La delantera del Glasgow City, Nicole Kozlova, sabía lo que quería en su próximo equipo de fútbol antes de aterrizar en el club escocés: posesión, creación de oportunidades y un lugar para florecer. Muchos equipos lo prometieron. Pero Kozlova podría hacerlo mejor; ella corroboró sus afirmaciones utilizando inteligencia artificial (IA).
Además de futbolista, Kozlova trabaja como analista de datos en Twelve Football, una empresa de análisis fundada hace cinco años que ahora incorpora inteligencia artificial (IA) a través de un sistema de aprendizaje automático. Ha trabajado con la tecnología para mejorar su toma de decisiones, algo que empresas como Twelve creen que podría beneficiar al fútbol femenino en su conjunto.
En un mundo cada vez más moldeado por la IA y que responde a ella, el fútbol no es una excepción. En el extremo superior del fútbol masculino, la sede de reclutamiento y exploración puede parecerse más a una nueva empresa tecnológica de Silicon Valley que al departamento de datos de un club. La IA puede ayudar a pronosticar el riesgo de lesiones, mejorar la defensa en las jugadas a balón parado o analizar indicadores clave de rendimiento tan granulares como el grado en que un jugador se inclina hacia atrás para lanzar un tiro libre.
Con la ayuda de Twelve Football, la delantera Nicole Kozlova utilizó la IA para ayudarla a elegir su próximo club, el Glasgow City FC, en 2024. (Jess Hornby/Getty Images)
La semana pasada, Chelsea anunció una asociación global de varios años con la empresa de IA industrial IFS, y agregó que la asociación también incluiría la tecnología de IA de la compañía en “el rendimiento del fútbol, la excelencia operativa y la participación de los fanáticos”, según el comunicado del club.
Si bien la asociación de IFS con Chelsea incluye al equipo femenino, en general, la relación del fútbol femenino con la IA sigue siendo limitada en comparación con el fútbol masculino.
Una razón clave es el acceso a los datos que la IA necesita. Mientras que en el fútbol masculino existe tecnología de seguimiento de las extremidades, el fútbol femenino, incluso en la cima, sigue adoleciendo de imprecisiones, como el número de tarjetas amarillas o asistencias. La recopilación sigue limitada a datos de eventos o acciones con el balón, y depende de la disponibilidad de cámaras en las canchas y en las sesiones de entrenamiento, algo que no todos los equipos o ligas femeninas pueden proporcionar.
La historia de Kozlova se sitúa en una coyuntura singularmente opuesta.
Ante la posibilidad de fichar por el Glasgow City de la Premier League escocesa en el verano de 2024, Kozlova, que terminaba de jugar con el Vorskla Poltava de la máxima categoría de Ucrania, profundizó en los números.
La temporada anterior de Glasgow (2023-24) representó una de las peores del equipo en la historia reciente. Después de haber ganado 15 de los 16 títulos SWPL anteriores, los habituales de la Liga de Campeones terminaron la temporada a nueve puntos de Rangers y Celtic, este último ganó el título por diferencia de goles.
Sin embargo, las cifras cuentan una historia más matizada. El Glasgow City creó ocasiones de gran calidad y priorizó la posesión, como prometieron; simplemente no habían logrado hacerlo contra los dos mejores equipos.
“Los equipos pueden anunciar qué estilo juegan o cómo quieren jugar, pero si se analiza el panorama puede ser completamente diferente”, dice Kozlova. “Se lo comenté. Dijeron que lo sabían, pero en la temporada anterior las tendencias fueron más positivas. Y los datos lo respaldaron”.
Kozlova se mudó a Escocia. Terminó su primera temporada como máxima goleadora del club con 23 en todas las competiciones. Glasgow terminó segundo en la liga, tres puntos detrás del campeón Hibernian.
Nicole Kozlova terminó su primera temporada con el Glasgow City como máxima goleadora del club. (Judit Cartiel/Getty Images)
Esta temporada, Glasgow, que ahora utiliza Twelve Football para sus partidos y análisis de exploración, ocupa lo más alto de la tabla, cinco puntos por delante del Celtic y el Rangers.
Para Kozlova, la experiencia fue una muestra de agencia y autoempoderamiento en un espacio donde los jugadores y clubes que existen fuera de los niveles superiores luchan por competir. El año pasado, Kozlova ayudó a una amiga a evaluar los números subyacentes de un club que intentaba ficharla. Los datos mostraron que un club superó considerablemente su xG. “Le dije que parecía un club al que en seis meses se le acabaría la suerte”. En seis meses lo hizo.
