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Fútbol · Nivel 10: Profesional · Subnivel 10.106

IA y aprendizaje automático en el fútbol

10 tests · 100 datos · actualizado el 12 de octubre de 2026 · markdown

Cómo se usan la IA y el aprendizaje automático en el fútbol: seguimiento a partir de cámaras e imágenes de televisión, TacticAI, los modelos detrás del xG, el balón conectado, el ojeo, la integridad, los derechos sobre los datos, los medios y las afirmaciones discutidas.

Cada test de abajo son diez preguntas en Insporta. La lista bajo cada test es lo que comprueban las preguntas: un dato por pregunta, con su fuente. Léala antes del test o vuelva a ella tras una respuesta incorrecta.

Test 1Seguimiento a partir de cámarasHacer un test

  1. Los datos de eventos registran acciones; el seguimiento registra posiciones, normalmente unas 25 veces por segundo.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

  2. Permite a los analistas seguir ligas sin cámaras instaladas en el estadio.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

  3. La cámara sigue el balón, por lo que los jugadores alejados de él suelen quedar fuera de pantalla.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  4. Hawk-Eye nació en el críquet y el tenis antes de sus sistemas de línea de meta y de VAR.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

  5. Una vez detectadas en cada fotograma, las posiciones se enlazan en trayectorias a lo largo del tiempo.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  6. La calibración proyecta los píxeles de cada cámara sobre coordenadas reales del terreno de juego.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  7. Ese contexto es la base sobre la que se construyen los modelos de espacio y presión.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  8. Los errores se depuran antes de que los datos lleguen a los clubes o a las cadenas de televisión.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  9. El sensor del balón es lo que permite a los árbitros determinar el instante exacto de un contacto.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  10. El propio Hawk-Eye se fundó en Inglaterra.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

Test 2TacticAI y los saques de esquinaHacer un test

  1. La investigación se publicó en Nature Communications en marzo de 2024.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

  2. También podía sugerir cómo mover a los jugadores para cambiar el resultado probable.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

  3. Los expertos compararon sus sugerencias con lo que había ocurrido realmente, sin saber cuál era cuál.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

  4. Las jugadas a balón parado tienen puntos de partida fijos, de modo que el modelo puede comparar situaciones equivalentes.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  5. Las redes de grafos son adecuadas para problemas en los que importan las relaciones entre los jugadores.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

  6. Proponía combinar estadística, visión por computador y teoría de juegos.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

  7. Como cualquier modelo entrenado con datos del pasado, es más débil ante algo nuevo.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  8. La comprobación por expertos fue el modo en que los investigadores pusieron a prueba el modelo.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  9. El modelo lee la disposición inicial y predice lo que viene después.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  10. Predecir quién sería el primer receptor era una de las tareas principales del modelo.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

Test 3El aprendizaje automático detrás del xGHacer un test

  1. Las características de cada tiro se relacionan con su resultado: gol o no gol.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

  2. Convierte las características del tiro en una probabilidad entre 0 y 1; el gradient boosting es otra opción habitual.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

  3. Un modelo que se ajusta perfectamente a la temporada pasada puede predecir mal la próxima.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

  4. Reservar un conjunto de prueba es la protección habitual contra el sobreajuste.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  5. La calibración comprueba que las probabilidades coinciden con lo que ocurre realmente.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

  6. Los resultados poco frecuentes requieren muchos datos antes de que los patrones sean fiables.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  7. La parte del cuerpo, el tipo de asistencia y la presión defensiva son otras características habituales.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

  8. La prueba con datos no vistos va al final, antes de confiar en el modelo.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  9. Los cabezazos son más difíciles de convertir; a un penal se le suele asignar un valor de entre 0,76 y 0,79.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  10. Como aproximadamente uno de cada diez tiros acaba en gol, el modelo aprende sobre todo de los fallos.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

Test 4El balón conectado en la Eurocopa 2024Hacer un test

  1. El sensor registró el contacto del balón con la mano de Loïs Openda en la fase de construcción.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

  2. El contacto con su mano apareció en los datos del balón durante la revisión del VAR.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

  3. Los datos de contacto sirven de apoyo en las decisiones de fuera de juego y de mano.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

  4. Unas pocas centésimas de segundo pueden hacer pasar a un atacante de posición legal a fuera de juego.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  5. El árbitro sigue juzgando si la mano es una infracción según las Reglas.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  6. Al Rihla fue el balón del Mundial de 2022, Uniforia el de la Eurocopa de 2020 y Brazuca el del Mundial de 2014.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

