Marca goles más inteligentes gracias a la IA en el fútbol

Los aficionados al fútbol de todo el mundo coinciden en que es un deporte precioso. Y gracias a los recientes avances tecnológicos, especialmente la inteligencia artificial (AI), cada vez resulta más atractivo y emocionante. Un gran ejemplo es un reciente torneo de fútbol robótico celebrado en China, donde robots basados en IA reconocieron movimientos, reaccionaron a las jugadas y tomaron decisiones sobre el terreno de juego por sí solos.

De hecho, la IA desempeña un papel cada vez más importante en este deporte. En las principales ligas de fútbol, está redefiniendo la forma en que los equipos entrenan, compiten y planifican sus estrategias.

Ahora, entrenadores y analistas pueden estudiar fácilmente miles de acciones durante los partidos, desde la precisión de los pases y la intensidad de la presión hasta la posición de los jugadores y la disposición general del equipo. Es un gran avance con respecto al análisis manual de vídeo, que solía ser lento y laborioso. Con la IA, los equipos obtienen rápidamente información basada en datos que les ayuda a detectar patrones, ajustar tácticas y mejorar el rendimiento con mucha más eficiencia.

Uno de los principales motores de este avance es la visión artificial, una rama de la IA que permite a las máquinas interpretar información visual. Los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 y Ultralytics YOLO26 (lanzado en enero de 2026) pueden utilizarse para analizar grabaciones de partidos, seguir a cada jugador, seguir el balón y detectar eventos clave en tiempo real.

Fig. 1. Ejemplo del uso de Ultralytics YOLO11 para detectar jugadores de fútbol y el balón. (Fuente)

Competiciones de fútbol populares, como la Premier League, la MLS y la Copa Mundial de la FIFA, ya utilizan tecnologías como la IA visual para el seguimiento del rendimiento y el análisis táctico. En este artículo veremos la IA en el fútbol y el cambio que está impulsando.

Comprender el impacto de la IA en el fútbol#

La tecnología de IA y el análisis de datos ya se están integrando en muchos aspectos de los partidos y los entrenamientos de fútbol. Por ejemplo, muchos clubes utilizan la IA para estudiar tácticas, planificar sesiones de entrenamiento y analizar el rendimiento durante los partidos.

Cada partido ofrece la oportunidad de recopilar grandes cantidades de datos de los jugadores mediante cámaras, sensores y rastreadores GPS. Estos datos se pueden procesar para encontrar patrones que ayuden a los entrenadores a tomar mejores decisiones durante los entrenamientos y las competiciones.

Entonces, ¿cómo funciona todo esto exactamente? La base de la IA en el fútbol es el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que permiten a los ordenadores aprender patrones a partir de enormes cantidades de datos. Los modelos de IA se entrenan con extensos conjuntos de datos que incluyen grabaciones de partidos, movimientos de los jugadores, estadísticas de rendimiento y numerosos ejemplos reales de partidos anteriores.

Durante el entrenamiento, el modelo aprende a reconocer distintas acciones y a entender cómo influyen en lo que ocurre en el campo. Una vez completado el entrenamiento, los modelos de IA pueden analizar rápidamente nuevos fragmentos de partidos o datos de los jugadores y ofrecer información que normalmente llevaría horas o días obtener.

Estas son otras aplicaciones clave de la IA en el fútbol:

• Predicción de lesiones y gestión de la carga: Al hacer un seguimiento de los movimientos de los jugadores y del esfuerzo físico al que están sometidos, los equipos pueden detectar signos tempranos de fatiga o posibles lesiones mucho antes de que se agraven.
• Resúmenes automáticos y participación de los aficionados: La IA puede utilizarse para generar automáticamente resúmenes de los partidos y personalizar las actualizaciones, lo que mejora la experiencia general de los aficionados y la hace más atractiva.
• Ojeo y fichajes: Se pueden revisar miles de clips y métricas de rendimiento en segundos, lo que ayuda a los clubes a descubrir talentos ocultos que podrían pasar desapercibidos con los métodos tradicionales de ojeo.

Un análisis más detallado de la IA de visión en el fútbol#

La IA en el fútbol abarca una amplia variedad de aplicaciones, ya que engloba muchas tecnologías distintas. Para entender mejor cómo se utiliza en este deporte, centrémonos en un ámbito clave: la visión artificial.

La IA de visión permite analizar las grabaciones de los partidos en tiempo real al detectar a los jugadores, seguir el balón e identificar momentos importantes a medida que suceden. Puedes pensar en la visión artificial como un intento de imitar la forma en que las personas ven y entienden el mundo, pero sin cansarse ni distraerse nunca.