De hecho, debajo de los niveles superiores del juego nacional e internacional, que sufren de redes de exploración limitadas, infraestructura incipiente y acceso a agentes, la autonomía y la visibilidad pueden parecer monedas raras.
“La visibilidad es uno de los mayores desafíos del fútbol femenino en este momento”, dice Kozlova, quien creó una presentación para mostrar no sólo sus habilidades sino también para analizar con precisión las lagunas en las que la necesitaba el Glasgow City. “Esas ligas más pequeñas, los clubes que no son los 15 que compiten en la Liga de Campeones y algunos equipos nacionales no están obteniendo tanta visibilidad.
“Los datos ayudan a construir tu caso y a argumentar que, potencialmente, se te podría dar una oportunidad si no eres uno de los grandes nombres o uno de los grandes clubes”.
Utilizando IA, Nicole Kozlova creó una presentación para explicar exactamente cómo encaja ella en el sistema de la ciudad de Glasgow. (Nicole Kozlova)
Mejorar el campo de juego es un hilo conductor de los argumentos a favor de la utilización de la IA en el fútbol femenino.
“Tenemos mucho contacto con equipos femeninos de clubes grandes y pequeños”, afirma Markus Lådö, cofundador de Twelve. “Realmente ven la IA como una oportunidad para obtener análisis realmente avanzados sin tener los recursos. Los mejores clubes, cuando se trata de la Premier League, la mayoría tienen su propio departamento de ciencia de datos, pero en el lado femenino, es diferente”.
Según Lådö, la forma en que Twelve trabaja con los clubes varía.
Los paquetes avanzados incluyen la adaptación de los modelos de aprendizaje al tipo de juego o estrategia de reclutamiento que los clubes desean implementar, con la respuesta de la IA. Estos pueden abarcar varias temporadas o años para centrarse en un final específico, como un torneo importante.
Twelve también ha desarrollado una herramienta de análisis impulsada por IA, denominada Earpiece, que analiza una gran cantidad de datos de partidos globales y entrega la información compleja en un mensaje simple y legible a través de WhatsApp. Más parecido a ChatGPT, permite a los clubes explorar las fortalezas y debilidades de un jugador o incluso solicitar listas cortas de ciertos atributos, inicialmente sin un número a la vista, como si estuvieran charlando con un entrenador o un director deportivo.
Este método de operación no está exento de controversia. El año pasado, la entrenadora en jefe del Seattle Reign FC, Laura Harvey, desató una feroz diatriba sobre el uso de la IA cuando admitió en un podcast haber usado ChatGPT durante la temporada 2025 de la NWSL para intercambiar ideas sobre tácticas y formaciones (incluso la llevó a decidir alinear cinco defensas en dos partidos).
Las confesiones de Harvey llevaron a que muchos fanáticos y expertos la criticaran por normalizar la subcontratación de experiencia a la tecnología en un momento en que las oportunidades para las entrenadoras y analistas siguen siendo escasas y cuando las organizaciones femeninas piden a los clubes que inviertan más en infraestructura y personal.
Como El Atlético Como se informó el año pasado, los efectos transformadores de la IA podrían amenazar el futuro del movimiento scout tradicional, y muchos temen perder sus empleos.
Según Twelve, el coste de su tecnología de IA durante un año puede oscilar entre 25 euros (22 libras esterlinas, 30 dólares) al mes para acceder a su programa de IA generativa hasta 9.000 euros al año para proyectos personalizados. Es mucho menos de lo que un club podría gastar en contratar un analista de datos o un cazatalentos a tiempo completo.
Ida Höglund Persson, jefa de ciencia de decisiones en Twelve, dice que para muchos clubes de fútbol femenino que no cuentan con intrincadas redes de exploración o centinelas de analistas de datos internos, una tecnología como Earpiece puede ser un factor invaluable para doblar los márgenes.
“La diferencia es que no se necesita un científico de datos que realmente haga la programación porque el primer paso para los clubes de fútbol es contratar a un científico de datos, y tienen que intentar entregar todo al club”, dice Persson.
En cambio, sostiene Persson, Twelve hace el laborioso trabajo pesado para los científicos de datos, permitiéndoles ser más activos en el trabajo con los conocimientos de los datos mismos, entregándolos al club y a la organización en lugar de empantanarse en la programación y las presentaciones mismas.
“Luego podrán dedicar tiempo a trabajar en los conocimientos adquiridos y en qué hacer con ellos”, afirma.
