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Implantar soluciones de IA en las empresas
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Dispositivos wearables clásicos
Los dispositivos wearables, como los smartwatches y las pulseras de fitness, se han convertido en herramientas integrales para el seguimiento de muchas de las métricas señaladas anteriormente. Aunque la tecnología para llevar puesta existe desde hace tiempo -el primer rastreador Fitbit salió a la venta hace 15 años-, la precisión de las mediciones está mejorando y los campos de aplicación se están ampliando.
Los dispositivos portátiles con sensores GPS rastrean la ubicación, la velocidad, la distancia recorrida y los patrones de movimiento de un deportista. Combinados con acelerómetros que miden el índice de cambio de velocidad en múltiples direcciones, ofrecen información sobre la posición, la velocidad, la intensidad del movimiento y la dinámica del salto.
Los monitores de frecuencia cardiaca de los wearables realizan un seguimiento de la frecuencia cardiaca en tiempo real detectando el flujo sanguíneo mediante sensores ópticos, lo que resulta esencial para controlar el estado cardiovascular, la intensidad del entrenamiento y la recuperación. Los sensores de actividad electrodérmica (AED) miden la conductividad de la piel, que es un buen indicador de los niveles de estrés y de las respuestas emocionales durante el entrenamiento y la competición.
Los monitores de saturación de oxígeno en sangre (SpO2) son otro componente integral de los modernos dispositivos de seguimiento del estado físico. Utilizan sensores ópticos para medir el nivel de saturación de oxígeno en la sangre, que es crucial para evaluar la capacidad aeróbica y detectar los primeros signos de fatiga o mal de altura. Por último, los sensores de electromiografía (EMG) miden la activación muscular y la actividad eléctrica, proporcionando datos útiles para analizar la fatiga muscular, la fuerza y la coordinación.
Dispositivos portátiles ampliados
Desde la década de 2010, las Unidades de Medición Inercial (IMU), como los chalecos de seguimiento GPS, son cada vez más frecuentes en los deportes profesionales. Estos chalecos, que suelen llevarse como camisetas sin mangas con sensores en la parte superior de la espalda, proporcionan un seguimiento por GPS discreto y eficaz.
Los rastreadores de gama alta como Catapult Vector incluyen sensores de frecuencia cardiaca, acelerómetros de 3 ejes, giroscopios, magnetómetros y antenas de satélite. Estos dispositivos realizan un seguimiento de las posiciones, distancias, velocidades, aceleraciones, saltos, impactos y frecuencias cardiacas de los deportistas durante los entrenamientos y los partidos.
En deportes como el fútbol y el rugby, los chalecos con GPS se utilizan para analizar los movimientos de los jugadores y su posicionamiento táctico, ofreciendo información sobre sus puntos fuertes y las áreas que deben mejorar. Estos datos ayudan en la planificación estratégica, las sustituciones de jugadores y los regímenes de entrenamiento.
Además, los sensores específicos de fútbol diseñados para la pantorrilla o los pies realizan un seguimiento de métricas físicas y técnicas como disparos, pases, toques, regates y velocidad de chut. Entre los productos más destacados están Footbar, Zepp, Oliver, Next11 (sensores de pantorrilla), y Jogo, Xampion, Playermaker (sensores de pie). El balón inteligente Next11, equipado con sensores y Bluetooth, informa de su posición y del jugador más cercano.
Figura 1: Cuadro de mando ejemplar de STATSports sobre los movimientos de los jugadores (Fuente: STATSports)
Cámaras con IA
¿Te has preguntado alguna vez de dónde proceden los mapas de calor que muestran la actividad de las zonas en el campo? Lo más probable es que su origen esté en datos que se capturaron utilizando herramientas de cámara potenciadas por IA en lugar de wearables. Sofisticados sistemas de visión por ordenador como TRACAB, que se utiliza en ligas de fútbol como la Premier League inglesa y La Liga española, y Hawk-Eye, que se utiliza en diversos deportes, son capaces de seguir y analizar los movimientos del jugador y del balón con una precisión increíble.
