El algoritmo que cambió a Querétaro: así encuentran jugadores que otros clubes no ven
Gallos Blancos encontró una forma distinta de competir: analizar miles de datos, buscar talento antes de que su valor aumente y combinar algoritmos con el criterio de sus especialistas
Querétaro dejó de ser una sorpresa pasajera para convertirse en uno de los protagonistas del Apertura 2026. Después de 11 jornadas, los Gallos Blancos ocupan el tercer lugar con 20 puntos, apenas uno por debajo del líder América, y tienen un partido pendiente. Además, presentan la mejor defensa del campeonato, con solo ocho goles recibidos en 10 encuentros.
Detrás de esta transformación existe una nueva metodología deportiva impulsada por Innovatio Capital, fondo encabezado por Marc Spiegel, que adquirió al club en julio de 2025. La apuesta combina ciencia de datos, análisis estadístico, herramientas de inteligencia artificial y scouting tradicional para buscar futbolistas que puedan ofrecer un rendimiento superior al que indica su precio de mercado.
Pero hay una precisión importante: Querétaro no le pregunta a ChatGPT a quién debe fichar. Álvaro de la Torre, responsable deportivo del club, explicó que utilizan una plataforma especializada que analiza jugadores de distintas ligas y genera evaluaciones que posteriormente son interpretadas por los responsables de la toma de decisiones.
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¿Cómo funciona el método de inteligencia artificial de Querétaro?
El primer paso no consiste en introducir nombres de jugadores en una computadora. Querétaro primero define qué necesita dentro de su modelo de juego y, a partir de ahí, utiliza la herramienta para encontrar futbolistas que respondan a determinados perfiles, posiciones y funciones. La plataforma analiza miles de acciones por partido, cuenta con información de más de 80 ligas y trabaja con una base que supera los cuatro mil millones de datos, de acuerdo con las explicaciones de De la Torre. La información se actualiza conforme se disputan nuevos encuentros, lo que permite ampliar constantemente el universo de jugadores disponibles.
El sistema también busca trasladar el rendimiento de un futbolista al contexto mexicano. De la Torre explicó que la plataforma genera un dashboard con una evaluación que permite estimar cómo podría trasladarse el rendimiento de un jugador a la Liga MX y qué nivel podría alcanzar en una liga europea de primer nivel. Esto permite que el club pueda mirar mercados que tradicionalmente tienen menos presencia en el futbol mexicano. África, Asia, Japón, Sudamérica y distintos países de Europa forman parte del radio de búsqueda, mientras que el área de scouting complementa la información tecnológica con observación y análisis humano.
“La plataforma opera en Londres. Nos genera un análisis de los jugadores que vamos solicitando. Detecta los que mejor rendimiento tiene en diferentes ligas. Esto se refleja en un dashboard. Nos arroja una calificación ya trasladada a lo que vendría siendo en la Liga MX y el número o la evaluación que debería tener en una Liga europea top. Eso nos indica si podemos desarrollar este talento para poderlo exportar a otros mercados”, explicó el directivo en entrevista para el diario Récord.
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La intención es encontrar lo que De la Torre define como “talento no visible”: jugadores que todavía no tienen un gran valor de mercado, pero cuyos datos sugieren que pueden desempeñar una función específica dentro del proyecto de Gallos.
“Podemos evaluar 100 no hay número límite. Tenemos en Asia, Japón, chinas y otros países. Sudamérica, África, Europa. En sub 21 tenemos a dos africanos con mucho talento, en fin, podemos ver nacionalidad que normalmente no viene al futbol mexicano”, agregó.
Bless Ege, el fichaje que puso a prueba el modelo
Uno de los primeros casos públicos relacionados con esta estrategia fue Bless Ege, futbolista ghanés que Querétaro incorporó en enero de 2026. El jugador, entonces de 19 años, llegó procedente del Karela United de Ghana, donde había disputado 15 partidos y marcado cuatro goles durante la primera mitad de la temporada 2025/26.
