La Copa Mundial de la FIFA 2026 todavía está a meses de comenzar, pero la tecnología ya juega su propio torneo. Mientras las selecciones afinan tácticas y entrenamientos, el análisis de datos se convirtió en una herramienta que está cambiando la manera de competir dentro y fuera de las canchas. Lo que antes parecía exclusivo de los equipos de élite ahora también define cómo operan las empresas.
El Mundial que se jugará en México, Estados Unidos y Canadá llegará acompañado de una transformación silenciosa: la consolidación del análisis avanzado como apoyo para tomar decisiones. Hoy los datos participan en la preparación física, el estudio de rivales, el seguimiento táctico y hasta en situaciones puntuales como los penaltis.
Alemania es uno de los casos más visibles. Su trabajo con plataformas de análisis le permite reunir información de jugadores y contrincantes para convertirla en instrucciones tácticas apoyadas por videos y visualizaciones. El objetivo es reducir incertidumbre y detectar oportunidades antes de entrar al campo.
Argentina también incorporó métricas más detalladas para entender el rendimiento físico. Variables como aceleraciones explosivas, intensidad de movimientos y cambios de dirección ayudan a ajustar cargas de entrenamiento y preparación deportiva.
Del camerino a la sala de juntas
La lógica detrás de estas decisiones empezó a replicarse en el mundo empresarial. La razón es simple: los negocios también operan bajo presión, compiten por recursos limitados y necesitan reaccionar rápido.
Sin embargo, tener grandes volúmenes de información no significa automáticamente tomar mejores decisiones. Mario Cruz, Head de Datos en Axity, explica que muchas organizaciones cometen el error de iniciar procesos de modernización comprando herramientas antes de entender qué problema quieren resolver.
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Para el experto, una organización orientada por datos necesita comenzar desde las necesidades reales del negocio. Si una empresa implementa infraestructura compleja sin un objetivo definido, existe el riesgo de acumular costos sin obtener beneficios claros.
Otro elemento está relacionado con el acceso a la información. Así como un equipo necesita que todos entiendan la estrategia de juego, las empresas requieren que distintas áreas puedan interpretar y utilizar datos para actuar más rápido.
Cuando la IA depende de buenos datos
La conversación también llega inevitablemente a la inteligencia artificial. Con la expansión de modelos generativos y herramientas predictivas, muchas compañías aceleraron inversiones en automatización y análisis avanzado.
Pero existe un problema frecuente: la calidad de los datos.
Según Cruz, construir agentes de IA o automatizaciones complejas pierde valor cuando la información base tiene errores o está fragmentada entre diferentes áreas. Sin controles adecuados, distintas unidades pueden terminar trabajando con versiones distintas de la misma información.
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Por eso aparecen conceptos como gobernanza, observabilidad y responsables de datos, figuras encargadas de garantizar consistencia y trazabilidad.
En el fútbol, una estadística equivocada puede alterar una táctica. En las empresas, un dato incorrecto puede impactar presupuestos, inventarios o decisiones comerciales.
La enseñanza que deja el deporte parece sencilla: ganar no depende únicamente de tener más tecnología. La diferencia suele aparecer cuando los datos se convierten en decisiones útiles y repetibles.
