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La inteligencia artificial lleva años instalada en el deporte de élite. Sirve para estudiar movimientos, procesar estadísticas, encontrar patrones de rendimiento o detectar situaciones de fuera de juego. La novedad empieza a aparecer en otro terreno menos visible. Los algoritmos ya no se limitan a analizar lo que ocurre dentro de la pista o el césped: también están empezando a organizar el trabajo de quienes hacen posible la competición.
La Euroliga ofrece uno de los ejemplos más recientes. Desde esta temporada utiliza un sistema basado en inteligencia artificial para realizar las designaciones arbitrales de la Euroliga y la Eurocup. La herramienta procesa las condiciones establecidas previamente por el Departamento de Arbitraje y distribuye a los colegiados atendiendo a factores como su nivel, las nacionalidades, las designaciones anteriores, el calendario o la carga de trabajo.
No significa que una máquina haya sustituido al responsable arbitral. Las reglas siguen siendo fijadas por personas y el sistema trabaja dentro de esos límites. Pero sí cambia una parte relevante del proceso. Una tarea que tradicionalmente implicaba cruzar calendarios, disponibilidad y criterios deportivos pasa a resolverse mediante un modelo que procesa esas restricciones de forma automatizada.
Un algoritmo para repartir a los árbitros
El sistema de la Euroliga trabaja con 14 reglas agrupadas en tres áreas: criterios deportivos, calendario y carga de trabajo e integridad. Entre otras variables, tiene que evitar determinados cruces, equilibrar el número de partidos asignados a cada árbitro y formar equipos adecuados al nivel de cada encuentro.
Daniel Hierrezuelo, director de Arbitraje de Euroleague Basketball, ha presentado la herramienta como una forma de mejorar la distribución y optimizar el proceso de designación. La decisión resulta especialmente significativa porque afecta directamente a la organización laboral de los colegiados: qué partido arbitran, cuándo trabajan y con quién forman equipo.
Hasta ahora, buena parte del debate sobre tecnología y arbitraje se había concentrado en lo que ocurre durante los partidos. VAR, detección semiautomática del fuera de juego o sistemas de seguimiento han ocupado casi toda la conversación. FIFA, por ejemplo, utilizó en el último Mundial herramientas de inteligencia artificial para mejorar la identificación y seguimiento de los futbolistas en el sistema semiautomático de fuera de juego.
La Euroliga introduce una variante distinta. La IA actúa antes de que comience el partido. Y no está sola.
El calendario imposible que ya resuelven las máquinas
La NFL lleva años utilizando capacidad computacional de AWS para construir su calendario y en 2026 volvió a hacerlo. El problema que tiene que resolver explica por qué este tipo de herramientas resulta atractivo para las grandes competiciones.
La liga calcula que existen aproximadamente un cuatrillón de posibles combinaciones de calendario y más de 26.000 factores que deben tenerse en cuenta. Entre ellos aparecen la disponibilidad de estadios, los desplazamientos, los partidos televisados en horario de máxima audiencia, la equidad competitiva o los enfrentamientos divisionales.
La expansión internacional de la NFL añade todavía más variables. La temporada 2026 incluye nueve partidos de fase regular fuera de Estados Unidos, repartidos entre ciudades como Madrid, Londres, París, Melbourne, Río de Janeiro, Ciudad de México y Múnich. La propia competición reconoce que debe estudiar las semanas anteriores y posteriores a esos desplazamientos para reducir su impacto sobre los equipos.
El calendario continúa teniendo responsables humanos y condicionantes comerciales, televisivos y deportivos fijados de antemano. Lo que cambia es la capacidad para comprobar millones de posibilidades antes de llegar a una solución viable.
El mismo principio utilizado para colocar un partido puede aplicarse después a otros ámbitos: turnos, desplazamientos, recuperación, uso de instalaciones o reparto de cargas.
De estudiar jugadores a organizar oficinas
La transformación tampoco se limita al terreno estrictamente deportivo. Algunos clubes ya están extendiendo herramientas de inteligencia artificial al trabajo cotidiano de sus oficinas.
Los New York Jets, de la NFL, ofrecen un ejemplo. Su responsable de datos y analítica explicó este año a Sports Business Journal que el 91% de los empleados de la oficina deportiva utilizaba Microsoft Copilot diariamente, frente a apenas un pequeño grupo unos meses antes. El club trabaja además en aplicaciones internas destinadas tanto a entrenadores y scouting como a inteligencia de negocio.
Ese salto resulta menos espectacular que un fuera de juego decidido mediante tecnología avanzada, pero posiblemente sea más importante para entender hacia dónde se dirige la transformación. La inteligencia artificial puede resumir informes, ordenar documentación, cruzar bases de datos, preparar análisis preliminares o reducir tareas administrativas que hasta ahora ocupaban horas de trabajo.
El scouting representa uno de los terrenos más evidentes. Los sistemas pueden filtrar enormes cantidades de información antes de que un observador vea a un jugador, localizar perfiles que cumplen determinados parámetros y ordenar candidatos. La decisión final puede seguir correspondiendo al director deportivo o al scout, pero el primer cribado deja de depender exclusivamente de una búsqueda humana.
En otras palabras, la IA no tiene por qué sustituir el puesto para modificarlo profundamente.
La siguiente discusión será quién controla las reglas
La cuestión adquiere especial importancia cuando el algoritmo deja de recomendar y empieza a distribuir trabajo.
En el sistema arbitral de la Euroliga, por ejemplo, el resultado depende de los criterios introducidos previamente. Si se considera la nacionalidad de un árbitro, su experiencia, su carga acumulada o el nivel de un partido, alguien ha tenido que decidir primero cuánto pesa cada una de esas condiciones.
El algoritmo puede aplicar las reglas con rapidez. No decide cuáles son las reglas correctas. Ahí aparece una discusión que probablemente acompañará a la expansión de estas herramientas. No basta con conocer el resultado producido por un sistema. También importa saber con qué variables trabaja, quién las define y hasta qué punto una persona puede corregir la propuesta.
En otros ámbitos laborales esa discusión lleva años ligada a conceptos como la gestión algorítmica. El deporte empieza a encontrar su propia versión.
La presión del calendario puede acelerar todavía más el proceso. UEFA puso en marcha en 2025 un estudio junto a clubes, ligas y FIFPRO para analizar la carga de los futbolistas y su impacto sobre lesiones, rendimiento y bienestar. La investigación combina información histórica sobre calendarios, tendencias competitivas y carga de trabajo.
No supone que UEFA esté utilizando inteligencia artificial para decidir cuánto debe jugar cada futbolista. Pero muestra la cantidad creciente de datos que organizaciones y clubes manejan para gestionar plantillas y competiciones. Cuanto mayor sea ese volumen, mayor será también el incentivo para automatizar parte de las decisiones.
El deporte que empieza antes del partido
La inteligencia artificial más visible seguirá siendo durante algún tiempo la que puede enseñarse en una retransmisión: una recreación tridimensional, una estadística avanzada o una decisión arbitral más rápida. La transformación menos evidente ocurre lejos de las cámaras.
Quién arbitra el jueves, cómo se construye un calendario, qué jugador entra primero en una lista de scouting o qué tareas realiza un empleado de un club son decisiones en las que los algoritmos empiezan a ganar espacio.
La Euroliga acaba de aportar una imagen especialmente clara. Cuando los árbitros salten a la pista esta temporada, una parte de la decisión que los llevó hasta ese partido ya habrá pasado por una máquina.
