El Mundial también se juega con datos
¿Te has preguntado cómo obtiene la transmisión del Mundial datos como la velocidad de un remate, la distancia recorrida por un jugador o incluso la velocidad de giro del balón después de un tiro libre?
Para la mayoría de los espectadores, esos números aparecen en pantalla como una curiosidad. Vemos la jugada, aparece el dato, se repite la imagen y seguimos con el partido.
Pero detrás de esa información hay una arquitectura de sensores, cámaras, algoritmos y plataformas que convierten lo que ocurre en la cancha en datos casi en tiempo real.
El fútbol moderno ya no se observa solamente con los ojos. También se mide, se reconstruye y se analiza con información.
Y esto no le quita esencia al juego. Al contrario, permite entender con mayor precisión situaciones que antes dependían casi exclusivamente de la percepción: el momento exacto del golpeo, la trayectoria del balón, la velocidad de un jugador, la distancia recorrida o la intensidad física acumulada durante el partido.
Uno de los elementos más interesantes de esta transformación está en el balón oficial del Mundial 2026: el Adidas Trionda. A simple vista, sigue siendo un balón. Tiene diseño, textura, colores y símbolos asociados a los tres países anfitriones. Pero en su interior incorpora tecnología de balón conectado, desarrollada por Adidas en colaboración con Kinexon, una compañía especializada en sensores, localización y análisis de movimiento.
El corazón tecnológico del Trionda es una unidad de medición inercial, conocida como IMU. Esta unidad puede combinar sensores como acelerómetros y giroscopios. El acelerómetro permite detectar aceleraciones, impactos y cambios bruscos de movimiento. El giroscopio permite medir rotación, orientación y velocidad angular. Dicho de forma simple: el balón no solo se mueve; el sistema puede registrar cómo se mueve, cuándo cambia su movimiento y en qué instante ocurre un contacto relevante.
En el caso del Trionda, esta tecnología opera a una frecuencia de 500 Hz. Es decir, puede capturar hasta 500 mediciones por segundo. Este detalle técnico es importante porque en el fútbol moderno una decisión puede depender de milésimas de segundo.
En una jugada de fuera de lugar, por ejemplo, no basta con saber dónde estaba el atacante. También es necesario identificar con precisión el momento en que el pasador tocó el balón. Ahí el balón conectado aporta una señal crítica: ayuda a precisar el instante del golpeo.
Esa información se envía al sistema de asistencia arbitral y se combina con cámaras de seguimiento instaladas en el estadio. Así se pueden apoyar decisiones relacionadas con fueras de juego, posibles manos, desvíos, dobles contactos o jugadas donde el contacto con el balón no es evidente a simple vista. La decisión final sigue siendo humana, pero la conversación ya no parte solamente de lo que alguien alcanzó a ver. Parte de datos capturados en el momento exacto en que ocurrió el evento.
También hay datos que no vienen del balón, sino de los jugadores. Los chalecos que muchos futbolistas usan debajo de la camiseta hacen parte de los EPTS, Electronic Performance and Tracking Systems, o sistemas electrónicos de rendimiento y seguimiento. Estos dispositivos pueden incorporar GPS o GNSS, acelerómetros, giroscopios y otros sensores inerciales para medir posición, velocidad, aceleraciones, desaceleraciones, cambios de dirección, distancia recorrida y carga física.
A esto se suman los sistemas de seguimiento óptico. FIFA ha utilizado tecnologías como Matrics, desarrollada por Deltatre, para generar estadísticas en tiempo real a partir del seguimiento visual de jugadores y eventos del partido.
Estos sistemas permiten alimentar datos como mapas de calor, número de pases, distancia recorrida, zonas de ocupación y patrones de ubicación en el campo. No todo depende de un chaleco. La información se construye combinando sensores portables, cámaras, datos validados y modelos analíticos.
Por eso, cuando la transmisión muestra la velocidad de un remate, la distancia que corrió un jugador o una visualización táctica, no estamos viendo un dato aislado. Estamos viendo el resultado de una arquitectura diseñada para capturar eventos, darles contexto y convertirlos en información útil.
Y esa es, tal vez, la idea más importante.
En el fútbol moderno, los datos no se capturan porque la tecnología exista. Se capturan porque hay preguntas concretas que responder. ¿El jugador está perdiendo intensidad? ¿El equipo está acumulando fatiga? ¿El balón fue tocado antes o después del movimiento del atacante? ¿La velocidad del remate explica la dificultad de reacción del arquero? ¿El giro del balón modificó su trayectoria? ¿Una jugada debe ser revisada con más precisión?
La tecnología tiene sentido cuando ayuda a tomar mejores decisiones.
En una planta de producción ocurre algo similar. Las máquinas, los operadores, los sensores y los sistemas generan señales todo el tiempo: paradas, velocidades, tiempos de ciclo, rechazos, alarmas, consumos, órdenes, ajustes y desviaciones. La planta ya genera datos. El problema es que muchas veces esos datos no están conectados, no tienen contexto o no llegan a tiempo a quienes deben decidir.
El aprendizaje para la planta es directo: el valor no está en instalar sensores, sino en saber qué pregunta operativa queremos responder con ellos. ¿Cuándo empezó la pérdida? ¿Qué la causó? ¿Cuánto impactó? ¿Dónde se repite? ¿Qué decisión debe tomarse antes de que el problema se convierta en costo, desperdicio o incumplimiento?
El balón conectado no es valioso por tener un sensor. Es valioso porque ayuda a identificar un evento crítico con precisión. En planta pasa igual. Un sensor de velocidad, una señal de parada o un registro de producción solo generan valor cuando ayudan a entender una pérdida y actuar sobre ella.
Los chalecos de los jugadores tampoco son importantes solo porque acumulen datos físicos. Son importantes porque permiten entender rendimiento, fatiga, intensidad y comportamiento durante el partido.
En planta, los datos operativos deberían cumplir ese mismo papel: ayudarnos a entender disponibilidad, desempeño, calidad, microparadas, variabilidad entre turnos y capacidad real.
Por eso, antes de hablar de inteligencia artificial en planta, debemos hablar de datos operativos confiables. Porque la inteligencia artificial no crea la realidad. Solo puede analizar aquello que fue observado, medido y registrado. Si el dato llega tarde, incompleto o desconectado del proceso, la decisión seguirá dependiendo de percepciones parciales.
La reflexión de fondo es sencilla: no se trata de tener más sensores, más pantallas o más reportes. Se trata de convertir señales dispersas en decisiones oportunas.
En el fútbol, la tecnología permite discutir una jugada con más evidencia y menos percepción. En la planta, debería permitirnos discutir la productividad con más datos y menos opinión.
Porque al final, tanto en una cancha como en una línea de producción, lo que no se mide con contexto termina dependiendo de la percepción. Y cuando las decisiones dependen solo de la percepción, los pequeños errores se vuelven parte normal del juego.
La planta ya genera datos. La pregunta es si estamos preparados para convertirlos en mejores decisiones.
Nos leemos la próxima semana.
Hernán David.
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