IA y el deporte: Transformar planes de los equipos y la experiencia del aficionado (I)
Por José F. Petrizzo M. – Ingeniero. Colaborador en IT Business Solutions
A lo largo de la historia, el deporte de alto nivel ha sido un laboratorio para la implementación de tecnologías de vanguardia que posteriormente se han aplicado en otros espacios y entornos, incluso con otros fines.
Mientras tanto, los deportistas, como trabajadores, han adoptado desde hace tiempo posiciones relevantes y emblemáticas sobre los temas de actualidad. Su capacidad para influir en niños y adolescentes los convierte en ejemplos destacados en debates sobre temas que trascienden sus victorias y derrotas en el terreno de juego.
A esto se ha unido desde hace más de una década la inteligencia artificial (IA), que ha transformado el deporte de alto nivel sin excepción. En los últimos años, la IA ha demostrado ser un verdadero punto de inflexión y se ha convertido en una herramienta indispensable para monitorizar y evaluar el rendimiento de los equipos y jugadores, optimizar las estrategias tácticas y mejorar la salud y la seguridad.
Las tecnologías de inteligencia artificial, como la visión artificial, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje, se están implementando para analizar grandes cantidades de datos y proporcionar información valiosa que antes era inalcanzable. Como resultado, la inteligencia artificial ha llegado a casi todas las organizaciones deportivas y su impacto seguirá creciendo en los próximos años.
El valor del mercado global de IA en el deporte fue de 3.000 millones de dólares en 2024, y para 2030, se espera que el mercado alcance los 30.000 millones de dólares. Este crecimiento se ve impulsado por la adopción de tecnologías de IA en todas las esferas y escenarios de la industria del deporte.
Beneficios para los equipos.
La inteligencia artificial está transformando radicalmente el panorama deportivo de los equipos. Desde la búsqueda de nuevos talentos hasta el perfeccionamiento de las estrategias de juego, la IA proporciona a entrenadores, directivos y jugadores las herramientas necesarias para tomar decisiones más inteligentes.
Los equipos ahora pueden usar datos para identificar estrellas emergentes, monitorizar el rendimiento de los jugadores e incluso poder prevenir lesiones antes de que ocurran, pues estos sistemas de análisis predictivo generan alertas sobre desgaste muscular y lesiones potenciales.
Esto incluye datos biométricos, registros de movimiento, patrones de juego y métricas de rendimiento, que se procesan para proporcionar retroalimentación en tiempo real y permitir ajustes tácticos. Estos avances ayudan a los equipos no solo en el campo, sino también entre bastidores, haciendo que todo funcione de forma más fluida y eficiente.
Reclutamiento y scouting.
Mediante el uso de tecnologías de inteligencia artificial, las organizaciones deportivas han podido mejorar la búsqueda de talentos. Los clubes ya no dependen solo de los scouts; ahora pueden utilizar la big data de los momentos destacados y las grabaciones de los partidos para determinar el éxito potencial de un jugador en proyección.
Al identificar a los atletas con talento de forma más temprana y precisa, la calidad del juego en el mundo deportivo mejorará. El análisis del rendimiento, impulsado por la IA, también transformará la forma en que trabajan los equipos, ofreciendo a los entrenadores y al personal técnico una visión más profunda de los jugadores a lo largo de sus carreras.
Este cambio transformará la forma en que los equipos abordan todo, desde el entrenamiento hasta las decisiones durante el partido.
Estrategias de juego.
Un aspecto beneficioso de la inteligencia artificial es la velocidad con la que se pueden analizar los datos estadísticos. Los jugadores están equipados con tecnología portátil y equipamiento deportivo optimizado, lo que permite a los equipos rastrear los movimientos de los jugadores y obtener información valiosa durante el transcurso de un partido.
Esta información permite a los entrenadores y al personal técnico tomar decisiones estratégicas basadas en tendencias. En la NFL, por ejemplo, hay casi 250 rastreadores presentes en cada partido y se recopilan 200 puntos de datos en cada jugada.
Estos datos ayudan a construir modelos predictivos que influyen en la estrategia durante el partido y aumentan la competitividad general del mismo, así como de la liga. Algunos de estos programas son AlphaPlay®, AWS®, SportAI® y Mission Cloud®.
