Calculadora ROI de un AMS — ¿Cuánto le cuesta no tener datos?

¿En qué datos se basan estas estimaciones?

Esta calculadora estima el retorno de inversión de un AMS combinando el ahorro por reducción de lesiones y el ahorro en tiempo de gestión del cuerpo técnico, frente al coste anual de la plataforma. Usa tres fuentes de evidencia científica:

Reducción del 38% en lesiones de tejido blando con monitorización sistemática de la carga: derivado del meta-análisis de Gabbett (2016) y confirmado en poblaciones de fútbol por Malone et al. (2017).
Coste de lesión: calculado como salario diario × días de baja + estimación conservadora de costes médicos directos. Los datos del UEFA Elite Club Injury Study (Ekstrand et al., 2023) estiman pérdidas de entre 15.000 y 500.000€ por jugador/temporada en élite, según el nivel salarial.
Ahorro en tiempo de gestión: basado en análisis interno de Atload (2025) con 47 clubes. Los preparadores físicos dedican una media de 4.2h/semana a tareas de gestión de datos que un AMS automatiza.

Importante: Estas estimaciones son conservadoras y orientativas. No incluyen beneficios secundarios como la mejora del rendimiento deportivo, la retención de jugadores o la reputación institucional del club como organización orientada a datos.

Referencias

[1] Gabbett TJ (2016). The training-injury prevention paradox. BJSM, 50(5):273–280.
[2] Malone S et al. (2017). High chronic training loads and exposure to bouts of maximal velocity running reduce injury risk in elite Gaelic football. J Sci Med Sport, 20(3):250–254.
[3] Ekstrand J, Hägglund M, Waldén M (2011). Injury incidence and injury patterns in professional football: the UEFA injury study. BJSM, 45(7):553–558.
[4] Ekstrand J et al. (2023). Injuries in men's professional football during the 2021/22 UEFA Champions League. BJSM, bjsports-2022-106601.

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