La tecnología no para de evolucionar con el boom de la Inteligencia Artificial. No sólo Chat GPT, Midjourney u otros aplicativos están revolucionando el mundo que conocemos. La IA también revoluciona la industria del deporte y alto rendimiento. Más a continuación.
PD Chile
Panorama Deportivo conversó en exclusiva con Rodrigo Assar, Senior Data Scientist en SoftServe Chile.
El experto en TI y los datos, asegura que la inteligencia artificial ya están inmersa en la vida diaria del deportista con el uso de aplicativos que midan indicadores.
No obstante, destaca que se puede aprovechar aún más dependiendo del nivel de las competencias tecnológicas del los distintos staff técnicos.
Los potenciales que puede tener la IA como herramienta para el desarrollo de deportistas o preparación de un ciclo olímpico se pueden definir en una sola palabra: impresionantes.
¿Cómo proyectan la inteligencia artificial en el alto rendimiento?
Así como en otras áreas, la Inteligencia Artificial (IA) seguirá avanzando. En el caso del deporte de alto rendimiento, existen diversas posibilidades de uso a través de aplicaciones (apps) que apoyan a los deportistas. A través de estas apps, el deportista recibe guías respecto a rutinas de entrenamiento, registrándose además sus marcas o indicadores de rendimiento, junto a indicadores de salud como ritmo cardiaco. Existen incluso apps que ya vienen instaladas en los teléfonos, relojes o pulseras inteligentes, y que se activan de manera automática de acuerdo al movimiento del usuario. En el alto rendimiento existen aplicaciones altamente especializadas, en que se reciben consejos para mejorar el rendimiento y planificación de rutinas de entrenamiento de acuerdo con las metas y sus fechas de competencias. Muchas apps son complementarias y se comunican entre ellas, en particular, para incluir en la planificación dietas especializadas o para monitorear en tiempo real las condiciones de salud. Junto a eso, muchas tareas administrativas relacionadas a la gestión deportiva están siendo automatizadas. El manejo de contratos y fichajes es mucho más eficiente, permitiendo que haya más tiempo y recursos en tareas más complicadas. Es en esta área donde está uno de los mayores desafíos: incorporar inteligencia artificial en la planificación de eventos deportivos, campeonatos o ligas. A partir de las recomendaciones de modelos predictivos de IA alimentados por grandes volúmenes de datos, los gestores deportivos son los llamados a tomar decisiones inteligentes en la planificación. El uso o construcción de estadios, su ubicación, la logística de traslados, la propaganda y merchandising, la respuesta de los aficionados, son todos elementos que la IA debe considerar. En SoftServe estamos haciendo grandes esfuerzos para que la Inteligencia Artificial se integre a las distintas áreas del quehacer humano, su uso en el deporte de alto rendimiento no ha sido la excepción. Durante nuestra historia hemos sido parte de importantes desarrollos tecnológicos en la trastienda y, como científico de datos senior, soy partícipe del avance que ha tenido la compañía en Chile luego de haberse instalado hace menos de un año en el país”.
¿De qué manera los equipos técnicos pueden sacarles partido a estas herramientas?
“El almacenamiento de grandes volúmenes de datos y su gestión en tiempo real abre un mundo de posibilidades para los equipos técnicos. Con ello, junto con asesorar a los deportistas en su uso, o, a nivel de deportes colectivos, tomar decisiones en cuanto a la confirmación del equipo o decisiones en tiempo real respecto a estrategias de juego o substituciones pronto podrán ser apoyadas por herramientas de IA. En esta área aún falta tiempo para desarrollar conciencia respecto al uso de IA, que va mucho más allá de manejar estadísticas históricas. Ser requiere aumentar los esfuerzos en el registro de datos y se debe fijar expectativas en cuanto al nivel de exactitud que pueden lograr herramientas de este tipo. En el fútbol, la IA ya ha sido utilizada para estudiar jugadas o estrategias mediante herramientas de análisis de imágenes de video, de manera similar a lo que podemos encontrar en videojuegos. Falta dar el paso aún para usarla en la toma de decisiones en vivo.
Considerando las estadísticas como posesión de balón o ritmo de carrera ¿podemos llegar a conjeturar modelos predictivos con IA?
