Cada cuatro años se repite el ritual global de presenciar física o virtualmente el mayor evento deportivo del mundo: la Copa Mundial de 2026 FIFA. Dada la atención mediática y social en Occidente es muy difícil durante ese período de un mes abstraerse a lo que sucede dentro de los campos de juego.
Los mundiales de fútbol reflejan las transformaciones sociales, culturales, económicas y geopolíticas de los últimos 100 años. Y también, por supuesto, los cambios tecnológicos. Por eso, cada cuatro años tengo la costumbre de escribir un artículo sobre el Mundial. Cuatro años es un tiempo razonable para ver en perspectiva la evolución de la tecnología.
En enero de 2023 escribía, La inteligencia artificial en el fútbol: decepciones y promesas, donde reflexionaba sobre los intentos (fallidos) de usar inteligencia artificial para predecir los resultados del Mundial de Catar 2022, señalando que ningún modelo (ni el del Alan Turing Institute, ni el de Oxford, ni el de OPTA, ni el de la Universidad de Buenos Aires) había acertado completamente el resultado final. Lo mismo había descrito en 2018: El mundial de los modelos predictivos que fallaron.
Con el Mundial 2026 ya en semifinales (Argentina-Inglaterra, España-Francia), los modelos de IA consultados por la prensa en las últimas semanas: ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot, Grok, además de sistemas especializados como Opta Analyst, vuelven a mostrar el mismo patrón de 2022: distintos modelos coinciden en que un grupo reducido de selecciones concentra la mayor probabilidad de levantar el trofeo, pero difieren notablemente entre sí sobre cuál de ellas se impondrá.
Opta situó a Francia como favorita con apenas un 18,7% de probabilidad, mientras que otro modelo de aprendizaje automático priorizó a España, y Gemini se inclinó por un duelo entre Argentina y Francia. Es decir, ni con datos más ricos, mayor cómputo y modelos de lenguaje mucho más sofisticados que los de 2022, la IA ha logrado converger en una predicción única y certera. Incluso los medios que reportan estos pronósticos incluyen ahora, de forma casi ritual, la misma advertencia que citaba del profesor Zeilis en 2022: que se trata de estimaciones probabilísticas, no certezas, y que el resultado final depende del desempeño real de las selecciones durante el torneo (¡Un gran descubrimiento!).
Donde sí hay un matiz interesante respecto a 2022 es en el tono de las respuestas de los propios modelos: uno de ellos, al ser consultado sobre una final hipotética España-Argentina, respondió que “el fútbol tiene la costumbre de desmentir los pronósticos justo antes de que se cumplan”, lo cual sugiere que los modelos de lenguaje actuales han incorporado mejor esa cautela discursiva que los sistemas de 2022, sin una capacidad predictiva superior.
El patrón de semifinalistas de 2026 (Argentina, Inglaterra, España, Francia) sigue siendo coherente: son todas potencias tradicionales o con presupuestos e infraestructuras de desarrollo juvenil considerables, no hay ninguna «sorpresa» como la Eurocopa ganada por Grecia en 2004.
Lo que el artículo no podía anticipar —porque en enero de 2023 aún no existían modelos de lenguaje conversacionales de uso masivo como los actuales es justamente el rol que hoy tienen ChatGPT, Gemini o Claude como «opinadores» populares de fútbol, multiplicando el número de voces de IA que ofrecen pronósticos divergentes sin que ninguna tenga más autoridad predictiva real.
La IA como ayuda a la práctica profesional del Fútbol
En síntesis, la IA no nos aporta nada para predecir los resultados, aunque puede ser divertido consultarla. Paradójicamente, los sistemas de IA son cada vez más útiles para entrenadores y jugadores en la práctica del fútbol. Han evolucionado de ser simples chatbots conversacionales a agentes autónomos capaces de comprender contextos complejos, tomar decisiones y ejecutar acciones en múltiples plataformas en tiempo real.
