En una extensa entrevista con el programa “Libero” de TyC Sports, a finales de diciembre de 2021, Gustavo Alfaro (ex entrenador de Boca, actualmente al mando de la selección ecuatoriana), contó que utiliza inteligencia artificial para medir el rendimiento de sus jugadores.
¿Cómo llegó Alfaro a utilizar Inteligencia Artificial? ¿Quiénes están detrás de ese desarrollo? ¿Cómo lo aplica el cuerpo técnico en el día a día? Todas las respuestas en esta nota de Big Data Sports.
Datos que cuestionan, datos que sirven
En plena época de doble competencia, una madrugada post partido nos quedamos trabajando junto con el analista del club y un miembro de la dirección deportiva. Habíamos jugado un partido complicado y se nos venia el superclásico. Recibimos el informe de Smart Gear, repasamos los resultados y vemos que, a un futbolista importante para nosotros, la parte de toma decisiones le daba un índice muy bueno cuando nuestra percepción es que había resuelto mal en todas las jugadas.
En ese momento, nos invadieron un montón de dudas acerca de la utilidad de la herramienta. Recuerdo que estaba con Nicolás Chiesa, de la dirección deportiva, leyendo el reporte que nos llegaba en el medio de una situación límite por el calendario, y que, en principio, estaba lejos de coincidir con nuestra perspectiva.
Sorprendidos, antes de descartar los datos, fuimos a repasar el video de las acciones del jugador y efectivamente la toma de decisiones era correcta: pases atrás cuando la jugada lo pedía, diagonales bien pensadas, remates cuando correspondía, etc.
En ese momento entendimos dos cosas, primero que el problema no era la decisión que tomaba, sino la ejecución de la acción (el pase era muy fuerte, los remates no tenían precisión, etc) y segundo, que estas herramientas sirven, en tanto te muestran cosas que te cuestionen el análisis original, datos que te permitan profundizar y llegar a conclusiones más útiles.
Esto último es un tema fundamental, una vez que entendés y tenés confianza en como procesa la información la herramienta es importante que la utilices, incluso si tira un emergente que no coincide con tu percepción: si solo la validás, el sistema en tanto comprueba tu visión, probablemente te pierdas una parte importante de lo que la tecnología, sea big data, inteligencia artificial o aprendizaje automático, te puede ofrecer.
Lo que hicimos entonces, fue ajustar el entrenamiento del futbolista para que mejore aspectos específicos de la ejecución y el resultado fue que en los partidos (y torneos) siguientes el tipo dio un salto de calidad importante.
El que cuenta la anécdota es Alejandro Manograsso, analista de rendimiento del cuerpo técnico de Gustavo Alfaro, y pionero en el uso de herramientas tecnológicas para evaluar acciones del juego en el fútbol argentino.
Smart Gear, es una herramienta basada en inteligencia artificial desarrollada por la empresa K-Sports, que compila a partir de tracking óptico (con cámaras especialmente instaladas en el estadio) unos seis millones de datos por partido. Esta información es procesada con algoritmos propios de alta complejidad y entrega un reporte que incluye una serie de indicadores de rendimiento físico, táctico y cognitivos. Métricas que van desde la evaluación del pressing, la dificultad de los pases y el análisis de la toma de decisiones hasta índices de estrés y eficiencia física.
Adicionalmente, Smart Gear consolida todos estos KPIs de rendimiento en un único índice global, el IET (Índice de Eficiencia Técnica) que según las palabras de la propia empresa, es una métrica que responde matemáticamente que tan bien o mal se jugó un partido y que además funciona como un parámetro validado para predecir la posibilidad de ganar un partido. A esta última característica también hizo referencia Gustavo Alfaro en sus declaraciones, marcando como había emparejado las posibilidades de Boca frente a River a lo largo de su proceso.
BDS – ¿Cómo llega un entrenador del perfil de Gustavo Alfaro a incorporar una herramienta de este tipo?
