La herramienta de IA de evaluación de jugadores del Sevilla FC da la vuelta al mundo

«Llevábamos tiempo con la inquietud de introducir la inteligencia artificial en nuestro departamento de datos y ya habíamos avanzado con la Universidad de Sevilla. Lo estábamos publicitando cuando captamos la atención de IBM», comienza a relatar Zamora. Tras un primer encuentro usu departamento empezó a trabajar con el equipo de Client Engineering de la multinacional para construir esta herramienta. Para ello se aprovechó el procesamiento del lenguaje natural y los modelos fundacionales de 'Watsonx', que es la plataforma propia de IBM, para buscar y analizar cantidades masivas de información presente en su base de datos de 'scouting'. Esto incluye tanto datos cuantitativos, como la altura y el peso, la velocidad, el número de goles o los minutos jugados, como datos cualitativos no estructurados, como el análisis textual incluido en sus más de 200.000 informes de ojeadores.

«Lo pusimos a funcionar y ha sido un éxito, porque cada uno de esos informes tiene veinte o treinta páginas. Imaginaos el trabajo de lectura que supone, con información muy repetitiva y poco estructura. Ahora la herramienta proporciona resúmenes, datos directos orientados a la búsqueda que se le introduce», continúa Elías Zamora. Pues esta experiencia ha dado la vuelta al mundo. El profesional del Sevilla FC ha viajado junto a los directivos de IBM para presentarlo, pero una de las claves de este proyecto es que «está hecho a medida para este club por sus características y la base de datos de la que dispone», apunta Fernando Suárez, director de Software del gigante informático.

«Todo esto ha sido una historia muy bonita que ha puesto al Sevilla FC en el mapa tecnológico por usar la IA generativa en un proceso de producción y en el negocio del fútbol», continúa Suárez. Para ello ha sido decisiva la visión del club para introducir este tipo de tecnología en sus dinámicas de trabajo y de la firma informática sobre el mundo deportivo. «Tuvimos la suerte de trabajar con personas que sabían tanto o más que nosotros de fútbol», confirma el jefe de datos de la entidad rojiblanca.

«Con todo esto no hemos conseguido que la IA fiche a los jugadores», aclaran, sino facilitar la tarea para automatizar los procesos que son repetitivos y tediosos. A un golpe de clic está toda la información con datos cuantitativos y cualitativos. E incluso hay capacidad para realizar funciones que antes eran impensables.

Elías Zamora pone como ejemplo la búsqueda de un determinado tipo de jugador, por ejemplo un centrocampista 'box to box', entendido como aquellos que tienen la capacidad de defender el borde del arrea y acabar como delantero, pero en muchos informes no están definidos o no se los denomina de esa forma. Si se llega a introducir las características, la herramienta hace una selección en función de esas capacidades aunque no esté descrito o catalogado como tan en la base de datos. «Eso hasta ahora era imposible hacerlo sin IA», reconoce.