A.I.

WeakRisk y gestión de la carga de entrenamiento

La disposición de Algoritmos basados en bibliografía científica, mejora el rendimiento de los jugadores y previene lesiones.

Para los clubes deportivos profesionales, la recogida de datos sobre el rendimiento de los jugadores en los entrenamientos y partidos, con el análisis de las cargas internas y externas, es indispensable para la prevención de lesiones y el desarrollo de estrategias cada vez más avanzadas para mejorar el rendimiento de los jugadores.

Las soluciones informáticas adoptadas son innovadoras y utilizan exclusivamente fuentes bibliográficas científicas. Las apps donde se pueden enviar de forma autónoma datos, como RPE BORG, GQR, TIA y análisis del sueño, en uso a los jugadores, son un ejemplo y reducen los márgenes de error y el trabajo del entrenador atlético.

Antes de que empiece la sesión de entrenamiento, ya tienes la situación visible en la sección Carga de entrenamiento de cada jugador, derivada de sesiones anteriores.

Puedes utilizar la metodología que prefieras, como SRPE – EEE-KJ -EEE>20Wkg u otras.

Además ya tienes visible el TBS (Training Stress Balance) obtenido con el indicador que desees y el trabajo total realizado según los parámetros que hayas identificado como más significativos en los últimos días como distancia total, velocidad recorrida >24Km/h o distancia recorrida >20WKg con una mayor distinción entre entrenamiento y partido.

Puedes comprobar las métricas de los últimos 28 días o utilizar los periodos que te interesen y realizar comparaciones dinámicas durante varios periodos para cada jugador individual para comprobar su condición atlética con respecto a periodos anteriores utilizando la función de suma o media de las cargas que quieras controlar

También tienes a tu disposición dos áreas sobre la prevención de lesiones que indican si el jugador está en riesgo: la primera exclusivamente sobre la gestión de la carga, la segunda que se basa en la intersección de varias áreas o habilidades (cargas de trabajo, frecuencia cardiaca, edad, pruebas y también un meticuloso cribado fisioterapéutico).

Esto es el presente, pero ahora es necesario dar un salto hacia el futuro:
WeakRisk es una empresa imparable
y
el Proyecto de Inteligencia Artificial es nuestro próximo objetivo!

Estimación de la probabilidad individual de lesión

En el ámbito deportivo, el uso de modelos matemáticos para predecir el riesgo de lesión de los deportistas tiene en cuenta variables como el volumen, la intensidad y la frecuencia del entrenamiento, además de datos fisiológicos y biométricos. Estos modelos están altamente personalizados para reflejar no sólo aspectos del entrenamiento, sino también la capacidad de recuperación individual, la resiliencia al estrés físico y psicológico y las predisposiciones a las lesiones.

El concepto de Acute: Chronic Workload Ratio (ACWR), que compara la carga de trabajo «aguda» con la carga de trabajo «crónica», es crucial para identificar un entrenamiento seguro. Un desequilibrio en esta relación puede indicar un alto riesgo de lesión. Actualmente, los entrenadores de atletismo utilizan este parámetro para supervisar y optimizar la carga de trabajo de los deportistas, con el apoyo de WeakRisk.

La introducción de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático amplía las posibilidades de examinar la correlación entre las variaciones del ACWR y las lesiones, integrando factores de riesgo como el historial de lesiones previas, las características individuales, las condiciones ambientales y los datos procedentes de dispositivos wearables y sistemas de monitorización del rendimiento.

Gracias al análisis en tiempo real, es posible obtener una estimación condicionada de la probabilidad de lesión actualizada en tiempo real, que también tiene en cuenta variables contextuales capaces de influir significativamente en el riesgo. Entre ellas, la simulación del entrenamiento, es decir, el papel que tendrá que desempeñar el jugador en comparación con su rol habitual, la posible ausencia en el campo de figuras clave a las que tendrá que sustituir, las condiciones meteorológicas, la calidad del terreno de juego, la temperatura, los desplazamientos para los partidos fuera de casa e incluso la media de faltas cometidas por el equipo contrario.

Además, será posible incluir otros casos determinados, para una predicción aún más precisa del riesgo, como los horarios y la frecuencia cercana de los partidos, obteniendo así una probabilidad condicionada que integre variables dinámicas adicionales.

El uso de técnicas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático supone un gran avance en la prevención de lesiones deportivas, al ofrecer metodologías avanzadas de análisis predictivo basadas en grandes volúmenes de datos. Entre las técnicas más empleadas en este campo se encuentran:

Redes Neuronales y Deep Learning: Estos modelos son particularmente eficaces en la identificación de patrones complejos dentro de grandes conjuntos de datos, lo que los hace ideales para analizar las sutiles correlaciones entre la carga de entrenamiento y el riesgo de lesiones. Gracias a su capacidad para aprender de forma autónoma características relevantes a partir de los datos, pueden proporcionar predicciones precisas basadas en parámetros físicos, biométricos y de rendimiento.

