La Inteligencia Artificial (IA), herramienta clave en la evolución del deporte moderno, está transformando la gestión de equipos y jugadores a múltiples niveles. Tecnologías como el aprendizaje automático y el ‘deep learning’ procesan grandes volúmenes de datos, abriendo nuevas vías para la optimización y la estrategia deportiva.
La implementación creciente de estas aplicaciones favorece el análisis táctico del juego de los equipos, la optimización del rendimiento del jugador y la toma de decisiones relativas a fichajes.
Tecnologías de IA aplicadas al deporte
El uso creciente de la Inteligencia Artificial para mejorar diversos aspectos del deporte de élite es una realidad consolidada. Los profesionales y los equipos ya no solo disponen de la experiencia y conocimiento de entrenadores, sino que también cuentan con la asistencia de avanzadas plataformas.
Según Esteban Granero, exfutbolista, fundador y CEO de Olocip (https://olocip.com/), «la IA aporta objetividad eliminando sesgos, eficiencia procesando volúmenes de datos inmanejables para un humano y una capacidad predictiva que anticipa escenarios futuros».
Entre las tecnologías fundamentales más empleadas por la industria deportiva se encuentran el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Estas tecnologías a menudo se nutren de grandes volúmenes de datos, cuya recogida se ve facilitada por dispositivos como los “wearables” y por avanzados sistemas de análisis de vídeo.
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El aprendizaje automático (‘machine learning’) es una rama de la Inteligencia Artificial que desarrolla sistemas informáticos capaces de aprender de los datos para identificar patrones complejos y, fundamentalmente, realizar predicciones.
Este modelo, que no requiere programación explícita para cada escenario, se aplica comúnmente en el análisis del rendimiento de jugadores a partir de sus estadísticas pasadas y en el análisis de datos para una mejor comprensión de los factores que contribuyen a la fatiga y al potencial riesgo físico.
Uno de los subcampos del aprendizaje automático que está impulsando con más fuerza la revolución de la IA en el deporte es el aprendizaje profundo (‘deep learning’).
Este se basa en el uso de redes neuronales artificiales, inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, y ha demostrado un gran potencial para procesar información no estructurada como texto o imágenes.
Esta tecnología se utiliza ampliamente en el deporte para procesar vídeos con el objetivo de extraer información de eventos deportivos de manera automática.
Por ejemplo, en baloncesto, la NBA utiliza sistemas como Second Spectrum para analizar y mejorar aspectos como la técnica de lanzamiento y la toma de decisiones.
Un componente clave en la recogida de datos son los dispositivos ‘wearables’. Se trata de aparatos electrónicos inteligentes diseñados para llevar puestos en el cuerpo (como pulseras o relojes) que integran sensores para monitorizar parámetros relacionados con la actividad física.
Estos accesorios registran valiosos datos biométricos como las pulsaciones, el ritmo respiratorio, las calorías quemadas y la frecuencia cardíaca. Estos datos, una vez recogidos, pueden ser explotados por sistemas de IA, facilitando la toma de decisiones y la monitorización del estado físico y la fatiga de los atletas.
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Ámbito táctico y estratégico
El análisis predictivo, nutrido por la recopilación exhaustiva de datos, permite obtener información detallada sobre el juego y facilita a los cuerpos técnicos el desarrollo avanzado de modelos estratégicos.
«Es un cambio de paradigma. La Inteligencia Artificial permite desvelar patrones complejos y relaciones causales que el ojo humano no puede percibir en el juego», explica el CEO de Olocip.
Uno de los aspectos más significativos de estas innovaciones es la capacidad de analizar datos en tiempo real durante las competiciones, lo que permite, por ejemplo, que un maratonista ajuste su estrategia de carrera sobre la marcha o que un entrenador sugiera ajustes tácticos inmediatos.
Asimismo, en el fútbol, herramientas de IA para el análisis táctico pueden analizar incluso jugadas a balón parado, como saques de banda y de esquina, para sugerir las configuraciones alternativas más óptimas.
Plataformas como Stats Perform y Wyscout son conocidas por ser dos de los proveedores de datos más importantes en la industria del fútbol.
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Rendimiento de los deportistas
La integración de la Inteligencia Artificialestá revolucionando el rendimiento y la eficiencia de los deportistas mediante herramientas avanzadas que sirven para personalizar los planes de entrenamiento y prevenir lesiones, por ejemplo, al identificar los desequilibrios musculares que las suelen preceder.
A través de los datos recogidos por sensores y `wearables´ es posible conocer con precisión aspectos del rendimiento de los atletas como la velocidad punta y las aceleraciones, las distancias recorridas, la resistencia o la efectividad en pases y tiros.
De igual forma, el procesamiento de grandes volúmenes de datos biométricos (ritmo cardíaco, niveles de oxígeno, calidad del sueño) es fundamental para ajustar las cargas de entrenamiento, las repeticiones, la intensidad y los periodos de descanso.
Estos datos pueden alimentar sistemas de Inteligencia Artificial para monitorizar de forma continua el estado físico y la fatiga de los deportistas.
El rendimiento deportivo se analiza en tiempo real mediante cámaras inteligentes, como las de Second Spectrum, y aplicaciones especializadas como Kitman Labs.
Clubes europeos de fútbol de primer nivel, como el FC Barcelona y el Manchester City, fueron pioneros en la utilización del análisis predictivo para planificar sus entrenamientos.
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Detección de talento para fichajes
La Inteligencia Artificial se ha convertido también en una herramienta clave en la planificación de fichajes, permitiendo una detección más precisa de talento a través del análisis de millones de datos de futbolistas de todo el mundo.
«La IA es una herramienta potentísima que no sustituye, sino que multiplica la capacidad del ojeador, que aporta el contexto, la valoración de intangibles y apoya en la decisión final«, opina Granero.
Los datos recogidos por sistemas de seguimiento y análisis de vídeo, que capturan la posición de los jugadores y las acciones que realizan sobre el terreno de juego, son cruciales en este proceso, contribuyendo a la evolución del `scouting´ deportivo.
Este enorme conjunto de datos se procesa automáticamente para generar estadísticas avanzadas que describen el rendimiento pasado.
Estos datos descriptivos, junto con otras variables contextuales, son interpretados por sistemas de aprendizaje automático para realizar estimaciones del rendimiento esperado del futbolista en el futuro, en un nuevo equipo y competición.
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Gracias a los algoritmos del aprendizaje automático, plataformas como Olocip recomiendan incorporaciones basándose en la estimación del rendimiento futuro de un jugador en el contexto específico de un nuevo equipo, yendo más allá de las estadísticas descriptivas del pasado.
La evaluación comparativa de múltiples variables (como edad, competición de origen, adaptación al equipo de destino, rendimiento actual y potencial, o el estilo del entrenador) permite así establecer la compatibilidad del jugador con el perfil que se busca.
Además, la Inteligencia Artificial puede servir para conocer una estimación más precisa del valor de mercado de un deportista, lo que resulta muy útil en las negociaciones para determinar una incorporación.
Entre las ventajas más destacadas del `scouting´ que utilizan estas plataformas basadas en IA se encuentran un considerable ahorro de tiempo y recursos, y una importante reducción del sesgo subjetivo inherente a los métodos de ojeo más tradicionales.
El caso del Liverpool FC, que fue pionero en el uso de estos modelos predictivos para identificar y fichar a jugadores prometedores como Mohamed Salah o Sadio Mané antes de que fueran estrellas consagradas, ilustra el enorme potencial de este enfoque.
EFE REPORTAJES/ Isaac Pérez Arocas.
