Comienza en esta época la temporada futbolística y algo ha cambiado. Además de los entrenadores y técnicos de los equipos hay unos ojos observadores bien adiestrados, en forma de cámaras, que analizan lo que sucede sobre los campos de juego del deporte rey durante los 90 minutos de cada encuentro. Son las inteligencias artificiales, que igual conducen un robot autónomo que una roomba o, ahora, la coreografía de un equipo de futbolistas.
Se puede buscar el origen de esta aplicación, la IA en los expertos en datos numéricos, en sabermetría, un curioso aspecto de los deportes, encarnado por Billy Beane como representante más conocido gracias al famoso libro / película ‘Moneyball: El arte de ganar un juego injusto‘. En el fútbol las inteligencias artificiales ya están demostrando gran capacidad tanto en la estrategia como en la táctica y son capaces de analizar mejor muchos datos, encontrar patrones y generar sugerencias en la preparación.
Táctica: saques de esquina diseñados a medida
En cierto tipo de jugadas las IA pueden identificar patrones complejos que los entrenadores a veces pasan por alto. Este es el caso de los saques de esquina, donde en principio la situación es siempre la misma y tan solo varía la posición de los jugadores y la idea del lanzador. Cuando se patea el córner se puede buscar cierta ventaja, y las IA están proporcionando ideas según los jugadores disponibles, sus atributos técnicos y los patrones de interactuación con los contrarios, algo que muchos entrenadores pasan por alto porque es demasiada información para ellos. Pero a entre 5 y 10 córners por partido es una ventaja demasiado buena como para ignorarla.
Un software llamado TacticAI desarrollado por DeepMind recibió información de más de 7.170 córners lanzados en la liga inglesa en 2020, y esto permitió generar una predicción acerca de qué jugador remataría el córner que era correcta casi el 80% de las veces. Lo cual podría usarse tanto para atacar como para defender este tipo de jugadas.
La versión más reciente es capaz de analizar el vídeo de todo un partido y adivinar hacia dónde se moverán los jugadores, ofreciendo opciones a partir de ahí. En el caso del Liverpool FC, que ya lo está usando, libera a los humanos del análisis de los vídeos uno por uno, una tarea tediosa y delicada. Además, los profesionales están de acuerdo con las sugerencias de la IA el 90% de las veces, así que no hay mucha discusión.
Estrategia: cómo entender qué ocurre a lo largo de un partido
Un reto más complejo para una inteligencia artificial es comprender qué sucede en un partido completo, con su coreografía de idas y venidas, movimientos inesperados, faltas y ocasiones de ataque y defensa cada pocos segundos. Aquí de nuevo el hecho de que la IA sea capaz de convertir en datos con bastante precisión un partido complejo ayuda mucho. El fútbol acaba para la máquina siendo largas ristras de datos numéricos en los que se pueden buscar patrones y detectar posibles mejoras o evitar fallos.
No hace falta que la IA sea capaz de predecir cada jugada y movimiento al milímetro; basta con que sea posible detectar patrones sobre qué jugadores tienen mejor rendimiento en qué tipo de jugadas, o cómo es la forma óptima de lanzar una falta, un córner o un penalti. Y también, por supuesto, de defenderlo.
Penaltis: cuestión de estadística
En el caso de los penaltis, por ejemplo, la situación es más sencilla: lanzar por la derecha, la izquierda o el centro… Y para el portero lo contrario: tirarse a la izquierda, a la derecha o esperar en el centro. Pero la potencia de la IA también ayuda. Es casi un juego asimétrico, algo propio de la Teoría de juegos matemática.
Tras una alimentación con un conjunto de datos enorme, unos 12.000 lanzamientos de penaltis, la IA es capaz de generar unas visualizaciones en forma de mapas de calor acerca del promedio de todos los jugadores y luego para cada jugador en particular. Conociendo estos datos no es extraño que los porteros puedan desarrollar buenas técnicas para mejorar sus oportunidades, como hizo Jordan Pickford, el portero de Inglaterra, apuntando en una «chuleta» en su botella de agua la información clave para cada lanzador. Hasta que los jugadores se acostumbren a variar sus lanzamientos más aleatoriamente para contrarrestarlo, claro.
IA asistente: ayudar, que no reemplazar
A pesar de los impresionantes avances de la IA en este campo los expertos recuerdan que estas herramientas sirve para complementar, que no reemplazar, a los humanos que realizan el trabajo. Son una especie de «superpoder» que facilita el análisis y apunta a tácticas para lograr los objetivos del juego, pero no reemplazan a los entrenadores sus aspectos más creativos y estratégicos de su trabajo –al menos todavía. La IA tiene de momento poca capacidad de innovación y sorpresa, algo más propio de los humanos.
Las formas de analizar y mejorar el rendimiento de los jugadores en el fútbol son muchas y muy variadas. Esto es algo similar a lo que le sucede a la IA en otros campos de la tecnología. Definitivamente necesitará de la combinación con el ingenio humano para ganar partidos, porque, como se suele decir, «el fútbol es así».
Fotos | (CC) Waldemar / Izuddin Helmi Adnan @ Unsplash
