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Independiente

(México)

Recepción: 07/09/2026 - Aceptación: 08/09/2026

Documento accesible. Ley N° 26.653. WCAG 2.0

Cita sugerida: Claro, P. (2026). El papel de los datos y la tecnología en el entrenamiento del fútbol moderno. Lecturas: Educación Física y Deportes, 31(340), 226-233. https://www.efdeportes.com/efdeportes/index.php/EFDeportes/article/view/9130

 

Resumen

    El entrenamiento en el fútbol moderno trasciende la observación tradicional mediante el uso de tecnología avanzada como GPS, sistemas EPTS, análisis de vídeo e inteligencia artificial. Estas herramientas permiten medir cargas físicas, individualizar la preparación y optimizar la estrategia táctica sin reemplazar el criterio humano. El verdadero valor técnico radica en filtrar grandes volúmenes de información estandarizada para tomar decisiones eficientes que mejoren el rendimiento y reduzcan riesgos.

    Palabras clave: Fútbol. GPS. EPTS. Inteligencia Artificial.

 

Abstract

    Training in modern soccer transcends traditional observation with advanced technologies such as GPS, EPTS systems, video analysis, and artificial intelligence. These tools allow for the measurement of physical workloads, individualized training, and optimization of tactical strategy without replacing human judgment. The true technical value lies in filtering large volumes of standardized information to make efficient decisions that improve performance and reduce risks.

    Keywords: Soccer. GPS. EPTS. Artificial Intelligence.

 

Resumo

    O treino no futebol moderno transcende a observação tradicional através da utilização de tecnologias avançadas como o GPS, sistemas EPTS, análise de vídeo e inteligência artificial. Estas ferramentas permitem a medição da carga física, o treino individualizado e a otimização da estratégia tática sem substituir o julgamento humano. O verdadeiro valor técnico reside na filtragem de grandes volumes de informação normalizada para a tomada de decisões eficientes que melhoram o desempenho e reduzem os riscos.

    Unitermos: Futebol. GPS. EPTS. Inteligência Artificial.

 

Lecturas: Educación Física y Deportes, Vol. 31, Núm. 340, Sep. (2026)

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    El entrenamiento de fútbol moderno ya no depende únicamente de un balón, conos y las observaciones del entrenador. GPS, cámaras, sensores, plataformas de vídeo e inteligencia artificial permiten analizar aspectos del rendimiento que hace pocos años eran difíciles de medir. Esta evolución también ha cambiado la manera de interpretar el deporte fuera del campo: aficionados, analistas, medios y hasta las casas de apuestas en Ecuador trabajan en un ecosistema futbolístico donde existe mucha más información sobre jugadores y equipos. Para los cuerpos técnicos, sin embargo, el verdadero valor de la tecnología está en algo mucho más concreto: convertir millones de datos en mejores decisiones de entrenamiento.

 

    La transformación puede observarse incluso en los estándares del fútbol internacional. FIFA dispone de un programa específico para los Electronic Performance and Tracking Systems (EPTS), tecnologías diseñadas para registrar y analizar el rendimiento de futbolistas y equipos.

 

    Pero acumular números no garantiza entrenar mejor. La diferencia está en saber qué medir, por qué hacerlo y cómo convertir esa información en decisiones útiles.

 

Del cronómetro al seguimiento GPS 

 

    Uno de los cambios más visibles ha sido la introducción de dispositivos de seguimiento que los jugadores llevan durante entrenamientos y partidos.

 

    Los sistemas EPTS pueden utilizar GPS/GNSS, sistemas de posicionamiento local o cámaras. Además de registrar la posición del futbolista, pueden combinarse con acelerómetros, giroscopios, monitores de frecuencia cardíaca y otros sensores para medir diferentes parámetros físicos.

 

    Así, después de una sesión, el preparador físico puede disponer de información sobre distancia recorrida, velocidades alcanzadas y diferentes tipos de esfuerzos. Pensemos en dos centrocampistas que completan exactamente el mismo entrenamiento.

