“La IA puede encontrar buenos jugadores, pero la decisión final recae en las personas”: lo que los ojeadores de la K League nunca pasan por alto... “El carácter, la actitud y la capacidad de adaptación no se miden con números” [Planificación del 22º aniversario (3)]

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Jürgen Klopp, entrenador de la selección alemana de fútbol, quería al delantero Julian Brandt cuando dirigía al Liverpool (Inglaterra). Sin embargo, el equipo de análisis de datos del Liverpool miraba hacia otro lado.

Fue inmediatamente Mohamed Salah. Fue una elección creada por el análisis de datos. El resultado fue un gran éxito.

No solo Salà. Roberto Firmino, Andy Robertson y Sadio Mané, quienes han sido piezas clave de Liverpool durante mucho tiempo, también son citados como casos de éxito representativos de la evaluación de jugadores basada en datos y el scouting.

Según Sky Sports Reino Unido, Ian Graham, ex responsable de investigación de datos del Liverpool, explicó que el departamento de análisis de datos ejerció una influencia enorme en el proceso de éxito del club. Desarrolló un programa llamado «Valor de Posesión» (Possession Value), que calcula cuánto aumenta cada toque del balón por parte de un jugador la probabilidad de gol de su equipo. Graham utilizó esta herramienta para evaluar y recomendar candidatos a fichajes, lo que se convirtió en un importante trampolín para que el Liverpool iniciara una nueva era de esplendor.

Graham trabajó como responsable de investigación de datos en el Liverpool desde 2012 hasta 2023. Durante este periodo, el Liverpool levantó numerosos trofeos, incluida la Liga de Campeones de la UEFA (UCL) y la Premier League inglesa (EPL).

Un ejemplo destacado es el de Mané y Salah. Cuando el entrenador Klopp deseaba fichar a Mario Götze, el equipo de análisis de datos de Liverpool recomendó a Mané. Además, cuando el entrenador Klopp impulsó la contratación de Brandt, el equipo de análisis de datos otorgó una valoración más alta a Salah. Sky Sports explicó que "el club de Liverpool logró convencer al entrenador Klopp para que aceptara la incorporación de Salah".

A medida que avanza el tiempo, el análisis de datos se está desarrollando a una velocidad cada vez mayor al combinarse con tecnologías de inteligencia artificial (IA). Mientras que anteriormente el enfoque se centraba en recopilar y organizar registros de partidos ya ocurridos, ahora se ha avanzado hasta el punto de predecir situaciones que aún no han ocurrido y asignar valor a cada acción individual de los jugadores.

En el fútbol moderno, una de las áreas donde la inteligencia artificial se utiliza más ampliamente es en la evaluación de los jugadores. Go Sang-gi, investigador de la Universidad de Seúl, declaró recientemente en una entrevista con StarNews: "El caso más básico es el 'xG' (goles esperados). Mediante un modelo de aprendizaje automático, se calcula la probabilidad de que un tiro en una situación determinada se convierta en gol". Añadió que "recientemente han surgido modelos que evalúan el valor de todas las acciones que realiza un jugador en el campo, como pases, tiros y regates, e incluso analizan los movimientos sin balón cuando el jugador no posee la posesión".

El equipo que adoptó este análisis de datos de manera más rápida y proactiva, más que nadie, fue el Liverpool.

El profesor Ko señaló que en el extranjero, los grandes clubes ya utilizan análisis de datos e inteligencia artificial para analizar jugadores y realizar labores de scouting. Añadió que se sabe que al fichar a jugadores como Mohamed Salah, Andy Robertson o Roberto Firmino, Liverpool empleó modelos de análisis de partidos basados en IA y modelos de evaluación de jugadores a través de su departamento de análisis de datos.

▶ La IA busca jugadores en un ámbito más amplio

Una de las mayores armas que posee la inteligencia artificial es, sin duda, su «alcance» para encontrar a más jugadores. El profesor Ko declaró: «Los cazatalentos humanos solo pueden obtener información sobre un número limitado de jugadores y, al ser un método basado en ver partidos directamente, el pool de jugadores que pueden analizar es limitado», y añadió que «los modelos basados en IA pueden analizar simultáneamente a muchos jugadores de todo el mundo siempre que se les proporcione datos, por lo que están sujetos a restricciones mucho menores».

