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En el fútbol ya no basta con ver el partido. También hay que leerlo, y esa lectura empieza mucho antes del saque inicial y sigue después del pitido final.
Pablo Sala lleva esa idea a los despachos de la RFEF, donde imparte clases sobre inteligencia artificial aplicada al fútbol a directivos que toman decisiones deportivas y de negocio. No habla de una herramienta marginal, sino de un sistema que ya condiciona cómo se observan el rendimiento, el mercado y la formación.
LaLiga ya convirtió los datos en una capa de juego
LaLiga no llega tarde a esa carrera. Ha desarrollado proyectos como Beyond Stats junto a Microsoft y MediaCoach, y también el Video Review System con Azure, una base tecnológica que ya apunta a el análisis automatizado en grandes torneos.
La inversión de LaLiga en tecnología de inteligencia artificial se mueve entre 200 y 300 millones de euros en los últimos años, una cifra que además no incluye lo que cada club haya destinado por su cuenta.
Fuera del escaparate español, Brighton, Brentford, Bournemouth y Sunderland en la Premier League, Lille y Lens en la Ligue 1, Como en Italia, y Cádiz, Racing y Getafe en España ya utilizan estas herramientas de análisis de datos. La pregunta no es quién ha oído hablar de ellas, sino quién las integró antes en el trabajo diario.
"Esta revolución de la IA generativa ha empezado hace poco y está cada vez más implantada. En dos años la veremos en todos lados". - Pablo Sala, experto en Inteligencia Artificial aplicado al fútbol
Dos años cambian poco en la historia del fútbol, pero pueden cambiar mucho en un departamento de análisis.
Los clubes ya compiten también por lo que saben medir
Sala sitúa a España en una posición singular. Cita a Cádiz, Racing y Getafe como ejemplos de clubes en crecimiento que ya han hecho cosas interesantes, mientras deja abierta otra posibilidad menos visible con los grandes, que quizá hacen menos o quizá simplemente protegen mejor su ventaja.
"El caso de España es singular. Hemos visto casos de clubs en crecimiento, como el Cádiz, el Racing o el Getafe, que han hecho cosas muy interesantes. Sin embargo, los grandes o no están haciendo mucho o se lo están guardando porque entienden que es su ventaja competitiva. Dentro de unos años veremos realmente quién la puso en práctica el día uno y quién se esperó dos años y ya llegó tarde". - Pablo Sala, experto en Inteligencia Artificial aplicado al fútbol
Ahí aparece una contradicción interesante. El fútbol presume de exposición total, pero el uso de la inteligencia artificial puede esconderse mejor que un fichaje, porque no siempre deja rastro público y, sin embargo, altera la toma de decisiones en scouting, preparación y lectura del rival.
En el Mundial 2026, Lenovo cedió a las selecciones una herramienta para analizar el pre y post partido que generó informes de más de 50 páginas. La selección española, además, contrató su propio servicio de inteligencia artificial para analizar datos en tiempo real durante el último Mundial, una línea de trabajo que conecta con modelos predictivos para torneos internacionales.
La búsqueda del próximo talento ya no depende solo del ojo humano
Sala plantea una consecuencia directa de ese cambio cuando mira a la cantera. Si jugadores como Lamine Yamal alcanzan la élite con 16 años, la inteligencia artificial puede acelerar la detección de perfiles parecidos al cruzar antes grandes volúmenes de datos de rendimiento.
"Con el boom de jugadores como Lamine Yamal, jugadores que con 16 ya son élite, la IA ayudará a encontrar más rápidamente al ‘nuevo Lamine’". - Pablo Sala, experto en Inteligencia Artificial aplicado al fútbol
No sustituirá el criterio del técnico, y ahí Sala es tajante cuando defiende que la máquina ayuda a procesar más información de la que una persona puede asumir por sí sola.
"Un humano, como es obvio, no puede manejar tantísima información, humanamente. Esa parte la complementamos con IA. Luego siempre estará el criterio y la decisión del profesional, en última instancia, de ver si esos datos tienen sentido o no".
Ese equilibrio entre volumen de datos y juicio humano quizá sea la parte menos vistosa de esta transformación, pero también la más concreta. Mientras una herramienta genera informes de más de 50 páginas y procesa datos en tiempo real, la última decisión sigue dependiendo de alguien que debe distinguir si una señal estadística explica de verdad lo que pasa en el césped.