 

Fuente: Gemini AI Flash

 

    Ambos recorren nueve kilómetros. A primera vista, su carga parece idéntica. Pero el primero ha realizado numerosos sprints, aceleraciones y cambios de dirección, mientras el segundo ha recorrido buena parte de la distancia a intensidad moderada.

 

    El número de kilómetros por sí solo cuenta una historia incompleta. Precisamente por eso FIFA evalúa sistemas de seguimiento teniendo en cuenta métricas como distancia, velocidad instantánea y distancias recorridas dentro de diferentes zonas de velocidad.

 

Entrenar según las necesidades de cada jugador 

 

    Esta disponibilidad de información favorece uno de los grandes cambios metodológicos del fútbol: la individualización. Un entrenamiento colectivo no necesariamente produce el mismo estímulo en todos los futbolistas. Un lateral puede necesitar una carga considerable de carreras de alta velocidad. Un mediocentro quizá acumule muchas aceleraciones cortas y cambios de dirección. Un delantero puede realizar menos kilómetros totales, pero repetir acciones explosivas decisivas.

 

    Por eso, una misma sesión puede complementarse posteriormente con trabajo específico. Si los datos muestran que determinado jugador no alcanzó el volumen de carrera de alta velocidad previsto, el cuerpo técnico puede añadir ejercicios. Si otro acumula una carga especialmente elevada después de varios partidos consecutivos, puede reducir determinadas tareas.

 

    No significa que un algoritmo decida quién debe entrenar y quién descansar. Significa que el entrenador dispone de una capa adicional de información.

 

La tecnología también puede ayudar a gestionar la carga 

 

    Este punto se ha vuelto especialmente importante debido a la densidad del calendario profesional. Liga, copas nacionales, competiciones continentales, selecciones y nuevos formatos internacionales pueden producir temporadas extremadamente exigentes.

 

    En 2025, UEFA anunció un estudio conjunto con clubes, ligas y representantes de futbolistas para profundizar precisamente en el concepto de carga y su relación con factores como lesiones, rendimiento y bienestar del jugador.

 

    Aquí es importante evitar una simplificación habitual: un GPS no puede decir con certeza que un futbolista se lesionará.

 

    Las lesiones son multifactoriales. Historial médico, edad, descanso, contacto físico, superficie, biomecánica, intensidad competitiva y muchas otras variables pueden intervenir. La utilidad de los datos está más bien en identificar patrones y ofrecer contexto. Un cuerpo técnico puede comparar la carga reciente con el comportamiento habitual del jugador y utilizar esa información junto con evaluaciones médicas, sensaciones subjetivas y observación profesional.

 

El vídeo dejó de ser simplemente “ver el partido” 

 

    La revolución tecnológica no afecta solamente a la preparación física. El análisis de vídeo se ha convertido en una parte central del entrenamiento táctico. La diferencia respecto al pasado está en la velocidad con la que las imágenes pueden clasificarse y relacionarse con datos.

 

    En lugar de volver a observar 90 minutos completos, un analista puede organizar secuencias concretas: salidas de balón bajo presión, pérdidas en determinadas zonas, comportamientos defensivos, transiciones, movimientos del delantero o situaciones a balón parado.

 

    Después, esas secuencias pueden convertirse en tareas sobre el césped. Por ejemplo, si el análisis detecta que el equipo pierde demasiados balones cuando el rival presiona con tres jugadores, el entrenamiento siguiente puede recrear exactamente ese escenario. La tecnología, por tanto, conecta partido y entrenamiento.

 

La inteligencia artificial abre una nueva etapa 

 

    El siguiente cambio ya está en marcha. Durante 2026, FIFA presentó Football AI Pro, una herramienta capaz de procesar enormes cantidades de datos futbolísticos y generar información mediante texto, vídeo, gráficos y visualizaciones 3D. Según FIFA, la plataforma trabaja con cientos de millones de puntos de datos y fue concebida para proporcionar capacidades avanzadas de análisis a las 48 selecciones del Mundial 2026.