Los clubes que han trabajado con Twelve incluyen los equipos masculino y femenino de Hammarby, este último con el que Twelve comenzó a trabajar en 2017, cuando reingresaron a la máxima categoría sueca. Desde entonces, Hammarby ha ganado dos veces la liga y terminó subcampeón la temporada pasada y ha desarrollado jugadoras jóvenes que han realizado lucrativos movimientos a la Superliga femenina (WSL), incluida la delantera Ellen Wangerheim (Manchester United), la delantera Cathinka Tandberg (Tottenham Hotspur) y la lateral Smilla Holmberg (Arsenal).
Pablo Piñones-Arce, ahora entrenador en jefe de la Fiorentina, fue el entrenador en jefe de Hammarby de 2020 a 2023, llevando al club de un séptimo puesto en su primera temporada a ganar el primer título de liga del club desde 1995 en la última.
“No uso la IA del modo en que la gente podría pensar”, afirma. “No le pregunto a la IA qué hacer en un partido o cómo configurar mi equipo. Tengo mis principios, mis formas de trabajar”.
El auricular ahora está abierto para todos en el fútbol.
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Piñones-Arce dice que utiliza la IA para “confirmar lo que veo con mis ojos”, desde identificar jugadores hasta identificar fortalezas y debilidades de su propio equipo. La IA, afirma, nunca ha sido un estatuto al que él o su personal ceden, ni debería serlo.
“Si quieres desarrollar el lado femenino en un entorno profesional, debes tener las circunstancias y el entorno para intentar sacar lo mejor de lo que tienes”, afirma.
“El personal necesita ser mayor. Se necesitan especialistas y expertos en diferentes áreas. Pero la IA podría ser una herramienta útil como muchas otras, si no se tienen las circunstancias económicas adecuadas para tener gente trabajando allí, siempre y cuando sepas por qué la estás usando, cómo la estás usando y qué esperas de ella”.
Hay elementos críticos del deporte que simplemente no pueden ni deben subcontratarse a la tecnología, dice Piñones-Arce. Los datos no pueden medir la ética laboral, la mentalidad o la tenacidad. Si bien podría pronosticar cómo un jugador se adapta al aspecto físico de una liga, no puede pronosticar cómo ese mismo jugador interactúa con sus compañeros de equipo o se adapta a nuevos entornos, países o culturas.
“Una de las cosas más importantes como entrenador es tener el liderazgo correcto, el enfoque correcto del liderazgo, el enfoque correcto del desarrollo, del desarrollo de los jugadores y, de hecho, estar allí por el bien de los jugadores”, dice Piñones-Arce.
“Nunca se puede reemplazar ir al estadio y ver a un jugador en vivo”.
Los críticos advierten que no todos los clubes ven la IA como un complemento y no como un sustituto.
Según numerosos analistas de datos y figuras de clubes con los que hablamos para este artículo, que deseaban permanecer en el anonimato para proteger las relaciones, existe la preocupación de que, en lugar de construir la infraestructura fundamental necesaria para el reclutamiento o el análisis táctico con personal y recursos calificados y utilizar la IA como herramienta para ayudar a optimizar, los clubes se vean tentados a depender únicamente de la IA para compensar la falta de recursos.
Las habilidades sociales que vienen con los roles de ciencia de datos son donde los analistas realmente ganan su dinero, evaluando las fortalezas y debilidades de ciertos análisis para formar sus propias conclusiones. Las limitaciones de los datos disponibles en el fútbol femenino también significan que existe el riesgo de sesgo o perspectiva fragmentada si los analistas no están disponibles para interrogar los datos ellos mismos.
Según Persson, los datos de Twelve todavía son recopilados en gran medida por humanos que ven vídeos de las cámaras disponibles en estadios y campos de entrenamiento. Estos conocimientos son en su mayoría datos de eventos, que se centran en las acciones con el balón. Las carreras sin balón, las carreras detrás, las segundas asistencias y muchas acciones defensivas pueden pasarse por alto o pasarse por alto, creando versiones incompletas de un jugador.
Convertir la IA en parte del tejido cotidiano del fútbol es una de las principales ambiciones de Twelve. No se debe subestimar el impacto de eliminar las barreras a la tecnología. De esta manera, Persson subraya el potencial igualador de la IA en el fútbol femenino, una herramienta que eleva el techo pero, más importante aún, el suelo del juego.
“Creo que en cinco años todo el mundo utilizará esto como parte de su toma de decisiones”, afirma. “Creo que también pasará a formar parte de academias y tal vez del fútbol base.
“Debería ser algo que realmente haga más divertido jugar al fútbol”.