A. Manograsso – La primera vez que conocí Smart Gear fue cuando estaba en Racing como parte del CT de Diego Cocca, en ese momento no pudimos avanzar en la contratación por cuestiones de contexto. Explica Manograsso y agrega: Cuando llegamos a Boca, Nico Chiesa (que trabajaba en la dirección deportiva junto a Nicolás Burdisso), nos comentó que había estado estudiando varias herramientas y que le había llamado la atención Smart Gear en particular. Como también sabía de su potencial, fuimos por los dos frentes a comentarle las ventajas de contratar un servicio de este tipo a Gustavo.
El siguiente paso, fue una reunión donde vino Gustavo Metral (N: uno de los encargados del desarrollo de Smart Gear además de ser un sports scientist de renombre incluso antes que se utilizara el termino) y le mostro los detalles de la herramienta a Alfaro.
De los dichos de Metral, creo que lo más le intereso a Alfaro fue la posibilidad de reunir en un solo indicador diferentes facetas del rendimiento de un futbolista. De todos modos, la reunión fue extensa y Alfaro lo llenó de preguntas, desde cuestiones relativas a la interpretación de los datos hasta preguntas puntuales sobre el impacto que puede tener para un futbolista disponer de esta información. Allí se decidió avanzar con la contratación y la incorporamos en nuestro trabajo día a día.
Ecuador: inteligencia artificial para achicar las diferencias
En la selección de Ecuador la herramienta nos funciona en distintos niveles. Por un lado, permite descartar críticas a priori, generalmente cuando un futbolista viene con poca continuidad en su equipo se tiende a creer que su rendimiento físico va a estar por debajo del esperado, pero con datos de este tipo podés tener una evaluación objetiva y descartar hipótesis a priori. Además, te sirve para darle confianza al propio jugador mostrándole que efectivamente esta rindiendo al mismo nivel que sus compañeros en la parte física más allá de la continuidad que tenga o no en el club.
En cuanto a los indicadores tácticos lo que hacemos es alternar charlas grupales, explicando el reporte y las fortalezas o deficiencias que estamos teniendo, con charlas individuales donde profundizamos en aspectos del juego de cada uno e incluso les preparamos una pequeño “diccionario” de referencia para que puedan entender a que refiere cada una de las métricas que presenta el informe.
¿Ayuda que Ecuador tenga tantos jugadores jóvenes a la hora de presentarles los resultados de este tipo de herramientas?
Seguramente son una generación más abierta a este tipo de abordajes, pero también tené en cuenta que varios juegan en el fútbol europeo donde es muy común hablar de datos, y transmiten esa experiencia a todos los compañeros.
Además, a nosotros este tipo de información nos sirve para trabajar sobre errores puntuales y achicar el margen con otras selecciones. Por ejemplo, tuvimos en Copa América algunos partidos que se nos escaparon en minutos finales o por jugadas específicas, y el detalle de este tipo de informes sumado al análisis de video nos permite enfocar entrenamientos y charlas en esas cuestiones con más exactitud.
Nosotros sabemos que, por ejemplo, cuando enfrentamos a una selección como Perú, el rival tiene jugadores con más experiencia y el grupo ya cuenta con un ciclo mundialista encima, entonces tenemos que buscar la manera de achicar esas diferencias. ¿Cómo lo hacemos? Poniendo a punto el rendimiento físico, focalizando en la intensidad y mostrándoles en que aspectos tácticos cometemos errores o cuando nos desconcentramos, para que ellos sean conscientes de esas falencias y puedan mejorar dentro del campo.
En ese contexto este tipo de avances tecnológicos ayudan un montón, porque te simplifican la comunicación y ahorran tiempo. Por otro lado, también es importante como el cuerpo técnico gestiona esa información: hay una delgada línea entre abombar al futbolista (o al entrenador) y entregarle emergentes valiosos para sus juego y planificación. Parte importante de nuestra tarea es saber administrar los tiempos y las necesidades de los protagonistas.