“Como aficionados estamos acostumbrados a que se indiquen estadísticas respecto al rendimiento, ya sea individual o colectivo. Vemos ejemplos de ello en transmisiones deportivas de atletismo y fútbol, donde se recuerda la marca de los corredores más destacados o se recuerda la historia de resultados de enfrentamientos entre dos equipos. Si bien es atractivo contar con esos datos, la naturaleza del deporte mismo se basa en el rompimiento de marcas y en que la estadística de resultados puede romperse de un momento a otro. Para que los modelos sean realmente asertivos tienen que basarse no solamente en estadística histórica y asociaciones simples. Podemos elegir confiar en los adivinos, videntes o “el pulpo Paul”, o apostar a que se repita el resultado más frecuente cuando existe historia de enfrentamientos, pero desde la IA podemos lograr mejores resultados si contamos con más información. En deportes individuales, el rendimiento en eventos anteriores es un antecedente, pero la historia reciente del deportista y su situación actual son muy relevantes. Entre ellos el estado anímico y de confianza, así como las características ambientales (situación del viento, apoyo en el estadio, etcétera) influyen de manera importante. Se requiere contar con suficientes datos históricos para dar cuenta del rendimiento más probable en dichas condiciones. Más aún, si queremos anticiparnos a situaciones durante el transcurso del evento mismo- “quedan 30 metros de carrera y queremos saber si logrará una última aceleración”- el desafío es aún mayor. Cuando el deporte es en equipo, aún más complicado. La posesión del balón es una de las variables que influyen en que haya goles, pero no es la única y, quizás, no es la más importante. Los modelos deben ser capaces de combinar múltiples factores, el rendimiento individual y la situación del adversario, por ejemplo. Pensando en no anticiparse a un resultado antes de iniciado el partido, sino que, a hacer predicciones dentro del mismo, los modelos deben ser capaces de conjugar variables históricas con otras recopiladas en tiempo real durante el encuentro que se está llevando a cabo, entre ellas la ubicación de los jugadores en el campo, su rendimiento individual y colectivo”.
En el alto rendimiento existen aplicaciones altamente especializadas, en que se reciben consejos para mejorar el rendimiento y planificación de rutinas de entrenamiento de acuerdo con las metas y sus fechas de competencias. Muchas apps son complementarias y se comunican entre ellas, en particular, para incluir en la planificación dietas especializadas o para monitorear en tiempo real las condiciones de salud.
¿Qué tan determinantes serán las competencias tecnológicas dentro de un equipo técnico para el uso de la IA?
“Las competencias en IA dentro del equipo técnico son cada vez más relevantes. El desarrollo de competencias a nivel usuario es suficiente para diferenciarse de otros equipos técnicos. Ya existen muchas apps que pueden ser incorporadas en el trabajo diario y los equipos que las incluyen comenzarán a diferenciarse y sacar ventajas competitivas ante los rivales. Quizás hace falta que los equipos técnicos se asesoren por especialistas informáticos para comenzar a usas dichas apps pero, luego de esa incorporación, los equipos técnicos debieran ser capaces de trabajar utilizándolas. Como los equipos técnicos son dinámicos, la incorporación de jóvenes con cercanía al uso de tecnologías debiera resultar como algo natural”.
A su juicio, ¿la IA viene a sustituir algunos roles claves en el deporte y la gestión deportiva?
“El clásico rol del entrenador personal como acompañante en el día a día durante los entrenamientos, con las apps de auto-entrenamiento, se va transformando.A nivel de deportes individuales como el atletismo, los actuales entrenadores están llamados a ser guías en el uso de dichas herramientas, para evitar la sobre exigencia y los problemas en la salud que pueden provocarse. Los deportistas de alto rendimiento serán cada vez menos dependientes del entrenador, al menos a nivel del manejo de sus entrenamientos y planificación deportiva. El acompañamiento emocional debiera ser el foco del nuevo tipo de entrenador. Los roles dentro de los equipos técnicos de deportes colectivos debieran modernizarse poco a poco. Tareas de “espionaje del rival” debieran reemplazarse por expertos en recolección de datos a través de herramientas computacionales. Sin embargo, la originalidad y creatividad en las decisiones, esa “esencia” de algunos técnicos, que aporta la inteligencia humana difícilmente podrá ser substituida por la IA”.
