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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 tenía la mirada puesta en otra dirección.
Fue inmediatamente Mohamed Salah. Fue una elección creada por el análisis de datos. El resultado fue un gran éxito.
No solo Salah. Roberto Firmino, Andy Robertson y Sadio Mané, quienes han sido piezas clave de Liverpool durante mucho tiempo, también son citados como casos emblemáticos de éxito en la evaluación y el scouting de jugadores basados en datos.
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, cada vez que un jugador toca el balón, cuánto aumenta esa jugada la probabilidad de gol para su equipo. Graham utilizó este sistema 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, profesor de la Universidad de Seúl, declaró recientemente en una entrevista con StarNews: «El ejemplo 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 están surgiendo 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 pelota».
El equipo que aceptó este análisis de datos de manera más rápida y proactiva, más que cualquier otro, 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 tareas de scouting". Añadió que "se sabe que cuando Liverpool fichó a jugadores como Mohamed Salah, Andy Robertson o Roberto Firmino, su departamento de análisis de datos empleó modelos de análisis de partidos basados en IA y modelos de evaluación de jugadores para evaluarlos y realizar el scouting".
▶ La IA busca a los jugadores en un ámbito más amplio
Una de las mayores armas que posee la inteligencia artificial es, sin duda, su «capacidad» para descubrir a más jugadores. El profesor Ko declaró: «Los cazatalentos humanos solo pueden obtener información sobre un número limitado de jugadores y, al basarse en el método de observar directamente los partidos, el pool de jugadores que pueden analizar es limitado», y añadió: «Un modelo basado en IA puede analizar simultáneamente a muchos jugadores de todo el mundo si se le proporcionan datos, por lo que esas restricciones son mucho menores».
Añadió que, según se sabe, los clubes que utilizan la inteligencia artificial (IA) emplean esta tecnología 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 detalle 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 forma activa el análisis de datos, más que otros clubes. El propietario del club, el Grupo Deportivo Fenway (FSG), había experimentado previamente el éxito mediante 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 Mundial de Béisbol por primera vez en 86 años.
El diario estadounidense ESPN 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, si se utilizan datos, el proceso de scouting no tiene más remedio que sistematizarse, 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), habiendo logrado su posición gracias a una adquisición eficiente de jugadores y una gestión clubista 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 logró el ascenso de la League One a la Championship en 2014, y finalmente consiguió su promoción 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 el caso de que el Liverpool descubriera un joven jugador en las ligas inferiores, se decía incluso que 'Brentford podría llevarse al jugador'". Esto significa que los clubes que utilizan los datos tienen una gran capacidad para descubrir jugadores.
El profesor Ko también previó que la capacidad de aprovechar la IA podría influir en la competitividad futura de los clubes. Aunque señaló 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 cada vez mejores, esa brecha se irá acumulando poco a poco».
▶ El mercado laboral de los clubes 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 únicamente 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 de trabajo 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 reclutado recientemente analistas de scouting e Insight, mientras que el Brentford también ha publicado ofertas de empleo relacionadas con los departamentos de Insight 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 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 (IA) 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, independientemente de la profesión que se ejerza, llegará una era en la que se trabajará junto a la inteligencia artificial». Y subrayó que «tanto quienes deseen dedicarse al scouting como quienes aspiren a convertirse en entrenadores deben comprender claramente qué tipo de ayuda puede brindarles la IA en sus respectivas funciones».
▶ Sevilla, Chelsea y la MLS... el scouting con IA se expande por todo el 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 utiliza desde 2024 el programa de scouting con inteligencia artificial «Scout Advisor» en colaboración con la empresa global IBM. Esto permite al club buscar y encontrar más rápida y fácilmente a los jugadores que cumplen con las condiciones deseadas dentro de una base de datos masiva de información sobre atletas.
Gracias a ello, los cazatalentos han podido reducir significativamente el tiempo que solían dedicar a filtrar candidatos entre una vasta base de jugadores. En su lugar, 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, máximo responsable de datos del Sevilla, elogió la tecnología calificándola como «la más revolucionaria que he visto en el fútbol».
Otro club de la EPL, el Chelsea, está utilizando inteligencia artificial en su scouting de cantera. El Chelsea emplea el programa "Future Blues" junto con un sistema de scouting basado en IA para evaluar a jóvenes futbolistas no solo del Reino Unido, sino de todo el mundo. El proceso 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 vídeos correspondientes y la inteligencia artificial se encargue de analizarlos.
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 el balón durante los procesos de pase o tiro, evaluándolos mediante diversos indicadores.
Posteriormente, los ojeadores y entrenadores del Chelsea reevaluarán 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 corre a cargo de 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 los jugadores de todo el mundo recibir evaluaciones iniciales de scouting mediante inteligencia artificial, sin necesidad de incurrir en altos costos de viaje hasta Estados Unidos o Canadá.
Se asemeja al método de Chelsea. Cuando los jugadores graban con sus teléfonos inteligentes los entrenamientos designados y suben los videos, la IA analiza las capacidades de los atletas y les asigna una puntuación. A los jugadores que reciben una alta calificación se les ofrece 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 reclutamiento tradicional: los costos, 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 observarse 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 fase de implementación formal generalizada, sino que se encuentra más bien en una etapa 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 también hacia la K-League.
Un ejecutivo de reclutamiento 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». Además, añadió que «cuando se examinan por primera vez los jugadores candidatos, los reclutadores evalúan a los atletas mediante partidos presenciales y grabaciones en video, mientras que el equipo operativo recopila datos significativos como registros de participación e indicadores diversos de rendimiento para incorporarlos al informe de contratación de jugadores».
