Los escaneos, las cámaras y la inteligencia artificial (IA) comienzan a redefinir la manera en que se juega, se analiza y, sobre todo, se experimenta el deporte más visto del planeta. En el marco del Lenovo Tech World 2026, la FIFA y Lenovo presentaron un ecosistema de innovaciones bajo el concepto de Football AI, una apuesta que busca una mayor precisión en la cancha, al tiempo que transforma la relación entre el juego y quienes lo observamos.
Por Damián Torres
El corazón de esta revolución es Football AI Pro, un asistente basado en inteligencia artificial generativa capaz de procesar millones de datos futbolísticos para ofrecer análisis más detallados antes y después de cada partido. Su promesa es tan ambiciosa como disruptiva: democratizar el acceso a herramientas de alto rendimiento que, hasta ahora, estaban reservadas a las selecciones con mayores recursos. En un torneo que por primera vez reunirá a 48 equipos, la igualdad competitiva ya no dependerá únicamente del talento en la cancha, sino también de la capacidad de interpretar la información.
A esta capa analítica se suma una innovación visual que podría cambiar la percepción del arbitraje: avatares tridimensionales de los jugadores generados a partir de escaneos corporales de alta precisión. En cuestión de segundos, cada futbolista será replicado digitalmente para permitir un seguimiento exacto de sus movimientos, mejorando así sistemas como el fuera de juego semiautomatizado. Estas reconstrucciones no asistirán únicamente a los árbitros, sino que también se integrarán en las transmisiones, ofreciendo a los espectadores una lectura más clara —y potencialmente más “incuestionable”— de cada decisión.
En paralelo, la evolución de las cámaras en primera persona abre la puerta a una narrativa inédita: los televidentes también podrán ver los 104 partidos desde dentro. Gracias a sistemas optimizados con inteligencia artificial, estas imágenes serán más nítidas y estables, acercando al espectador a la experiencia real del juego y reforzando la transparencia en momentos clave. Sin embargo, más allá de la espectacularidad técnica, estos avances abren nuevas preguntas y reavivan un debate que no es del todo nuevo —ya suscitado con la implementación del VAR (Video Assistant Referee) en los Mundiales a partir de Rusia 2018—: ¿hasta dónde debe llegar la tecnología en un deporte cuya esencia ha estado históricamente marcada por el error, la interpretación y la polémica?
Para entender cómo el fútbol pondrá a prueba su capacidad de convivir con una inteligencia artificial cada vez más decisiva —en un nuevo ecosistema en el que convergen datos, algoritmos e imágenes hiperrealistas—, conversamos con Oscar Penagos, ingeniero electrónico y magíster en Ingeniería Electrónica. Su trayectoria combina la docencia —actualmente en la Fundación Universitaria Los Libertadores—, la dirección académica y la investigación aplicada en áreas como la inteligencia artificial, el machine learning, la visión por computador, el procesamiento de señales, el control y la automatización. Además, ha desarrollado soluciones orientadas a la clasificación y el análisis de datos, así como al diseño de sistemas capaces de adquirir, procesar e interpretar información compleja para respaldar la toma de decisiones técnicas.
¿Qué tecnologías de inteligencia artificial sostienen los sistemas del Mundial 2026 y cómo se garantiza su precisión en tiempo real?
—Desde una perspectiva técnica, el Mundial 2026 parece orientarse a la integración de visión por computador, analítica multimodal y sistemas de asistencia arbitral de alta sincronización. Detrás de ello suelen operar redes convolucionales para detección de objetos —redes que aprenden a interpretar imágenes paso a paso, como lo haría el ojo humano, pero entrenadas con miles de ejemplos—, modelos de estimación de pose para reconstruir la posición corporal, algoritmos de seguimiento multiobjeto y arquitecturas temporales capaces de relacionar secuencias de video con eventos de juego. La capa multimodal añade texto, video, metadatos y contexto táctico en un mismo flujo de análisis. El entrenamiento exige grandes volúmenes de datos etiquetados, escenarios con oclusión, contacto y cambios de iluminación, así como procesos de validación cruzada sobre partidos reales o simulados. La precisión final depende del modelo, pero también de la calibración geométrica, la sincronización entre cámaras y la calidad de la captación de señales (proceso de recolectar datos del entorno para que la máquina pueda “percibir” y entender lo que está pasando).
