Agentes de IA en el fútbol de alto rendimiento: ¿por dónde se empieza de verdad?

Durante años quise tener organizado, conectado y a mano todo el conocimiento que necesitaba en el fútbol de alto rendimiento para poder utilizarlo al tomar decisiones. Nunca llegué a construir ese sistema. El trabajo avanzaba muy deprisa, asumía responsabilidades en varias áreas y apenas encontraba tiempo para parar, recoger lo que sabía y organizarlo de forma que pudiera utilizarlo cuando lo necesitara.

Por eso, lo que hoy se plantea sobre los agentes de IA me resulta tan cercano a la realidad del trabajo. Cuanto más hablamos de ellos, más evidente se hace una necesidad básica: las personas y los agentes necesitan una base común de conocimiento y contexto, bien estructurada.

Sabía lo que necesitaba. No encontraba tiempo para organizarlo.

En mi trabajo en el fútbol de alto rendimiento, pasaba de la preparación física al entrenamiento de fuerza, de la readaptación al entrenamiento de fútbol. Cuando abordábamos problemas físicos, a menudo tenía que considerar varias perspectivas a la vez, incluidas cuestiones relacionadas con la fisioterapia, la nutrición y la psicología.

Quería que mis decisiones se apoyaran en todo lo que pudiera aportar criterio: lo que había estudiado en la universidad, lo que había aprendido en la práctica y la evidencia científica que iba avanzando. Pero el día a día apenas me dejaba espacio para recoger, procesar y organizar todo eso. Nunca llegué a tener el sistema claro y accesible que buscaba.

Parte de ese conocimiento se quedaba en mi propia experiencia; otra parte resultaba difícil de encontrar cuando la necesitaba. Era frustrante saber que existía información útil y no poder utilizarla bajo presión. A veces, también era estresante. Había que decidir deprisa, mientras que organizar el conocimiento requería un tiempo del que rara vez disponía.

La IA hace más evidente esta necesidad

Un agente de IA necesita un rol definido, una tarea concreta, límites claros y el contexto adecuado, igual que cualquier persona de la que esperamos una contribución al equipo. Ese contexto debe apoyarse en conocimiento que podamos encontrar, vincular al flujo de trabajo y mantener actualizado.

Si el conocimiento relevante solo está en la cabeza de las personas o resulta difícil de recuperar, cuesta dar instrucciones fiables a un agente. También se complica que el equipo comprenda lo que produce, lo revise y asuma la responsabilidad de utilizarlo.

Para mí, esto convierte la gestión del conocimiento en una obligación práctica. Si queremos que los agentes apoyen el trabajo en el alto rendimiento, tenemos que organizar y establecer criterios claros para gestionar el conocimiento del que dependen, junto con las personas que lo utilizan. La responsabilidad de las decisiones sigue siendo de los profesionales; un sistema claro facilita el acceso al conocimiento y permite entender el papel del agente.

El agente es la parte visible. El sistema de conocimiento le da dirección.

Lo que estamos construyendo en SportSync

En SportSync ya estamos trabajando con clientes en cuatro capas conectadas:

• Mapear procesos y flujos de trabajo: entender cómo se trabaja realmente, cómo se toman y se trasladan las decisiones, dónde se producen los traspasos de responsabilidad y las fricciones, y qué conocimiento sigue siendo tácito.
• Construir una base de conocimiento estructurada: organizar la información y sus relaciones para que reflejen el trabajo real y permitan encontrarla y utilizarla.
• Establecer la gobernanza: definir políticas, protocolos y reglas de trabajo. Las skills aportan instrucciones más específicas que orientan cómo las personas y los agentes realizan determinadas tareas.
• Desarrollar automatizaciones y agentes: asignarles un papel concreto dentro del flujo de trabajo, con el contexto, las instrucciones y los límites que necesitan.

Estas capas se alimentan entre sí. Mapear un flujo puede revelar conocimiento que hace falta explicitar. Estructurarlo puede dejar al descubierto una relación que falta o un proceso poco claro. Los protocolos y las skills ayudan a precisar lo que se espera; el trabajo con automatizaciones y agentes puede mostrar después dónde conviene mejorar el mapa o la base de conocimiento.

La metodología de SportSync se apoya en nuestra experiencia y nuestros conocimientos del fútbol de alto rendimiento, y toma forma a partir de los problemas reales que abordamos con los clientes. La seguimos afinando en ese trabajo diario: mapeando flujos, organizando el conocimiento y definiendo el contexto que necesitan las personas y los agentes.

El trabajo que hay detrás del agente

Para mí, el punto de partida es el trabajo real: dónde está el conocimiento, qué decisiones dependen de él, cómo funciona el flujo de trabajo y qué necesitamos hacer explícito para que las personas y los agentes puedan utilizarlo.

Ese es el trabajo que estamos haciendo ahora con clientes en SportSync. Seguiré compartiendo lo que aprendamos en el proceso. Si estás abordando cuestiones similares en tu club o en tu entorno de rendimiento, me encantará que sigamos en contacto.