Imagina que estamos en 1994.
Un ojeador lleva toda la tarde sentado en la grada de un campo de fútbol. Hace frío, el césped está hecho un desastre y tiene una libreta llena de anotaciones.
Ha venido a ver a un delantero del que le han hablado maravillas.
Noventa minutos después, vuelve a casa convencido de que ha encontrado una joya.
No tiene un informe de 40 páginas. No ha consultado sus expected goals. No sabe cuántos kilómetros ha recorrido ni cuál es su velocidad máxima.
Pero tiene algo.
Ojo. Experiencia. Intuición.
Y una libreta.
Ahora imagina exactamente la misma situación en 2026.
El ojeador probablemente haya visto antes veinte partidos del jugador sin salir de su oficina. Conoce sus movimientos, su capacidad de presión, su comportamiento sin balón, sus estadísticas físicas y hasta cómo encajaría en el sistema táctico de su equipo.
Puede que un algoritmo incluso le haya recomendado al jugador antes de que nadie le hablara de él.
Bienvenidos al fútbol moderno.
O, quizá, a la Fórmula 1 con botas de tacos.
Hay algo que me llama especialmente la atención de la evolución de la Fórmula 1.
Durante décadas hemos visto cómo el deporte se ha convertido en un extraordinario ejercicio de ingeniería.
Aerodinámica, simuladores, telemetría, estrategias de neumáticos, gestión energética, modelos predictivos...
El piloto sigue siendo fundamental. Pero ya no compite solo.
Compite un sistema entero.
Y los ingenieros tampoco tienen libertad absoluta para hacer cuanto se les ocurra. La Federación Internacional de Automovilismo regula exhaustivamente los vehículos, limita los recursos que pueden dedicar al desarrollo y establece las fronteras dentro de las cuales se puede innovar.
Curiosamente, en 2026 la propia Fórmula 1 ha introducido nuevas reglas que vuelven a dar importancia a las decisiones del piloto sobre cómo administrar la energía.
Una buena demostración de que la tecnología no elimina necesariamente el talento humano, sino que modifica dónde y cómo aporta valor.
La cuestión es que esa transformación ya está llegando a prácticamente todos los deportes.
En el béisbol, Statcast permite analizar la trayectoria de cada lanzamiento, la velocidad del bate o la probabilidad de completar una jugada.
En Wimbledon, desde 2025, las cámaras sustituyen a los jueces de línea para decidir si una pelota ha entrado o salido.
Y en el fútbol estamos asistiendo a una revolución que quizá sea todavía más profunda.
Porque no solo estamos cambiando cómo arbitramos.
Estamos cambiando cómo se construyen los equipos, cómo se prepara a los jugadores y cómo se toman las decisiones.
El nuevo fichaje estrella podría ser un científico de datos
Hace unos días descubrí un interesante ecosistema de empresas dedicadas a convertir el fútbol en algo mucho más medible.
Y el número de tecnologías disponibles resulta sorprendente.
Opta y StatsBomb registran lo que sucede durante los partidos: pases, disparos, recuperaciones, presiones... StatsBomb, por ejemplo, proporciona información de más de 3.400 eventos por encuentro.
SkillCorner utiliza visión artificial para reconstruir los movimientos de los jugadores a partir de las propias retransmisiones televisivas. Su plataforma anuncia más de 1,2 millones de puntos de datos por partido.
Gradient Sports añade una capa de evaluación contextual sobre las acciones individuales de los futbolistas.
Wyscout permite acceder a partidos y vídeos de jugadores de competiciones de todo el planeta.
Eyeball lleva este modelo al fútbol juvenil, facilitando la identificación de talentos que antes podían pasar desapercibidos.
TransferRoom conecta clubes y agentes para facilitar operaciones en el mercado de fichajes.
Y después llegan empresas como Marquee, que utilizan inteligencia artificial para responder a una pregunta todavía más interesante:
¿No quién es el mejor futbolista, sino quién es el mejor futbolista para mi equipo?
Porque un delantero puede marcar veinte goles en una liga y resultar completamente inútil en otra.
No solo importan los goles.
Importa cómo presiona, dónde se mueve, qué espacios genera, cómo se relaciona con sus compañeros y qué exige el entrenador.
A todo esto debemos añadir los sensores y sistemas de seguimiento de carga física, las herramientas de recuperación y los modelos que intentan anticipar riesgos de lesión.
Aunque conviene no confundir una estimación estadística con una certeza médica.
El resultado es fascinante.
Un equipo de fútbol empieza a parecerse bastante a una escudería.
Con analistas, ingenieros, médicos, científicos de datos y modelos de inteligencia artificial trabajando para mejorar cada pequeño detalle del rendimiento.
El problema vendrá cuando haya un equipo que empiece a sacar mayor partido de la tecnología que otro.
