Inteligencia artificial, la tecnología que revoluciona el deporte

Y ese elemento es Brad Pitt. El actor estadounidense fue el catalizador que llevó la estadística deportiva avanzada al gran público. En 2011, el intérprete protagonizó la película «Moneyball», que narraba la historia de Billy Beane, general manager de los Oakland Athletics , quien revolucionó la liga de béisbol estadounidense a principios de siglo al utilizar las estadísticas y los números para fichar jugadores. Aunque no consiguieron el campeonato, introdujeron un debate que ha cambiado el deporte para siempre. Casi 20 años después, muchos equipos de las grandes ligas acuden a empresas externas para desarrollar un modelo deportivo exitoso de acuerdo con la inteligencia artificial y las grandes concentraciones de datos. Hoy en día es importante diferenciar qué es la Big Data y la Inteligencia Artificial (IA). La primera, es una gran acumulación de datos que describe el pasado de forma muy precisa. La segunda, una herramienta que tiene un carácter predictivo, es decir, se aúpa en datos para, de acuerdo con análisis, porcentajes y probabilidades, reducir la incertidumbre en la toma de decisiones. Ambas, ya forman parte del ecosistema futbolístico y deportivo mundial.

Con esta idea en mente, en 2015, Esteban Granero, actual jugador del Marbella , se dio cuenta de que los equipos acumulaban muchos datos, pero que no les sonsacaban todo su potencial. Por eso, viajó hasta Madrid, donde se entrevistó con Concha Bielza y Pedro Larrañaga, ambos catedráticos en Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica . Juntos crearon Olocip, una empresa que utiliza este mecanismo para aconsejar a equipos de todo el mundo en fichajes, prevención de lesiones y comportamientos deportivos, tanto en fútbol como en baloncesto o en tenis. «Nosotros hemos creado un procedimiento científico demostrado. La IA es como una calculadora, te ayuda a reducir riesgos», explican desde la empresa a ABC.

La herramienta más solicitada por los clubes y agentes con los que Olocip colabora es la de «scouting». «El modelo se entrena, por ejemplo, con siete temporadas y a partir de ahí descubre patrones del fútbol. Después, con la octava temporada, se comprueba si se generalizan a futuro. Si el error que comete el modelo es similar al que cometía en el entrenamiento, entonces asumimos que el modelo se puede aplicar a nuevas temporadas», explican. Aunque ya está superado, el debate de John Connor contra Skynet, el de la intuición humana contra los análisis de las máquinas, sale al escenario. «Esto es algo complementario. La inteligencia artificial no sustituye al profesional, no quita trabajos . Simplemente entendemos que el director deportivo no puede llegar a todo. Los equipos piden un perfil que se adapte a su equipo. No un cabeceador bueno en Holanda que pueda fichar, por ejemplo, el Espanyol, sino un cabeceador que sea bueno en el contexto del Espanyol», comentan.

En San Sebastián, Juan Iraola, ingeniero industrial, trabaja desde 2016 para la Real Sociedad , donde ha ayudado a liderar la evolución digital y el uso de la inteligencia artificial en el club vasco. «La utilizamos para todo: asistencia al estadio, lesiones, fichajes, "merchandising", fidelización... Incluso los futbolistas responden a una serie de preguntas muy sencillas en una aplicación de móvil tras los entrenamientos, relacionadas con la carga física sobre todo», explica Iraola. El guipuzcoano también asegura que ya casi todo el mundo «maneja muchos datos e IA», incluso en nuestro día a día, algo palpable en las «sugerencias» de plataformas como Spotify o Youtube.

Iraola también hace hincapié en la importancia de leer bien los datos, que, de no hacerse, puede llevar al análisis incorrecto. Como cuenta a modo de ejemplo, durante la Segunda Guerra Mundial, el bando aliado hizo un estudio sobre qué zonas de sus aviones eran las que más impactos recibían. Estas se reforzaron, pero las bajas seguían siendo las mismas, hasta que alguien se dio cuenta de que había que analizar los aviones derribados, no los supervivientes. «Esto ha sido un salto exponencial para el deporte, y lo que queda», concluye.

Para los seguidores del deporte estadounidense, la IA y la Big Data son dos elemento más en la ecuación que dibuja el espectacular panorama. Al otro lado del Atlántico, los datos ya están establecidos incluso desde las categorías inferiores , en los institutos o universidades, hasta las altas esferas como la NBA o la NFL . Igor Crespo es el CEO de Xpheres, empresa que representa a jugadores de la selección española de baloncesto como Nikola Mirotic o Juancho Hernangómez y que trabaja con IA. Buen conocedor del panorama internacional, explica que en Estados Unidos la realidad de los datos no es tan maravillosa como aparenta.

«Allí tienen un tratamiento muy particular, una cultura (de datos) diferente, donde cada equipo hace la guerra por su cuenta y tiene su propia forma de entender la IA», explica. En su opinión, la relación entre los datos y la intuición humana a la hora de fichar o de crear estructuras deportivas es «un debate superado. Los datos son un apoyo increíble, no se puede ir contra la evidencia matemática», expone. Pese a que esto está cada vez más generalizado, el asunto con todo su potencial, «está en pañales», por ejemplo, en el baloncesto europeo. Como indica Crespo, la Big Data y la IA pueden analizar cómo anotan los jugadores, con qué compañeros lo hacen mejor e incluso qué momento les es más propicio para hacerlo durante el partido. «Estas son solo las primeras capas de profundidad. El cerebro humano no es capaz de procesar tantas variables. La IA sí».