Añadió: «Se sabe que los clubes que actualmente utilizan la inteligencia artificial la emplean para generar una especie de lista de candidatos». Explicó que «cuando la IA recomienda una lista inicial de fichajes, es el equipo de reclutadores humanos y el departamento de análisis quienes investigan a los jugadores con mayor detenimiento dentro de esa lista, examinan las condiciones contractuales y, finalmente, proceden al fichaje».

El Liverpool también contaba con el contexto para adoptar tempranamente y de manera activa el análisis de datos, más que otros clubes. El propietario del club, el Grupo Deportivo Fenway (FSG), había experimentado previamente el éxito al utilizar un sistema de toma de decisiones basado en datos en los Boston Red Sox de la Liga Mayor de Béisbol de Estados Unidos (MLB). En 2004, Boston alcanzó la cima del World Series por primera vez en 86 años.

El ESPN estadounidense informó que en el Liverpool, la reducción de la subjetividad en lo referente al escrutinio de jugadores fue una política clara emanada desde la alta dirección del club.

La mayor ventaja del análisis de datos es precisamente la «escala» y la «coherencia». Graham enfatizó que «el uso de los datos facilita el reclutamiento de un rango mucho más amplio de jugadores».

Añadió que «ningún ser humano puede ver en directo todos los partidos de fútbol que se celebran en todo el mundo y, al mismo tiempo, determinar qué valor aporta cada jugador», y explicó que «además, el uso de datos hace inevitable sistematizar el proceso de scouting, ya que permite aplicar el mismo filtro a todos los jugadores».

▶ Los equipos que utilizan datos se fortalecen

Recientemente, no solo Liverpool, sino también Brighton & Hove Albion y Brentford, entre otros equipos en Inglaterra que valoran las tecnologías de datos e IA, han ido aumentando en número.

En particular, Brighton y Brentford son casos representativos de consolidación en la Premier League (EPL) gracias a una adquisición eficiente de jugadores y una gestión clubística efectiva, a pesar de contar con recursos financieros relativamente limitados. Brighton ascendió de la League One (tercera división) a la Championship (segunda división) en 2011 y posteriormente llegó a la EPL en 2017. Brentford también ascendió de la League One a la Championship en 2014 y finalmente logró el ascenso a la EPL en 2021.

Graham destacó a los clubes que aprovechan correctamente el análisis de datos, mencionando al "Liverpool, Brighton y Brentford", y reveló una historia detrás de escena: "En tal medida que, cuando Liverpool descubría un joven jugador en las ligas inferiores, se decía que 'Brentford podría ser quien lo fichara'". Esto significa precisamente que los clubes que utilizan los datos poseen una gran capacidad para descubrir talento.

El profesor Go también previó que la capacidad de aprovechar la IA podría influir en la competitividad futura de los clubes. A pesar de señalar que «la diferencia entre los clubes que utilizan IA y los que no lo hacen puede no ser evidente de inmediato», pronosticó que «si se acumulan decisiones más acertadas de forma repetida, esa brecha se irá acumulando poco a poco».

▶ El mercado laboral de los equipos de fútbol transformado por la IA

Todo el mundo del fútbol ya está cambiando rápidamente con la introducción de la inteligencia artificial. El cambio no se limita simplemente a las formas de fichaje de jugadores; también está transformando la estructura organizativa de los clubes y el mercado laboral.

El Financial Times de Reino Unido informó el pasado 29 que «la competencia por la adquisición de datos se ha intensificado entre los clubes de fútbol» y añadió que «la participación de los clubes de fútbol profesional en el mercado laboral del Reino Unido se ha triplicado en los últimos cinco años, con un aumento significativo de la demanda de expertos en datos».

Según los informes, de cada 10.000 ofertas de empleo que provienen del Reino Unido, más de siete corresponden a clubes de fútbol profesional. Esto representa un aumento significativo en comparación con la cifra de 2,4 por cada 10.000 registrada en 2020.

En particular, los puestos relacionados con datos y análisis representaron aproximadamente el 5% de las ofertas de empleo publicadas por los clubes de la EPL este año. El medio explicó que «esto representa el doble en comparación con hace dos años».

