Tecnología
Diseccionar a los grandes jugadores para mejorar canteranos es posible con el desarrollo de la tecnología ligada al deporte como la creada por la ‘startaup’ española Kognia
Cualquier jugador de una escuela de fútbol es capaz de emular cómo celebra los goles Haaland, Mbappe, Benzema o Messi, incluso reconstruir su avatar en un videojuego. Es el poder de la imagen a la que pasan miles de horas expuestos las nuevas generaciones. ¿Podría esa misma fuerza de la imagen permitir emularles? No es un condicional, es una realidad, y cada vez extendida. La inteligencia artificial ya abre la puerta a complementar y mejorar el talento natural que se acumula en las canteras. ¿Cómo? A fuerza de conocer el comportamiento en el campo de los mejores jugadores, asimilarlo y aprender a reaccionar de manera similar ante las mismas situaciones.
Se puede ‘fabricar’ un jugador que aprenda a hacer los movimientos a la espalda de la línea defensiva que hace el goleador del City o cómo ocupa el espacio en el área para tener ventaja en el remate y confiar el resto al instinto. Incluso testar, por comparación, cómo se comportaba en el terreno de juego el noruego con 17 años, cuáles era los movimientos que le auguraban un futuro brillante, y cómo se comporta el delantero más prometedor de una cantera a esa misma edad, cuyos parámetros más convencionales hagan pensar que tiene similitudes.
En esta tarea aparece como un arma el análisis táctico automatizado del juego que hace la startup Kognia, y que sólo algunas canteras están empezando a explorar, pero que ya aporta valor a entrenadores como Xavi Hernández en el Barça, Unai Emery en el Aston Vila o Paulo Sosa en la Salernitana. Su tecnología está basada en un software que, mediante algoritmos y técnicas avanzadas de visión por computación, detectan en el vídeo del partido más de 300 situaciones tácticas de un jugador, una línea o todo el equipo y las recogen en videoclips con el grafismo (telestación) del concepto táctico.
«Nadie en la industria generaba eso de manera automática», explica a EL MUNDO el CEO de Kognia, Maurici A. López-Felip, que empezó a ver el potencial del análisis de vídeo en el fútbol en 2008, cuando estudiaba Ciencias de la Actividad Física y el Deporte en Barcelona y colaboraba con Joan Vilà, ex entrenador de la Masía, considerado el descubridor de Xavi Hernández y responsable durante años del área de Metodología en el club azulgrana.
López-Felip le editaba vídeos manualmente para remarcar conceptos tácticos que Vilà quería trasladar a jugadores para mejorar su juego. Sin embargo, la herramienta única que ha acabado siendo Kognia está infrautilizada en las canteras, aunque empieza a abrirse camino. Hay equipos como el Villarreal que monitorizaba a todos sus equipos de fútbol 11, de manera que han ido generando conceptos de cada uno de sus jugadores. «Se les abre una oportunidad muy grande para poder trabajar de forma muy profesionalizada con la cantera con toda la información que le generamos a través de la telestación. Algunos clubes en España, en Inglaterra o en Alemania hace años que graban a los equipos de sus academias, aunque sea con cámaras portátiles y calidad más baja, y ahora empiezan a tener la voluntad de, con todos esos datos generados, confrontar a jugadores y buscar cómo hacerlos mejorar. Hemos ayudado a algunos en esa comparación y quizá el siguiente paso sea ofrecerlo en la herramienta», asegura su creador.
Esa comparación puede ser con jugadores en competencia directa, por edad o categoría en la que juegan, con grandes referentes históricos que hayan surgido de la fábrica del propio el club o incluso con estrellas de tiempo pasado. «Si tuviéramos suficientes vídeos de Andrés Iniesta o Fernando Torres cuando eran canteranos, podríamos analizarlos y extraer todos los datos de su juego, y eso nos permitirían hacer esa comparación de cómo eran sus movimientos para poder medirlos con quienes ocupan hoy sus posiciones en las categorías inferiores del Barça o el Atlético. Pero es que podríamos analizar a cualquier jugador, hasta a Maradona tuviéramos los vídeos de sus partidos y fueran de calidad, algo que no es posible», añade.
«Hasta ahora la industria de la analítica de datos ligada al deporte, que apenas tiene 20 años, compara a un jugador con otro por datos superficiales como número de remates, desplazamientos, recuperaciones, faltas o distancia recorrida en un partido, pero esos no son representativos. Necesitamos datos de conceptos tácticos, de cómo participa en el juego y, por ejemplo, genera ocasiones propias o para sus compañeros o cómo se mueve en el área para aprovechar un centro. Manualmente esto es imposible de hacer, y nosotros hemos aportado el filtro automático para poder responder a las necesidades de las direcciones deportivas y los cuerpos técnicos», insiste Maurici A. López-Felip.
La MLS, por delante
Donde la idea de monitorizar todo el fútbol base para controlar cada detalle toma cuerpo es en Estados Unidos, muy familiarizado su deporte con el análisis de datos. La Major League Soccer (MLS) creó en 2000 su categoría Next en la que compiten equipos desde sub-13 a sub-17 y ya se ha interesado en cómo recoger los datos que se generan en los casi 10.000 partidos que se juegan cada temporada.
«No había encontrado forma de hacerlo a escala porque los costes en personal e infraestructura eran inviables. Nosotros podemos hacerlo porque solo necesitamos el vídeo para generarles toda la información que necesitan, facilitarles el análisis y aportarles datos subyacentes que puedan tratar sus propios equipos de data scientist, como por ejemplo hacemos con la Bundesliga», recuerda el CEO de Kognia, que encuentra una explicación a que su tecnología pueda implantarse antes en la gran cantera estadounidense que en las europeas. «Es una liga que piensa más en el futuro y que está muy preocupada por la estructura. Quizá por su modelo económico de franquicias donde no hay incertidumbre de descensos y un director deportivo puede trabajar en un proyecto a largo plazo. En Europa está todo más orientado al rendimiento inmediato».
