

Uno de estos sistemas de inteligencia artificial es el que quiere desarrollar en un futuro la citada investigación, que podría incluir incluso el tratamiento de datos y el envío de información en tiempo real durante el partido.

Mundial de Rusia en 2018

De momento, esta investigación ya ha llegado a determinadas conclusiones tras su ingente proceso de tratamiento de datos tomando como referencia el Mundial celebrado en Rusia en el año 2018.

El método consistió en la división por zonas del terreno de juego y en la recopilación de todo tipo de datos respecto al tipo de ataque que realizaba cada equipo, toques de balón de cada jugador, jugadores participantes en cada equipo…

La introducción de todos estos datos en el sistema es el que con posterioridad puede ofrecer los datos que un entrenador necesite saber. Es decir, en el inicio de una semana de entrenamientos, un solo click nos dará claves como por ejemplo ésta: cuántos jugadores y en qué zonas del campo utiliza nuestro rival en sus goles al contraataque o en juego posicional.

Las últimas técnicas de inteligencia artificial y machine learning fueron las que permitieron detectar los patrones de juego en el pasado Mundial y los que podrían servir de base para el desarrollo de una aplicación concreta que pudiera ponerse al servicio de los clubes.

Con los métodos utilizados y con los resultados obtenidos, este grupo de investigadores llegó a la conclusión de que la mayoría de los goles marcados durante el último Mundial de la FIFA 2018 fueron resultado de ataques elaborados.

Estos resultados de carácter global inherentes a cualquier investigación a gran escala, lógicamente, se pueden aplicar a las necesidades concretas de cualquier equipo en un futuro. "Ahí podría residir su valor", remarca el investigador.

Investigación publicada

Esta investigación acaba de ser publicada en el Journal Sensors 2021, Volume21, Issue 16, 5601 de Multidisciplinary Digital Publishing Institute e incluye otras interesantes conclusiones.

Una de ellas: "Los datos nos dicen que la eficacia goleadora de los equipos que compiten en la Copa Mundial de la FIFA 2018 dependió, no tanto del tiempo de posesión, sino del tipo de posesión. Es decir, de la división de la zona de lanzamiento del tirador y del número de jugadores involucrados en un ataque", resume.

En la actualidad el rol de los entrenadores está cambiando. "Ahora los entrenadores tenemos que dominar los conceptos del control del esfuerzo para ajustar y entender el perfil del rendimiento de cada posición-jugador y equipo-jugador, la mejora y control condicional, rendimiento táctico, la prevención de lesiones; sin obviar la aplicación y soporte que la tecnología brinda al arbitraje", señala el investigador.

Además, el experto de VIU añade que "la tecnología ha de ser descifrada por expertos, al jugador le tiene que llegar filtrada y casi sin que tenga que pensar en ella. Es el cuerpo técnico quien tiene que hacer el esfuerzo de comprender el arte de entrenar y competir, y solo ellos: podrán crear un modelo de juego y hacerle llegar la información al jugador-equipo para hacerlos mejores jugadores y más competitivo, con la mirada puesta en jugador-equipo".

De la investigación se desprende que es necesario que los entrenadores cambien sus perspectivas e incluyan a la hora de planificar sus entrenamientos las conclusiones de análisis y relaciones espacio-temporales, ya que son necesarios para comprender cómo se logran los goles.

El investigador valenciano añade, además, que programas de análisis de patrones como el desarrollado en este proyecto pueden aplicarse a otros deportes.