Jack Kennedy, economista jefe de Indeed, declaró que «los datos y el análisis son áreas en las que los equipos están intensificando sus esfuerzos para obtener una ventaja sobre sus rivales en aspectos como la contratación de jugadores o el análisis de los oponentes».

De hecho, el Tottenham ha convocado recientemente analistas de inteligencia de scouting, mientras que el Brentford también ha publicado ofertas de empleo relacionadas con los departamentos de inteligencia y estrategia. Entre los clubes que más han incrementado la contratación de personal relacionado con datos y análisis en los últimos cinco años se encuentran el Brighton, el Newcastle y el Manchester United.

Kennedy evaluó recientemente al Brentford y al Brighton, ambos ascendidos a la Premier League en los últimos diez años, calificándolos como «equipos que logran resultados superiores a su tamaño gracias a su capacidad de aprovechamiento de datos».

Él explicó que "los dueños de ambos clubes son ex jugadores profesionales de apuestas que ganaron dinero, por lo que siempre han dado gran importancia a los datos y aplicaron ese enfoque también a la gestión de clubes de fútbol". Añadió que "los grandes clubes tradicionales casi siempre pueden resolver sus problemas con dinero. Si una contratación falla, pueden gastar otros 100 millones de libras en otro jugador. Los clubes pequeños no pueden hacer eso". De este modo, el desarrollo de la inteligencia artificial está creando nuevos puestos de trabajo y estructuras organizativas dentro de los clubes de fútbol.

La capacidad de utilizar la inteligencia artificial se está convirtiendo en una nueva ventaja competitiva para quienes se preparan para ingresar al mundo del fútbol. El profesor Ko declaró: "Es importante estudiar rápidamente qué puede hacer la IA en el ámbito del fútbol", y añadió: "Deben comprender qué partes de las tareas que desean realizar pueden ser asistidas por la IA. Esto no es algo exclusivo del fútbol, sino un problema que se aplicará a casi todas las profesiones en el futuro".

Añadió además: «En el futuro, cualquiera que sea la profesión que se ejerza, llegará una era en la que se trabajará junto a la inteligencia artificial». Destacó que «tanto quienes deseen realizar labores de scouting como quienes aspiren a convertirse en entrenadores deben comprender claramente qué tipo de ayuda puede brindar la IA en sus respectivas funciones».

▶ Sevilla, Chelsea y la MLS... el escrutinio por IA se expande al mundo

El cambio no se limita a Inglaterra. Incluso en el fútbol español, tradicionalmente evaluado como algo ajeno al análisis de datos, surge una nueva tendencia. En el centro de este movimiento se encuentra el Sevilla FC.

El Sevilla FC ha estado utilizando desde 2024 el programa de exploración con inteligencia artificial «Scout Advisor» en colaboración con la empresa global IBM. El objetivo es permitir al club buscar jugadores que cumplan con las condiciones deseadas de manera más rápida y sencilla a partir de una base de datos masiva de información sobre atletas.

Gracias a ello, los reclutadores han podido reducir significativamente el tiempo que solían dedicar a filtrar candidatos entre una vasta base de jugadores. En cambio, ahora pueden emplear más tiempo en establecer relaciones directas con los jugadores candidatos para comprender sus características y actitudes, así como en observar partidos directamente o basarse en datos para tomar decisiones finales.

Elías Samorodo, director de datos de Sevilla, elogió la tecnología calificándola como «la más revolucionaria que he visto en el fútbol».

Otro club de la Premier League, el Chelsea, está utilizando la inteligencia artificial en su scouting de categorías inferiores. El Chelsea emplea el programa "Future Blues" junto con un sistema de scouting basado en IA para evaluar a jóvenes futbolistas no solo en Reino Unido, sino en todo el mundo. El método consiste en que los jugadores descarguen una aplicación de scouting con IA en sus teléfonos inteligentes, realicen los ejercicios y entrenamientos técnicos indicados por el Chelsea, suban luego los videos correspondientes y permitan que la inteligencia artificial los analice.

La IA rastrea no solo los movimientos corporales de los jugadores, sino también el movimiento del balón. Analiza cómo se conectan los movimientos de los jugadores y del balón durante los procesos de pase o tiro, evaluándolos mediante diversos indicadores.

Posteriormente, los ojeadores y el cuerpo técnico del Chelsea vuelven a evaluar el potencial del jugador basándose en los datos proporcionados por la IA. La estructura consiste en que la IA realiza un primer filtrado de numerosos jugadores, mientras que la evaluación final recae en expertos humanos.

