La expresión “inteligencia artificial” se ha coronado como la palabra del año 2022 para la FundéuRAE y el fútbol es el deporte rey pero ¿cómo casan entre ellos? Al hilo del último mundial de fútbol, que se celebró a finales del año pasado en Catar, en este post voy a reflexionar sobre la inteligencia artificial en el fútbol.
Hace ya cuatro años y medio que escribía en este mismo blog un artículo sobre los intentos de predecir los resultados del Mundial de fútbol de Rusia con ayuda de la inteligencia artificial. En él detallaba los distintos proyectos de instituciones académicas de diferentes países. Utilizaban grandes repositorios de datos, una gran variedad de modelos predictivos y una enorme cantidad de recursos humanos y de procesos (muchos de ellos, públicos). Pero el común denominador de todos ellos fue el fracaso.
Fracaso por el número de variables y su estado cambiante
En el Mundial de 2018 nadie logró predecir con cierto grado de certeza la clasificación final. La explicación que dábamos es de sentido común. El número de variables que hay que considerar es demasiado elevado como para que ninguna técnica predictiva pueda funcionar. Además, el estado de muchas de esas variables es desconocido o cambiante a lo largo de un campeonato que dura casi un mes (por ejemplo, el estado físico o mental de los jugadores).
Pero aquel fracaso no desalentó a los investigadores – la afición por el fútbol es mayor – y muchos de ellos volvieron a intentarlo en 2022.
Brasil, ganador en las quinielas de la inteligencia artificial
Así, empezando por los locales, la cadena de noticias catarí Al-Jazeera nos presentó a Khashef, su robot de inteligencia artificial, que tuvo una dura fase de grupos, incapaz de predecir ninguno de los grandes batacazos del Mundial. Tampoco la fase final, en la que apostó firmemente por Brasil. En general, tuvo un acierto promedio del 67 por ciento.
El superordenador del BCA Research, una empresa canadiense de estrategias de investigación y asesoramiento en inversiones, pronosticó una final Argentina-Portugal, mientras que la inteligencia artificial de OPTA, una empresa dedicada a las estadísticas deportivas, también predijo el éxito de Brasil. Ninguno de los dos contempló la posibilidad de acceder a la final de la selección francesa.
El Alan Turing Institute, el instituto nacional de ciencia de datos en Reino Unido, desarrolló un modelo basado en estadísticas bayesianas. A partir de los resultados de 2002 en adelante, realizó alrededor de 100.000 simulaciones para determinar que la final se disputaría entre Brasil y ¡Bélgica! El mismo resultado que pronosticó un modelo matemático desarrollado en la Universidad de Oxford.
El profesor Achim Zeilis de la Universidad de Innsbruck, en Austria, formó un sesudo equipo internacional con investigadores de Dortmund, Munich, Luxemburgo y Gante y, a partir de otras 100.000 simulaciones, determinó que el ganador sería Brasil con un 15 por ciento de probabilidad total. Sin embargo, tuvo la precaución de declarar (la frase es maravillosa) que “una probabilidad de ganar del 15 por ciento también implica una probabilidad de no ganar del 85 por ciento”.
El empate natural en la final de la Universidad de Buenos Aires
Pero quizá lo que más me llena de orgullo es que el premio mayor se lo lleva el Instituto del Cálculo de la Facultad de Ciencias Exactas de la Universidad de Buenos Aires, de dónde egresé hace 32 años. Un grupo de investigadores (matemáticos e ingenieros en computación) utilizó un modelo creado en 2018 para el Mundial de Rusia, el modelo 301060 (el propio nombre es un criptograma para entendidos), con el fin de predecir el resultado de la final Argentina-Francia.
Según su director, Guillermo Durán, se realizaron muchas simulaciones (en algunas fuentes se habla de un millón, en otras de varios millones), tomando como datos de entrada los resultados de los partidos de cada selección (oficiales y amistosos). Y llegaron a la sorprendente conclusión de que “la final es un empate natural”. Se asignaba un 50,6 por ciento de probabilidades a Argentina frente a un 49,4 por ciento de probabilidades a Francia. Es decir, si se lanzase (virtualmente) una moneda al aire un millón de veces, alcanzaríamos el mismo resultado (claro que de forma mucho más económica y aburrida).
El fútbol, demasiado complejo para la inteligencia artificial
Huelga decir que, cuatro años después del fracaso en las predicciones del Mundial de Rusia, no estamos más cerca de desarrollar un modelo capaz de predecir los resultados de un campeonato de fútbol. Ni siquiera de un único encuentro. Y por las mismas razones: es demasiado complejo y carecemos de datos suficientes.
Esto no quiere decir que la inteligencia artificial en el fútbol no tenga aplicación pero puede ser mucho más útil en otros ámbitos.
Imposible medir o proyectar el resultado de una gestión en un entorno cambiante
Por otro lado, una vez que sabemos que resulta demasiado ambicioso e imposible predecir el resultado, quizá nos bastaría con saber si las probabilidades de que nuestro equipo gane se están incrementando o disminuyen a lo largo del tiempo. Así podríamos determinar si, a pesar del resultado coyuntural, las cosas se están haciendo bien o mal. Conoceríamos, utilizando la parábola del libro de Fernando Trías de Bes y Axel Rovira, La buena suerte, si estamos preparando el terreno para que crezca nuestro trébol mágico. ¿Puede ayudarnos la inteligencia artificial desde ese punto de vista?
