La IA predice que España seguida de Inglaterra son las favoritas para ganar la Eurocopa 2024

En la Eurocopa 2024, muchos equipos están utilizando técnicas basadas en análisis de negocios y aprendizaje automático para ayudar a optimizar sus estrategias de juego, desde adaptar tácticas en función de las debilidades del oponente hasta ejecutar penales.

Los algoritmos pueden predecir las acciones del oponente, permitiendo ajustes en tiempo real, como presionar desde el principio contra equipos menos agresivos. Los datos también pueden detectar, por ejemplo, si el equipo contrario tiende a concentrar sus ataques en una de las bandas y avisar al equipo técnico para reforzar la defensa por ese flanco o preparar contraataques rápidos, aprovechando el espacio que dejan los jugadores. . jugadores ofensivos contrarios.

Cuando se trata de penales, ya sea como jugadas dentro de un partido o como el momento final para resolver empates en los playoffs, las estadísticas se han utilizado durante mucho tiempo para elegir a los lanzadores con las mejores tasas de éxito. Las técnicas analíticas permiten un análisis más sofisticado, teniendo en cuenta también otros factores relevantes como, por ejemplo, cómo afecta la presión del momento a un jugador y la variabilidad de sus tiros. Además, se analizan las tendencias de los porteros contrarios para optimizar la dirección de los tiros.

Los equipos también realizan simulaciones de penalizaciones y entrenamientos de realidad virtual para mejorar la precisión y la confianza de los jugadores, preparándolos minuciosamente para situaciones críticas del juego.

Los buenos entrenadores siempre han sabido “leer los partidos” basándose en su experiencia e intuición, pero el uso de herramientas analíticas les ayuda a complementar sus habilidades.

Análisis del fútbol: nuevo sector empresarial

Actualmente, son muchas las empresas como Opta, Hudl, Statsbomb y Wyscout que están utilizando técnicas analíticas e IA para revolucionar el fútbol, ​​ofreciendo servicios de pago que apoyan la mejora del rendimiento del equipo, el descubrimiento de nuevos talentos o la revelación de tácticas.

Analista Opta proporciona métricas como objetivos esperados, vitales para los equipos y los medios. La métrica de goles esperados (xG) es una estadística de fútbol que evalúa la calidad de las oportunidades de gol. Asigna un valor entre 0 y 1 a cada disparo, en función de factores como la distancia a la portería, el ángulo del disparo y la presión del defensor, indicando la probabilidad de que el disparo resulte en gol.

bomba de estadoa su vez, proporciona datos de acceso público para promover la investigación y el análisis del fútbol en todos los niveles.

Wyscout ofrece herramientas de análisis de vídeo y bases de datos digitales para el análisis de partidos y el scouting (observación, análisis y evaluación) de jugadores, organizando eventos como el Foro Wyscout, donde agentes y clubes pueden conectarse.

Estas plataformas, disponibles en dispositivos móviles y en la web, requieren suscripción o pago para acceder a sus funciones más avanzadas, aunque a algunas les gusta bomba de estado Permiten el acceso gratuito a algunos datos básicos.

Euro 2024: España lidera los pronósticos e Inglaterra le sigue

Algunas de estas empresas han utilizado el poder de sus datos, análisis y técnicas de inteligencia artificial para hacer algunas predicciones sobre el ganador de la Eurocopa 2024. este sitio web Los modelos actualizan las probabilidades en tiempo real.

A 2 de julio, España ocupa el primer puesto, con un 20,03% de probabilidad de ser campeona, seguida de cerca por Inglaterra (19,9%). A pesar de las dudas sobre su juego, las altas probabilidades del equipo inglés se deben a que se ubicaron en el lado “más simple” de la tabla eliminatoria.

En otro estudio Realizada antes del inicio de la Eurocopa 2024, que utiliza un conjunto (conjunto estadístico) de modelos de aprendizaje automático, con datos históricos de partidos y 28 casas de apuestas y a través de 100 mil simulaciones, Francia era la favorita con un 19% de probabilidad, seguida de Inglaterra y Alemania. En este caso, España ocupó el cuarto lugar en opciones al título, con un 11,4%.

Pasión por sentir el fútbol y datos para decidir

El fútbol es uno de los espectáculos que más pasiones despierta: recordemos la euforia por la victoria del Real Madrid en la última Liga de Campeones el pasado mes de mayo, la alegría por los triunfos de nuestro equipo favorito o la tristeza de los aficionados de los clubes que pierden una final o descenso al final de la temporada.

Prestamos mucha atención al componente apasionado, sentimental, irracional, a la magia de un movimiento impredecible, a la posibilidad de una hazaña de David contra Goliat. Pero no olvidemos que, detrás de todo este mundo de pasiones, el fútbol es un negocio en una industria que genera miles de millones. Se estima que representa el 1,44% del PIB español, según un informe de la consultora KPMG.

