Resumen: Este artículo explora cómo el razonamiento del espacio semántico, tradicionalmente utilizado en lingüística computacional, puede extenderse a la toma de decisiones tácticas en deportes de equipo. Partiendo de la analogía entre textos y equipos (donde los jugadores actúan como palabras y el juego colectivo transmite significado), la metodología propuesta modela configuraciones tácticas como estructuras semánticas compositivas. Cada jugador es representado como un vector multidimensional que integra atributos técnicos, físicos y psicológicos; Los perfiles de equipo se agregan mediante ponderación contextual en una representación semántica de nivel superior. Dentro de este espacio vectorial compartido, las plantillas tácticas como la presión alta, el contraataque o la acumulación de posesión están codificadas de manera análoga a los conceptos lingüísticos. Su alineación con los perfiles del equipo se evalúa utilizando métricas de vector-distancia, lo que permite calcular el “ajuste” táctico y el potencial de explotación del oponente. Un prototipo basado en Python demuestra cómo estos métodos pueden generar recomendaciones de estrategias interpretables y dinámicamente adaptables, acompañadas de información de diagnóstico detallada a nivel de atributo. Más allá del fútbol, el enfoque ofrece un marco generalizable para la toma de decisiones colectiva y la optimización del rendimiento en dominios basados en equipos, que van desde el baloncesto y el hockey hasta la robótica cooperativa y los sistemas de coordinación entre humanos y IA. El artículo concluye delineando direcciones futuras hacia la integración de datos del mundo real, la simulación predictiva y la inteligencia táctica híbrida hombre-máquina.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 4 de enero de 2026.
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