En el Mundial 2026, esta transición redefine el deporte a través de herramientas de análisis táctico automatizadas y predicciones hiperprecisas de escenarios competitivos, que ayudan a los entrenadores en la preparación de los partidos.
Hasta hace poco, la inteligencia artificial requería instrucciones manuales paso a paso y solo servía como un copiloto de consulta. Hoy, los agentes de IA operan de manera diferente:
- Ejecución de acciones: Reciben un objetivo general (ej. «Prepara un informe táctico del próximo rival»), analizan fuentes de datos dispares y ejecutan los flujos de trabajo sin intervención humana constante.
- Integración de sistemas: Se comunican entre ellos y con otras bases de datos utilizando APIs para buscar, procesar y enviar información de forma proactiva.
En la industria deportiva esta transición provoca cambios radicales:
- Trabajo automatizado: Los analistas y equipos de operaciones ya no pierden cientos de horas procesando video y estadísticas manuales. Los agentes de IA generan resúmenes tácticos y análisis predictivos en segundos.
- Democratización del conocimiento: La IA permite que equipos con menor presupuesto tengan acceso al mismo volumen y profundidad de análisis estratégico que las selecciones de élite, nivelando el terreno de juego competitivo. En 2026, la FIFA, en conjunto con Lenovo, lanzó la herramienta FIFA AI Pro. Este modelo lingüístico actúa como un asistente táctico experto para las 48 selecciones, proporcionando conocimientos tácticos profundos, analizando más de 2000 métricas en tiempo real y sugiriendo estrategias adaptables sobre la marcha.
Esto ha tenido un impacto muy grande en la organización de los cuerpos técnicos de los seleccionados.
Antes: el cuerpo técnico «clásico»
Hasta hace relativamente poco, el cuerpo técnico de una selección se limitaba a un núcleo reducido: el entrenador principal, uno o dos asistentes técnicos, un preparador físico y un médico, para dirigir a 22 jugadores. El análisis del rival era un trabajo artesanal. Este artículo describe una anécdota que ilustra bien esa época: en 1989, en la boda de Maradona, Carlos Bilardo le pidió a Oscar Ruggeri que se parara junto a Careca (delantero brasileño) para medirlo a ojo, preocupado por la pelota parada de cara al Mundial de Italia 90. “No había tracking, dashboards ni bases de datos integradas, solo obsesión, memoria y la necesidad permanente de entender cómo contrarrestar al rival”. Como mucho había una persona dedicada al videoanálisis —un pasante, un estudiante o el propio ayudante de campo trabajando con cintas VHS y cámaras domésticas.
Ahora: un staff multidisciplinar y mucho más numeroso
En 2026, la FIFA permite hasta ¡75! miembros del cuerpo técnico por federación, algo nuevo respecto a ediciones anteriores. El staff se ha ampliado incorporando perfiles de analistas de datos: analistas tácticos y de rendimiento que analizan comportamientos colectivos, acciones individuales y fases del partido para ayudar al cuerpo técnico a tomar decisiones con más contexto. Un buen ejemplo del trabajo de estos analistas se puede encontrar en la botella de Pickford.
En la preparación física especialistas en ciencias del deporte analizan cargas externas mediante GPS y tracking, cruzando datos de entrenamiento, competición, bienestar y recuperación, diseñando trabajos específicos a las necesidades individuales de cada futbolista (esto explica, en parte, la “longevidad” de grandes estrellas como Leo Messi, Cristiano Ronaldo, entre otros).
Mauricio Pochettino, entrenador de Estados Unidos, ha incorporado herramientas que integran datos, video e IA para apoyar la toma de decisiones, hasta el punto de que en su tablet conviven imágenes en directo, métricas físicas en tiempo real y comparativas tácticas instantáneas.
En síntesis, la IA y los datos no sustituyen el juicio humano del cuerpo técnico, sino que amplían su capacidad de procesar información y tomar decisiones en el tiempo disponible con más chance de acertar, reduciendo el margen de incertidumbre e igualando el juego. Las certezas siguen estando sobre el verde césped.
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