Algoritmos de clasificación: Técnicas como los árboles de decisión, los bosques aleatorios y las máquinas de vectores de apoyo (SVM) pueden utilizarse para clasificar a los deportistas en categorías de riesgo, basándose en variables como el volumen de entrenamiento, los datos fisiológicos y las condiciones ambientales. Estos modelos ayudan a identificar los factores clave que contribuyen al riesgo de lesión, facilitando el desarrollo de programas de entrenamiento personalizados.

Aprendizaje por refuerzo: Esta técnica permite a los modelos aprender a través de la experimentación y la evaluación posterior, adaptando las estrategias en respuesta a los cambios en el contexto de entrenamiento y la condición física del deportista. Puede resultar especialmente útil para optimizar los regímenes de entrenamiento y recuperación en tiempo real, maximizando el rendimiento al tiempo que se intenta minimizar el riesgo de lesiones.

Análisis predictivo: Utilizando series históricas y datos temporales, el análisis predictivo permite anticipar el riesgo de lesiones basándose en las tendencias identificadas en los datos históricos del atleta y del equipo. Este enfoque puede integrar el ACWR y otros indicadores para proporcionar una evaluación del riesgo que tenga en cuenta la dinámica de entrenamiento a largo plazo utilizando indicaciones algorítmicas obtenidas a partir de Redes Neuronales y Deep Learning.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Aunque menos intuitivo, el PLN puede utilizarse para analizar informes textuales de lesiones, notas médicas y comentarios de los deportistas, extrapolando información útil que podría no captarse mediante datos numéricos o biométricos. Esto enriquece el análisis con información cualitativa, contribuyendo a una comprensión holística del bienestar del deportista.

Generative Pre-trained Transformer (GPT)Otra aplicación de las técnicas de inteligencia artificial en la prevención de lesiones deportivas implica el uso de modelos lingüísticos avanzados, como GPT, para transformar conjuntos de datos complejos analizados en informes discursivos comprensibles. Estos informes pueden ser especialmente útiles para la dirección, los entrenadores y el personal técnico, ya que les proporcionan una interpretación clara y directa de los resultados analíticos sin necesidad de navegar entre datos brutos o tecnicismos estadísticos. Esto garantiza que cada parte interesada reciba la información más relevante y útil para su función y responsabilidades.

La adopción de estos modelos matemáticos avanzados, análisis en tiempo real y salidas de lenguaje natural ofrece un enfoque innovador y científicamente validado para la prevención de lesiones deportivas, permitiendo la personalización de las estrategias de entrenamiento y recuperación según las necesidades específicas de cada atleta. La interdisciplinariedad, que combina las ciencias del movimiento, la ingeniería de datos y la psicología del deporte, es crucial para desarrollar soluciones cada vez más eficaces en este ámbito

Ojeadores profesionales de fútbol con ayuda de la inteligencia artificial 

El objetivo primordial del ojeo es identificar a los jugadores que no sólo demuestren excelencia en términos técnicos, tácticos y físicos, sino que también se integren perfectamente en el estilo de juego, la formación y la cultura de un equipo.

Gracias a la IA, podemos desarrollar sistemas dinámicos que analizan y comparan eficazmente a los jugadores en función de una serie de parámetros predeterminados.

Análisis multidimensional: Creación de perfiles detallados de jugadores que incluyen no sólo datos sobre el rendimiento en el campo, como pases acertados, disparos, entradas, recuperaciones de balón, sino también métricas avanzadas como xG (goles esperados), xA (asistencias esperadas) y mapas de movimiento en el campo. El análisis puede ampliarse a evaluaciones físicas, como la resistencia, la velocidad y la agilidad, y a aspectos psicológicos, como el liderazgo y la resiliencia.

Aprendizaje automático para el emparejamiento:

aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para «emparejar» a los jugadores en función de su compatibilidad con funciones o formaciones específicas. Por ejemplo, un algoritmo podría identificar a defensas centrales excelentes en defensas de 4 defensas que pudieran adaptarse bien a una defensa de 3 defensas, teniendo en cuenta sus habilidades en el juego aéreo, las entradas y la lectura del juego.

Comprender el potencial de crecimiento de un jugador es crucial para el ojeador. La IA puede ayudar a proyectar la trayectoria de desarrollo de un atleta, proporcionando información valiosa para las decisiones de compra a largo plazo.