La Major League Soccer (MLS) de Estados Unidos también se mueve en la misma dirección. La MLS ha establecido una alianza con 'ai.io' para implementar un sistema que permite a jugadores de todo el mundo recibir evaluaciones de escrutinio inicial mediante inteligencia artificial, sin necesidad de incurrir en altos costos de desplazamiento hasta Estados Unidos o Canadá.

Se asemeja al método de Chelsea: los jugadores graban con sus teléfonos inteligentes los entrenamientos designados y suben los videos; una inteligencia artificial analiza las capacidades de los atletas y les asigna una puntuación. A aquellos jugadores que reciben una alta valoración se les otorga la oportunidad de participar en eventos celebrados en Estados Unidos y Canadá, donde realizan entrenamientos ante representantes reales de la MLS.

La IA está derribando las barreras más grandes del scouting tradicional: el costo, la distancia y las limitaciones de tiempo.

▶ El escaneo con IA también se ha infiltrado en la K League

En la K-League también comienzan a vislumbrarse movimientos de cambio. Algunos clubes han comenzado a utilizar programas de inteligencia artificial en las tareas de scouting y análisis de jugadores. Aunque aún no se ha alcanzado una etapa de implementación formal generalizada, sino que se encuentra más bien en una fase de acumulación de datos y de prueba de posibilidades sobre cómo aplicarlos en el terreno real, la tendencia del fútbol mundial está comenzando a filtrarse poco a poco hacia la K-League.

Un ejecutivo de scouting del equipo A declaró en una entrevista con StarNews que «en el proceso de contratación de jugadores se utilizan conjuntamente los datos estadísticos habituales y la evaluación cualitativa del equipo técnico». Añadió que «cuando se examinan por primera vez los jugadores candidatos, el personal de scouting evalúa a los atletas mediante partidos presenciales y grabaciones en video, mientras que el equipo operativo recopila datos significativos como registros de participación y diversos indicadores de rendimiento para incorporarlos al informe de contratación».

Añadió que «incluso en la etapa final de decisión sobre las contrataciones, se evalúa basándose en informes de fichajes que integran estas valoraciones y datos», y explicó que «el método consiste no solo en seleccionar jugadores con buenos números, sino también en considerar conjuntamente qué tan adecuados son para la composición actual del plantel y la dirección futbolística del entrenador».

En el caso de los datos de IA, aún se encuentra en la etapa de concretar su sistema de aplicación. Un responsable declaró: «Estamos en un proceso de determinar los indicadores necesarios para ir más allá de las estadísticas tradicionales como goles, asistencias y porcentaje de pases exitosos, y definir cómo estandarizar y evaluar el movimiento detallado de los jugadores y su capacidad de ejecución táctica según el modelo de juego del entrenador».

Sin embargo, se prevé que la inteligencia artificial (IA) se utilice en un mayor número de ámbitos en el futuro. El responsable declaró: «Cuando se establezcan estos criterios en el futuro, planeamos utilizar la IA para analizar con mayor precisión aspectos como los movimientos sin balón, las acciones en situaciones de presión y transición, y la selección de posiciones, entre otros elementos que resultan difíciles de verificar únicamente mediante estadísticas tradicionales, con el fin de aplicarlos a la exploración y evaluación de jugadores».

Añadió que, incluso después de la incorporación, se siguen acumulando registros de participación y datos clave de rendimiento para utilizarlos en la evaluación de los jugadores, y que estos sirven como referencia para tomar decisiones sobre futuros renovaciones de contrato, negociaciones salariales y la dirección de la gestión del equipo. Subrayó que, en definitiva, en la actualidad se está aprovechando activamente los datos existentes, mientras que el análisis de datos tácticos y conductuales mediante inteligencia artificial se encuentra en una fase de establecimiento de criterios para su aplicación real.

Al igual que los clubes extranjeros, la ventaja de la IA radica sin duda en el alcance y la velocidad de las tareas de scouting. El Club A anteriormente solía centrar sus revisiones principalmente en jugadores recomendados a través de ligas o atletas conocidos directamente por los escoutores, así como mediante redes de contactos personales; sin embargo, actualmente utiliza datos e inteligencia artificial para filtrar primero a los jugadores que cumplen con las condiciones deseadas por el club, abarcando un rango mucho más amplio.

