Con el Mundial 2026 ya en semifinales (Argentina-Inglaterra, Espa\u00f1a-Francia), los modelos de IA consultados por la prensa en las \u00faltimas semanas: ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot, Grok, adem\u00e1s de sistemas especializados como Opta Analyst, vuelven a mostrar el mismo patr\u00f3n de 2022: distintos modelos coinciden en que un grupo reducido de selecciones concentra la mayor probabilidad de levantar el trofeo, pero difieren notablemente entre s\u00ed sobre cu\u00e1l de ellas se impondr\u00e1.<\/p>\n\n\n\n
Opta situ\u00f3 a Francia como favorita con apenas un 18,7% de probabilidad, mientras que otro modelo de aprendizaje autom\u00e1tico prioriz\u00f3 a Espa\u00f1a, y Gemini se inclin\u00f3 por un duelo entre Argentina y Francia. Es decir, ni con datos m\u00e1s ricos, mayor c\u00f3mputo y modelos de lenguaje mucho m\u00e1s sofisticados que los de 2022, la IA ha logrado converger en una predicci\u00f3n \u00fanica y certera. Incluso los medios que reportan estos pron\u00f3sticos incluyen ahora, de forma casi ritual, la misma advertencia que citaba del profesor Zeilis en 2022: que se trata de estimaciones probabil\u00edsticas, no certezas, y que el resultado final depende del desempe\u00f1o real de las selecciones durante el torneo<\/strong> (\u00a1Un gran descubrimiento!).<\/p>\n\n\n\n Donde s\u00ed 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 hipot\u00e9tica Espa\u00f1a-Argentina, respondi\u00f3 que \u201cel f\u00fatbol tiene la costumbre de desmentir los pron\u00f3sticos justo antes de que se cumplan\u201d, 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.<\/p>\n\n\n\n El patr\u00f3n de semifinalistas de 2026 (Argentina, Inglaterra, Espa\u00f1a, Francia) sigue siendo coherente: son todas potencias tradicionales o con presupuestos e infraestructuras de desarrollo juvenil considerables, no hay ninguna \u00absorpresa\u00bb como la Eurocopa ganada por Grecia en 2004.<\/p>\n\n\n\n Lo que el art\u00edculo no pod\u00eda anticipar \u2014porque en enero de 2023 a\u00fan no exist\u00edan modelos de lenguaje conversacionales de uso masivo como los actuales es justamente el rol que hoy tienen ChatGPT, Gemini o Claude como \u00abopinadores\u00bb populares de f\u00fatbol, multiplicando el n\u00famero de voces de IA que ofrecen pron\u00f3sticos divergentes sin que ninguna tenga m\u00e1s autoridad predictiva real.<\/p>\n\n\n\n En s\u00edntesis, la IA no nos aporta nada para predecir los resultados, aunque puede ser divertido consultarla. Parad\u00f3jicamente, los sistemas de IA son cada vez m\u00e1s \u00fatiles para entrenadores y jugadores en la pr\u00e1ctica del f\u00fatbol. Han evolucionado de ser simples chatbots conversacionales a agentes aut\u00f3nomos<\/strong> capaces de comprender contextos complejos, tomar decisiones y ejecutar acciones en m\u00faltiples plataformas en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n En el Mundial 2026, esta transici\u00f3n redefine el deporte a trav\u00e9s de herramientas de an\u00e1lisis t\u00e1ctico automatizadas y predicciones hiperprecisas de escenarios competitivos, que ayudan a los entrenadores en la preparaci\u00f3n de los partidos.<\/p>\n\n\n\n Hasta hace poco, la inteligencia artificial requer\u00eda instrucciones manuales paso a paso y solo serv\u00eda como un copiloto de consulta. Hoy, los agentes de IA<\/strong> operan de manera diferente:<\/p>\n\n\n\n En la industria deportiva esta transici\u00f3n provoca cambios radicales:<\/p>\n\n\n\n Esto ha tenido un impacto muy grande en la organizaci\u00f3n de los cuerpos t\u00e9cnicos de los seleccionados.<\/p>\n\n\n\n Hasta hace relativamente poco, el cuerpo t\u00e9cnico de una selecci\u00f3n se limitaba a un n\u00facleo reducido: el entrenador principal, uno o dos asistentes t\u00e9cnicos, un preparador f\u00edsico y un m\u00e9dico, para dirigir a 22 jugadores. El an\u00e1lisis del rival era un trabajo artesanal. This article<\/a> describe una an\u00e9cdota que ilustra bien esa \u00e9poca: en 1989, en la boda de Maradona, Carlos Bilardo le pidi\u00f3 a Oscar Ruggeri que se parara junto a Careca (delantero brasile\u00f1o) para medirlo a ojo, preocupado por la pelota parada de cara al Mundial de Italia 90. \u201cNo hab\u00eda tracking, dashboards ni bases de datos integradas, solo obsesi\u00f3n, memoria y la necesidad permanente de entender c\u00f3mo contrarrestar al rival\u201d. Como mucho hab\u00eda<\/em> una persona dedicada al videoan\u00e1lisis \u2014un pasante, un estudiante o el propio ayudante de campo trabajando con cintas VHS y c\u00e1maras dom\u00e9sticas.<\/p>\n\n\n\n En 2026, la FIFA permite hasta \u00a175! miembros del cuerpo t\u00e9cnico por federaci\u00f3n<\/strong>, algo nuevo respecto a ediciones anteriores. El staff se ha ampliado incorporando perfiles de analistas de datos<\/strong>: analistas t\u00e1cticos y de rendimiento que analizan comportamientos colectivos, acciones individuales y fases del partido para ayudar al cuerpo t\u00e9cnico a tomar decisiones con m\u00e1s contexto. Un buen ejemplo del trabajo de estos analistas se puede encontrar en la botella de Pickford<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n En la preparaci\u00f3n f\u00edsica especialistas en ciencias del deporte analizan cargas externas mediante GPS y tracking, cruzando datos de entrenamiento, competici\u00f3n, bienestar y recuperaci\u00f3n, dise\u00f1ando trabajos espec\u00edficos a las necesidades individuales de cada futbolista (esto explica, en parte, la \u201clongevidad\u201d de grandes estrellas como Leo Messi, Cristiano Ronaldo, entre otros).<\/p>\n\n\n\n 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 im\u00e1genes en directo, m\u00e9tricas f\u00edsicas en tiempo real y comparativas t\u00e1cticas instant\u00e1neas.<\/p>\n\n\n\n En s\u00edntesis, la IA y los datos no sustituyen el juicio humano del cuerpo t\u00e9cnico, sino que ampl\u00edan su capacidad de procesar informaci\u00f3n y tomar decisiones en el tiempo disponible con m\u00e1s chance de acertar, reduciendo el margen de incertidumbre e igualando el juego. Las certezas siguen estando sobre el verde c\u00e9sped.<\/p>\n\n\n\nLa IA como ayuda a la pr\u00e1ctica profesional del F\u00fatbol<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Antes: el cuerpo t\u00e9cnico \u00abcl\u00e1sico\u00bb<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Ahora: un staff multidisciplinar y mucho m\u00e1s numeroso<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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