Desarrollado originalmente para el tenis, con el fin de proporcionar un trazado preciso de las líneas en tiempo real, el Ojo de Halcón se ha adoptado desde entonces en varios deportes, como el críquet, el fútbol y el béisbol. En el críquet, el Ojo de Halcón se utiliza para seguir la trayectoria de la bola, ayudar en las decisiones relativas a LBW (Leg Before Wicket) y ayudar a los locutores a proporcionar análisis detallados de las técnicas y estrategias de los bolos. Esta tecnología también contribuye al entrenamiento de los jugadores al proporcionar datos visuales sobre las trayectorias del balón y los movimientos de los jugadores, lo que permite a los deportistas ajustar sus técnicas basándose en una información precisa.
La capacidad de estos sistemas para proporcionar seguimiento y análisis de alta resolución los hace esenciales para la mejora del rendimiento y la toma de decisiones en múltiples deportes. Exploremos las posibilidades que estos datos registrados ofrecen a diversos profesionales del deporte.
La IA en el rendimiento y la salud del deportista
Los algoritmos de IA pueden analizar datos específicos de cada jugador para identificar posibles riesgos de lesión examinando patrones y anomalías que puedan indicar estrés o uso excesivo. Los picos repentinos en la carga de trabajo del jugador, detectados comparando puntos de datos como la distancia total recorrida, el número de sprints y los cambios en la velocidad con los datos históricos, pueden indicar un mayor riesgo de distensiones musculares o lesiones articulares. De este modo, los algoritmos pueden ayudar al cuerpo técnico y médico a gestionar la carga de trabajo, el entrenamiento y las rutinas de recuperación de cada jugador.
Utilizando los datos captados con los dispositivos vestibles, los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir la fatiga del jugador, el riesgo de lesión y el rendimiento futuro integrando diversas métricas fisiológicas y de rendimiento a lo largo del tiempo. He aquí cómo la IA puede ayudar a predecir los niveles de fatiga, el riesgo de lesiones y el rendimiento futuro:
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Tipo de predicción |
Datos recogidos |
Algoritmo Función |
Resultado |
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Predicción de la fatiga |
VFC, calidad del sueño, tiempos de recuperación, esfuerzo percibido |
Analiza las tendencias para estimar los niveles de fatiga |
Información en tiempo real para que los entrenadores ajusten el entrenamiento y eviten el sobreentrenamiento |
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Predicción del riesgo de lesión |
Datos históricos de lesiones, carga de trabajo, biomecánica, recuperación |
Identifica correlaciones entre datos actuales y pasados, evalúa el riesgo |
Puntuaciones de riesgo individualizadas para intervenciones específicas de prevención de lesiones |
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Predicción del rendimiento futuro |
Métricas de rendimiento (velocidad, agilidad, fuerza), entrenamiento, datos fisiológicos, rendimiento histórico |
Emplea técnicas de ML (regresión, previsión, reconocimiento de patrones) para predecir el rendimiento futuro |
Ayuda a establecer objetivos y a adaptar los programas de formación |
Optimizar la recuperación
Utilizando datos de wearables, rastreadores y otras fuentes, los algoritmos de IA pueden ayudar a los atletas personalizando los planes de recuperación. Un buen ejemplo de cómo se utiliza la IA para optimizar la recuperación está relacionado con la actividad más importante en lo que respecta al ocio: el sueño.
Los dispositivos wearables y los rastreadores de fitness utilizan acelerómetros para detectar el movimiento y sensores ópticos para medir la frecuencia cardiaca y los niveles de oxígeno en sangre. A veces, incluso pueden detectar patrones respiratorios y ronquidos con micrófonos.
A partir de estos datos, pueden deducirse varias métricas del sueño, como la duración total del sueño, las fases del sueño (sueño ligero, profundo y REM), la eficiencia del sueño y las alteraciones a lo largo de la noche. Analizando estas métricas, los algoritmos de IA pueden proporcionar una imagen completa de la calidad del sueño de un deportista e identificar áreas de mejora.
A continuación, la IA combina los datos del sueño con otras métricas fisiológicas y de rendimiento para crear planes de recuperación personalizados. Por ejemplo, si los datos de un deportista muestran una mala calidad del sueño o un sueño REM insuficiente, la IA podría recomendar intervenciones específicas, como ajustar los horarios de sueño, utilizar somníferos o practicar técnicas de relajación antes de acostarse.