Su llegada fue presentada como uno de los primeros ejemplos del uso de esta tecnología para identificar talento internacional. El software permitió filtrar y evaluar variables de rendimiento, potencial, compatibilidad y rentabilidad, antes de que el jugador fuera incorporado al proyecto queretano.
Sin embargo, el caso de Ege también muestra por qué todavía es demasiado pronto para afirmar que la inteligencia artificial ya le dio resultados deportivos a Querétaro. El ghanés no pudo incorporarse inmediatamente al primer equipo debido a que estaban ocupadas las plazas de jugadores no formados en México y comenzó su proceso en las categorías inferiores.
Por ello, Ege representa más una prueba del funcionamiento del proceso de scouting que un fichaje que permita medir por sí mismo el éxito de la metodología.
¿La IA es la razón del gran torneo de Querétaro?
Los resultados actuales permiten establecer una relación temporal entre la llegada del nuevo proyecto y el crecimiento deportivo, pero no permiten afirmar que la inteligencia artificial sea la única responsable del tercer lugar de Querétaro.
La evolución es evidente en los números. Los Gallos terminaron el Apertura 2025 en el duodécimo lugar con 20 puntos y 29 goles recibidos. En el Clausura 2026 terminaron undécimos, también con 20 unidades, pero redujeron a 21 los goles recibidos. Ahora, en apenas 10 partidos del Apertura 2026, llevan nuevamente 20 puntos y solo ocho goles en contra.
El propio club atribuye su evolución a un proyecto más amplio que incluye planeación, análisis de datos, continuidad deportiva, desarrollo de talento y profesionalización de sus distintas áreas. La inteligencia artificial forma parte de esa estructura, pero no funciona de manera independiente.
Además, la defensa se ha convertido en el principal argumento de los Gallos. Cuatro porterías en cero y apenas un gol recibido en sus últimos cuatro partidos explican buena parte de los 20 puntos que tienen al equipo en la parte alta.
De la Torre identifica como casos positivos dentro del proceso a Alí Ávila y Santiago Homenchenko. El primero llevaba cuatro goles cuando el directivo habló con el medio en abril, mientras el uruguayo era señalado como otro futbolista cuya incorporación había funcionado de acuerdo con la evaluación interna del club.
Homenchenko, además, ha mantenido protagonismo en el actual torneo: registra cinco goles y dos asistencias en la Liga MX 2026/27, de acuerdo con sus registros estadísticos actuales.
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¿Qué otros equipos utilizan inteligencia artificial o análisis de datos?
Querétaro no inventó el uso de la tecnología para buscar futbolistas. La diferencia está en el grado de integración que cada club hace de los datos dentro de su estructura deportiva.
En el caso del Sevilla, IBM desarrolló junto con el club Scout Advisor, una herramienta de inteligencia artificial generativa construida sobre la plataforma watsonx, para transformar su proceso de scouting. El sistema puede analizar grandes cantidades de información de su base de datos, que incluye más de 200 mil informes de ojeadores, además de datos cuantitativos como altura, peso, velocidad, goles y minutos disputados.
Scout Advisor permite que los ojeadores introduzcan mediante lenguaje natural las características del futbolista que buscan y, a partir de esos criterios, genera listas de candidatos y resume los informes disponibles de cada jugador. La herramienta también conecta esa información con las aplicaciones de datos del club para complementar el análisis, con el objetivo de reducir el tiempo de búsqueda y facilitar decisiones de fichaje más rápidas y mejor informadas, sin sustituir el trabajo de los especialistas.
Liverpool representa otro enfoque: TacticAI no fue diseñado para elegir jugadores, es un sistema de inteligencia artificial desarrollado por Google DeepMind en colaboración con analistas de los Reds para estudiar y optimizar jugadas de tiro de esquina. La herramienta representa a los futbolistas como nodos conectados en un grafo para analizar sus relaciones y movimientos, y puede predecir quién tiene mayor probabilidad de recibir el balón, estimar la posibilidad de un disparo y sugerir ajustes de posición y velocidad. En las evaluaciones con especialistas del club inglés, las recomendaciones fueron preferidas a las rutinas originales en 90% de las ocasiones.
