La Inteligencia Artificial (IA) ya está siendo ampliamente aplicada en el mundo del deporte. En el fútbol, los casos más exitosos de aplicación de esta tecnología incluyen la predicción de lesiones en deportistas, la optimización de los modelos de gestión empleados en la organización de competiciones como LaLiga o la mejora del espectáculo retransmitido.
Pero, ¿Qué es el SportsTech? Denominamos con este término a las sinergias surgidas en los últimos años entre la industria tecnológica y la deportiva.
El sector SportsTech, captó en 2021 más de 11.200 millones de euros (4.300 millones solo en España) cuadriplicando el volumen del ejercicio anterior (Observatorio de Ecosistema de Startups).
A continuación, te contamos más sobre las diferentes aplicaciones de la IA en el deporte y sus múltiples beneficios:
Iniciativas pioneras con resultados excelentes
Tomemos como ejemplo al Liverpool Football Club, que ha incorporado la IA en su departamento médico. Utiliza algoritmos avanzados y fuentes de datos como: niveles biométricos, fuerza, sueño, entrenamiento, flexibilidad y estrés, para detectar riesgos de lesiones.
Cuando se detecta que un jugador está en riesgo de sufrir una lesión, se toman medidas antes de que puedan surgir problemas físicos derivados. De este modo, afirman detectar el 70% de las lesiones hasta siete días antes de que ocurran.
Dado el éxito de la medida, van a ampliar su utilización con el equipo femenino y el filial.
En la temporada 2021/2022, el Liverpool alcanzaba la final de la Champions League contra el Real Madrid, con un número de bajas anual muy bajo gracias a este sistema: 1.008 días perdidos por lesiones, frente a los 1.500 del año anterior.
Otro ejemplo es la colaboración con Microsoft para las retransmisiones deportivas de LaLiga, puesta en marcha en enero de 2022. El objetivo de este proyecto es doble.
Por un lado, se optimizan los horarios de los partidos de la liga española de fútbol mediante un análisis con IA de un histórico de las audiencias en otros países.
Por el otro, la IA también mejora el espectáculo ofrecido al público. Hasta 16 cámaras de tracking óptico capturan datos y se aplican modelos de probabilidad de gol (0-100%). Estos resultados se reflejan en pantalla en apenas 30 segundos, casi en tiempo real, para complementar la experiencia del espectador.
Desde 2014 LaLiga ha invertido 240 millones de euros en digitalización. El resultado son: productos como la solución de video-análisis Media-Coach, acuerdos con la liga de Chile o la digitalización del World Padel Tour.
A nivel técnico, esta colaboración se basa en el machine learning y la plataforma en la nube de Microsoft (Azure). Maneja casi 3,5 millones de datos de posicionamiento por partido (unas 2.000 métricas por jugador) y analiza la transmisión a nivel de frame para elevar la precisión de los datos.
El deporte rey lidera los desarrollos tecnológicos
El fútbol acapara titulares en medio mundo. Casi todos los clubes de primer nivel ya emplean este tipo de tecnologías para extraer métricas de rendimiento y así estudiar pases, distancias o disparos.
Ya se han estandarizado variables como las xA (asistencias esperadas), los xG (goles esperados) o el IET (Índice de Eficiencia Técnica).
Los xG indican la probabilidad de marcar gol. Su valor (entre 0 y 1) se obtiene combinando la posición de tiro, la distancia a la portería, la situación del portero, los defensas o la calidad del goleador.
Asimismo, el IET (Índice de Eficiencia Técnica) analiza el rendimiento general de un equipo desde la táctica colectiva, por lo que resulta muy práctico para compararse con otros equipos.
Estas métricas extraídas mediante IA sirven de apoyo en el análisis del mercado y permiten comparar equipos contrarios o jugadores con base en datos. Por ejemplo, comprender objetivamente las capacidades o vulnerabilidades de un jugador puede ser clave para decidir su fichaje.
Estos análisis son posibles gracias a la madurez de visión artificial y el Big Data, cuya combinación permite capturar, acumular e interpretar ingentes cantidades de datos.
La clave del éxito de estos modelos de IA radica en la calidad de datos y las fuentes (cuanto más relevantes, mejor) que alimentan el historial y el sistema. A modo de ejemplo, la compañía Olocip maneja 10.000 datos de media por partido de tenis y el proyecto FiveThirtyEight trabaja hasta con 50.000 simulaciones sobre la temporada de la NBA.
Las empresas de SportsTech extrapolan conclusiones valiosas de estos análisis de imágenes y vídeo mediante algoritmos y machine learning. El resultado es una visión completa y objetiva del rendimiento físico e incluso cognitivo de los jugadores. Estas conclusiones se venden luego a los deportistas o a entidades deportivas.
Un fenómeno que no parece tener techo
Estas aplicaciones de la IA al mundo del deporte son un buen ejemplo de la versatilidad de esta tecnología en todo tipo de sectores.
La Inteligencia Artificial está aupando a las empresas que la incorporan a sus negocios, otorgándoles una ventaja competitiva. Como no nos cansamos de repetir, la IA es ya imprescindible para competir en el terreno de juego y, fuera de ellos, en cada vez más mercados y sectores.
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