Además, la IA integra datos sobre el dolor muscular, los marcadores de inflamación y la carga de trabajo general de las sesiones de entrenamiento para sugerir estrategias de recuperación complementarias, como baños de hielo, masajes y ejercicios de recuperación activa.
AI garantiza que los planes de recuperación sean específicos para las necesidades de cada atleta. Si un atleta ha tenido una sesión de entrenamiento especialmente intensa, la IA podría sugerirle una mayor duración del sueño, seguida de un baño de hielo y un masaje al día siguiente para reducir la inflamación muscular y favorecer una recuperación más rápida. La optimización de la recuperación es cada vez más importante, ya que en muchos deportes populares aumenta el número de partidos al año y, por tanto, la carga de trabajo.
Mejora del rendimiento
En comparación con la prevención de lesiones y la optimización de la recuperación, que utilizan medidas más bien generales, la mejora del rendimiento depende del tipo de deporte. La IA puede adaptar los programas de entrenamiento a cada deportista analizando las métricas específicas del deporte y los datos de rendimiento personal, optimizando los focos de entrenamiento, la selección de ejercicios y los protocolos de carga de trabajo.
En el fútbol, por ejemplo, los sistemas de IA podrían realizar un seguimiento de métricas como el porcentaje de pases completados, los goles frente a los goles esperados (xG) y el porcentaje de duelos ganados. Al evaluar estas métricas, la IA puede identificar las áreas en las que un jugador destaca o necesita mejorar. Por ejemplo, si un centrocampista tiene un alto porcentaje de pases completados, pero un bajo porcentaje de duelos ganados, la IA podría recomendarle tanto investigar qué tipo de duelos suponen un reto para el jugador como incorporar más ejercicios de fuerza y agilidad a su régimen de entrenamiento para mejorar su capacidad de placaje y de ganar balones.
Para un jugador de baloncesto, la IA podría analizar la precisión de los lanzamientos, las métricas defensivas y los niveles de esfuerzo físico. Si los datos indican que el jugador tiene problemas de fatiga durante los partidos, la IA podría sugerir una combinación de entrenamiento de resistencia y ejercicios específicos de habilidad, al tiempo que insiste en la importancia de los días de descanso y del sueño adecuado.
Del mismo modo, en el caso de un corredor, la IA podría realizar un seguimiento del ritmo, la longitud de zancada y la variabilidad de la frecuencia cardiaca para adaptar un plan de entrenamiento que equilibre el trabajo de velocidad, las carreras de larga distancia y los periodos de recuperación para evitar el sobreentrenamiento y optimizar el rendimiento.
La IA en la estrategia de juego y el entrenamiento
Aunque optimizar el rendimiento individual de los jugadores es crucial, la IA también desempeña un papel importante en la estrategia y el entrenamiento a nivel de equipo, que investigaremos a continuación.
Análisis del adversario y planificación del partido
Para trazar un plan de partido, es crucial utilizar todos los datos disponibles tanto del equipo propio como del adversario. Algunos datos interesantes sobre el nivel de los dos equipos implicados son los siguientes:
- Tácticas
- Formaciones
- Pulsar nivel/zonas/intensidad
- Cobertura (centrada en el hombre o en el espacio)
- Áreas de ataque
- Lineup
- Jugadores titulares
- Posicionamiento de los jugadores
- Mentalidad
- Rendimiento contra favoritos vs. contra no favoritos
- Rendimiento en casa vs. fuera
- Rendimiento en partidos de KO frente a partidos de liga/etapa de grupos
- Reacción a los acontecimientos clave
- Métricas
- Ofensiva: posesión del balón, índice de pases, tiros, eficacia, empaquetamiento, rebotes, fueras de juego
- Defensivo: % de duelos ganados, intercepciones, paradas del portero, invulnerabilidad, disparos del rival
Transformación de datos e ingeniería de características son necesarias para obtener información a partir de datos brutos caóticos. Por ejemplo, transformar los datos de formación en características específicas, como el número de defensas, centrocampistas, extremos y delanteros, ayuda a simplificar la información compleja y convertirla en información procesable.
Modelos basados en árboles, como árboles de decisión y los bosques aleatorios, destacan en la búsqueda de relaciones entre estas características. Pueden identificar patrones en el rendimiento de distintas formaciones frente a diversas estrategias rivales, lo que ayuda a predecir qué formación puede ser más eficaz en un partido. Estos modelos analizan los datos pasados para descubrir las intrincadas relaciones que impulsan el rendimiento, lo que los hace inestimables para la elaboración de estrategias.
