24 de noviembre de 2025
Vea cómo la IA en el fútbol está transformando la información en tiempo real y el análisis basado en datos para mejorar el rendimiento de los jugadores y la estrategia de los equipos.
Los aficionados al fútbol de todo el mundo están de acuerdo en que es un deporte precioso. Y gracias a los recientes avances tecnológicos, especialmente en inteligencia artificial (IA), cada vez es más atractivo y emocionante. Un buen ejemplo es el reciente torneo de fútbol de robots celebrado en China, en el que robots dotados de IA reconocían movimientos, reaccionaban a las jugadas y tomaban decisiones sobre el terreno de juego completamente 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 la estrategia.
Ahora, entrenadores y analistas pueden estudiar fácilmente miles de acciones del juego, desde la precisión de los pases y la intensidad de la presión hasta la posición de los jugadores y la forma general del equipo. Esto supone un gran avance con respecto a la revisión manual de vídeos, que solía ser lenta y laboriosa. Con la IA, los equipos obtienen información rápida y basada en datos que les ayuda a detect patrones, ajustar tácticas y mejorar el rendimiento de forma mucho más eficaz.
Uno de los principales motores de este progreso es la visión por ordenador, una rama de la IA que permite a las máquinas interpretar la información visual. Modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11 y el próximo Ultralytics YOLO26 pueden utilizarse para analizar imágenes de partidos, track cada jugador, seguir el balón y detect acontecimientos clave en tiempo real.
Las competiciones de fútbol más populares, como la Premier League, la MLS y la Copa Mundial de la FIFA, ya utilizan tecnologías como Vision AI para el seguimiento del rendimiento y el análisis táctico. En este artículo, exploraremos la IA en el fútbol y la diferencia que está marcando. Empecemos.
La tecnología de IA y el análisis de datos se están integrando en muchos aspectos de los partidos y entrenamientos de fútbol. Por ejemplo, muchos clubes de fútbol utilizan la IA para estudiar tácticas, planificar sesiones de entrenamiento y llevar a cabo análisis de rendimiento durante un partido.
Cada partido es una oportunidad para recopilar grandes cantidades de datos de los jugadores procedentes de cámaras, sensores y rastreadores GPS. Estos datos pueden procesarse para encontrar patrones que ayuden a los entrenadores a tomar mejores decisiones durante el entrenamiento y la competición.
¿Cómo funciona todo esto? En el núcleo de la IA en el fútbol se encuentran el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que permiten a los ordenadores aprender patrones a partir de grandes cantidades de datos. Los modelos de IA se entrenan utilizando amplios conjuntos de datos que incluyen imágenes de partidos, movimientos de jugadores, estadísticas de rendimiento y muchos ejemplos reales de partidos anteriores.
A medida que el modelo se entrena, aprende a reconocer diferentes acciones y a comprender cómo influyen en lo que ocurre en el campo. Una vez completado el entrenamiento, los modelos de IA pueden analizar rápidamente nuevos clips de partidos o datos de jugadores y ofrecer perspectivas que normalmente tardarían horas o días en obtenerse.
He aquí otras aplicaciones clave de la IA en el fútbol:
La IA en el fútbol abarca una amplia gama de aplicaciones, ya que es un paraguas para muchas tecnologías diferentes. Para entender mejor cómo se está utilizando en este deporte, centrémonos en un área clave: la visión por ordenador.
La IA de visión permite analizar imágenes de partidos en tiempo real detectando jugadores, siguiendo el balón e identificando momentos importantes en el momento en que se producen. Se puede pensar en la visión por ordenador como un intento de imitar la forma en que los humanos ven y entienden el mundo, solo que sin cansarse ni distraerse nunca.
Pensemos en un partido de fútbol profesional. Suele grabarse desde múltiples ángulos con cámaras de alta calidad situadas alrededor del estadio, que captan cada pase, cada sprint y cada cambio táctico.
Estas imágenes en bruto contienen una enorme cantidad de información, pero revisarlas manualmente es lento y casi imposible durante un partido en directo. La visión por ordenador procesa cada fotograma y transforma las imágenes en información clara y práctica que los equipos pueden utilizar de inmediato.
Veamos ahora más de cerca cómo funcionan realmente en el fútbol las soluciones basadas en la IA de Vision.
Los modelos de visión por ordenador como YOLO11 admiten una serie de 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 en la comprensión de 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 detect la posición de los jugadores, medir el espacio entre líneas o seguir el movimiento del balón.
La segmentación de instancias va un paso más allá, ya que traza la forma exacta de cada jugador u objeto en lugar de limitarse a marcarlos con un cuadro delimitador. Con este nivel de detalle, las soluciones de Vision AI pueden distinguir a los jugadores en zonas abarrotadas, comprender la orientación del cuerpo y separar los movimientos superpuestos en momentos de gran velocidad, como entradas o jugadas en boca de gol.
