El deporte inteligente | Saturdays.AI

Deporte, según la RAE «Actividad física, ejercida como juego o competición, cuya práctica supone entrenamiento y sujeción a normas». Que no nos extrañe que en un futuro en los diccionarios se recoja la definición de «Deporte inteligente», ya que desde hace años se han venido integrando numerosas tecnologías que ayudan a la ejecución de esta actividad.

En este artículo exploramos algunas aplicaciones de la IA en el deporte. Fútbol, atletismo, béisbol, fútbol americano y deportes de motor han incorporado tecnologías para analizar y mejorar su práctica..

¿Cómo se usa la inteligencia artificial en el deporte?

Los sistemas de IA pueden apoyar el análisis de datos y algunas decisiones de deportistas, entrenadores y árbitros. Su utilidad depende de la calidad de los datos y de su validación. Estas son algunas áreas de aplicación:

Medición de rendimiento: durante un partido se recogen una gran serie de datos que en décadas pasadas eran imposibles de medir. Hoy en día gracias a la IA en los entrenamientos es posible recibir retroalimentación en tiempo real y crear programas de entrenamiento personalizados para los jugadores, adaptados a los datos de cada deportista. También se investigan modelos o «gemelos digitales» para simular aspectos del rendimiento. Estimar riesgos de lesión o enfermedad exige evidencia clínica específica; no debe presentarse como una capacidad garantizada de cualquier modelo.

Arbitraje: en julio de 2022, la FIFA anunció que usaría tecnología semiautomatizada para el fuera de juego en el Mundial de Catar. El sistema combina seguimiento de jugadores y balón con alertas para los árbitros de vídeo, que validan la información antes de comunicarla al árbitro principal.
Estrategias. Gracias a todo el análisis proporcionado por las IAs los entrenadores son capaces de conocer cómo juegan sus rivales, cómo deben afrontarles, qué jugadores utilizar según el contexto… En resumen, tienen acceso a una gran serie de datos que les facilitan la tarea.

¿Cómo ha cambiado el deporte gracias a esta tecnología?

En ciclismo, por ejemplo, se pueden combinar mediciones de esfuerzo, intensidad, altitud y desnivel para estudiar el rendimiento y planificar una estrategia. Recoger datos no equivale por sí solo a utilizar IA, pero proporciona una base para desarrollar modelos útiles.

Por otra parte, en varios deportes tenemos un método conocido como «moneyball», un modelo revolucionario que se basa en «big data» para apoyar los fichajes. La película Moneyball, dirigida por Bennett Miller, dramatiza el uso de análisis estadístico por Billy Beane y los Oakland Athletics; el enfoque real precedió a la película.

Fútbol

En fútbol, Brentford es un ejemplo conocido de uso de datos para apoyar la contratación y la gestión. Cuando se publicó este artículo, el club inglés competía en la «Premier League» , tras un ascenso desde categorías inferiores. El análisis estadístico y el trabajo de los ojeadores formaron parte de su estrategia para aprovechar mejor el presupuesto; no sería riguroso atribuir todo el ascenso a una única técnica.

Futuro del deporte

El futuro es algo impredecible en la mayoría de los casos, pero viendo casos de cómo han ido evolucionando algunos sectores como los videojuegos, el turismo… podemos augurar que una de las claves para el futuro del deporte inteligente será la realidad virtual.

La realidad virtual puede ayudar a deportistas a revisar situaciones y ensayar decisiones en entornos simulados. En automovilismo, por ejemplo, los simuladores permiten practicar circuitos; en golf, pueden ayudar a ensayar golpes. La calidad de la simulación y su transferencia al rendimiento real deben evaluarse.

Aquí tenéis un ejemplo de cómo se aplica la realidad virtual en un entrenamiento.

Abrir vídeo o recurso

La realidad virtual también abre otras formas de seguir eventos deportivos a distancia. Ya se habían explorado experiencias inmersivas en baloncesto y otros espectáculos cuando se publicó este artículo. Su objetivo es acercar la acción a quienes no pueden estar en el estadio, aunque la experiencia depende del dispositivo y de la producción.

Ética/Tecnodopaje

El 12 de octubre de 2019, Eliud Kipchoge recorrió la distancia de un maratón en menos de dos horas en el reto INEOS 1:59, en condiciones especiales. Llevaba un prototipo que daría lugar a las «Nike Alphafly». El ejemplo abrió preguntas sobre cómo los materiales influyen en el rendimiento y qué ventajas son admisibles. Innovación y reglas claras deben avanzar juntas para mantener la equidad de la competición.