Un ejecutivo de reclutamiento del Club A señaló: "Ahora es posible no solo observar registros como anotaciones, asistencias y porcentajes de pases exitosos, sino también definir primero qué movimientos debe realizar un jugador en una posición específica dentro del modelo de juego del entrenador y luego buscar jugadores que se ajusten a esas condiciones".

Añadió: "Al final, creo que el proceso se ha vuelto mucho más sofisticado: antes se evaluaba primero 'qué jugador es bueno', mientras que ahora se define primero 'qué jugador necesita nuestro equipo' y luego se busca a la persona que más se acerca a ese perfil".

También se han producido cambios en el ámbito administrativo. En el caso del equipo A, mientras que anteriormente las funciones principales del equipo de operaciones consistían en contratos, gestión administrativa y la organización básica de datos, ahora también asume la tarea de analizar y comparar adicionalmente los datos de los jugadores evaluados por el equipo técnico para apoyar la toma de decisiones.

Un funcionario señaló que "a medida que el uso de la IA se generalice en el futuro, no solo se verificarán los jugadores descubiertos por los scouts, sino que también aumentarán las interacciones en las que se propongan a los equipos técnicos jugadores identificados a partir de datos".

El descubrimiento de talentos juveniles es también un área con gran potencial para la aplicación de la inteligencia artificial. Un responsable del sector evaluó positivamente que, a largo plazo, el valor de la IA en este ámbito podría ser aún mayor.

En las ligas inferiores o en el fútbol juvenil, a menudo no se ha acumulado suficiente datos, por lo que resulta difícil realizar comparaciones tan precisas como con los jugadores de la primera división. Sin embargo, si se dispone de suficientes imágenes de los partidos, la IA puede asumir el papel de reducir inicialmente la lista de candidatos en áreas donde anteriormente los ojeadores debían revisar personalmente todos los encuentros.

Se prevé que en el futuro puedan surgir casos de jugadores descubiertos y recomendados por la IA que debuten en las ligas profesionales. Un responsable señaló: "En el scouting tradicional existe una limitación real en el número de partidos que las personas pueden observar, lo que ha hecho que se preste más atención a los jugadores de ligas famosas o de equipos destacados". Añadió: "Sin embargo, la IA y los datos permiten comparar a los jugadores basándose en sus acciones reales durante los partidos, independientemente de la fama de la liga".

Añadió: «Por lo tanto, un jugador que en el pasado no habría recibido atención debido al nivel de la liga o a su equipo, si posee habilidades excepcionales, tiene ahora una mayor probabilidad de ser considerado como candidato». También destacó que «para los jugadores, cómo juegan será tan importante como dónde jueguen para recibir evaluaciones».

▶ Aun así, la última elección es del ojo humano

Al observar solo hasta este punto, podría parecer que el papel del cazatalentos humano se ha reducido considerablemente. Sin embargo, al examinar de cerca los procesos de fichaje de los mejores clubes del mundo, la historia es diferente.

Por mucho que la inteligencia artificial y los datos avancen, al final siempre vuelve a aparecer el ojo humano.

El Liverpool tampoco reconoció desde el principio de manera perfecta el valor de Roberto Firmino a través de los datos. Si bien es cierto que el análisis de datos jugó un papel importante en el proceso de fichaje, es posible que Firmino no hubiera llegado a vestir la camiseta del Liverpool sin el juicio humano.

Graham presentó que Michael Edwards, quien en aquel entonces era el director técnico de Liverpool, abogó con fuerza por la contratación de Firmino. Firmino podía desempeñarse en tres posiciones: delantero, mediapunta y extremo, lo que llevó al equipo de análisis de datos del club a debatir en qué posición debía centrar su evaluación.

Inicialmente, Firmino fue clasificado como delantero. Sin embargo, su evaluación como delantero según los datos no era alta. Entonces, Edwards argumentó que Firmino debía ser visto en el «rol de número 10». El equipo de análisis de datos volvió a analizar a Firmino y los resultados fueron sorprendentes: al clasificarlo como «número 10», Firmino fue evaluado como uno de los mejores jóvenes jugadores de Europa.