Pero, ¿qué ocurrirá cuando todos tengan los mismos datos?
Aquí es donde empieza mi verdadera reflexión.
Porque cualquiera puede comprar acceso a muchas de estas plataformas.
Y cuando todos empiezan a utilizar sistemas parecidos, aparece una paradoja.
¿Qué ocurre si todos los equipos llegan a conclusiones parecidas sobre cómo se debe jugar al fútbol?
Significa que existe el riesgo de empezar a valorar únicamente aquello que sabemos medir.
Y eso tiene consecuencias.
Porque hay futbolistas extraordinarios que hacen cosas extraordinarias precisamente porque no siguen el comportamiento esperado.
El problema no es que una máquina pueda encontrar la mejor decisión estadística. Es que acabemos considerando equivocada cualquier decisión diferente.
Recuerdo con nostalgia aquel fútbol de los noventa donde parecía existir más espacio para las individualidades, los jugadores difíciles de clasificar y los entrenadores que se atrevían a hacer cosas aparentemente absurdas.
Quizá parte de esa percepción sea simplemente nostalgia.
O quizá estemos viendo cómo la profesionalización extrema reduce progresivamente el margen para determinados comportamientos.
¿El futuro del deporte pertenece a quienes tienen los mejores deportistas o a quienes mejor saben interpretar los datos?
Y eso nos plantea otra cuestión incómoda.
¿Estamos formando mejores deportistas o deportistas que encajan mejor en los modelos con los que evaluamos su rendimiento?
No es exactamente lo mismo.
Existe además un aspecto que no deberíamos ignorar.
Los datos no son solo una herramienta para los clubes.
También son información personal de los deportistas.
Rendimiento, salud, biometría, recuperación, hábitos físicos...
De hecho, FIFPRO, el sindicato internacional de futbolistas, lleva tiempo defendiendo una mayor protección y control de los jugadores sobre sus propios datos.
Porque si podemos medir prácticamente todo acerca de un deportista, también debemos preguntarnos quién tiene derecho a utilizar esa información y con qué finalidad.
Especialmente cuando un algoritmo empieza a participar en decisiones que pueden determinar su futuro profesional.
Food for thought
Creo que el futuro del deporte no será exactamente el de la Fórmula 1 ni el del fútbol de los noventa. Será una mezcla extraña de ambos.
Cada vez habrá más tecnología detrás de cada decisión.
Más simulaciones. Más sensores. Más predicciones. Más inteligencia artificial.
Pero también creo que cuanto más accesible sea esa tecnología, más importante será aquello que no se puede comprar directamente a un proveedor.
La cultura de un equipo.
El criterio de sus entrenadores.
La capacidad de motivar a un vestuario.
La personalidad de un deportista.
Porque un modelo puede analizar miles de partidos para calcular qué debería ocurrir. Pero lo bonito de este deporte, es que los partidos hay que jugarlos.
Porque no sé tú, pero yo no veo un partido de fútbol para comprobar si los modelos predictivos han acertado.
Lo veo porque todavía existe la posibilidad de que ocurra algo que nadie esperaba.
Y espero que nunca aprendamos a optimizar eso.
🌍 El Eco del Mercado
🛡️ Millones de ataques explotan las vulnerabilidades de PHP. Cloudflare detectó que los intentos de explotación pasaron de miles a millones pocas horas después de divulgarse los fallos. Bancos, aerolíneas y administraciones han desconectado servicios mientras aplican unos parches que algunos sistemas antiguos tardarán semanas en incorporar.
🇨🇳 Un grupo vinculado a China utiliza IA para atacar cientos de organizaciones. Microsoft atribuye a un grupo alineado con Pekín el compromiso de ConnectWise Cloud Backup mediante ARTEX, una herramienta capaz de automatizar varias fases de un ciberataque. Varias víctimas sufrieron accesos privilegiados que podrían persistir después de contener la aplicación afectada.
🏦 Los bancos detectan agentes no autorizados dentro de cuentas de clientes. Morgan Stanley, Bank of America, JPMorgan y Wells Fargo habrían identificado agentes externos operando en cuentas y, en algunos casos, intentando ejecutar acciones sin instrucciones aparentes del usuario. La banca necesita adaptar su autenticación para distinguir al cliente del software que afirma actuar en su nombre.
🏥 Quest Diagnostics investiga la exposición de historiales médicos. Un acceso no autorizado afectó a Quanum Lab Services Manager, la plataforma utilizada para solicitar pruebas y consultar resultados. La compañía todavía no ha determinado cuántos pacientes resultaron afectados ni qué información clínica quedó expuesta.
💸 Meta busca nuevas vías para financiar su carrera por la IA. La compañía creará una clase de acciones sin voto para financiar infraestructura, adquisiciones y retribuciones, mientras prevé invertir entre 135.000 y 145.000 millones de dólares este año. Al mismo tiempo, el coste de asegurar su deuda contra impago ha alcanzado un máximo histórico.
