UNIR Revista
El universo del deporte no es ajeno a la influencia cada vez mayor de la Inteligencia Artificial (IA) y de los datos masivos (big data). Se descubren así mejoras, automatismos y predicciones al servicio del rendimiento deportivo.
Como desarrolla este informe descargable de UNIR sobre el impacto de la IA y el big data, en el análisis deportivo del presente y del futuro se aprovecha todo: desde las estadísticas más tradicionales, como los box-scores en baloncesto (puntos, rebotes y asistencias de un jugador), por ejemplo, hasta los datos de seguimiento más complejos con los que se recopilan otros datos más profundos y se pronostican muchos más aspectos del juego de manera igualmente más precisa.
Estas tecnologías llegan hasta la acción en las canchas o las pistas, al rendimiento de los atletas, a la prevención de lesiones, a la mejora en las normas e incluso a la experiencia de los seguidores que acuden a los eventos.
Historias y predicciones tras los datos
Vídeos, rastreadores de radiofrecuencia, radares, sensores… Múltiples herramientas sirven para monitorizar la actuación de jugadores y equipos durante la competición o incluso los entrenamientos. Movimientos, frecuencia cardíaca, intensidad o esfuerzo son algunos de los parámetros que no paran de arrojar información valiosa para todos los profesionales implicados.
Una de las ideas fundamentales es recrear historias precisas. En el fondo, los datos aportan argumentos, ideas, pistas. Permiten dividir el tiempo y el espacio, seccionar el juego para abordar cada parte específica y sacar de ella aspectos relevantes.
Aquellos responsables de atletas o equipos podrán cambiar sus formas de analizar estrategias, pasar de aspectos cualitativos a cuantitativos en función de la necesidad, encontrar patrones hasta entonces ocultos o perfeccionar formaciones y tácticas.
Los datos crean tendencias, coincidencias históricas. Una cantidad suficiente de datos precisos y profundos permite establecer métodos de aprendizaje automático. Y, por lo tanto, predecir el futuro: predecir resultados.
Ayudas
Los entrenadores de fútbol pueden mejorar el rendimiento de sus jugadores, fichar a deportistas más acordes a su idea de juego o diseñar mejores jugadas a balón parado. Se prevé que la aplicación del deep learning cambie aún más la experiencia deportiva.
Los árbitros ya se apoyan en la asistencia por vídeo (video assistant referee, VAR) para afinar sus decisiones e impartir justicia con más garantías a la hora de, por ejemplo, pitar penaltis o faltas, determinar tiros libres o certificar goles dudosos.
La IA ya es determinante en:
- Análisis de rendimiento. La mayor parte del desempeño de un deportista ya se puede cuantificar y medir. Se determinan patrones, fortalezas y defectos de los integrantes de ambos equipos. Los entrenadores, por lo tanto, pueden plantear estrategias más enfocadas en el rival.
- Salud, estado físico y seguridad. Los médicos ya evalúan a los atletas con indicadores de cansancio o lesiones por estrés, entre otras técnicas. Pueden así prever incidencias y abordar antes y mejor problemas físicos.
- Descubrimiento de nuevos talentos. Ciertos datos históricos predicen el potencial de un jugador, por lo que se puede invertir de forma más segura y realizar ofertas más acertadas.
- Arbitraje y periodismo. Más allá del fútbol, casi cualquier competición ya se vale de la IA y de los datos a gran escala para optimizar el desarrollo de la competición. En el críquet, por ejemplo, ya se puede determinar si un bateador está fuera del campo con la tecnología Hawk-Eye, y en la NASCAR se identifican violaciones de reglas mediante videovigilancia. Hasta los medios de comunicación pueden redactar con IA textos legibles sobre cualquier evento deportivo.
Fuentes diversas
La IA recopila datos de varias fuentes para establecer sus predicciones:
- Estadísticas del box-score. Resumen partidos, carreras o duelos en cuestión de segundos para mostrar un panorama global de cómo se compitió. Y proporcionan información más detallada sobre muchos aspectos del juego: marcadores al descanso, tiros, goles, tarjetas, faltas, posesión… Toda variable queda registrada.
- Datos de reproducción de eventos. Profundizan en los datos del box-score porque incluyen contexto adicional sobre sucesos concretos que se consideran importantes, como descripciones textuales de cada minuto del encuentro o distribuciones espaciales reproducidas visualmente.
- Datos de seguimiento. La forma más detallada de recopilar datos de un encuentro. Proyecta las actuaciones de todos los jugadores, las representa en el campo y ayuda a los analistas, además, a realizar búsquedas más amplias y evaluaciones más precisas.
De hecho, la tecnologías detrás de las soluciones basadas en IA y en datos de seguimiento podrían utilizarse en mercados de predicción.
Accede al informe sobre la IA & Big Data y su impacto en los deportes.
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