El periódico británico The Guardian presentó esta anécdota y explicó que "en aquel entonces, los jóvenes jugadores con una valoración superior a la de Firmino eran Alexis Sánchez, James Rodríguez, Isco, Oscar, Paul Pogba y Aaron Ramsey".

Graham reflexionó: «Si Edwards no hubiera insistido en que debemos analizar a Firmino en profundidad, probablemente no habríamos dedicado tanto tiempo a su análisis».

Finalmente, aunque los datos respaldaron con fuerza la contratación de Firmino, fue el juicio humano el que volvió a examinar esos datos y los aprovechó correctamente.

Un club de la K League A compartía una opinión similar. Este club aún no ha conectado con ninguna contratación real a un jugador descubierto primero por IA. Sin embargo, un responsable declaró: «En el futuro, es posible que surjan casos así», y añadió: «Por ejemplo, aunque un jugador no destaque en estadísticas generales como goles, asistencias o porcentaje de pases exitosos, al analizar con IA su movimiento cuando falta el balón necesario para el modelo de juego del entrenador, el momento de la presión, la penetración en espacios, la transición defensiva y la selección de posición, podría surgir un jugador que reciba una alta valoración».

Añadió que, si un jugador de ese tipo es convocado al equipo de reserva, probablemente comenzará con la pregunta «¿por qué se le otorgó una valoración tan alta a este jugador?» y volverá a revisar las grabaciones. En ese proceso, también podría descubrir el valor de jugadores que, con el método anterior, se habría pasado por alto.

Un funcionario destacó que, en última instancia, lo que se espera no es que la IA elija a los jugadores en lugar de las personas, sino que su función sea permitir ver una vez más a aquellos jugadores que de manera sencilla no se habrían descubierto con los métodos tradicionales de scouting.

Cosas que la IA aún no puede leer

También existen áreas que no pueden verse solo con IA o datos. Un responsable declaró: «Aún es difícil explicar por completo mediante números aspectos como cómo se comunican con sus compañeros durante el partido, si observan bien los alrededores antes de que llegue la pelota, qué reacción muestran tras cometer un error, si solicitan activamente la pelota cuando el equipo enfrenta dificultades o si se esconden, y qué tan rápido ajustan su juego real después de recibir las indicaciones del entrenador».

Finalmente, este aspecto debe verificarse a través del ojo humano y el juicio. Un responsable explicó: "En los entrenamientos se puede observar más", añadiendo que "la intensidad de los entrenamientos, el espíritu competitivo, la actitud hacia los compañeros e incluso el comportamiento en el banquillo son elementos clave para determinar qué impacto tendrá un jugador cuando se incorpore al equipo".

Lo mismo ocurre con la contratación de jugadores extranjeros. Un responsable señaló que, en el caso de un jugador extranjero, «no solo importa su habilidad futbolística, sino también su capacidad para adaptarse a un nuevo país y cultura, a la alimentación, al entorno familiar y al idioma». Añadió que «por muy buen jugador que sea, si no logra adaptarse, le resultará difícil mostrar todo su potencial. En este aspecto, es evidente que la experiencia de los ojeadores y de los expertos en el terreno juega un papel fundamental».

Añadió: «No quiero expresar esto simplemente como el simple “instinto” de un ojeador», y agregó que «lo considera una especie de reconocimiento de patrones y experiencia acumulada tras haber observado a muchos jugadores en muchos partidos durante mucho tiempo, experimentando repetidamente casos de éxito y fracaso».

Finalmente, el juicio humano resulta inevitablemente crucial. Un responsable señaló: "La IA puede presentar opiniones sólidas, pero considero que el criterio más importante es que la responsabilidad de las decisiones recae finalmente en las personas".

Añadió que no parece que vaya a desechar la evaluación de la IA solo por el hecho de que difiera de su propio juicio. Por el contrario, enfatizó que es importante volver a verificar el proceso de "¿por qué se obtuvieron resultados tan diferentes?".

Además, explicó que «puede haber partes que hayamos pasado por alto y, por el contrario, es posible que los datos utilizados por la IA no reflejen suficientemente el papel real del jugador o las características de la liga», por lo que «volveremos a revisar los datos y los vídeos, así como a intercambiar opiniones dentro del equipo técnico».

