Inteligencia artificial, una herramienta para ganar la Liga MX

Inteligencia artificial, una herramienta para ganar la Liga MX

¿Los clubes de la Liga MX estarían dispuestos a invertir 2 millones de pesos para tener una plataforma que los acercara a ganar más del 60% de sus partidos?

Un ingeniero en computación mexicano de la UAEM es capaz de hacerlo. Se llama Enrique Pedroza.

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Para los clubes de la Liga MX ganar partidos significa – preferentemente- más ingresos. Ganar te lleva al éxito y esto a su vez a ser más atractivo para las marcas, la televisión, las empresas que desean apostar su dinero en un producto exitoso. ¿Alguna herramienta tecnológica te hace ganar partidos?, no hay muchas, pero las hay, nada es garantía al 100% pero sí existen.

Enrique Pedroza es Ingeniero en computación y Maestro en Ciencias de la Computación por la UAEM y creó un software basado en inteligencia artificial para pronosticar y predecir resultados del futbol mexicano. Dos años de trabajo, más de 20,000 datos, y una plataforma amigable. Lo hizo por gusto ya porque su pasión es el futbol. Su estudio es: «Creación de reglas difusas para pronósticos de encuentros de la liga mx del futbol Mexicano«.

El software que creó Antonio se base en lo que se conoce en la Inteligencia Artificial como ‘lógica difusa’ que es la toma de decisiones con respecto a la situación plateada y el conocimiento del mismo.

Inteligencia Artificial

El software no solo pronostica resultados y ya. Ese es el punto final. Lo importante para los clubes, específicamente para los cuerpos técnicos, les da información sobre qué jugadores usar y cuáles no en determinados partidos.

“Para darle forma (al programa) se tomaron en cuenta variables. La primera fue el ranking ELO que menciona los partidos ganados durante ciertos juegos y se divide entre los puntos obtenidos, este ranking se puede observar en la FMF. Se les da cierto criterio a esa clasificación, los seis primeros los tomamos como ‘muy buenos’, del siete al 12 como ‘regulares’ y del 13 al 18 como ‘malos’. La siguiente característica que tomamos son las habilidades, en la FIFA si te vas equipo por equipo cada jugador tiene una calificación y son 34 habilidades las que se analiza (cabeceo, disparo, drible, etc) estas cualidades son calificadas respecto a los datos que suben los propios clubes, pero también se toman en cuenta resultados como local y visitante, los estadios donde juegan y hasta el clima que puede ser un facto”, explica Antonio Pedroza a El Míster.

Todas estas características -para decirlo de una manera más sencilla- se ingresan a una base de datos. Si un entrenador quisiera trabajar con esta herramienta debería tomar en cuenta su alineación habitual y confrontarla con la del rival.

Inteligencia Artificial

“Y te arroja resultados interesantes. Por ejemplo si ves que con una alineación pierdes el partido, pero cambiando dos o tres jugadores los resultados de la lógica difusa te dan una victoria, quizás deberías experimentar”, dice Antonio.

Según su estudio, que llevó dos años realizarlo, tiene una efectividad de más del 60% y consta de unos 20,000 datos (jugadores, estadios, clima, habilidades de jugadores, ranking ELO).

“No es un software definitivo pero si te puede ayudar a tener una referencia, un consejo de cómo enfrentar el partido porque quizás ni siquiera el técnico tiene pensado a tal o cual jugador para ese partido y resulta que el análisis de datos te arroja que puede ser una buena opción y que juegue puede ser la diferencia entre ganar o perder”.

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Ya hay herramientas, principalmente en deportes como el beisbol, futbol americano o algunos españoles, que a través de este modelo matemático son capaces de predecir resultados.

Quizás uno de los casos más famosos es el de Nathaniel Lee, más conocido como Nate Silver, quien consiguió el reconocimiento internacional tras desarrollar un sistema para predecir los resultados de los jugadores de las Grandes Ligas de beisbol y es creador de FiveThirtyEight.

¿Es posible predecir resultados? Sí. Es común que los científicos en Estados Unidos o en Europa realicen experimentos con bases de datos e inteligencia artificial para poder llegar a un algoritmo que arroje los resultados finales.

El Moneyball de los Atléticos de Oakland se basó en un software que le permitía saber qué jugadores les eran útiles de acuerdo con los datos y cuáles no. Esa información, a mediano plazo, los hizo competitivos y como consecuencia mejores entradas, popularidad, rating y las marcas querían estar con ellos, además que ayudó a reducir los costos de la nómina.

De acuerdo con Antonio, generar este software tiene un costo de 2 millones de pesos. Para operarlo y tenerlo siempre funcional se necesitan (preferentemente) unas siete personas, dos programadores y cinco que se dediquen a la base de datos. “No sirve si no se actualiza cada seis meses”.

Si la efectividad del 60% se cumple, un equipo de la Liga MX puede ganar 11 de los 18 partidos que disputa en temporada regular. Eso significa al menos 33 puntos, los suficientes para entrar a la Liguilla, también suficientes para recibir bonos de patrocinadores, premios de las televisoras, mejores ingresos de taquilla y hasta el incremento de valuación de la plantilla.

Antonio asegura que en una liga tan compleja en términos de competencia como la Liga MX, comparada con España donde generalmente Barcelona, Atlético o Real Madrid son los que se disputan el título (desde la 2003-2004 no hay un campeón distinto), esta herramienta de inteligencia artificial puede ser muy útil para determinar a los ganadores de los partidos.

Inteligencia artificial

Antonio dice que hasta ahora no se ha acercado a ningún club, “no tengo los contactos para hacerlo”. Lo más que hizo fue enviarle un correo a la Federación Mexicana de Futbol, quienes le respondieron diciendo que analizarían la herramienta pero jamás volvieron a tocar su puerta.

Si ganar resulta relevante para los ingresos, esta puede ser una herramienta para conseguirlo.

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One thought on “Inteligencia artificial, una herramienta para ganar la Liga MX

  1. Reply
    Dr. COGLEZ
    26 mayo, 2020 at

    Excelente investigación, quien le dio acompañamiento a su importante investigación_?

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