  7. El sistema del críquet detecta los roces por el sonido; el balón detecta los contactos con su sensor.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  8. La decisión sigue en manos del árbitro.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  9. El Mundial de 2014, el Mundial de 2022 y la Eurocopa de 2024.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

  10. Los dos casos anteriores se dieron en el torneo celebrado en Alemania.

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Test 5De las cámaras del estadio a las imágenes de televisiónHacer un test

  1. Los ojeadores pueden comparar a jugadores de muchas ligas con las mismas medidas.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  2. Los modelos estiman las posiciones que faltan a partir de dónde estaban los jugadores antes y después.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  3. Coincide con la frecuencia de imagen del vídeo del que proceden las posiciones.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

  4. La posición de las extremidades importa para el fuera de juego y para ver cómo se coloca un jugador para pasar.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

  5. Un jugador puede parecer más rápido en una liga simplemente por el sistema utilizado.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  6. Convierte posiciones y velocidades en un mapa del espacio que controla cada equipo.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

  7. Una buena colocación puede frenar un ataque sin que quede registrada ninguna acción.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  8. Cada paso añade más información sobre cada momento.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  9. Los datos acortan la lista; los ojeadores siguen viendo jugar a los futbolistas.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · aplicación

  10. Los avances en visión por computador hicieron viable el seguimiento a partir de la señal de televisión.

    Fuente: Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica · recuerdo

Test 6IA en el ojeo y la captaciónHacer un test

  1. Las diferencias de estilo y de calidad hacen que las cifras de otras ligas sean más difíciles de interpretar.

    Fuente: Comunicados de proveedores, ligas y organismos rectores; decisiones disciplinarias; bibliografía de analítica y de protección de datos · aplicación

  2. Un centrocampista creativo en un equipo que rara vez ataca generará pocas ocasiones sobre el papel.

    Fuente: Comunicados de proveedores, ligas y organismos rectores; decisiones disciplinarias; bibliografía de analítica y de protección de datos · aplicación

  3. Un modelo puesto a prueba con información del futuro parece mejor de lo que es.

    Fuente: Comunicados de proveedores, ligas y organismos rectores; decisiones disciplinarias; bibliografía de analítica y de protección de datos · recuerdo

  4. Es más probable que el personal confíe en un modelo cuyas razones puede ver, y que lo cuestione.

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  5. Los datos acortan la lista; las personas juzgan lo que las cifras no pueden captar.

    Fuente: Comunicados de proveedores, ligas y organismos rectores; decisiones disciplinarias; bibliografía de analítica y de protección de datos · aplicación

  6. El perfil podría pedir un central zurdo menor de 24 años que conduzca el balón.

    Fuente: Comunicados de proveedores, ligas y organismos rectores; decisiones disciplinarias; bibliografía de analítica y de protección de datos · recuerdo

  7. Unos pocos buenos partidos pueden hacer que un jugador parezca mucho mejor de lo que es.

    Fuente: Comunicados de proveedores, ligas y organismos rectores; decisiones disciplinarias; bibliografía de analítica y de protección de datos · aplicación

  8. La decisión final sigue en manos del personal de captación del club.

    Fuente: Comunicados de proveedores, ligas y organismos rectores; decisiones disciplinarias; bibliografía de analítica y de protección de datos · aplicación

  9. Los datos de eventos se recogen para muchas más ligas que cualquier tipo de seguimiento.

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  10. Se creó en París en 2016.

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Test 7Integridad, apuestas y datosHacer un test

  1. Los patrones inusuales activan una alerta para que los investigadores la comprueben.

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  2. Vigila los mercados de apuestas sobre partidos del fútbol europeo.

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  3. Los investigadores buscan otras pruebas antes de presentar cualquier cargo.

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  4. Las apuestas sobre eventos concretos hacen posible este tipo de amaño.

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  5. Por ese motivo, la vigilancia se centra en estos mercados.

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  6. Volvió a jugar en enero de 2024.

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  7. Fagioli también fue sancionado en la misma investigación, durante un periodo más corto.

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  8. La mayoría de las alertas terminan en la fase de revisión.

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  9. 2017, 2023 y 2024.

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  10. Su sede está en San Galo.

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Test 8Los jugadores y sus datosHacer un test

  1. Los jugadores sostenían que las empresas se beneficiaban de sus datos de rendimiento sin su consentimiento.

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  2. Los clubes y las empresas de datos deben protegerlos con más rigor que las estadísticas ordinarias.