¿Qué otras herramientas utilizan para hacer análisis de rendimiento en la Selección de Ecuador?
El área médica utiliza varias herramientas, particularmente tenemos una aplicación que, a través de saltos que dan los jugadores, permite evaluar su estado físico y darle seguimiento pese a que estén en diferentes partes del mundo.
El rendimiento físico, además del tracking óptico que venimos hablando, lo medimos en los entrenamientos con GPS. Además, utilizamos distintas plataformas de proveedores de datos y video, y generalmente analizamos con Hudl. Adicionalmente, la federación cuenta con la plataforma SAP, en la cual volcamos una parte de los datos que generamos y nos sirve para administrarlo de manera eficaz.
Lo que nos pasa es que, generamos mucha información y no siempre tenemos el tiempo, especialmente cuando hay doble fecha de Eliminatorias, de procesarla con el nivel de detalle que nos gustaría. En las últimas semanas gente de Atenea (N: La empresa argentina que reprocesa datos para la LPF) se reunió con Gustavo Alfaro y le mostró un informe enfocado en las zonas y los tipos de pérdidas de balón que desembocan en los goles que recibimos. Partía de una idea simple pero llegaba a conclusiones importantes por el nivel de detalle. Creo que ese tipo de análisis, cada vez más, requiere de especialistas, sea con un rol propio dentro del cuerpo técnico o asesores externos. De una forma u otra hacia eso se tiende, ya que es la única manera posible de aprovechar el caudal de datos que se genera.
Sistemas por sobre nombres propios
Entusiasma que entrenadores de primer nivel, como Gustavo Alfaro empiecen a contar públicamente el tipo de herramientas que utilizan para evaluar el rendimiento de sus jugadores. Que se corra de ser el único ojo válido y advierta que se apoya en herramientas y tecnología para gestionar un equipo.
En el fútbol, se suele ponderar las decisiones con nombre propio por sobre la capacidad de armar un sistema de trabajo en donde los diferentes colaboradores y herramientas tenga un rol importante, este tipo de avances hacia una división social del trabajo de un cuerpo técnico, además de visibilizar el aporte de los diferentes actores, permite disminuir la presión sobre quien encabeza el grupo y legar un sistema de trabajo más allá de los resultados del momento.
Inteligencia Artificial en (muy) pocas palabras
La Inteligencia artificial (IA) es el campo científico de la computación cuyo foco es el desarrollo de programas y aplicaciones que demuestren comportamientos inteligentes. En su definición más simple, la IA es el concepto según el cual “las máquinas piensan como seres humanos”. Generalmente un sistema de inteligencia artificial puede analizar grandes volúmenes de datos (big data), identificar patrones y formular predicciones de manera automática con velocidad y precisión.
En todos los casos se trata de sistemas que tienden a pensar y/o actuar como humanos, una idea teórica de mediados del siglo XIX pero que ha tenido impacto en nuestras vidas a partir del siglo XXI.
Ejemplos de aplicaciones de IA en nuestra vida cotidiana hay de sobra: la manera que Waze nos sugiere rutas para evitar el tráfico, las recomendaciones de contenidos de plataformas como Netflix o Spotify, el etiquetado automático de fotos por parte de Google utilizando mecanismos de reconocimiento facial, o bien los aportes del asistente personal en el sistema operativo Android que procesan y ejecutan nuestros pedidos a través de procesamiento del lenguaje natural.
En el deporte la tradición de aplicación de IA es larga, puede mencionarse las famosas partidas de Kasparov ante la computadora Deep Blue como punto de inflexión. En el fútbol, además de desarrollos como Smart Gear, se utiliza, en otras aplicaciones, en el scouting de futbolistas para predecir su rendimiento o para detectar patrones tácticos de manera automática.
Follow Me