Tecnología en el fútbol. En una conversación con InnovaciónDigital360, Rodrigo Vivares, Director Regional de IPG Mediabrands, explicó cómo el uso de datos avanzados y soluciones basadas en inteligencia artificial transformaron los programas de entrenamiento del Manchester City.
Con el objetivo de minimizar el riesgo de lesiones, el club implementó herramientas que permiten a los preparadores físicos y médicos ajustar las cargas de trabajo de cada jugador, utilizando información precisa y en tiempo real.
Este abordaje, respaldado por algoritmos inteligentes, analiza múltiples variables como el historial de lesiones, la fatiga muscular y la calidad del sueño. Según Vivares, estas soluciones tecnológicas permiten identificar patrones de riesgo y tomar decisiones oportunas para preservar la salud de los atletas.
Las modificaciones diarias en los entrenamientos, junto con el seguimiento continuo durante los partidos, resultaron claves para optimizar el rendimiento del equipo.
Por otro lado, el Manchester City logró reducir su tasa de lesiones en un 20-30%, superando los métodos tradicionales de prevención. No obstante, uno de los principales retos fue la interpretación adecuada de los datos y su correcta implementación en la rutina diaria, desafío que el club abordó mediante la incorporación de expertos y la inversión en infraestructura especializada.
¿Cómo influyó la implementación de la tecnología en el fútbol? Por ejemplo, el análisis predictivo en el diseño de los programas de entrenamiento del Manchester City
El Manchester City ha integrado el análisis predictivo y la inteligencia artificial (IA) en sus programas de entrenamiento para reducir el riesgo de lesiones, manteniendo a sus jugadores en óptimas condiciones competitivas. Utilizan datos detallados sobre cada jugador, como historial de lesiones, rendimiento físico y cargas de entrenamiento, para identificar patrones de riesgo y ajustar la intensidad y duración del entrenamiento.
Por ejemplo, el club colabora con StatSports para monitorear métricas clave que permiten a los entrenadores personalizar los entrenamientos y prevenir lesiones. Según un estudio de The British Journal of Sports Medicine, esta estrategia puede reducir las lesiones hasta en un 25%, y ha sido crucial en el éxito del Manchester City en competencias nacionales e internacionales.
¿Qué datos específicos son los que se analizan para predecir posibles lesiones en los jugadores y cómo se aplican esos resultados en el día a día del equipo?
El análisis predictivo y la IA en el Manchester City se basan en una vasta cantidad de datos que incluyen carga de entrenamiento, fatiga muscular, frecuencia cardíaca, historial de lesiones, calidad del sueño, composición corporal, y factores externos como el clima. Estos datos se procesan mediante algoritmos avanzados de IA que identifican patrones de riesgo.
Estos algoritmos son similares a los utilizados para analizar y optimizar estrategias de juego, permitiendo un enfoque más preciso y personalizado. Los resultados se aplican diariamente en la personalización del entrenamiento, la prevención proactiva y la gestión de la carga de trabajo. Por ejemplo, un jugador con mayor riesgo de lesión recibe un entrenamiento menos intenso o más enfocado en la recuperación, y el equipo médico interviene tempranamente para evitar problemas.
¿Podrías explicarnos cómo se integra la tecnología de análisis predictivo con el trabajo de los preparadores físicos y médicos en el Manchester City?
La integración del análisis predictivo y la IA con el trabajo de los preparadores físicos y médicos en el Manchester City es colaborativa y se centra en optimizar el rendimiento de los jugadores. Los datos se recopilan en tiempo real y se centralizan en una plataforma que identifica riesgos potenciales, similar al sistema utilizado para generar informes detallados sobre los oponentes, que permiten personalizar las estrategias de juego.
Los preparadores físicos y médicos interpretan estos datos para personalizar el entrenamiento y aplicar intervenciones preventivas. Durante los partidos, el equipo técnico usa datos en tiempo real para tomar decisiones tácticas, como sustituir a un jugador en riesgo de lesión, basándose en las recomendaciones generadas por la IA. Este enfoque ha sido clave para mantener a jugadores como Kevin De Bruyne en óptimas condiciones.
¿Qué tan efectivos fueron los ajustes en el entrenamiento basados en análisis predictivo en comparación con los métodos tradicionales de prevención de lesiones?
Los ajustes basados en análisis predictivo y la IA son más efectivos que los métodos tradicionales de prevención de lesiones, con una reducción del 20-30% en la tasa de lesiones, según un estudio de la British Journal of Sports Medicine. A diferencia de los métodos generales, el análisis predictivo permite personalizar el entrenamiento y evitar el sobreentrenamiento, manteniendo el rendimiento de los jugadores. Además, el monitoreo continuo y los ajustes dinámicos, facilitados por la IA, mejoran la precisión de las intervenciones, reduciendo los costos asociados a las lesiones y mejorando el rendimiento global del equipo.
¿Cuál es el desafío más grande que enfrenta el equipo al utilizar tecnología en el fútbol, como el análisis predictivo para prevenir lesiones, y cómo se han abordado estos desafíos hasta ahora?
El principal desafío en el uso de análisis predictivo y la IA es la interpretación y aplicación efectiva de grandes volúmenes de datos. El Manchester City ha superado este desafío invirtiendo en tecnología avanzada, contratando expertos en ciencia de datos, y promoviendo la colaboración entre analistas, preparadores físicos y médicos.
La personalización de los modelos predictivos, la aceptación de la tecnología por parte del equipo, y la adaptación a factores externos son otros retos abordados mediante un enfoque colaborativo y adaptativo. La integración de estos elementos, junto con la capacidad de la IA para aprender y adaptarse continuamente, ha permitido al Manchester City mejorar la precisión de sus predicciones y la eficacia de sus intervenciones preventivas.