También se requiere precaución en el descubrimiento de talentos juveniles. Un responsable, en relación con el uso del escrutinio mediante IA, señaló: "En el caso de los jóvenes, hay que tener especial cuidado, ya que atraviesan etapas de crecimiento físico diferentes y la capacidad competitiva actual no implica necesariamente la futura". Añadió que "en el ámbito juvenil, considero que es mucho más importante determinar cómo evaluar el potencial de crecimiento y la dirección del cambio, en lugar de centrarse únicamente en los valores actuales de los datos".

El Liverpool también abandonó la idea de fichar un nuevo lateral derecho tras observar al entonces apenas un joven jugador Trent Alexander-Arnold durante los entrenamientos, bajo la dirección del exentrenador Jürgen Klopp. Se dejó espacio en la plantilla para permitir que Alexander-Arnold creciera. Posteriormente, se convirtió en un jugador de renombre mundial. Este caso demuestra el papel crucial que tuvo la mirada de Klopp para identificar y valorar a sus jugadores.

Graham también dijo: "Fue realmente importante que los ojeadores entendieran que la evaluación que creamos no es perfecta".

El director deportivo del Sevilla FC, Víctor Orta, también enfatizó en una conferencia celebrada durante la Cumbre Mundial de Fútbol 2023: "Nunca contrataremos jugadores basándonos únicamente en datos. Sin embargo, tampoco es posible que contratemos jugadores sin utilizar datos".

Posteriormente, el director Orta explicó: «Un buen jugador siempre cuenta con buenos datos; sin embargo, detrás de esto siempre existe el ojo humano. Al final, quien evalúa y decide todo es el ojo humano».

En última instancia, lo importante es cómo los seres humanos interpretan los datos que la IA encuentra y genera. El Irish Times destacó que la estructura no consiste en que la IA tome todas las decisiones de forma independiente, sino en que los seres humanos revisen las propuestas de la IA para realizar la elección final.

El medio explicó que «para que las herramientas de IA cumplan su función, primero los humanos deben proporcionar datos relevantes a escala industrial y formular las preguntas adecuadas», y añadió que «si los humanos aceptan las propuestas presentadas por la IA, deberán ser capaces de implementar esas ideas en el campo de juego real».

▶ La IA es el 'asesor' del reclutador humano

Un responsable del equipo A también explicó que "los escrutadores evalúan aspectos como el carácter, la actitud, el potencial de crecimiento y la comprensión táctica de los jugadores a través de partidos y entrenamientos, elementos difíciles de explicar completamente mediante números", mientras que "por otro lado, los datos y la IA tienen la ventaja de identificar patrones que los humanos pueden pasar por alto, comparar un espectro más amplio de jugadores y validar objetivamente esas decisiones".

Añadió: "En el futuro, considero que será muy importante el papel de apoyo del scout, que respaldará las decisiones del scout con datos tanto como su capacidad individual, establecerá criterios adecuados para el modelo de juego del entrenador y sistematizará la evaluación de los jugadores".

Además, destacó: "En última instancia, considero que la contratación de buenos jugadores no surge de que un escáner o una IA lo hagan bien por separado, sino del 'equipo' que logra conectar orgánicamente el juicio cualitativo en el terreno con el análisis cuantitativo basado en datos".

Un veterano escouter del equipo B también sostuvo que «aunque la IA puede brindar una ayuda significativa en términos de datos, el fútbol cuenta con otras áreas de evaluación», y añadió que «el estilo de juego o la personalidad de un jugador específico son ejemplos claros; es difícil cuantificar por completo estos aspectos mediante datos».

Además, señaló: «Los jugadores extranjeros también son similares. En otros países, la alimentación, el estilo de vida y la cultura serán claramente diferentes. En pocas palabras, al final se trata de un problema de adaptación». Y añadió: «Si un jugador fichado no logra adaptarse a la cultura de la K League, me gustaría plantearme si esos datos son realmente tan importantes».

Añadió: «En el caso de los jugadores juveniles, los cambios son aún mayores. Si bien hay cambios físicos, también existen cambios psicológicos. Incluso si la IA realiza predicciones basadas en datos, no se puede considerar que sean 100% acertadas», enfatizó.

Añadió además: «La IA podrá ofrecer ayuda, pero el fútbol no se trata solo de registros», por lo que «no parece que se pueda depender únicamente de la IA».

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