    Fuente: Comunicados de proveedores, ligas y organismos rectores; decisiones disciplinarias; bibliografía de analítica y de protección de datos · aplicación

  3. Las ligas venden los derechos de los datos a medios, clubes y empresas de apuestas.

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  4. Los sindicatos también quieren normas claras sobre quién puede ver los datos de salud.

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  5. La rapidez y el carácter oficial son lo más importante para las apuestas en directo.

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  6. Una única fuente oficial también ayuda a vigilar la integridad.

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  7. La transparencia es uno de los principios básicos del derecho europeo de protección de datos.

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  8. Cada paso está cubierto por contratos sobre quién puede utilizar los datos.

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  9. Las estadísticas públicas de los partidos son las menos sensibles; los datos de salud, las más.

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  10. El RGPD dio a las personas, jugadores incluidos, más control sobre los datos que se conservan sobre ellas.

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Test 9IA en los medios y la retransmisiónHacer un test

  1. El ruido del público y el volumen de los comentarios ayudan a marcar los goles y las ocasiones.

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  2. Las velocidades máximas y las distancias recorridas son ya habituales en pantalla.

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  3. Sigue haciendo falta un editor que compruebe los hechos y el contexto.

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  4. Los modelos actualizan las probabilidades tras los goles, las tarjetas y el paso del tiempo.

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  5. Los clubes comprueban y denuncian cada vez con más rapidez los contenidos falsos.

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  6. Los clubes con aficiones repartidas por todo el mundo lo utilizan para las noticias y las redes sociales.

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  7. Los datos de seguimiento y de eventos alimentan las estadísticas que muestran estas aplicaciones.

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  8. Toda la cadena puede completarse a los pocos minutos del pitido final.

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  9. Las dos últimas llegaron con la revisión en vídeo y los modelos de datos modernos.

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  10. Las métricas incluían rupturas de línea y recepciones entre líneas.

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Test 10Afirmaciones discutidas sobre la IA en el fútbolHacer un test

  1. La mayoría de los clubes utilizan los datos junto con los ojeadores, y no en lugar de ellos.

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  2. Un modelo ajustado al fútbol de ayer puede desviarse a medida que cambia la táctica.

    Fuente: Comunicados de proveedores, ligas y organismos rectores; decisiones disciplinarias; bibliografía de analítica y de protección de datos · aplicación

  3. Los estudios publicados no han demostrado predicciones fiables para jugadores individuales.

    Fuente: Comunicados de proveedores, ligas y organismos rectores; decisiones disciplinarias; bibliografía de analítica y de protección de datos · aplicación

  4. La brecha de recursos puede ampliarse en lugar de reducirse.

    Fuente: Comunicados de proveedores, ligas y organismos rectores; decisiones disciplinarias; bibliografía de analítica y de protección de datos · aplicación

  5. Es más fácil ver los casos de éxito que los clubes que usaron datos y fracasaron.

    Fuente: Comunicados de proveedores, ligas y organismos rectores; decisiones disciplinarias; bibliografía de analítica y de protección de datos · aplicación

  6. Una ventaja basada en datos dura solo mientras los rivales no los tengan.

    Fuente: Comunicados de proveedores, ligas y organismos rectores; decisiones disciplinarias; bibliografía de analítica y de protección de datos · aplicación

  7. Un modelo sofisticado que no consigue superar una regla sencilla no merece confianza.

    Fuente: Comunicados de proveedores, ligas y organismos rectores; decisiones disciplinarias; bibliografía de analítica y de protección de datos · aplicación

  8. Las afirmaciones que superan los cuatro pasos merecen más confianza.

    Fuente: Comunicados de proveedores, ligas y organismos rectores; decisiones disciplinarias; bibliografía de analítica y de protección de datos · aplicación

  9. Incluso el fuera de juego semiautomatizado deja la decisión final en manos de los árbitros.

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  10. El sesgo de automatización consiste en confiar en el resultado de una máquina aunque sea erróneo.

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Fuentes

reglamentos e informes del IFAB, la FIFA y la UEFA / comunicados de clubes y federaciones / bibliografía de entrenamiento publicada / estudios revisados por pares / prensa de la época

  • Investigación publicada (Nature Communications 2024, DeepMind y Liverpool); comunicados de proveedores y de competiciones; bibliografía de analítica50
  • Comunicados de proveedores, ligas y organismos rectores; decisiones disciplinarias; bibliografía de analítica y de protección de datos50