Los entrenadores de fútbol pronto podrían recurrir a la IA para buscar a la próxima superestrella | Inteligencia artificial (IA)

Los entrenadores de fútbol desesperados por mejorar el rendimiento de su equipo pronto podrían encontrar una respuesta en un sistema de inteligencia artificial destinado a conjurar a la próxima superestrella.

Los tecnólogos afirman que está a nuestro alcance una especie de lámpara de Aladino deportiva que podría permitir a los directivos simplemente desear un nuevo jugador con la agresividad de Erling Haaland o el aplomo de Jude Bellingham y que una IA les sugiera la perspectiva perfecta.

Un sistema que utiliza vídeo y seguimiento automatizado para monitorear las actuaciones de casi 180.000 futbolistas, en su mayoría adolescentes, de todo el mundo respalda los servicios de Eyeball, una empresa de exploración digital que ya tiene relaciones con más de una docena de clubes de la Premier League y otros equipos de élite en Europa y América del norte.

Utilizando lo que afirma es la base de datos de vídeos más grande del fútbol juvenil mundial (con jugadores registrados de 28 países), la compañía dice que ahora puede determinar qué jugadores jóvenes encajan mejor en la descripción de las principales estrellas actuales o recientes definidas por uno de los ocho arquetipos. Estos incluyen el “centrocampista de caja a caja” ideal, el “9 moderno”, el “10 creador de juego” y el “lateral invertido”.

Las características del mediocampista ideal son una mezcla de Steven Gerrard, Kevin De Bruyne, Dominik Szoboszlai, Federico Valverde, Dani Olmo y Bellingham, todos ellos internacionales de primer nivel. El moderno número 9 de Eyeball se basa en los atributos de Haaland, Robert Lewandowski, Harry Kane, Victor Osimhen, Karim Benzema y Nicolas Jackson.

“Prevemos que en un futuro no muy lejano esta consulta de búsqueda se activará mediante un mensaje de voz”, afirma David Hicks, cofundador de la empresa. “Por ejemplo, un ojeador simplemente tendrá que decir 'muéstrame un jugador tipo Steven Gerard' o 'Quiero un mediocampista de área a área que pueda impactar un juego'”.

La eficacia a largo plazo del enfoque aún no se ha confirmado. Pero, mientras tanto, la compañía ha suministrado tecnología de cámara para capturar datos detallados sobre jugadores en partidos juveniles en focos de fútbol establecidos como España y Francia, Ghana, Senegal y Costa de Marfil, así como en países más pequeños como Burkina Faso.

Los clubes que utilizan el sistema incluyen 13 de la Premier League, varios en España, Alemania e Italia, el Ajax de Ámsterdam, equipos de fútbol de las grandes ligas estadounidenses e incluso universidades estadounidenses que buscan reclutar estudiantes de Europa y África, dijo Eyeball.

El exdefensor de Inglaterra, Sol Campbell, ha estado involucrado en otra startup de exploración impulsada por inteligencia artificial, Talnets, que rastrea a jugadores en Sudáfrica, Ghana, Costa de Marfil y Senegal y también planea recopilar datos de Macedonia del Norte, Serbia y posiblemente Bulgaria. Kazajstán y Uzbekistán.

Su fundador, Darko Stanoevski, dice que la exploración mediante IA estaba “democratizando un proceso que es muy subjetivo y desafortunadamente está impulsado por la política y los intereses de ciertas personas”, en particular los agentes de fútbol.

Eyeball está explorando a jóvenes de entre 12 y 23 años en clubes de aficionados de toda Europa utilizando una sola cámara que captura la totalidad del campo. La tecnología rastrea las distancias y la velocidad de carrera de cada jugador, el número de sprints, la aceleración y desaceleración en cinco yardas y datos como cuántos giros cerrados de 90 grados hacen los jugadores.

Algunos jugadores explorados así han comenzado a unirse a las filas profesionales. Entre ellos se encuentran el centrocampista de Costa de Marfil Abdoulaye Kanté, de 18 años, que fue fichado por el Troyes, un equipo francés de segunda división, el extremo noruego de 17 años Daniel Skaarud, que pasó a la academia del Ajax, y el defensa de 19 años. Assane Ouedraogo, quien se mudó al club Charlotte FC de la MLS.

Pero no será hasta dentro de unos años que se podrá evaluar adecuadamente el valor del enfoque. Sólo entonces quedará claro si los jugadores seleccionados con la ayuda de la IA tuvieron éxito.

“Podremos decirle a la gente qué datos y qué comportamiento típico podemos interpretar en el vídeo son indicativos de futuros talentos, en lugar de simplemente contarles lo que sucedió en el campo”, dice Hicks.

Los sistemas también plantean la cuestión de si el análisis de la IA podría empezar a cambiar el estilo del futbolista que vemos jugar en la máxima categoría.

“La toma de decisiones todavía la toman los entrenadores y los jefes de cazatalentos basándose en la filosofía del club: más físico o lo que sea”, dice Stanoevski. “No veremos ningún cambio pronto. Sin embargo, a largo plazo, creo que (cambiará)”.