Actualmente, los modelos de machine learning solo pueden predecir resultados a partir de las experiencias históricas. Para poder saber si nuestra posición relativa entre el total de equipos va mejorando o empeorando, haría falta un entorno totalmente estable, en el que las reglas de juego y los valores posibles de cada una de las variables no cambien con frecuencia.
Pero hay tres factores que están impactando en el mundo del fútbol: los cambios de reglamento, la evolución socioeconómica y el uso de la tecnología.
Nuestra inteligencia artificial carece de la profundidad necesaria para hacer análisis prospectivos de la influencia de los cambios mencionados en los resultados.
Cambios de ciclo en el fútbol: 1992 ¿y 2022?
En 1992 la FIFA empezó a introducir cambios reglamentarios con el fin de mejorar el espectáculo y atraer más público a los estadios. Se adoptó el paradigma de que los equipos más ofensivos y con jugadores con mayor capacidad técnica debían tener ventaja sobre los equipos más defensivos y con jugadores menos habilidosos.
Algunas de las innovaciones introducidas han sido un mayor castigo a las infracciones en “jugadas prometedoras”, mayor rigurosidad en los penaltis y el uso de los brazos, la imposibilidad de ceder el balón atrás al portero o la implantación de los tres puntos para las victorias. Se analizó también la posibilidad de agrandar las porterías, aunque de momento se ha descartado.
Todo ello con el fin de que haya más goles y eso dio el resultado esperado.
Si en 1986 Alemania llegó a la final del Mundial marcando seis goles (0,86 por partido)y en 1990 Argentina hizo lo mismo con cinco (0,72 por partido), estas situaciones no se han repetido. El promedio de goles por partido de todos los equipos que era de 2,5 y 2,1 respectivamente, subió hasta 2,7 en los dos Mundiales siguientes.
Entre 1984 y 1993 entre los ganadores de la Copa de Europa se colaban equipos como el Steaua Bucarest, el Oporto, el PSV, el Estrella Roja o el Olimpique de Marsella. En los últimos diez años, en cambio, solo equipos con grandes presupuestos como el Real Madrid (5), el Bayern Munich (2), el Liverpool (1), el Chelsea (1) y el Barcelona (1) han podido ganarla. En las grandes ligas europeas ocurre igual.
Influencia de la tecnología
Con el uso de la tecnología pasa lo mismo. La mejor observación de lo que sucede en las áreas a través del VAR, el goal line technology o el seguimiento fotogramétrico del fuera de juego tiende a favorecer a los más ofensivos. Por tanto, resulta muy difícil ya comparar resultados actuales con los anteriores al ciclo terminado en 1992. Y en cada cita mundial estos cambios se van profundizando un poco más.
Adicionalmente, la influencia de los movimientos migratorios y el flujo de dinero, especialmente entre los jóvenes deportistas, hace que muchos equipos, antes inferiores, ahora dispongan de jugadores bien formados en escuelas de fútbol con muchos recursos. La sofisticación del entrenamiento físico y el uso generalizado de tecnología accesible para mejorar el rendimiento también tiende a igualar las tornas.
Debido a todos estos factores, equipos presuntamente inferiores puedan competir de igual a igual. Cuando lo consiguen y se entra en una competencia más “igualada” y “aburrida” se produce de nuevo un cambio reglamentario. Posiblemente, visto lo visto en el Mundial de Catar nos estemos acercando a un nuevo cambio de ciclo.
Modelos prospectivos híbridos para los posibles escenarios
Todo esto nos lleva otra vez a lo mismo. El análisis de precedentes no es una buena técnica para medir o proyectar el resultado de una gestión. Esto solo puede hacerse en contextos estáticos con reglas fijas. Si las variables están en plena evolución la tecnología actual apenas permite realizar algunos análisis prospectivos.
¿Qué podemos hacer entonces? Hasta que evolucionen las técnicas de representación del conocimiento y sepamos más sobre el razonamiento humano, los modelos prospectivos funcionan solo en forma híbrida, combinando hipótesis planteadas por analistas humanos y empleando toda la fuerza de cómputo actual para construir escenarios posibles. Esto ya se hace en la F1 con las simulaciones de carrera y en el mundo de la empresa.
Por ejemplo, si podemos anticipar los próximos cambios reglamentarios, la influencia de la tecnología o como cambiará la capacidad humana desde el punto de vista físico y técnico en los próximos diez o veinte años, podremos desarrollar un modelo que, con decisiones sobre variables más controladas, pueda determinar la mejora de nuestras posibilidades (nunca el resultado final).
De momento para predecir si lo estamos haciendo bien o mal solo podemos confiar en la visión humana de nuestros expertos, en que hayan acertado con las hipótesis correctas y que el desarrollo natural del conjunto de variables a lo largo del tiempo nos lleve al resultado esperado.
Las decisiones que tomemos ahora impactarán en el Mundial de 2038.
Imagen: Tilemahos Efthimiadis
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