Quedaban 12 minutos de prórroga en la final más caótica de la historia del Mundial cuando el árbitro tuvo que tomar una decisión que podía cambiar todo. Lionel Messi acababa de batir al portero francés, pero una bandera en el lateral detuvo la celebración argentina: ¿había estado el delantero Lautaro Martínez en fuera de juego justo antes del gol?
Era 2022, y por primera vez en la historia del torneo, los árbitros no estaban solos ante ese dilema. Una tecnología capaz de analizar el movimiento de cada jugador en tiempo real estaba lista para intervenir. Lo que nadie en las gradas sabía es quién la había hecho posible.
Una decisión de fracciones de centímetro en el mayor escenario del fútbol
El sistema que intervino aquella noche en Lusail se llama SAOT: semi-automated offside technology. Era la primera vez que se utilizaba en un Mundial. Cuando el árbitro necesitó una respuesta, el sistema analizó la posición de Lautaro Martínez respecto al defensor francés más cercano y determinó que el argentino estaba en posición legal, por un margen mínimo.
El gol subió al marcador. Argentina ganó en los penaltis.
No fue un caso aislado. A lo largo de los 64 partidos del torneo, SAOT asistió en más de 150 decisiones de fuera de juego. Ocho goles fueron anulados tras detectar una posición ilegal; dos fueron restituidos después de que un árbitro los hubiera rechazado incorrectamente. En siete ocasiones, la tecnología cambió el resultado del partido.
El laboratorio que nació de una bicicleta de montaña
La historia del MIT Sports Lab arranca hacia 2010, lejos de cualquier estadio. Anette «Peko» Hosoi, profesora de ingeniería mecánica, se había aficionado al ciclismo de montaña y quería comprarse una bicicleta. Ante la complejidad de comparar geometrías, sistemas de suspensión y amortiguadores, hizo lo que hacen los ingenieros: convirtió el problema en un ejercicio para sus alumnos. «Todos mis exámenes ese semestre fueron preguntas sobre bicis», recuerda.
Esa experiencia le abrió una puerta más ambiciosa. En 2015, junto a Christina Chase, emprendedora en residencia del MIT, cofundó el MIT Sports Lab. Hosoi ponía las matemáticas y la ingeniería; Chase, el desarrollo de producto y el emprendimiento. Entre las dos cubrían todo el espectro necesario para trabajar con ligas y marcas deportivas. Hoy el laboratorio colabora con la FIFA, la NBA, la NFL y Adidas, entre otros socios de primer nivel.
Esqueletos volando y huesos de tres metros: el reto de validar los datos
Para que SAOT funcione, necesita datos de seguimiento precisos. En los torneos de alto nivel, unas 12 cámaras de alta velocidad rodean el estadio y capturan imágenes al doble de velocidad que las cámaras de retransmisión convencionales. Los algoritmos de visión artificial convierten esas imágenes en representaciones esqueléticas en 3D: 22 jugadores, más árbitros, con 29 articulaciones cada uno, muestreadas 50 veces por segundo. El balón lleva además un chip que registra posición y velocidad 500 veces por segundo.
Cuando la FIFA empezó a recibir esos datos de terceros, en torno a 2021, no tenía capacidad técnica suficiente para validarlos. Los envió al MIT Sports Lab. Lo que encontró el equipo distaba mucho de ser tranquilizador.
«Veíamos esqueletos volando por encima del suelo o completamente bajo tierra, en posiciones anatómicamente imposibles», recuerda Ferran Vidal-Codina, exinvestigador del laboratorio. «Huesos que se estiraban de 30 centímetros a varios metros. Balones con trayectorias absurdas.»
El laboratorio diseñó pruebas en estadios alquilados, donde jugadores amateurs repetían decenas de ejercicios de fuera de juego mientras los proveedores recogían datos en vivo. Se desarrollaron también herramientas en Google Cloud para medir la latencia de los datos en tiempo real y sincronizar los sistemas de seguimiento esquelético con los del balón conectado. Solo tras superar ese proceso consideró la FIFA que la tecnología estaba lista para Qatar.
Medir lo que no se ve: las decisiones mentales de los jugadores de la NBA
La NBA lleva más de una década recopilando datos de seguimiento físico. En 2025, sin embargo, el MIT Sports Lab publicó un estudio con un enfoque distinto: medir el rendimiento mental de los jugadores.
«Todo lo físico de un atleta se mide», explica Hosoi. «Pero las organizaciones te dicen que la parte mental es igual de importante, y no tenemos herramientas para medirla.»
La respuesta fue una métrica llamada EAV, o expected action value. El modelo se entrenó con 786.208 pases de la temporada 2018-19 de la NBA y 1,4 millones de tiros registrados entre 2013 y 2019, y permite evaluar la calidad de cada decisión: si un jugador pasa cuando debería haber tirado, o viceversa, el modelo lo detecta como una oportunidad perdida. Los entrenadores pueden revisar partidos con marcas de tiempo que señalan exactamente cuándo alguien tomó una decisión subóptima, y clasificar a los jugadores no solo por su ejecución física, sino por cómo piensan dentro del campo.
De los modelos matemáticos a las zapatillas que llevan millones de personas
Adidas anunció en 2015 el desarrollo de una suela intermedia impresa en 3D. Años después, cuando ya podía fabricarla a escala comercial, llegó al MIT Sports Lab con una pregunta concreta: ¿cómo usarla para fabricar una zapatilla de alto rendimiento?
Sarah Fay, entonces doctoranda en el laboratorio, construyó un modelo biomecánico con una masa central, una cadera giratoria y una pierna extensible. El modelo predecía cómo ajustaba su zancada un corredor de una altura, peso y longitud de pierna determinados al variar la rigidez de distintas zonas de la suela. La impresión 3D permite modificar esa rigidez cambiando la arquitectura interna de la malla sin tocar la forma exterior de la zapatilla.
Adidas evaluó varios diseños con el modelo y seleccionó el de mejor rendimiento. «Esas son las zapatillas que Adidas acabó vendiendo y que yo llevo prácticamente cada día», dice Fay. Su visión a futuro: analizar vídeos de corredores, determinar la arquitectura óptima para cada persona e imprimir zapatillas completamente personalizadas.
Un puente entre la ciencia y el deporte que seguirá creciendo
El MIT Sports Lab no funciona como una consultora que vende soluciones predefinidas. Su método, según Vidal-Codina, consiste en sentarse con cada socio y preguntar: «¿En qué necesitas ayuda? Veamos si tenemos las herramientas para encontrar una respuesta juntos.» Esa flexibilidad es lo que lo hace útil para organizaciones tan distintas como la FIFA, la NBA o Adidas.
El papel humano sigue siendo central. SAOT informa a los árbitros; no los sustituye. «Podemos garantizar que el árbitro no va a desaparecer», afirma Wang. La tecnología está diseñada para que la decisión final siga siendo humana, pero más informada. El laboratorio también organiza una cumbre anual en el MIT, imparte una asignatura con proyectos industriales reales y desarrolla herramientas para los equipos deportivos del propio Instituto.
Con el Mundial de 2026 en el horizonte y tecnologías como SAOT ya consolidadas en el máximo nivel del fútbol, el alcance de este trabajo seguirá ampliándose. Lo que empezó con una bicicleta de montaña y una clase de ingeniería tiene hoy consecuencias en los estadios más grandes del mundo, y probablemente también en la suela de tus zapatillas.