Modelos Predictivos: Desarrollo de modelos de regresión o redes neuronales que utilizan los datos históricos de los jugadores para predecir su crecimiento en términos de habilidades técnicas, tácticas y físicas. Estos modelos pueden tener en cuenta diversos factores, como la edad, la experiencia de juego, las lesiones pasadas y la progresión en equipos anteriores, para estimar cómo podría evolucionar un jugador en los próximos años.

Simulaciones basadas en escenarios:

Utilización de la IA para simular cómo podría adaptarse y crecer un jugador dentro de contextos de equipo específicos, analizando la interacción entre sus habilidades y el sistema de juego, los compañeros de equipo y las estrategias del entrenador. Este enfoque puede ayudar a identificar no sólo cómo un jugador podría mejorar individualmente, sino también cómo podría contribuir a la dinámica del equipo.

La adopción de tecnologías de IA en el scouting requiere un enfoque iterativo, con evaluaciones y ajustes continuos basados en la retroalimentación y los resultados emergentes. La integración de los sistemas de IA debe ir acompañada de una estrecha colaboración con los ojeadores, entrenadores y analistas de rendimiento para garantizar que los análisis técnicos estén alineados con los conocimientos tácticos y estratégicos humanos.

La clave de un ojeo eficaz basado en la IA reside en equilibrar las avanzadas capacidades analíticas de la tecnología con la intuición, la experiencia y los conocimientos futbolísticos de los profesionales humanos. Combinando estos elementos, es posible crear un ecosistema de ojeadores que no sólo identifique talentos prometedores, sino que también maximice su potencial de crecimiento e integración en el equipo.

Oiedores de jóvenes con inteligencia artificial

Determinar la probabilidad de que un talento juvenil pueda alcanzar y competir en grandes ligas, como la Serie A o el campeonato francés, requiere un análisis holístico que va más allá de las meras capacidades técnicas. El físico, el atletismo y la adaptabilidad de un joven jugador son factores clave para predecir su éxito en las categorías superiores del fútbol.

Modelos predictivos multivariantes: Implementar modelos de regresión que evalúen una amplia gama de variables, como parámetros físicos (altura, peso, velocidad, resistencia, fuerza) y el rendimiento actual en ligas juveniles. Estos modelos se enriquecerán mediante ingeniería de rasgos para captar los matices de las características físicas y atléticas de los jugadores, lo que permitirá predecir la probabilidad de cumplir criterios específicos de rendimiento (por ejemplo, jugar al menos 10 partidos en la Serie A).

Análisis del contexto geográfico y étnico: Integrar en las evaluaciones comparaciones basadas en posibles aspectos físicos relacionados con el origen geográfico y la composición étnica. Este tipo de análisis puede ofrecer información valiosa sobre cómo influyen los factores genéticos y ambientales en el desarrollo físico y atlético de los jóvenes, mejorando la precisión de las predicciones.

Predecir el nivel de rendimiento que un joven futbolista puede alcanzar en los próximos años es crucial para el scouting juvenil. Esto implica no sólo actuaciones positivas, como los goles marcados, sino también aspectos disciplinarios que pueden afectar a la carrera de un jugador.

Enfoque de modelización predictiva: Desarrollar modelos de regresión o clasificación que utilicen datos históricos sobre el rendimiento de los jugadores y sus trayectorias de crecimiento, teniendo en cuenta variables como la edad, las características físicas y las tendencias evolutivas. Estos modelos pueden estimar la probabilidad de que un jugador alcance determinados hitos de éxito o se enfrente a retos concretos, como el número de tarjetas amarillas o de expulsiones.

La eficacia de los enfoques predictivos en el ojeo de juveniles depende de su capacidad para adaptarse y aprender de los nuevos datos y resultados. Integrar una retroalimentación continua, analizar las causas del abandono prematuro o los obstáculos que encuentran los jóvenes talentos y revisar constantemente los modelos predictivos es esencial para perfeccionar la capacidad de predecir el éxito e identificar a los talentos más prometedores.

Análisis retrospectivo: Comprender y analizar retrospectivamente las trayectorias de quienes han abandonado prematuramente el fútbol profesional puede ofrecer información sobre qué factores, más allá de las capacidades técnicas y físicas, son cruciales para el éxito a largo plazo, incluidos los aspectos psicológicos, motivacionales y ambientales.

Mediante un enfoque basado en el análisis predictivo y el seguimiento continuo, el ojeo de jóvenes puede transformarse, haciéndose más preciso y proactivo a la hora de identificar y desarrollar los talentos futbolísticos del futuro. La clave resides en equilibrar el análisis avanzado y la comprensión humana, integrando los conocimientos técnicos y las evaluaciones físicas con una profunda sensibilidad hacia las dinámicas individuales y contextuales que influyen en el desarrollo de un joven deportista.