Del mismo modo, la clasificación de imágenes se centra en identificar lo que aparece en un único fotograma asignándolo a una categoría predefinida. En lo que respecta al fútbol, esto se puede utilizar para etiquetar elementos visuales como si el balón está presente, si un árbitro está mostrando una tarjeta o si un jugador está realizando una acción específica y fácilmente reconocible.
Cuando se combinan estas tareas de visión por ordenador, Vision AI puede analizar las imágenes de los partidos en tiempo real y convertirlas en información significativa. Puede detect los jugadores, seguir sus movimientos, comprender sus acciones y señalar acontecimientos importantes en el momento en que se producen.
Ahora que ya sabemos cómo funcionan la IA y la visión por ordenador, vamos a ver casos reales en los que la tecnología basada en IA está optimizando el juego y dando a los equipos una clara ventaja competitiva.
El fútbol tiene muchas reglas que jugadores y árbitros deben tener en cuenta, como las faltas, los balones con la mano, los tiros libres y los penaltis. Una de las más importantes, y a menudo la más debatida, es la regla del fuera de juego.
Un jugador se encuentra en posición de fuera de juego si cualquier parte de su cabeza, cuerpo o pies está más cerca de la línea de meta contraria que tanto el balón como el penúltimo adversario en el momento en que el balón es jugado por un compañero. Como los jugadores se mueven con rapidez y las líneas defensivas cambian constantemente, es difícil que los entrenadores y los árbitros acierten en todos los fueras de juego.
Ahí es donde la IA y los sistemas de visión por ordenador pueden echar una mano. Estas tecnologías pueden ayudar a los árbitros a decidir los fueras de juego con mayor precisión y coherencia.
Un estudio reciente permite hacerse una idea de cómo es esto en el mundo real. En lugar de recurrir a docenas de cámaras especializadas, un estudio utilizó una única cámara de televisión para detectar los fueras de juego.
El sistema cartografía el terreno de juego detectando las líneas del campo y calculando el punto de fuga, que es el punto en el que las líneas del campo parecen encontrarse. A continuación, utiliza la estimación de la postura, una tarea de visión por ordenador, para localizar las partes del cuerpo de cada jugador que determinan la posición de fuera de juego, como los hombros, las rodillas y los pies.
La estimación de la pose funciona identificando las articulaciones clave de cada jugador y marcando su ubicación exacta en el fotograma. Con esta información, el modelo puede trazar una línea de fuera de juego virtual en tiempo real.
Evitar el riesgo de lesiones y mantenerse en forma durante toda la temporada es uno de los mayores retos a los que se enfrentan los futbolistas. La fatiga, la sobrecarga y los esfuerzos repetidos pueden provocar lesiones graves si los problemas no se detectan a tiempo.
En la actualidad, los sistemas Vision AI están empezando a ayudar a entrenadores y equipos médicos convirtiendo las imágenes de partidos y entrenamientos en datos significativos sobre salud y rendimiento. Por ejemplo, los investigadores desarrollaron un sistema llamado DeepImpact que utiliza vídeo de retransmisión y aprendizaje profundo para detect cuándo los jugadores cabecean el balón.
En otras palabras, el sistema puede analizar secuencias de vídeo y localizar todos los remates de cabeza de un partido identificando el movimiento de la cabeza del jugador y el momento en que toca el balón. Esto es importante porque revisar manualmente las imágenes de todo el partido en busca de remates de cabeza puede llevar horas, y los sensores de impacto portátiles son costosos y a menudo imprecisos.
DeepImpact ayuda a automatizar este proceso mediante la identificación de la mayoría de los eventos de cabeza con alta sensibilidad, lo que significa que los investigadores pueden medir la frecuencia con la que los jugadores cabecean el balón y construir grandes conjuntos de datos sobre la exposición al impacto de la cabeza. Estos conjuntos de datos son cruciales para estudiar los posibles efectos a largo plazo de los cabezazos repetidos en la salud cerebral.
Para lograrlo, DeepImpact reúne unos cuantos pasos de visión por ordenador que trabajan juntos entre bastidores:
Estas son algunas de las ventajas de utilizar algoritmos de Vision AI en el análisis del fútbol:
Aunque la IA por visión ofrece muchas ventajas, también conlleva algunos retos. Estas son algunas de las limitaciones del uso de la visión por ordenador y la IA en el fútbol:
Vision AI está cambiando la forma en que los equipos de fútbol analizan, entrenan y rinden. 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, Vision AI ayuda a los clubes de fútbol a tomar decisiones dentro y fuera del terreno de juego.
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