IA: la tecnología deportiva que no vemos pero gana torneos y rompe récords
Ciudad de México, 28 de junio de 2024.- El mundo deportivo está llegando a uno de los momentos más esperados del año: entre junio y julio se realizan los torneos continentales de futbol soccer de Europa y América, y dos semanas después de concluir inician los Juegos Olímpicos de París 2024.
Como en cada edición de las grandes competiciones mundiales, estos eventos que nos recuerdan que todos somos parte de una misma comunidad, se convierten en un impresionante despliegue de tecnologías, que van de las tomas en alta definición cada vez más detalladas de las videocámaras, a los sensores que captan con precisión extrema qué atleta llegó primero a la meta, por ejemplo.
Sin embargo, existe una innovación tecnológica que no se ve en sentido estricto sobre las pistas o el terreno de juego, pero que su correcta implementación ha adquirido una relevancia sin precedentes, convirtiéndose en muchos casos en el diferenciador clave entre la derrota o conquistar la gloria. Se trata de la inteligencia artificial (IA).
Para César Martínez, Líder de la Práctica de Cloud y DevOps en SoftServe, compañía global de tecnologías de la información (TI) líder en desarrollo de software y consultoría, la IA está transformando significativamente la industria deportiva y el rendimiento de los atletas, no sólo internamente como pueden ser los entrenamientos y la forma de operar diariamente las ligas o los equipos, sino también en cómo interactúan los fans con su disciplina favorita.
"Con la inteligencia artificial se pueden analizar grandes cantidades de datos para ayudar a los entrenadores y deportistas a encontrar áreas de mejora; esto incluye el análisis de video para evaluar la técnica, la estrategia durante el juego y los hábitos de los oponentes. Usando datos de seguimiento y análisis predictivos, la IA ayuda a identificar patrones que pueden llevar a lesiones, permitiendo ajustar las rutinas y prever afectaciones proactivamente. O bien utilizando algoritmos que aprenden sobre el desempeño, estado de salud y progresos de un atleta, los programas de entrenamiento pueden adaptarse a sus necesidades específicas"; explica.
Estos son tres usos básicos de la IA en el deporte; un segmento que se valoró en 2,200 millones de dólares en 2022, y que según estimaciones de Allied Market Research alcanzaría los 29,700 millones en 2032, evolucionando a una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR, por sus siglas en inglés) del 30.1% en el periodo 2023-2032. La agencia apunta que este aumento en la demanda obedecerá a factores como la monitorización y seguimiento de los datos de los jugadores, así como a la necesidad de chatbots y asistentes virtuales para interactuar con los seguidores.
Pero existen otros usos no tan conocidos de la inteligencia artificial que empiezan a ganar terreno en el sector, y que están arrojando beneficios palpables desde distintos ángulos. De acuerdo con César Martínez, cinco de ellos son:
- Robótica y equipos de entrenamiento. Equipos de entrenamiento avanzados como algunas máquinas que utilizan IA, pueden adaptarse automáticamente a las habilidades y necesidades del atleta, proporcionando resistencia o apoyo según se requiera.
- Simulaciones y realidad virtual. Los atletas pueden usar simulaciones controladas por IA y diseñados con realidad virtual (VR) para practicar o mejorar sus habilidades en un entorno libre de riesgos. Muestra de ello es una aplicación vanguardista de boxeo en forma de VR gym desarrollada por SoftServe, que fusiona equipamiento deportivo con dispositivos digitales para descubrir nuevas interacciones en un gimnasio virtual utilizando objetos físicos.
- Fan engagement. La inteligencia artificial también se usa para nutrir las experiencias del espectador, desde la personalización de contenidos digitales hasta la mejora de las transmisiones en vivo con estadísticas avanzadas y realidad aumentada.
- Scouting y reclutamiento. Los sistemas basados en IA pueden analizar eficazmente a miles de atletas para identificar promesas emergentes e incluso talentos sobrevalorados por los agentes, basándose en métricas de rendimiento y características físicas.
- Gestión de eventos deportivos. Y desde el punto de vista logístico, la inteligencia artificial puede optimizar desde la seguridad hasta la venta de entradas o la gestión del tráfico en los eventos.
¿Es lo mismo "sabermetría" que los análisis hechos con IA?
De vez en cuando, se menciona en las transmisiones deportivas el papel de la "sabermetría" para lograr marcadores positivos o romper récords, un término acuñado por Bill James que se originó en el beisbol y con los años se extendió a otros deportes. "Aunque utiliza estadísticas avanzadas para evaluar jugadores y estrategias de juego, lo que intenta la sabermetría es dar una imagen más completa del desempeño que las estadísticas tradicionales. Su meta principal es encontrar valor y eficiencia subestimados, como descubrir jugadores infravalorados o estrategias óptimas que no son evidentes a través del análisis convencional"; precisa César Martínez.
El análisis de datos mediante inteligencia artificial va mucho más allá, buscando optimizar el rendimiento, predecir resultados, personalizar entrenamientos o mejorar la seguridad de los atletas, entre otras aplicaciones ya descritas. Para ello, se vale del machine learning (ML, aprendizaje automático en español), redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural (PLN), análisis de video y otras formas de aprovechar los algoritmos de IA para analizar grandes conjuntos de datos deportivos; derivando, por ejemplo, en modelos predictivos que calculan la probabilidad de lesiones o el desempeño futuro de un atleta basándose en patrones históricos.
Actualmente, la sabermetría se utiliza para identificar métricas indicativas de éxito en un deporte, que luego pueden alimentar modelos de IA para realizar predicciones más sofisticadas o detalladas. Mientras que la primera es más útil para estrategias de juego y evaluaciones de perfiles, la inteligencia artificial se aplica para optimizar. La sabermetría proporciona un marco estadístico robusto y basado en la investigación, pero que puede ser mejorado y extendido por las capacidades de procesamiento de los modelos de IA. Juntos, ambos enfoques permiten a los equipos deportivos tomar decisiones más informadas y estratégicas, tanto dentro como fuera del campo de juego.
"La tecnología ahí está, mucho se ha avanzado en la implementación de inteligencia artificial después de años de perfeccionar la sabermetría. El reto, más allá del costo que representa desarrollar apps o software deportivo basado en IA, es la ausencia de expertos preparados y con talento para manejar estas soluciones. Esa preparación especializada, así como delegar cada vez más en la tecnología tareas meramente físicas para concentrarse en la parte psicológica, es hacia donde deben apuntar ahora los entrenadores si quieren estar un paso adelante de los contrincantes en cualquier disciplina"; concluye el Líder de la Práctica de Cloud y DevOps en SoftServe.