 

    Esto muestra hacia dónde se dirige el análisis deportivo.

 

    La inteligencia artificial puede reducir el tiempo necesario para encontrar patrones dentro de cantidades gigantescas de información. Un analista podría querer estudiar qué sucede cuando un rival recupera el balón en determinado sector, cómo progresa después de superar la primera línea de presión o qué movimientos realiza su extremo cuando el lateral ocupa posiciones interiores. El objetivo no es sustituir al analista, sino permitirle llegar antes a las secuencias realmente interesantes.

 

El problema de tener demasiados datos 

 

    Existe, sin embargo, una paradoja. Cuanto más puede medir un club, mayor es el riesgo de medir cosas que no necesita. Un cuerpo técnico podría recibir cientos de variables después de cada sesión. Presentarlas todas al entrenador probablemente generaría más confusión que conocimiento.

 

    Por eso, una de las habilidades fundamentales del analista moderno es reducir información. El entrenador quizá no necesita veinte gráficos. Puede necesitar tres conclusiones: el equipo está acumulando menos acciones de alta intensidad de las previstas; dos futbolistas presentan una carga considerablemente superior a su referencia habitual; el próximo rival genera la mayoría de sus ocasiones después de recuperar en campo contrario.

 

    La calidad del análisis depende menos de la cantidad de datos que de la capacidad para formular la pregunta adecuada.

 

Incluso los datos necesitan estándares 

 

    Otro problema aparece cuando los clubes utilizan diferentes proveedores y tecnologías. ¿Cómo comparar correctamente información producida por sistemas distintos?

FIFA lleva años trabajando en esta cuestión y en abril de 2026 actualizó la documentación de su formato estandarizado para datos EPTS. El objetivo es facilitar que información procedente de diferentes fuentes y proveedores pueda compararse sin depender de numerosas interfaces específicas.

 

    Es un aspecto técnico, pero fundamental. A medida que el fútbol depende más de los datos, la precisión, compatibilidad y calidad de esos datos adquieren tanta importancia como las herramientas utilizadas para recopilarlos.

 

Tecnología para decidir mejor, no para eliminar la intuición 

 

    Sería tentador imaginar que el futuro del fútbol pertenece a algoritmos capaces de diseñar automáticamente la sesión perfecta.

 

    La realidad es más compleja. Un dato puede indicar que un jugador corrió menos. No explica necesariamente por qué. Quizá ocupó mejor los espacios. Quizá su función táctica era diferente. Quizá estaba fatigado. O quizá el entrenamiento simplemente no exigía que recorriera más distancia.

 

    Ahí sigue siendo imprescindible el conocimiento del entrenador. Los mejores cuerpos técnicos no necesitan elegir entre intuición y tecnología. Utilizan ambas.

 

    El entrenador observa. Los sensores miden. El vídeo proporciona contexto. Los analistas buscan patrones. El departamento médico añade información clínica. Finalmente, las personas toman la decisión.

 

    Ese es probablemente el cambio más importante del fútbol moderno: la tecnología no ha eliminado el componente humano del entrenamiento. Ha proporcionado a los profesionales nuevas formas de entender lo que ocurre sobre el césped.

 

    Y en un deporte donde un pequeño detalle físico, técnico o táctico puede separar una victoria de una derrota, disponer de mejor información puede convertirse en una ventaja competitiva considerable.

 

Referencias 

 

Gómez, A.A. (2026). Locomotor specificity of football training: a systematic review of correspondence with competitive demands using GPS/GNSS. SportRxiv. https://doi.org/10.51224/SportRxiv.982

 

Zhang, G. (2022). The Analysis of Team Tactical Behaviour in Football Using GNSS Positional Data [Master's thesis. Liverpool John Moores University]. https://researchonline.ljmu.ac.uk/id/eprint/19091/

Lecturas: Educación Física y Deportes, Vol. 31, Núm. 340, Sep. (2026)