Pensemos en un partido de fútbol profesional típico. Normalmente se graba desde varios ángulos con cámaras de alta calidad situadas por todo el estadio, que capturan cada pase, esprint y cambio táctico.

Estas grabaciones sin procesar contienen muchísima información, pero revisarlas manualmente es lento y casi imposible durante un partido en directo. La visión artificial interviene procesando cada fotograma y transformando las grabaciones en información clara y práctica que los equipos pueden utilizar de inmediato.

Entre bastidores: cómo funciona la IA de visión en el fútbol#

Veamos ahora más de cerca cómo funcionan realmente las soluciones basadas en IA de visión en el fútbol.

Los modelos de visión artificial como YOLO11 admiten diversas tareas de visión, como la detección de objetos, la segmentación de instancias y la clasificación de imágenes. Cada una de estas tareas puede desempeñar un papel específico a la hora de entender lo que ocurre en el campo.

Por ejemplo, la detección de objetos puede identificar dónde se encuentran los jugadores, los árbitros y el balón en cada fotograma del vídeo. Esto permite detectar la posición de los jugadores, medir la distancia entre líneas o seguir el movimiento del balón.

Fig. 2. Detección de jugadores en un campo de fútbol con YOLO. (Fuente)

La segmentación de instancias va un paso más allá y delimita la forma exacta de cada jugador u objeto, en lugar de limitarse a marcarlos con un cuadro delimitador. Este nivel de detalle permite que las soluciones de IA visual distingan a los jugadores en zonas concurridas, comprendan la orientación corporal y separen movimientos superpuestos en momentos de mucha intensidad, como las entradas o los barullos en el área.

Del mismo modo, la clasificación de imágenes se centra en identificar qué aparece en un único fotograma asignándolo a una categoría predefinida. En el fútbol, esto puede servir para etiquetar elementos visuales, como si aparece el balón, si un árbitro muestra una tarjeta o si un jugador realiza una acción concreta y fácilmente reconocible.

Al combinar estas tareas de visión artificial, la IA visual puede analizar grabaciones de partidos en tiempo real y convertirlas en información útil. Puede detectar jugadores, seguir sus movimientos, comprender sus acciones y señalar los eventos importantes en el momento en que ocurren.

Ejemplos de uso de la IA en el fútbol#

Ahora que hemos visto cómo funcionan la IA y la visión artificial, repasemos casos de uso reales en los que la tecnología basada en IA está mejorando el juego y dando a los equipos una ventaja competitiva.

Aplicación de las reglas de un partido de fútbol mediante IA#

El fútbol tiene muchas reglas que jugadores y árbitros deben tener presentes, como las faltas, las manos, los tiros libres y los penaltis. Una de las más importantes, y a menudo más debatidas, es la regla del fuera de juego.

Un jugador está en posición de fuera de juego si, en el momento en que un compañero juega el balón, cualquier parte de su cabeza, cuerpo o pies está más cerca de la línea de meta del adversario que el balón y el penúltimo adversario. Como los jugadores se mueven rápido y las líneas defensivas cambian constantemente, a los árbitros les resulta difícil acertar en todas las decisiones de fuera de juego.

Ahí es donde pueden echar una mano la IA y los sistemas de visión artificial. Estas tecnologías pueden ayudar a los árbitros a tomar decisiones sobre el fuera de juego con más precisión y coherencia.

Investigaciones recientes nos muestran cómo sería esto en el mundo real. En lugar de depender de decenas de cámaras especializadas, un estudio utilizó una única cámara de retransmisión para la detección del fuera de juego.

El sistema cartografía el terreno de juego detectando las líneas del campo y calculando el punto de fuga, es decir, el punto en el que parece que se unen las líneas del campo. A continuación, utiliza la estimación de pose, una tarea de visión artificial, para localizar partes del cuerpo de cada jugador que determinan su posición de fuera de juego, como los hombros, las rodillas y los pies.

La estimación de pose identifica las articulaciones clave de cada jugador y marca su ubicación exacta en el fotograma. Con esta información, el modelo puede trazar una línea virtual de fuera de juego en tiempo real.

Fig. 3. Análisis de partidos con IA y visión artificial. (Fuente)

IA para prevenir lesiones y gestionar la carga#

Evitar el riesgo de lesiones y mantener la forma física durante toda la temporada es uno de los mayores retos para los futbolistas. La fatiga, la sobrecarga y los esfuerzos repetidos pueden provocar lesiones graves si no se detectan los problemas a tiempo.

