Según Wharton Knowledge, el crecimiento de los modelos analíticos en el fútbol está redefiniendo las decisiones tácticas y las elecciones de equipos. El análisis de datos, tradicionalmente asociado a la gestión de empresas, ahora se aplica en el campo de juego, especialmente en competencias como el próximo Mundial de la FIFA 2026. Este evento, que se celebrará en múltiples países de América del Norte, será una prueba clave de cómo las herramientas de inteligencia de datos se integran en la planificación deportiva. Investigadores como Ryan O’Hanlon, docente universitario y autor de "Net Gains", han destacado el papel de los algoritmos en la evaluación de rendimiento, la identificación de patrones en el juego y la predicción de resultados.
La selección de los equipos favoritos y los "candidatos sorpresa" se basa cada vez más en métricas cuantitativas que van más allá de la experiencia o la reputación histórica. Por ejemplo, el análisis de los lanzamientos de larga distancia y los lanzamientos en set pieces permite identificar con precisión cuáles jugadores generan más riesgos o oportunidades. Estas acciones, que antes se tomaban por instinto, ahora son evaluadas mediante modelos que miden la probabilidad de gol, la eficiencia de desplazamiento y el impacto de la posición en el campo. El caso de los Estados Unidos, en particular, muestra una evolución significativa: sus jugadores son analizados no solo por su habilidad técnica, sino por su capacidad de ejecutar tareas específicas bajo condiciones definidas, como el manejo de la esquina o la presión en el área.
La difusión de estos métodos en el deporte no se limita al fútbol. Cade Massey, Adi Wyner y Shane Jensen han explorado cómo las aplicaciones analíticas se han extendido a otras ligas, donde las decisiones de rotación, los tiempos de juego y la estrategia de defensa se optimizan con datos reales en tiempo real. Esta transición no es solo técnica: implica un cambio de paradigma en la forma en que se entiende el éxito deportivo. Los entrenadores ya no dependen únicamente de la intuición, sino de conjuntos de datos que permiten predecir resultados y ajustar tácticas en tiempo real.
Para los inversionistas y aficionados peruanos, este fenómeno tiene un profundo impacto. El fútbol es un sector clave de la economía peruana, tanto por su valor cultural como por su capacidad de generar ingresos a través de publicidad, eventos y turismo. Si bien los modelos analíticos no afectan directamente las cuentas de las instituciones deportivas, sí influyen en el valor de las marcas, en la rentabilidad de los derechos de transmisión y en la capacidad de los equipos para atraer patrocinadores. Un equipo que se basa en datos robustos puede generar un mayor atractivo para los consumidores, lo que traduce en mayores ingresos y una mayor estabilidad financiera. En un contexto donde el deporte es un referente de identidad nacional, la integración de análisis digitales no solo mejora el rendimiento, sino que también fortalece el posicionamiento económico de las organizaciones.
Este enfoque demuestra que el fútbol, como cualquier industria, está en pleno proceso de digitalización. Para los peruanos, el aprendizaje de estos procesos puede abrir nuevas vías de análisis en finanzas, administración y estrategia empresarial, donde el pensamiento basado en datos también puede ser una ventaja competitiva.