El sistema también funciona como un asistente para los entrenadores, no como un sustituto, ya que permite probar diferentes configuraciones antes de llevarlas al campo. En 2026, DeepMind anunció que Palmeiras y la Confederación Brasileña de Fútbol trabajan para extender este enfoque al juego abierto, con el objetivo de anticipar la dinámica de una jugada hasta ocho segundos, aunque ese desarrollo todavía corresponde a una colaboración anunciada y no a un resultado publicado y revisado por pares.
Y hay un caso especialmente interesante para comparar con Querétaro. Schalke 04 desarrolló StatsLibuda, un sistema que analiza más de 23 mil futbolistas y calcula su compatibilidad con el llamado “ADN Schalke”. Para cambiar la manera en que toma decisiones deportivas. El club contrató a cuatro especialistas en datos y destinó más de un millón de euros al desarrollo de la herramienta con un perfil basado en variables como intensidad de presión, capacidad de duelo, edad, proyección y estilo de juego. Para los fichajes, Statslibuda evalúa 60 variables y el club estableció como requisito alcanzar al menos 70 puntos de compatibilidad.
Uno de los casos destacados es Soufiane El-Faouzi, quien llegó procedente del Alemannia Aachen con una compatibilidad superior al 90% y terminó como uno de los fichajes clave de la temporada, según la fuente. El Schalke también desarrolló Coach Scouting, una herramienta para evaluar entrenadores, e integró ambos sistemas en HubStevens, que reúne scouting, análisis táctico, rendimiento físico y gestión deportiva. Durante la temporada 2025-26, el Schalke lideró la segunda división alemana y confirmó su ascenso a la Bundesliga.
La Masia del Barcelona incorporó inteligencia artificial para complementar la formación de sus jóvenes futbolistas, a través del trabajo del Barça Innovation Hub. El club blaugrana utiliza sistemas de Computer Vision para registrar entrenamientos y partidos, analizar la posición, velocidad y espacios de cada jugador y generar información táctica en tiempo real. El objetivo es evaluar no solo el resultado de una acción, sino también el proceso y la toma de decisiones que lleva a ella.
La tecnología también se aplica al seguimiento físico y la prevención de lesiones. Biosensores y dispositivos inteligentes recopilan datos como frecuencia cardiaca, esfuerzo y carga de trabajo, que posteriormente se cruzan con variables como edad, historial y etapa de crecimiento para detectar señales de fatiga o riesgo de sobrecarga. El modelo contempla además educación táctica personalizada y la creación de un “Gemelo Digital” para seguir el desarrollo de cada talento, aunque el club plantea la IA como una herramienta de apoyo que no sustituye el criterio de entrenadores ni las capacidades creativas propias del futbolista.
Manchester City también combina inteligencia artificial, datos y experiencia de sus scouts. El propio club ha explicado que utiliza una base global de más de 500 mil jugadores para reducir el universo de candidatos y encontrar futbolistas que respondan a sus necesidades.
El Real Madrid incorporó inteligencia artificial a sus servicios médicos con el objetivo de reducir el número de lesiones, especialmente las musculares, después de que durante la temporada 2024-25 se registraran cerca de 40 casos. El sistema recopila información individual de cada futbolista y genera alertas de riesgo a partir de indicadores como el ángulo de fase (PhA), los metabolitos presentes en la orina y la sobrecarga provocada por los sprints.
El caso del VfL Wolfsburg demuestra que el éxito de la IA no necesariamente tiene que aparecer en la cancha. El club alemán reportó más de 50 GPT personalizados en uso diario y ahorros anuales superiores al millón de euros gracias a una menor dependencia de agencias externas.
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