La tecnología se encuentra cada vez más integrada dentro de todos los aspectos de nuestra vida y el deporte en todos sus niveles no es una excepción. Desde los relojes inteligentes, pulseras cuantificadoras y aplicaciones que nos señalan pulsaciones, distancia recorrida, calorías gastadas y otros parámetros que nos pueden ayudar a mejorar nuestra práctica; hasta los complejos sistemas de medición y cuantificación que utilizan la inteligencia artificial y la ciencia de datos para crear modelos predictivos y analíticos que permiten mejorar el rendimiento y realizar minuciosas planificaciones al más alto nivel.

Precisamente en esta última categoría se encuentra el proyecto de investigación en que ha participado Jesús Vicente Giménez, docente e investigador de la Universidad Internacional de Valencia. Se trata de un análisis de las pautas de gol durante el la Copa Mundial de la FIFA 2018 en Rusia, para el que se utilizaron avanzadas tecnologías de Inteligencia Artificial y Machine Learning. En el estudio participaron investigadores de la Universidad de Castilla la Mancha y de la Universidad Europea de Madrid.

Jesús Vicente Giménez es docente del MBA y de la Maestría en Gestión Deportiva de VIU. ES doctor en Ciencias del Deporte por la Universidad Politécnica de Madrid y cuenta con una extensa trayectoria profesional que incluye el papel de entrenador de diversos equipos de fútbol y trabajos de investigación para la Liga de Fútbol Profesional Española. Entre otras, sus áreas de expertise son el management, el análisis de rendimiento y la dirección de equipos. Para conocer un poco más sobre el interesante proyecto en que ha participado nos pusimos en contacto con él y tuvo la amabilidad de hacer un alto en su apretada agenda para contestarnos la siguiente entrevista.

El estudio en que participas es un excelente ejemplo de la aplicación de la IA y el Machine Learning a una actividad en apariencia tan dependiente de la aleatoriedad y rodeada de incertidumbre como es el fútbol ¿Crees que veremos un aumento cada vez mayor de la utilización de estas tecnologías en el deporte?

Si, hoy en día ya no se concibe el deporte y concretamente el fútbol sin el uso de la tecnología. 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.

El estudio en que participas es un excelente ejemplo de la aplicación de la IA y el Machine Learning a una actividad en apariencia tan dependiente de la aleatoriedad y rodeada de incertidumbre como es el fútbol ¿Crees que veremos un aumento cada vez mayor de la utilización de estas tecnologías en el deporte?

Sí, hoy en día ya no se concibe el deporte y concretamente el fútbol sin el uso de la tecnología. 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.

 ¿Conoces ejemplos de su utilización actualmente?

Sí, podemos hablar de los datos que provee La Liga a través de un validado sistema de seguimiento multicámara y software asociado (Mediacoach®, España). Además, la mayoría de los clubes tienen sistemas GPS para cuantificar el rendimiento.

¿Es el deporte, al final, una actividad cuantificable y posible de predecir y perfeccionar mediante medios tecnológicos?

Sí. En el fútbol, se puede cuantificar casi todo; pero aún queda mucho por investigar. Me atrevo a decir, que todo no se puede cuantificar. Perfeccionar el modelo de juego durante el entrenamiento y la competición sí; pero predecir resultados, éxitos, fracasos y lesiones; en un deporte con tanta incertidumbre como el fútbol, es muy difícil. Eso sí, la tecnología ayuda por ejemplo a minimizar el riesgo lesional o para neutralizar o combatir patrones del oponente; pero asegurar el resultado, el no lesionarte o ganar un campeonato tengo muchas dudas al respecto.

¿Cómo nace la idea de efectuar este estudio? ¿Qué objetivo final tiene?

Se trata de una Tesis doctoral que sigue su curso, donde por mi expertise fue invitado a participar. El objetivo nuestro fue ayudar a los entrenadores a entender cómo se producían más goles, si mediante ataque elaborado o de contraataque durante el Mundial de Rusia de 2018.

¿Nos puedes explicar que tecnologías y metodología se utilizaron para su elaboración?

1.- Los datos fueron obtenidos de Mediaset a través de su plataforma de streaming.  

2.- Se analizaron los partidos, concretamente todos los goles anotados durante el Mundial y se analizaron utilizando Kinovea (v.0.8.15; Kinovea Org., SanFrancisco, CA, EE. UU.) A través de la herramienta "cuadrícula de perspectiva".

3.- Se usó el índice Kappa para ver la concordancia entre investigadores. En relación al tipo de gol (contraataque vs. ataque elaborado).

4.- A través del dato X e Y, aportado por el Kinovea, teniendo en cuenta las 13 divisiones que si hicieron en la planilla de análisis para cada partido de fútbol; y número

de jugadores atacantes y defensores que había en relación a cada gol anotado se creó un árbol de decisión con el algoritmo ID3 con siete clasificaciones y con este análisis sacamos las conclusiones.

¿Qué conclusiones habéis alcanzado con el estudio?

El principal hallazgo de este estudio es que la mayoría de los goles marcados durante el Mundial   fueron mediante ataques elaborados, el último tercio campo según nuestra planilla divisoria) en las zonas de campo 8 y 12 y durante las situaciones en que el número de atacantes era menor de 4 y el número de defensores era menos de 3.

1.- El algoritmo ID3 puede considerarse como un método confiable para identificar las zonas y el número de jugadores involucrados en la mayoría de goles.

2.- Con nuestros hallazgos los entrenadores podemos comprender como es el patrón de gol conseguido, la zona del campo donde se mete el gol y el número de jugadores involucrados.

3.- En el día a día del entrenamiento, con los hallazgos de la presente investigación los entrenadores pueden balancear sus sesiones diseñando tareas de finalización mediante ataques elaborados y bien hacer tareas defensivas atendiendo al número de jugadores involucrados zonas para evitar que te lo haga el rival. Al fin de cuentas, el rey del fútbol es el gol. Para ganar hay que marcar siempre.

Entendemos que no es el propósito del estudio, pero haciendo un ejercicio de imaginación o de especulación predictiva ¿Crees que este tipo de tecnologías (IA, Machine Learning, Data Science, etc.) pueden llegar a ‘reemplazar’ al personal humano en puestos estratégicos como el de entrenador?

No, los equipos son personas y luego deportistas. 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.

Por ello, mi pensamiento en la actualidad es que los CEOS, entrenadores son ingenieros de construcción de equipos y nunca lo suplirá una máquina o un programa.