El procedimiento para crear una estrategia de emparejamiento óptima implica varios pasos. En primer lugar, es importante predecir la estrategia del adversario basándose en datos históricos y tendencias actuales. Este paso incluye examinar los riesgos y oportunidades que presentan las probables tácticas del adversario. A continuación, los modelos de IA predicen la mejor estrategia global para el equipo propio, teniendo en cuenta tanto la estrategia prevista del adversario como las características únicas del equipo, incluida la disponibilidad de jugadores y el éxito histórico con diversas formaciones.
Lo que en teoría parece sencillo, en la práctica es todo un reto. Las predicciones precisas no sólo requieren datos actuales, sino también la capacidad de prever condiciones futuras, como la forma física de los jugadores y las posibles alineaciones. Esto implica predecir formaciones a partir de formaciones pasadas, evaluar el éxito con cada formación y determinar qué jugadores estarán disponibles y en qué posiciones.
La capacidad de la IA para sintetizar estas complejas variables en estrategias coherentes proporciona una ventaja competitiva, pero requiere una meticulosa preparación de los datos y sofisticadas técnicas de modelización. Si te interesa saber cómo podría ser un proceso de predicción, no dudes en consultar mi artículo sobre cómo predije la final de la Eurocopa 2024.
El análisis de vídeo apoya la planificación estratégica al permitir que la IA dirija la selección de escenas clave de las secuencias de juego del adversario. Esta tecnología analiza las secuencias para encontrar espacios abiertos, identificar patrones de posicionamiento y comprender las tendencias de los jugadores. Al desglosar estos conocimientos, los entrenadores pueden llevar la estrategia al nivel de las situaciones individuales, como las jugadas a balón parado en el fútbol y el hockey sobre hielo.
Por ejemplo, la IA puede revelar cómo suele defender un adversario los saques de esquina o los tiros libres, lo que permite al equipo desarrollar tácticas específicas para explotar esas debilidades. Este análisis específico garantiza que las estrategias no sólo sean amplias, sino que también se ajusten para aprovechar momentos precisos durante el juego, proporcionando una ventaja competitiva significativa.
Toma de decisiones en tiempo real
La IA no se limita al análisis previo al partido: también es posible proporcionar información en tiempo real durante los partidos, transformando la forma en que entrenadores y jugadores toman decisiones sobre sustituciones, tácticas y decisiones de juego.
Las herramientas de IA, como los cuadros de mando y los sistemas de apoyo a la toma de decisiones, ofrecen una visión completa de la dinámica del juego utilizando datos en tiempo real sobre el rendimiento de los jugadores, el comportamiento de los adversarios y las métricas de las IMU. Estos sistemas pueden resaltar escenas clave y momentos críticos, permitiendo a los entrenadores ajustar las estrategias sobre la marcha. Por ejemplo, si un sistema de IA detecta que un jugador muestra signos de fatiga o rinde por debajo de sus métricas habituales, puede sugerir sustituciones oportunas para mantener un rendimiento óptimo del equipo.
Además de los análisis en el juego, las simulaciones de Realidad Virtual (RV) potenciadas por IA ofrecen una forma revolucionaria de que los deportistas practiquen y perfeccionen sus habilidades en escenarios de juego realistas. Aplicaciones como BeYourBest, Rezzil o REPS utilizan la RV para poner a los deportistas en situaciones de gran presión, como lanzar un penalti en el fútbol o ejecutar una jugada de poder en el hockey sobre hielo, lo que permite a los jugadores ganar confianza y mejorar su toma de decisiones bajo tensión.
Los utilizan varios clubes deportivos de primer nivel de todo el mundo tanto para el desarrollo de habilidades como para el entrenamiento táctico, ya que proporcionan un entorno seguro y controlado en el que los deportistas pueden experimentar con distintas estrategias y técnicas sin riesgo de lesionarse. La naturaleza inmersiva de la RV ayuda a los atletas a visualizar y practicar escenarios específicos de juego repetidamente, lo que conduce a una mejor preparación y a un mayor rendimiento durante las competiciones reales.
