Inteligencia artificial en el deporte

La película Moneyball, protagonizada por Brad Pitt, recrea uno de los primeros casos de éxito en la aplicación del análisis de datos en el deporte: en 2002 el equipo de béisbol ‘Los Atléticos de Oakland’, tras años de malos resultados, se clasificó para los play off y consiguió 20 victorias consecutivas, guiando su estrategia de juego y fichajes en análisis matemáticos, realizados con datos recogidos al efecto.

El mundo del deporte está muy vinculado a los datos. Tradicionalmente ha sido uno de los sectores en el que más se han empleado. Por cotidiano puede que no nos hayamos fijado en que las estadísticas son profusas en las informaciones deportivas. Se sabe cuántas veces ha tirado a puerta un futbolista en un partido, por ejemplo, pero no solo esto, sino cuantas veces lo ha hecho en los diez últimos años ante el mismo rival, cuantas faltas ha cometido en las cinco últimas temporadas, si ha tocado más balón en la Liga que en la Champions, y todas aquellas curiosidades que queramos conocer.

Big Data e Inteligencia Artificial en el deporte

Sin embargo, algo ha cambiado. La irrupción y democratización del uso del Big Data y la Inteligencia Artificial permite que ahora los volúmenes de datos a recopilar sean inmensos, inabarcables sin la concurrencia de la tecnología. Y cuando decimos inabarcables nos referimos a cientos de miles de datos en un partido, por ejemplo, de práctica grupal como el fútbol o el baloncesto.

La automatización de la recogida de esos registros, el aumento de la capacidad de almacenamiento y los algoritmos empleados para su procesamiento han permitido mejorar la información obtenida, aumentar la velocidad de consecución de inputs y su cantidad, e incrementar la precisión de los resultados. Y esto que supone: minimizar el tiempo dedicado a la recogida y transformación de los datos, y ganarlo para el análisis y la toma de decisiones.

Y ¿de dónde salen estos datos? De cámaras, sensores, laser, wearables… que recogen posiciones, velocidades, movimientos, saltos, carreras, toques, saques, aceleración, puntos ganados y perdidos, y todo aquello que nos podamos imaginar. Recolectados los datos, la magia de la inteligencia artificial y la algoritmia busca patrones en función de las necesidades marcadas, y los transforma en información sencilla de interpretar para facilitar el trabajo de análisis por parte de los equipos técnicos. Las decisiones dejan de basarse en factores subjetivos, derivados de la percepción humana, a hacerlo en base a resultado objetivos fruto de la ciencia de datos.

Beneficios para técnicos y deportistas

Y para que no quede en teoría veamos dos ejemplos cercanos. La tricampeona del mundo y campeona olímpica de bádminton, Carolina Marín, basa su estrategia, técnica y preparación física en la analítica avanzada desde hace 15 años, y vistos los resultados, la apuesta, en un momento en el que pocos hablaban de la importancia del dato, fue acertada. El Sevilla Fútbol Club, es otro de los ejemplos deportivos españoles vinculados a la ciencia de datos. Cuenta con un departamento de Investigación y Desarrollo (con una partida de 500.000 euros en 2020), desde el que analiza el juego y rendimiento de sus futbolistas, y valora, a través de parámetros estadísticos, nuevos fichajes.

Como vemos el objetivo es ganar en eficiencia y optimizar los recursos disponibles, gracias a un conocimiento profuso, sencillo, intuitivo y neutral, que sirve a los técnicos para:

  • Mejorar el rendimiento de los deportistas detectando aquellas facetas de su trabajo que deben de ser reforzadas.
  • Evitar lesiones a través de análisis posturales y de sobresfuerzo.
  • Evaluar fichajes con valoraciones objetivas del rendimiento de los deportistas, su posible aportación al equipo, su capacidad de retorno de inversión, o la idoneidad coste posibilidad.
  • Analizar a los rivales para afrontar los encuentros sobre un conocimiento profundo del adversario.
  • Monitorizar partidos en tiempo real para modificar tácticas o estrategias de juego.
  • Coordinar jugadores que tengan características complementarias para conseguir equipos equilibrados.

Desde el lado contrario, desde los intereses de los deportistas, se publicaba recientemente que De Bruyne contrató analistas de datos para valorar su futuro en el Manchester City y tomar la decisión de renovar o no con el equipo inglés. Finalmente firmó la ficha, así que el augurio de la ciencia para el equipo es que los títulos llegarán.

Como vemos los datos son ya tan importantes como los entrenamientos en el deporte. Los profesionales y los encuentros se preparan en base a la información obtenida del concurso del Big Data y la Inteligencia Artificial en cualquier tipo de disciplina. Y los resultados son muy rentables, porque la relación datos-deporte está cada vez más extendida. El análisis deportivo movió en 2020 más de 920 millones de euros, según Grand View Research, cifra que se multiplicará en los próximos años.

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