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 en qué medida se ajustan a la composición actual del plantel y a la dirección futbolística del entrenador».
En el caso de los datos de IA, aún se está en la fase de concretar el 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 los movimientos detallados 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 difíciles de verificar únicamente mediante estadísticas tradicionales, con el fin de aplicarlos a la búsqueda 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. Destacó 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 escrutadores, así como mediante redes 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 responsable de los servicios de scouting del equipo A señaló: "Especialmente, ahora es posible ir más allá de simplemente observar registros como anotaciones, asistencias y porcentajes de pases exitosos; primero se define qué movimientos debe realizar un jugador en una posición específica dentro del modelo de juego del entrenador, y luego se buscan jugadores que se acerquen 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 produjeron cambios en el ámbito administrativo. En el caso del equipo de operaciones del Club A, mientras que anteriormente sus funciones principales eran los contratos, la administración y la organización básica de documentos, ahora también asume el rol 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 es 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 un papel inicial en reducir la lista de candidatos, una tarea que anteriormente requería que los ojeadores revisaran personalmente todos los encuentros.
Se prevé que en el futuro puedan surgir casos de jugadores descubiertos y recomendados por la IA que debuten en la liga profesional. Un responsable explicó: "En el scouting tradicional existe una limitación real en el número de partidos que las personas pueden ver, por lo que inevitablemente se prestaba más atención a los jugadores de ligas famosas o de equipos destacados". Añadió que, 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 enfatizó que «desde la perspectiva del jugador, cómo juega será tan importante como dónde juegue para ser evaluado».
▶ Sin embargo, la última elección depende 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.
Aunque la IA y los datos avancen tanto como sea posible, al final siempre vuelve a intervenir el ojo humano.
El Liverpool tampoco reconoció desde el principio con total precisión mediante datos el valor de Roberto Firmino. Si bien es cierto que el análisis de datos jugó un papel fundamental en el proceso de fichaje, es posible que Firmino no hubiera llegado a vestir la camiseta del Liverpool si no hubiera existido también 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. El equipo de análisis de datos del club se planteaba qué posición debía ser la prioritaria para evaluarlo.
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 reevaluó 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 fueron 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 A aún no ha conectado ningún jugador descubierto primero por la IA con un examen real para su fichaje. 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 movimientos cuando falta el balón, tiempos de presión, penetración en espacios, transiciones defensivas y selección de posiciones, podría aparecer un jugador que reciba una alta valoración".
Añadió que, si un jugador de ese tipo es convocado al equipo de reserva, lo más probable es que surja la duda inicial: «¿Por qué se le otorga una valoración tan alta a este jugador?», lo que llevará a revisar nuevamente las grabaciones. En ese proceso, también podría descubrirse el valor de jugadores que, con los métodos tradicionales, habrían pasado desapercibidos.
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 los métodos tradicionales de scouting difícilmente habrían detectado.
Cosas que la IA aún no puede leer
También existen áreas que no pueden verse solo con IA o datos. Un responsable señaló: «Todavía 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 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: «En el caso de un jugador extranjero, no solo importa su habilidad futbolística, sino también su capacidad para adaptarse a un nuevo país, cultura, comida, entorno familiar y lengua». Añadió que «por muy buen jugador que sea, si no logra adaptarse, le resultará difícil mostrar todo su potencial. En este aspecto, 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 añadió 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».
En última instancia, el juicio humano es inevitablemente crucial. Un responsable declaró: "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: «No parece que vaya a descartar la evaluación de la IA solo por el hecho de que difiera de mi propio juicio. Por el contrario, 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, e intercambiamos opiniones también dentro del equipo técnico».
También se requiere precaución en el descubrimiento de talentos juveniles. Un responsable, al hablar sobre el uso del escrutinio con 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". Además, añadió: "Creo que en el ámbito juvenil 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, gracias a su exentrenador Jürgen Klopp. Se dejó espacio en el plantel para permitir que Alexander-Arnold creciera. Posteriormente, se convirtió en un jugador de renombre mundial. Este es un ejemplo del papel crucial que jugó la mirada de Klopp al evaluar 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 que: "Nunca contrataremos jugadores basándonos únicamente en datos; sin embargo, tampoco es posible contratar jugadores sin utilizar datos".
Posteriormente, el director Orta explicó: «Un buen jugador siempre cuenta con buenos datos. Sin embargo, detrás de ello 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 descubre 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 selección 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 escoutadores evalúan aspectos como la personalidad, 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 podrían pasar por alto, comparar un espectro más amplio de jugadores y verificar objetivamente esas evaluaciones".
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 al modelo de juego del entrenador y sistematizará la evaluación de los jugadores».
Además, enfatizó: "En última instancia, considero que la contratación de buenos jugadores no surge porque un escáner o una IA lo hagan bien por separado, sino que proviene del 'equipo' que conecta orgánicamente el juicio cualitativo en el terreno con el análisis cuantitativo basado en datos".
Un veterano escouter del equipo B también sostuvo: "Aunque creo que la IA puede brindar una ayuda significativa en términos de datos, el fútbol cuenta con otras áreas de evaluación". Añadió: "El estilo de juego o la personalidad de un jugador específico son ejemplos claros. Es difícil cuantificar por completo estos aspectos mediante datos".
Además, añadió: «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 explicó que «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% precisas», enfatizó.
Añadió además: «La IA podrá brindar ayuda, pero el fútbol no se basa únicamente en las estadísticas», por lo que «no parece posible depender exclusivamente de la IA».
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