Este episodio especial de FSI Talk, grabado en el estadio Benito Villamarín durante la VII FSI Conference, fue moderado por Fabio Nakamura, profesor en la Universidade da Maia y referente internacional en ciencia del rendimiento en fútbol. Con una sólida trayectoria en investigación y trabajo aplicado con clubes y selecciones nacionales, Nakamura condujo una conversación centrada en uno de los grandes retos del alto rendimiento: la predicción de lesiones.
Junto a él participaron dos expertos de primer nivel: Chris Carling, jefe de rendimiento de élite en la Federación Francesa de Fútbol, y Chris Barnes, científico deportivo en la UEFA y consultor en el Brøndby IF. Ambos ofrecieron una visión crítica y basada en la evidencia sobre el uso de datos, la gestión de cargas y los límites reales de los modelos de predicción de lesiones en el fútbol profesional.
Dejemos de hablar de predicción de lesiones
Uno de los momentos más reveladores del episodio llegó al principio: debemos dejar de hablar de predicción de lesiones.
“No funciona así. Es multifactorial.”
En los últimos años, modelos como la relación de carga aguda: crónica han ganado popularidad como herramientas para “predecir” el riesgo de lesión. Sin embargo, como subrayan Chris Barnes y Chris Carling, las lesiones son el resultado de una combinación compleja de factores: físicos, psicológicos, contextuales e incluso genéticos.
Ninguna métrica aislada puede anticipar cuándo un jugador se va a lesionar. En lugar de centrarse en la predicción, el enfoque debe orientarse hacia la gestión del riesgo y la preparación para la variabilidad.
Carga interna vs carga externa: ambas importan
Otro de los puntos clave del debate fue el desequilibrio entre el seguimiento de la carga externa y la carga interna. Muchos clubes dependen en exceso de los datos GPS, distancias, velocidades y sprints —la carga externa— sin prestar la misma atención a las respuestas internas como la frecuencia cardíaca, la percepción del esfuerzo o la fatiga neuromuscular.
“La carga interna nos dice cómo está respondiendo realmente el jugador.”
Combinar ambas dimensiones permite obtener una visión más completa del estado del futbolista. La carga externa es lo que imponemos; la carga interna es cómo reacciona el cuerpo. Ignorar cualquiera de estas dos caras puede llevar a malas decisiones y aumentar el riesgo de lesión.
La gestión de la carga es altamente individual
Un punto aún más crítico: la carga no afecta a todos los jugadores por igual.
“Misma carga. Riesgo diferente.”
Dos futbolistas con la misma edad, posición y perfil físico pueden tener niveles de riesgo de lesión muy distintos, incluso cuando se exponen a cargas de trabajo idénticas. Por eso, la individualización es clave en la gestión de cargas.
No se trata solo de recopilar datos, sino de interpretarlos en contexto. El historial del jugador, su edad de entrenamiento, el sueño, el estrés, las exigencias del partido o incluso los desplazamientos pueden influir en su capacidad para tolerar la carga.
Los entrenadores saben más de lo que creemos
Uno de los momentos más potentes del episodio abordó un sesgo común en la ciencia del deporte: subestimar a los entrenadores.
“Algunos entrenadores simplemente lo saben. Ven a un jugador y sienten que algo no va bien, incluso antes de que los datos digan nada.”
La conversación puso en valor la intuición del entrenador, especialmente en aquellos con experiencia y años trabajando con el mismo grupo de jugadores. De hecho, la Federación Francesa de Fútbol está explorando formas de cuantificar y estudiar esta intuición, validándola como una pieza legítima dentro del enfoque de prevención de lesiones.
Esto no significa que los datos pierdan relevancia — sino que la intuición y la ciencia deben coexistir, no competir.
La tecnología no es el problema — lo son los sistemas
A pesar de todos los avances en tecnologías de seguimiento, uno de los cuellos de botella más importantes sigue siendo el acceso y la integración de los datos.
“No es solo la tecnología, es cómo gestionamos los datos.”
Muchos clubes se enfrentan a dificultades como:
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Acceso limitado a los conjuntos de datos en bruto
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Problemas para identificar y eliminar valores atípicos
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Poca integración entre plataformas GPS y sistemas de gestión de atletas (AMS)
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APIs inestables o pérdida de datos durante las transferencias
¿La conclusión? Mejorar los flujos de trabajo, los canales de datos y la comunicación entre softwares es tan importante como invertir en el último hardware.
¿Es la inteligencia artificial el futuro de la prevención de lesiones?
La inteligencia artificial surgió como un tema prometedor, aunque aún malinterpretado. Si bien la IA no va a “predecir” lesiones en el corto plazo, puede aportar valor de muchas otras formas:
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Automatizando la detección de patrones
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Identificando agrupaciones de riesgo
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Mejorando la planificación de cargas
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Reduciendo el tiempo dedicado al análisis repetitivo
“La IA no reemplazará a entrenadores ni científicos del deporte, pero sí les ahorrará tiempo.”
El papel de la IA debe ser apoyar la toma de decisiones humanas, no sustituirla.
Lo que necesita el científico deportivo moderno
Hacia el final del episodio, la conversación se centró en la evolución del perfil profesional del personal de rendimiento.
Hoy en día, los científicos del deporte dominan aspectos como los datos, la programación y la fisiología. Sin embargo, a menudo carecen de las habilidades interpersonales que resultan esenciales en entornos reales:
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Comunicación efectiva con entrenadores
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Trabajo en equipo entre departamentos
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Liderazgo bajo presión
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Flexibilidad y pensamiento crítico
“Saben usar R y Python, pero no siempre saben hablar con un entrenador.”
Esto pone de manifiesto la necesidad creciente de profesionales integrales, capaces de combinar su expertise técnico con inteligencia emocional y capacidad de colaboración.
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