🧲 TSMC busca fabricar chips sin depender tanto de las tierras raras chinas. El fabricante taiwanés consulta a sus proveedores sobre motores y equipamiento industrial que utilicen menos tierras raras o prescindan de ellas. La autonomía de los semiconductores depende también de pequeños imanes y materiales controlados en buena medida por China.
🔌 Los cables se convierten en otra restricción para construir centros de datos. Nexans advierte de que la demanda de cableado eléctrico crece más deprisa que la capacidad de fabricación y que abrir una nueva línea especializada puede llevar unos tres años. A la escasez de energía, transformadores y conexiones a la red se suma así otro cuello de botella físico para la expansión de la IA.
🗳️ La oposición a los centros de datos entra en las elecciones estadounidenses. El consumo energético, el impacto ambiental y el encarecimiento de la electricidad comienzan a ocupar espacio en las campañas legislativas y locales. La próxima limitación a la infraestructura de IA podría proceder de los municipios que conceden los permisos, no de Washington.
📈 Anthropic mantiene su OPV mientras otras empresas de IA retroceden. La compañía pretende publicar su folleto a finales de octubre y comenzar a comercializar sus acciones durante la semana del 9 de noviembre. La operación comprobará si los inversores distinguen entre los creadores de modelos y las empresas endeudadas que construyen su infraestructura.
📉 Los bajistas ganan 6.000 millones apostando contra las neoclouds. Las caídas de CoreWeave, Nebius, IREN, Applied Digital y Core Scientific han generado importantes beneficios latentes para quienes apostaron contra ellas. El mercado no cuestiona necesariamente la demanda de IA, sino la deuda acumulada para comprar las GPU que la sostienen.
👥 Barclays eliminará 5.000 empleos apoyándose en IA y automatización. El banco reducirá aproximadamente el 5 % de su plantilla durante este año, principalmente en funciones de soporte, incluidos puestos de desarrollo. Aunque no todos serán sustituidos directamente por IA, el ajuste muestra dónde comienza a materializarse su impacto laboral.
📊 LSEG paga 3.540 millones por datos que la IA no puede encontrar libremente. El propietario de la Bolsa de Londres comprará Octus, especializada en crédito privado y empresas con dificultades financieras. LSEG refuerza así su defensa frente a modelos capaces de resumir información pública mediante datos propietarios y análisis difíciles de replicar.
🌍 El FMI y la OCDE alertan de una nueva brecha en la adopción de la IA. Ambas instituciones calculan que la tecnología podría elevar apreciablemente la productividad, pero advierten de que su uso en los procesos centrales de las empresas continúa siendo limitado. Los países pobres, las pymes y los trabajadores jóvenes corren el riesgo de quedarse atrás por falta de infraestructura, formación y capacidad organizativa.
🔐 1Password permite que un agente inicie sesión sin conocer la contraseña. El agente identifica la credencial necesaria y pide permiso al usuario antes de que 1Password complete el acceso sin revelar la contraseña al modelo. El sistema reduce la exposición de credenciales, aunque no evita que el usuario autorice una acción equivocada.
🛒 Los comercios empiezan a decidir qué agentes pueden comprar. Amazon ha bloqueado al agente Muse de Meta y otras plataformas restringen herramientas capaces de reservar productos o actuar en nombre de los consumidores. El comercio agéntico necesitará identidades verificables, acuerdos de acceso y reglas de responsabilidad, además de modelos capaces de manejar una web.
Déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto también puede ser una buena opción.
Si algo de lo que has leído te ha removido, dímelo.
Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
PD1: Si después de leer esto te preguntas cuánto queda de intuición y cuánto hay ya de matemáticas en el deporte, te recomiendo cuatro lecturas.
Moneyball, de Michael Lewis. La historia de cómo un equipo de béisbol con poco presupuesto consiguió desafiar a los gigantes gracias a los datos.
Soccernomics, de Simon Kuper y Stefan Szymanski. Economía y estadística para desmontar muchos de los mitos del fútbol. Actualizado para el Mundial de 2026.
The Numbers Game, de Chris Anderson y David Sally. Una demostración de que muchas cosas que damos por ciertas en el fútbol no resisten un análisis de los números.
Cómo hacer un coche, de Adrian Newey. Para descubrir cómo la ingeniería, la creatividad y la obsesión por los detalles pueden ganar campeonatos.
P. D. 2. Antes jugabas al fútbol y tu padre te decía que no corrías lo suficiente. Ahora puedes demostrárselo con datos. El Playermaker 2.0 es un pequeño dispositivo que se coloca en las botas y mide tu velocidad, distancia recorrida, toques de balón y hasta cuánto utilizas cada pie.