¿Es usted directivo o miembro del cuerpo técnico de un equipo de fútbol y tiene la difícil tarea de elegir a los mejores jugadores para conformar una alineación ideal y efectiva? La IA podría ser su mano derecha para fichar a los mejores deportistas, teniendo en cuenta tanto sus características como las necesidades particulares del club.
23 de octubre de 2023
Óscar Laverde Robayo | Periodista Unimedios Sede Manizales
Tradicionalmente el fichaje de jugadores de fútbol se realiza a través de intermediarios, muchos de ellos son representantes de los deportistas, quienes ofrecen el jugador a otros clubes.
Así lo plantea el método propuesto por el estadístico Cristian Hidalgo, magíster en Ingeniería – Analítica de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Medellín, quien en su trabajo con el Grupo de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial (Gidia) usó la IA para recomendar transferencias efectivas para los clubes de fútbol.
“En América Latina, a excepción de Brasil, en el fútbol no se usa el acompañamiento de la IA para tomar decisiones, a diferencia de Europa, que hoy vive un auge futbolero y que ha logrado grandes cosas con el apoyo de estas metodologías”, menciona el magíster Hidalgo.
En el deporte, la IA se empezó a usar en 2007 para que los equipos de diferentes disciplinas deportivas apliquen analítica de datos sobre sus partidos e identifiquen en qué están fallando y cuáles serían las estrategias futuras para lograr mejores resultados.
La novedad radica en cómo se le enseña a una máquina –a través de datos– a hacer estimaciones según las características de cada jugador para tomar la mejor decisión ante un club, y para que cada movimiento, ubicación y perfil del jugador hagan la diferencia antes de que suene el primer silbato.
Para esto, el investigador propuso un modelo de 6 pasos basado en aprendizaje supervisado de “etiquetas para entrenar algoritmos”, el cual consiste en administrar información a una base de datos para que el sistema tome una serie de referencias y arroje un resultado final de forma autónoma, evaluando y comparando todas las variables posibles de cada jugador.
En principio, el modelo toma los datos de una plataforma paga que almacena las características de cada jugador por club en todo el mundo, y considera diversas variables sobre la calidad física y deportiva de cada uno, como edad, estadística de goles, estado físico, estatura y nacionalidad, entre otras.
Cambio de chip
Tradicionalmente el fichaje de jugadores de fútbol se realiza a través de intermediarios, muchos de ellos son representantes de los deportistas, quienes ofrecen el jugador a otros clubes. Por ejemplo, si está jugando en un equipo A y ha mostrado buenos rendimientos, lo mueven a otro nivel, y el otro club determina si le conviene o no dicha selección. Esto también se da cuando el deportista queda libre por vencimiento de contrato y está a la espera de una renovación, por lo que se dan acuerdos de préstamo.
También existe la transferencia entre los mismos clubes, la cual representa un convenio que permite que el jugador tenga minutos de juego en partidos de otros equipos, algo que genera ganancia para ambos.
Una de las estrategias es fichar jugadores ocasionales que no han sido evaluados por la prensa especializada pero que sí tienen el mismo nivel que los que sí lo están. Esto los hace más económicos durante la transferencia o el préstamo.
Con este modelo las personas tienen acceso a una información que se filtra según la posición de cada jugador, ya que “no es lo mismo calificar a un delantero que a un mediocampista, un defensa o un portero, pues sus características son diferentes”, destaca el investigador.
Posteriormente, al aplicar el flujo propuesto se obtiene un conjunto de 10 defensores centrales, por ejemplo, cuyos roles tácticos (en este caso dos, ofensivo o defensivo) se asocian con sus estadísticas, entonces será fácil para un entrenador o un club deportivo saber que necesita un defensa cuyo rol está relacionado con lo que busca.
Luego de que el modelo tenga las características de rendimiento, puntaje y roles de cada jugador, se realiza un ponderado por nivel de juego del equipo completo, ya que no todas las ligas de fútbol tienen el mismo nivel, si se pone por ejemplo Brasil vs. Colombia.
Partiendo de esto, el investigador analizó 1.667 partidos de las Copas Libertadores y Sudamericana entre 2017 y 2022 para observar cuántas veces los equipos colombianos se enfrentaron a equipos de otros países latinoamericanos, con el fin de nivelar las calificaciones de los jugadores de ambas ligas y poder compararlos respecto a una liga de interés.
“El tiempo estimado en procesar el fichaje de un jugador podría ser de 5 a 10 minutos si se requieren datos específicos como las habilidades, pero si es un resultado final con todas las comparativas podría tardar unas 70 horas”, menciona el investigador.
El costo del fichaje con IA
De los 10 jugadores que ya fueron filtrados por el programa como posibles candidatos de compra, se mira en la plataforma web Transfermarkt su precio en el mercado.
La información recopilada en el algoritmo se somete a una última evaluación, en la cual se combina el precio del jugador, su edad, nacionalidad y puntaje, para determinar realmente cuál es la mejor opción, o las cinco primeras opciones a elegir.
“Este último criterio es muy importante si se habla de Colombia, pues acá los equipos profesionales pueden tener máximo 4 jugadores extranjeros, y en un partido pueden jugar máximo 3 de esos 4. Así va a preferir un jugador colombiano, aunque esto dependerá en gran medida del rendimiento estadístico”, explica el magíster.
Si el algoritmo selecciona como posible fichaje a un jugador que está cerca de los 30 años, la propuesta cambia: “quizá por su experiencia sea muy bueno, pero para el club puede ser un riesgo venderlo después, ya que cuanto más adulto sea, más difícil será el mercado”, agrega.
Así, después de haberle presentado toda la información al algoritmo, en las tres primeras fases la IA logrará clasificar de forma automática el próximo jugador que le convendría al club.
En cuanto a precios, el fichaje tradicional no tiene una cifra estimada o clara, pues son procesos que se hacen a puerta cerrada; el único dato exacto es el precio del jugador, pero la negociación puede triplicar su precio, por lo que es incierto.
Ocurre lo mismo con el software de IA, cuya funcionalidad está en ser un instrumento para analizar a profundidad cada detalle ante un fichaje, pero varía según lo que busca cada equipo, algo que también entraría entre las negociaciones a puerta cerrada.
Una apuesta para explorar
Para el investigador Hidalgo “el fichaje con IA es una de las mejores estrategias para el fútbol, pues permite elegir, determinar y mirar todas las posibilidades y variantes que puedan existir, sin perder de vista ningún aspecto”.
Actualmente adelanta las pruebas del programa en uno de los equipos de la División Mayor del Fútbol Profesional de Colombia (Dimayor), con resultados considerables para el club.
Los profesores John William Branch y Pedro Atencio, director y codirector del trabajo, resaltan que los resultados de esta investigación abren un abanico de posibilidades para seguir explorando la aplicación de diversas técnicas de IA en diferentes disciplinas deportivas, y no limitarlo a uno solo.
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