¿Qué infraestructura tecnológica se necesita para sostener ese nivel de análisis en tiempo real durante un partido?
—La arquitectura mínima requiere un sistema multicámara calibrado, relojes de sincronización temporal, red de baja latencia, unidades de cómputo cercanas a la captura y una plataforma central de integración. Cada cámara aporta una vista parcial; el valor del sistema aparece cuando esas vistas se alinean espacial y temporalmente para reconstruir posiciones, trayectorias y eventos. A esto se suman bases de datos, almacenamiento, protocolos de transmisión y mecanismos de redundancia. Un sistema de este tipo no funciona como un solo software, sino como una cadena: adquisición, preprocesamiento, estimación, validación y visualización.
¿Hasta qué punto una IA puede realmente entender lo que pasa dentro de un partido de fútbol?
—Una IA no entiende un partido en el sentido humano del término. Puede modelar regularidades, identificar patrones posicionales, estimar probabilidades y detectar eventos con alta consistencia, pero no interpreta por sí misma la intención, la presión emocional o el contexto simbólico de una decisión. En términos técnicos, aprende correlaciones útiles dentro de un marco de datos y reglas previamente definidas. Eso la hace muy eficiente para tareas acotadas, como seguimiento, clasificación o asistencia arbitral, y mucho más limitada para captar la lógica abierta del juego.
En términos de machine learning, ¿cómo se evita que los algoritmos hereden sesgos o interpreten mal situaciones ambiguas del juego?
—Evitar sesgos exige intervenir en varias etapas del sistema. El conjunto de entrenamiento debe incluir diversidad de cámaras, estadios, condiciones de iluminación, velocidades de juego, biotipos y situaciones límite. También se requiere equilibrio entre clases, revisión de etiquetas, pruebas sobre casos ambiguos y métricas separadas por contexto, no solo una exactitud global. En problemas de arbitraje, una IA mal validada puede fallar precisamente en las jugadas más críticas. La mitigación no depende de una sola técnica, sino del diseño experimental, la auditoría permanente y la supervisión humana.
¿Es realmente posible eliminar por completo el margen de error o, en ese intento de corregirlo todo, se corre el riesgo de despojar al fútbol de una parte esencial de su narrativa?
—No considero viable hablar de eliminación total del error. En sistemas físicos y de decisión siempre existen incertidumbre, ruido, latencia, oclusión y límites de resolución. Lo que sí puede lograrse es una reducción importante de la arbitrariedad y una mayor trazabilidad en las decisiones. El punto delicado aparece cuando la corrección técnica empieza a desplazar por completo el ritmo del juego. El fútbol también es continuidad, interpretación y emoción. La meta debería ser disminuir errores de alto impacto sin convertir cada acción en un procedimiento excesivamente intervenido.
Se ha hablado del sistema semiautomático de fuera de juego (SAOT) como una herramienta de precisión absoluta. Desde la ingeniería, ¿qué margen de error sigue existiendo y por qué rara vez se discute?
—El sistema semiautomático de fuera de juego no es precisión absoluta; es precisión acotada por la infraestructura disponible. El margen de error puede venir de la calibración de las cámaras, la frecuencia de captura, la definición del punto corporal de referencia, la sincronización con el golpeo del balón y los procesos de reconstrucción tridimensional. En televisión, ese margen suele diluirse porque la salida gráfica transmite una apariencia de exactitud total. Desde la ingeniería, conviene recordar que toda medición tiene tolerancias. El valor del sistema está en que esas tolerancias sean pequeñas, conocidas y consistentes.
¿Qué pasaría si estos sistemas fallaran en plena final del Mundial?
—El fútbol de élite ya depende de estas infraestructuras para arbitraje, análisis de rendimiento y transmisión. Un fallo en una final obligaría a activar protocolos de respaldo: redundancia de cámaras, enlaces alternos, almacenamiento espejo, validación manual y, en última instancia, reversión a procedimientos arbitrales convencionales. La credibilidad del resultado no depende de que el sistema sea infalible, sino de que existan reglas claras para operar cuando el sistema no está disponible o cuando sus salidas son inconsistentes.
