La nueva desigualdad de la Liga MX también se mide en datos

La analítica avanza en la Liga MX, pero no todos los clubes la aprovechan igual; un pequeño equipo de datos puede costar entre 50 y 60 mil pesos al mes.

El América, club que mejor implementa los datos en la Liga MX / MexSport Sports Agency

La Liga MX tiene hoy más datos, herramientas de análisis y tecnología que hace cinco o seis años, pero no todos los clubes tienen la misma capacidad para aprovecharlos.

Mientras algunos ya cuentan con departamentos especializados y utilizan información para scouting, análisis táctico o prevención de lesiones, otros apenas comienzan a construir esas estructuras.

“Se está desarrollando un poco como en islas, un poco aisladas, las áreas de analítica de los equipos. Van muy bien estos ejemplos que hemos citado, pero todavía falta que los de abajo alcancen”, señaló Santiago Fernández del Castillo, integrante del ITAM Sports Analytics Conference (ISAC), en entrevista con Sports Illustrated México.

El avance de la analítica también empieza a verse fuera de los clubes. El ISAC Bot, desarrollado dentro del ITAM Sports Analytics Conference (ISAC), utilizó alrededor de 40 años de partidos internacionales y variables como la localía, la altitud, el clima y el valor de mercado de cada convocatoria para generar sus predicciones.

Antes del Mundial 2026, el modelo colocó a España como favorita para ganar el torneo, con 25.6 por ciento de probabilidad, por delante de Argentina, con 15.25%, e Inglaterra, con 14.41%. Al final, España y Argentina disputaron la final, en la que se impuso La Roja, e Inglaterra llegó a las semifinales.

Antes de utilizarlo para 2026, sus responsables habían probado el modelo con los mundiales disputados entre 2002 y 2022.

Para Rodrigo Cobo, cofundador de ISAC, este tipo de proyectos forman parte de un cambio más amplio que ya se observa dentro del deporte mexicano.

“Hoy ya tenemos varios equipos con departamentos de data analytics de manera muy importante: el América, los Rayados, el Toluca. El América es muy interesante porque aplica el uso de la data dentro y fuera de la cancha”, explicó Cobo.

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La brecha entre los clubes

Cobo mencionó al América, los Rayados, los Tigres, el Toluca y el Cruz Azul entre los equipos que han avanzado en estas áreas. En el caso de las Águilas, aseguró que la información se utiliza más allá del scouting o el análisis táctico.

“Ellos ya usan la data dentro y fuera de la cancha. Tienen un dashboard sobre nutrición, sueño y prevención de lesiones”, añadió Cobo.

El acceso a información tampoco es nuevo. Desde 2018, el Centro de Innovación Tecnológica (CITEC) de la FMF y la Liga MX centralizó herramientas como GolStats, Wyscout, WIMU y SeeUPlay para ponerlas a disposición de los clubes. GolStats, por ejemplo, podía generar más de 1,200 variables sobre el rendimiento de un futbolista, desde pases hasta velocidad y distancia recorrida.

En 2025, la FMF relanzó una nueva etapa del CITEC y mantuvo a GolStats como uno de sus socios estratégicos, junto con otras plataformas utilizadas para análisis, video y scouting. La disponibilidad de estas herramientas muestra que la diferencia entre los clubes no depende únicamente de tener acceso a información, sino de la capacidad interna para interpretarla y aplicarla.

Desde 2026, además, Genius Sports utiliza GeniusIQ en los estadios de la Liga MX y puso el Performance Studio a disposición de los clubes, una herramienta que combina video y tracking para analizar el rendimiento.

El futbol mexicano lleva años ampliando el acceso a estas herramientas, pero no todos los clubes tienen la misma capacidad para convertir los datos en decisiones.

Fernández del Castillo consideró que algunos departamentos mexicanos cuentan con talento humano comparable con estructuras internacionales como la Premier League, aunque sin los mismos recursos económicos.

“Hay clubes en México que, en temas de talento, en mi opinión no le piden nada a los mejores del mundo. Ya es un tema después de recursos que sí tiene la Premier League y que quizás no hay en la Liga MX”.

¿Cuánto cuesta tener un departamento de datos?

La diferencia tampoco comienza necesariamente con una inversión millonaria.

Fernández del Castillo dijo que un club puede dar sus primeros pasos con datos tabulares y una persona capaz de analizarlos incluso en Excel. La inversión crece cuando busca incorporar información más detallada, comprar bases de datos de eventos y contratar especialistas que sepan utilizar lenguajes de programación.

Según su estimación, comprar una temporada de información detallada sobre lo que ocurre en cada partido (pases, tiros, recuperaciones y ubicación de las acciones) puede costar entre 3,500 y 5,000 dólares con un proveedor como StatsBomb.

Si un club quisiera cuatro temporadas de cinco ligas distintas, la inversión partiría de unos 70,000 dólares sólo en datos. Después está el costo del personal.

“Un equipo pequeño, con uno o dos analistas que sepan programar, puede costar entre 50 y 60 mil pesos al mes. No es una inversión menor, pero ese sería apenas el punto de partida”, afirmó Fernández del Castillo.

El costo adquiere otra dimensión frente a las decisiones que intenta mejorar un departamento de este tipo: identificar futbolistas que se adapten al sistema, encontrar oportunidades de mercado, preparar un partido o detectar señales de fatiga antes de una lesión.

Para Cobo, por eso, el dinero no es la única barrera.

“Yo creo que la principal barrera claramente no es costo, sino más bien la directiva. Nosotros conocemos el caso del América y de los Diablos: el uso de data viene desde el dueño del equipo. Ellos piden los datos y de ahí permea todo".

Del dato al entrenador

Comprar información tampoco garantiza que llegue al campo. Uno de los trabajos de un departamento de analítica consiste en traducir miles de registros en conclusiones que pueda utilizar un entrenador o un futbolista.

“Esa es la labor de los departamentos de ciencia de datos: hacer la información fácil de entender para jugadores, cuerpos técnicos y entrenadores. Hemos visto directores técnicos muy reacios al uso de datos que poco a poco cambian cuando reciben información clara y útil”, expresó Cobo.

El scouting es uno de los principales usos, junto con el planteamiento táctico y el seguimiento del rendimiento fuera de la cancha. Ahí entran variables relacionadas con nutrición, sueño y prevención de lesiones, además del uso comercial de los datos para conocer mejor a los aficionados y aumentar ingresos.

ISAC intenta actuar en otra parte del proceso: la formación de especialistas. Además de su conferencia anual, organiza hackathons, competencias y un laboratorio en el que estudiantes trabajan con problemas reales de la industria para acercarlos posteriormente a clubes, ligas y organismos deportivos.

El modelo que colocó a España y Argentina como los dos principales candidatos al Mundial mostró lo que esos perfiles pueden producir. La Liga MX tiene acceso a más información y tecnología; la nueva desigualdad aparece en quién cuenta con las personas, los recursos y la estructura para transformarlas en una ventaja.

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