El club inglés Manchester City, utiliza la herramienta Slants®, para analizar, en tiempo real, la posición de cada jugador, su velocidad, distancia recorrida y esfuerzo físico. Esta información se utiliza no solo para diseñar estrategias tácticas, sino también para prevenir lesiones mediante la monitorización de la carga de trabajo y la fatiga muscular de los jugadores.
Asimismo, el sistema Catapult®, se utiliza ampliamente en equipos europeos y sudamericanos, recopilando datos de aceleración, velocidad y frecuencia cardíaca para ayudar a los entrenadores a adaptar el entrenamiento a las necesidades individuales de cada jugador.
Rendimiento deportivo.
La inteligencia artificial no solo está alterando la forma en que los equipos elaboran estrategias y operan, sino que también está cambiando la forma en que los atletas entrenan y se recuperan.
Al ofrecer información personalizada y basada en datos sobre el rendimiento de los jugadores mediante un análisis exhaustivo, la IA permite a los atletas mejorar su rendimiento, mantenerse más sanos y recuperarse más rápido.
Desde programas de entrenamiento personalizados hasta la prevención de lesiones, el impacto de la IA en el rendimiento individual está transformando la forma en que las organizaciones deportivas y los jugadores abordan tanto la preparación como la recuperación.
En los Juegos Olímpicos de París se estableció una agenda de eventos a través de IA, en colaboración con Intel, ofreciendo a los atletas un servicio de chat basado en la tecnología de la startup francesa Mistral AI®.
El tenis es uno de los deportes que ha adoptado la IA para mejorar el rendimiento. La herramienta IBM Watson®, utilizada en torneos como Wimbledon y el abierto de USA, analiza una amplia gama de datos para proporcionar información procesada sobre el rendimiento de los jugadores así como información al espectador.
En deportes como el rugby y el boxeo, donde el riesgo de conmoción cerebral es alto, la IA se ha utilizado para desarrollar sistemas de monitorización que detectan los impactos y evalúan automáticamente su gravedad.
Por ejemplo, la tecnología Riddell InSite Smart®, puede transmitir datos sobre el impacto en la cabeza de un atleta.
Programas de entrenamiento y recuperación.
Numerosas empresas deportivas están aprovechando la IA para ofrecer programas personalizados de entrenamiento, nutrición y recuperación a los deportistas. Cada atleta es único, al igual que su rol particular dentro del equipo. Por lo tanto, se debe prestar especial atención al bienestar de cada uno de ellos para garantizar un rendimiento óptimo sin el riesgo de lesiones por entrenamiento extremo.
La IA y los algoritmos de aprendizaje automático se pueden utilizar para determinar cómo y cuándo un jugador debe realizar prácticas reducidas o sin contacto, lo que mejora su seguridad, ajustando la intensidad del entrenamiento y garantizando que los atletas se mantengan dentro de los parámetros de esfuerzo seguros, evitando el sobre entrenamiento y reduciendo el riesgo de lesiones graves.
En el ámbito de las artes marciales, se han implementado entrenamientos con realidad aumentada y virtual. Como resultado, los atletas pueden entrenar contra oponentes de alto nivel, incluso si sus oponentes se encuentran en el otro extremo del país o del mundo.
PozeAR®, es una tecnología ofrecida a través de Meta, que emplea entrenamiento de artes marciales con realidad incrementada. La visión artificial, o captura óptica mejorada por IA, puede rastrear datos de movimiento. Este entrenamiento permite a los atletas aprender de profesionales, poniéndose virtualmente en su lugar.
Análisis de videos de juegos.
Para analizar las grabaciones de los juegos, se pueden desarrollar algoritmos de aprendizaje automático. Estos algoritmos agilizan el proceso de revisión pues analizan datos biométricos, grabaciones de vídeo y estadísticas de rendimiento y permiten la sumatoria de cientos de puntos de datos sobre el rendimiento de un jugador en cuestión de minutos, lo que mejora de manera significativa la eficacia del análisis.
Cuando los analistas deportivos agregan datos, pueden identificar tendencias de jugadores y equipos. Esta información ayuda a los equipos deportivos a optimizar su estrategia de juego y el rendimiento individual y colectivo.