¿Los equipos que dominan la tecnología y los datos tienen ya una ventaja tan decisiva como el talento?
—Los equipos que dominan los datos sí están obteniendo una ventaja competitiva relevante. El análisis avanzado permite perfilar rivales, identificar patrones repetitivos, estimar cargas, optimizar sustituciones y diseñar estrategias con mayor soporte cuantitativo; pero esa ventaja no reemplaza el talento en la cancha. El fútbol sigue siendo un sistema de baja anotación y alta incertidumbre, en el que una buena decisión analítica mejora probabilidades, pero no garantiza el resultado. La diferencia aparece cuando los datos complementan el criterio técnico y no cuando intentan sustituirlo.
Para el espectador, ¿esto es una mejora de la experiencia o una sobreintelectualización de un deporte que siempre ha sido esencialmente visceral?
—Para el espectador puede ser una mejora real si la tecnología aclara jugadas complejas y hace más transparente una decisión. La experiencia se enriquece cuando la capa analítica aporta contexto sin romper el ritmo narrativo del partido. El problema aparece cuando la visualización, las pausas o la explicación técnica ocupan un lugar mayor que el juego mismo. En ese punto la experiencia deja de ser inmersiva y empieza a sentirse sobreinterpretada.
En el contexto colombiano, ¿la brecha tecnológica es un obstáculo estructural o una oportunidad para innovar desde otros modelos más accesibles?
—En Colombia, la brecha tecnológica es un obstáculo estructural, pero también una oportunidad para desarrollar soluciones más accesibles. No todos los contextos requieren sensores costosos o infraestructuras de alto nivel. Es posible trabajar con video RGB, analítica sobre secuencias convencionales, herramientas de código abierto y modelos entrenados para necesidades concretas. La innovación local puede ser muy valiosa si se orienta a escalabilidad, costo razonable y utilidad operativa, en lugar de intentar replicar literalmente los ecosistemas de las grandes ligas.
Si seguimos este camino, ¿usted cree que el fútbol del futuro será realmente más justo o simplemente más controlado? ¿Podrían hackearse o manipularse estos nuevos sistemas?
—El fútbol del futuro puede ser más justo en ciertos eventos medibles y, al mismo tiempo, más controlado en su operación. Esa doble condición no es contradictoria. Cada capa tecnológica agrega precisión, pero también genera dependencia institucional, reglas de uso y puntos de posible vulnerabilidad. La manipulación puede ocurrir por fallos de ciberseguridad, alteración de datos, sabotaje de comunicaciones o uso sesgado de parámetros de configuración. La discusión no es solo técnica, también es de gobernanza. Se necesitan auditorías, registros, trazabilidad y controles independientes.
¿Estamos ante el fin del árbitro humano o simplemente ante una herramienta más sofisticada a su servicio?
—No creo que estemos frente a la desaparición del árbitro, sino frente a una redistribución de funciones. La máquina puede medir, seguir, comparar y alertar con mayor velocidad en tareas muy específicas. La decisión final, especialmente en jugadas interpretativas, sigue requiriendo criterio humano, responsabilidad y legitimidad ante jugadores, cuerpos técnicos y público. Un árbitro apoyado por sistemas confiables es un escenario más realista que un árbitro invisible y completamente autónomo.
La inteligencia artificial no está reemplazando el fútbol ni la figura del árbitro, pero sí está modificando la forma en que ciertos eventos se detectan, se visualizan y se justifican. El cambio relevante no consiste en prometer una exactitud perfecta, sino en construir sistemas que operen con criterios claros, con márgenes de error conocidos y con capacidad de auditoría. En deportes de alta exposición mediática, la confianza pública no depende únicamente del resultado técnico; depende también de la transparencia con la que se explica cómo se obtuvo ese resultado. «Ese sería, en mi criterio, el punto decisivo para evaluar el aporte real de estas tecnologías en un Mundial», concluye Penagos.