Hay que tener en cuenta que el fútbol y todo lo que lo rodea lleva un tiempo transformándose y profesionalizándose, tanto dentro como fuera del terreno de juego, y no es ajeno a la revolución de los datos y los algoritmos. La creciente disponibilidad de datos y de las herramientas, algoritmos y modelos que proporciona el análisis empresarial para extraer conclusiones valiosas está desempeñando un papel vital en esta transformación.

Mucho “moneyball” y directivos como Brad Pitt

Aunque el uso de datos y estadísticas en los deportes se remonta a finales del siglo XIX, podríamos considerar introducir el uso de sofisticados modelos de análisis estadístico en el mundo del béisbol. Algo magníficamente retratado en la película Moneyball (2011), en la que el gerente general de un club (Brad Pitt) desafía las convenciones tradicionales del béisbol al utilizar el análisis estadístico para armar un equipo competitivo con un presupuesto limitado.

Hoy en día, todos los equipos de primera división, la mayoría de equipos de segunda división y selecciones nacionales cuentan con un departamento de análisis de datos. Dentro del campo de juego, utilizando tecnologías como cámaras de alta velocidad y GPS, se recopilan datos detallados sobre movimientos en el campo, habilidades técnicas y contribuciones tácticas.

Estos datos se analizan a través de estadísticas, visualizaciones y modelos predictivos para optimizar los entrenamientos, ajustar tácticas en tiempo real, evaluar a los jugadores y formar equipos estratégicamente, mejorando así el rendimiento y la gestión de los partidos.

Mapas de calor: descubre los de Halaand y Mbappé

Entre las visualizaciones más sencillas se encuentra el “mapa de calor”, que muestra por qué zonas suele moverse un jugador a lo largo del juego. Los modelos predictivos se pueden utilizar para predecir el comportamiento futuro basándose en datos históricos de muchos juegos, como la probabilidad de éxito en ciertas jugadas o la susceptibilidad de perder el balón en situaciones de presión.

Tú mapas de calor El número que sigue a este párrafo corresponde a lo hecho en las respectivas ligas por dos de las estrellas de los últimos años, el noruego Halaand y el francés Mbappé. ¿Cuál corresponde a quién? La respuesta, al final del artículo.

Transferencias bajo la lupa del análisis

Pero el uso de técnicas de análisis empresarial potenciadas por datos (que son la “gasolina” que impulsa los modelos) se utiliza en muchos otros campos de la gestión deportiva. Así, el mundo de la exploración y las transferencias ha evolucionado desde métodos basados ​​en la intuición hasta análisis cuantitativos detallados utilizando datos de rendimiento, análisis biomecánico y trayectorias de desarrollo para identificar y evaluar a los jugadores.

Herramientas analíticas como modelos de evaluación predictiva, sistemas de recomendación y simulaciones le permiten tomar decisiones informadas, optimizando la integración y el desarrollo de nuevas contrataciones, mejorando así la eficiencia del scouting y la rentabilidad de la inversión. En este contexto, se han desarrollado modelos de evaluación de jugadores para predecir su valor económico potencial en función de sus características personales y de rendimiento.

La comparación con el precio de tu transferencia puede ayudarte detectar “joyas” u “ofertas”, cuyo valor potencial es superior a su precio de mercado. También ya se utilizan Técnicas de modelado mediante aprendizaje automático. basado en algoritmos de regresión y el método del bosque aleatorio o bosque aleatorio.

Prevención de lesiones

Otro ámbito donde el uso de análisis de negocio y modelos de IA es vital es en la prevención de lesiones de los jugadores. Los análisis pueden predecir el riesgo de lesiones analizando datos sobre la carga de trabajo y el historial médico de los jugadores. Esto permite a los equipos gestionar mejor el entrenamiento y la competición para mantener a los jugadores en la mejor forma física.

El uso de datos, modelos e IA en el fútbol no es sólo en aspectos puramente deportivos, sino también en mejorar la experiencia de los aficionados y optimizar el rendimiento financiero y operativo de los clubes. Los datos sobre las preferencias y comportamientos de los fanáticos se utilizan para personalizar las experiencias durante los juegos y en todas las plataformas digitales, optimizando las ventas de boletos y mercancías y maximizando el compromiso y los ingresos.

Entonces, la próxima vez que grites "¡goooool!" A la hora de hacer branding a tu equipo y sacar tu lado más apasionado e irracional, intenta recordar que, además de la intuición, existe una gestión basada en datos y análisis de negocio que permite crear equipos ganadores.

¿Quién es quién? De hecho, en el mapa de calor, el “jugador 1” corresponde a Haaland, mientras que el “jugador 2” corresponde a Mbappé. ¡Felicitaciones si lograste adivinar!

Carlos Martínez de IbarretaProfesor y director del Máster en Business Analytics de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la Universidad Pontificia Comillas