La incorporación de evaluaciones psicológicas y análisis del comportamiento en el scouting juvenil proporciona una dimensión adicional fundamental para comprender a fondo el potencial a largo plazo de un joven atleta. Estos aspectos, combinados con los análisis físicos y técnicos, proporcionan una visión global del jugador, no sólo como atleta, sino también como individuo.

To anticipate the success of a young footballer, it is essential to explore their psychological characteristics, such as resilience, motivation, work ethic, and the ability to handle pressure. Through standardized questionnaires, interviews, and, if possible, observations during games and training sessions, valuable data can be collected on players’ psychological profiles.

Análisis del comportamiento en el campo: Observar el comportamiento de los jugadores en situaciones de presión, como su reacción ante un error o su interacción con compañeros y rivales, puede revelar importantes rasgos de carácter y aspectos de la personalidad, como el liderazgo, la cooperación y la gestión del estrés.

Modelización predictiva de rasgos psicológicos: Utilizar la inteligencia artificial para analizar los datos recogidos en las evaluaciones psicológicas y de comportamiento, creando perfiles que predigan la probabilidad de éxito de un jugador también en función de estos factores. Estos modelos pueden incluir algoritmos de aprendizaje automático que tengan en cuenta cómo afectan los rasgos psicológicos al rendimiento deportivo y al comportamiento en el campo.

La información obtenida de las evaluaciones psicológicas y conductuales debe integrarse en el proceso de toma de decisiones de los ojeadores, complementando el análisis del rendimiento físico y técnico. Esta integración permite a los ojeadores y entrenadores identificar a los jugadores que no sólo tienen las habilidades técnicas y físicas para sobresalir, sino que también poseen la fuerza mental, la aptitud y los rasgos de comportamiento que indican un alto potencial de éxito en el fútbol profesional.

Desarrollo personalizado: Utilice las evaluaciones psicológicas para elaborar programas de desarrollo individualizados que no sólo tengan como objetivo mejorar las habilidades técnicas y físicas, sino también reforzar las competencias psicológicas y de comportamiento, como la gestión de la ansiedad, la concentración y la determinación.

Seguimiento continuo: Implantar un sistema de retroalimentación continua que evalúe la evolución de los rasgos psicológicos y de comportamiento de los jóvenes jugadores a lo largo del tiempo. Esto permitirá ajustar las estrategias de desarrollo personalizadas e interceptar a tiempo posibles problemas de adaptación o motivación.

La incorporación de evaluaciones psicológicas y análisis de comportamiento podría enriquecer considerablemente el proceso de ojeadores de jóvenes, ofreciendo un conocimiento más profundo de los jugadores y de los factores que contribuyen a su éxito a largo plazo.

Este enfoque holístico, que considera al jugador en su totalidad, es crucial para identificar y desarrollar no sólo atletas con talento, sino también individuos resistentes y psicológicamente preparados para los retos del fútbol profesional.

Resumiendo el proyecto en unas sencillas líneas, he aquí las preguntas a las que podemos dar respuesta:

Área de lesiones:

  • Podemos predecir la probabilidad de que un jugador se lesione y aplicar las correcciones oportunas para reducir el riesgo de lesión.
  • Podemos predecir la gravedad de la lesión y las posibles recidivas.

 Scouting Área profesional:

  • Podemos facilitar la búsqueda de jugadores con características específicas y evaluar su integración, con un análisis de los componentes actuales del equipo y, en concreto, si los componentes actuales son adecuados para potenciar sus características.
  • Podemos evaluar la curva de crecimiento de un jugador de ligas de segundo nivel en términos de juego y métricas físicas relevantes para nuestra liga y estudiar su integración simultáneamente.

 Scouting area sector juvenil:

  • Podemos determinar la probabilidad de que un joven llegue a la primera serie de las grandes ligas (por ejemplo, jugar al menos 10 partidos en la Serie A, al menos 20 en el campeonato francés), sobre todo teniendo en cuenta el crecimiento físico/atlético, así como los aspectos técnicos.
  • También somos capaces de identificar las razones específicas de quienes no han alcanzado este objetivo, de modo que puedan evitarse distracciones en los perfiles perdedores.

Y lo que es más importante, podemos proporcionar una herramienta y un proyecto que no sólo responda a estas preguntas que usted se ha planteado, sino que pueda cuestionarse sin límites y pueda moldearse de acuerdo con su filosofía.

En el fútbol hacen falta ideas, coraje, planificación y metodología, ¡pero el futuro es ahora!

Tiziano Testa (Fundador y Ceo WeakRisk)