Hoy en día, los sistemas de IA visual empiezan a ayudar a entrenadores y equipos médicos convirtiendo las grabaciones de partidos y entrenamientos en datos útiles sobre salud y rendimiento. Por ejemplo, unos investigadores desarrollaron un sistema llamado DeepImpact que utiliza vídeos de retransmisiones y aprendizaje profundo para detectar cuándo los jugadores golpean el balón con la cabeza.

En otras palabras, el sistema puede analizar las grabaciones de vídeo y localizar cada remate de cabeza de un partido al identificar el movimiento de la cabeza del jugador y el momento en que toca el balón. Esto es importante porque revisar manualmente la grabación de un partido completo para localizar los remates de cabeza puede llevar horas, y los sensores de impacto ponibles son caros y a menudo imprecisos.

DeepImpact ayuda a automatizar este proceso al identificar la mayoría de los remates de cabeza con una sensibilidad alta, lo que permite a los investigadores medir con qué frecuencia rematan de cabeza los jugadores y crear grandes conjuntos de datos sobre la exposición a impactos en la cabeza. Estos conjuntos de datos son fundamentales para estudiar los posibles efectos a largo plazo de los remates de cabeza repetidos en la salud cerebral.

Fig. 4. Detección de remates de cabeza mediante visión artificial. (Fuente)

Convertir grabaciones en datos prácticos mediante visión artificial#

Para lograrlo, DeepImpact combina varios pasos de visión artificial que funcionan conjuntamente en segundo plano:

• Detección del balón: El sistema utiliza Ultralytics YOLOv5 para detectar el balón en cada fotograma del vídeo.
• Seguimiento de su movimiento: un filtro de Kalman sigue el balón de un fotograma a otro, incluso cuando está parcialmente oculto o queda fuera del campo de visión durante un instante.
• Centrarse en la zona adecuada: Cada fotograma se recorta alrededor de la posición estimada del balón para que el modelo pueda centrarse en la acción relevante en lugar del fondo.
• Comprender el movimiento: Una red de aprendizaje profundo analiza tanto los detalles visuales como el movimiento a lo largo del tiempo para comprender qué ocurre en la jugada.
• Identificación de un remate de cabeza: Por último, el sistema señala los momentos en que la cabeza de un jugador toca el balón y los clasifica como remates de cabeza.

Ventajas e inconvenientes de la IA en el análisis del fútbol#

Estas son algunas de las ventajas de utilizar algoritmos de IA visual para analizar el fútbol:

• Información en tiempo real: Los entrenadores pueden acceder a los datos durante los partidos, en vez de esperar a los informes de análisis posteriores. Esto permite tomar decisiones tácticas con más rapidez y comunicarse mejor con los jugadores.
• Análisis objetivo: Los modelos de IA evalúan los eventos basándose en datos, no en opiniones personales, lo que ayuda a los equipos a tomar decisiones a partir de información coherente y cuantificable.
• Coherencia y escalabilidad: Una vez entrenados, los sistemas de IA analizan los partidos y las sesiones de entrenamiento siempre del mismo modo, algo que puede resultar difícil de reproducir para los analistas humanos al trabajar con grandes volúmenes de grabaciones.

Aunque la IA visual ofrece muchas ventajas, también plantea algunos retos. Estas son algunas de las limitaciones de utilizar la visión artificial y la IA en el fútbol:

• Sesgo en los datos: Como los modelos de IA aprenden de grabaciones históricas, cualquier sesgo o desequilibrio en los datos de entrenamiento puede influir en sus predicciones y clasificaciones. Las consideraciones éticas son fundamentales.
• Interpretabilidad limitada: Algunos modelos de aprendizaje profundo funcionan como «cajas negras», por lo que a los entrenadores les resulta difícil entender por qué un modelo ha llegado a una conclusión concreta.
• Dependencia de la calidad de los datos: Los ángulos de cámara deficientes, la baja resolución o las vistas obstruidas pueden reducir la precisión de los modelos de visión artificial y limitar la fiabilidad de la información que generan.

Conclusiones clave#

La IA visual está transformando la forma en que los equipos de fútbol analizan, entrenan y compiten. Ofrece a entrenadores y analistas una visión clara del rendimiento del equipo, la estructura táctica y la dinámica del partido en tiempo real. Al convertir los datos visuales en información cuantificable, la IA visual ayuda a los clubes de fútbol a tomar decisiones dentro y fuera del campo.

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