El Sevilla Fútbol Club siempre fue un referente en nuevas técnicas de scouting de jugadores. Los tiempos cambian y los clubes deportivos también deben adaptarse a esos cambios. Por ello, han presentado la herramienta Scout Advisor, un proyecto que han desarrollado con IBM Watson con el que pretenden utilizar la inteligencia artificial para fichar a los jugadores óptimos para su once ideal.
Como declaran fuentes del Sevilla FC a Innovaspain, Scout Adviser consiste en que “cuando quieras buscar un jugador con unas cualidades determinadas se pueda detectar de manera más rápida y sencilla. Por ejemplo: queremos un futbolista que llegue a línea de fondo y que centre, y que además sea rápido y pise el área con conducción de balón. Pues la herramienta contextualiza todo creando una referencia con respecto a sus acciones y técnicas. Desde el mismo Navas a Castolo [mítico personaje del Pro Evolution Soccer, nombre que utilizan los ojeadores como muestra]. O buscar un delantero referencia y que salga el ideal. Digamos que filtra las características que se buscan en el futbolista idóneo”.
Las mismas fuentes adelantan que, de momento, todavía no han podido utilizar Scout Adviser, así que siguen con su antiguo método, donde la inteligencia artificial no tiene cabida. Hasta ahora.
“Nosotros lo que hacemos, o hacíamos podríamos decir, eran onces ideales, con varios jugadores por posición, de países diferentes, con sus respectivas ligas -cuentan-. Todos con sus correspondientes características y especialidades. Tras entregar los informes, responsables de la Dirección Deportiva los recogían y hacían una lectura de todo ese proceso de scouting. Hablamos de unas 300 a 500 horas de trabajos sólo en esa lectura. Si los ojeadores coincidíamos en varios nombres y posiciones… ya lo tendríamos. Ahora la idea es automatizar todo lo que hacíamos en días y días de trabajo”.
Scout Advisor
La nueva herramienta del Sevilla, Scout Advisor, permitirá tener 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.
Según el comunicado conjunto entre el Sevilla FC e IBM, las capacidades de procesamiento de lenguaje natural (PLN) de la solución han permitido al equipo utilizar múltiples modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) para ayudar a mejorar la precisión y la eficacia de su identificación de jugadores.
“Utilizando las indicaciones lingüísticas de los ojeadores del Sevilla FC que describen las características clave de los jugadores buscados, Scout Advisor genera listas curadas de candidatos basadas en los requisitos establecidos y resume el conjunto completo de informes para cada jugador individual”. Además, vincula a cada jugador con las propias aplicaciones de datos del Sevilla FC para obtener información detallada sobre sus datos cuantitativos de rendimiento.
