Big Data, deportes e Inteligencia Artificial

Para entender el Big data y su relación con los deportes, bibliografía sobra. Para los pochocleros, la mejor y más rápida opción es la película Moneyball, que cuenta la vida de Billy Beane, gerente general del Oakland Athletics.

Billy, el pionero

A lo largo del largometraje, los cinéfilos podrán corroborar que Billy fue un verdadero pionero en esto de ponderar las estadísticas, darles un nuevo enfoque y utilizarlas para el fichaje de jugadores, a los fines de convertirlos en mega estrellas. Beane no sólo consiguió este objetivo, sino que su método representó un éxito desde allí en adelante: gracias a un sistema basado en el análisis detallado de las estadísticas de sus jugadores, obtuvo un récord de victorias sin precedentes en la liga norteamericana de béisbol.

En la actualidad, fútbol y golf son dos de los deportes que más utilizan la fusión entre big data e inteligencia artificial como aliados estratégicos a la hora de achicar el margen de error para obtener mejores beneficios, tanto económicos como deportivos. En este artículo, AI Manager ofrece algunos ejemplos. Aquí vamos.

En el fútbol

Varios equipos españoles utilizan modelos predictivos sobre el rendimiento y la prevención de lesiones de sus futbolistas. Getafe, por ejemplo, puso el foco en prevenir lesiones musculares, reduciéndolas un 70 por ciento; mientras que el Sevilla, en tanto, creó un departamento de inteligencia artificial a través del cual monitorea 18 mil futbolistas.

En Inglaterra, una de las ligas más competitivas del mundo, es obligatorio para los clubes contar en su cuerpo técnico con un equipo de matemáticos de datos y algunos de los más afamados clubes utilizan modelos estadísticos para fichar jugadores.

Y qué decir de uno de los grandes del continente americano, River Plate, de Argentina, que utiliza la inteligencia artificial para el desarrollo de medición predictiva acerca del potencial rendimiento de determinado jugador, para comprender cómo se adaptaría a su sistema de juego, antes de adquirirlo; lo que les permite saber cuál sería su desempeño, promedio de goles y asistencias, entre otros factores, previo a desembolsar grandes sumas de dinero por éste.

La aplicación de estas tecnologías en este deporte, permiten ir aún más allá, incluso, cruzando datos subjetivos como lo son el impacto en el deportista de una sesión de entrenamiento, un partido, su stress o mal descanso; con datos objetivos como ser los proporcionados por los gps o los generados por los analistas de videos o las plataformas de eventing. Todo, con la finalidad de la mejor toma de decisiones.

Lo anterior sorprende poco o nada cuando tomamos conciencia de que durante el transcurso de un partido de fútbol se capturan entre cinco y ocho millones de datos, teniendo en cuenta jugadores, equipo de árbitros y la pelota, un elemento fundamental. Esta información que no se ve a simple vista -  el ojo humano sólo es capaz de retener el 30% de lo que pasa durante el juego - más tarde es almacenada y luego tratada a través del Big Data para sacar conclusiones sencillas.

En el golf

Al igual que en el fútbol, en el golf sucede algo similar. Aquí, donde la precisión es determinante en función de la efectividad del juego, un centímetro, el viento o simplemente una marca del green - tal vez, imperceptible para el ojo del jugador-, pueden alterar considerablemente el recorrido de la bola y con ello el resultado que se busca. Allí es donde la inteligencia artificial interviene, a través de diversas metodologías.

Una de ellas proviene de los datos que aportan infinidad de sensores y cámaras que captan información sobre el entusiasmo de la gente, la ubicación de los golfistas y cantidades enormes de datos que, una vez procesados, harán su contribución a la mejora del juego.

Además, existen plataformas de aprendizaje del deporte, a través de las cuales los expertos pueden – tras procesar los datos que ofrece el interesado– recomendar ciertos cambios en la técnica a los aficionados, en lo que sería una escalada de mejora continua hacia su óptima performance.

Asimismo, más allá del deportista y la práctica del deporte en sí, existen multiplicidad de compañías que se mueven como pez en el agua dentro del ecosistema de los acontecimientos deportivos, y ponen el foco en manejar la información relevante para los fanáticos, con la finalidad de mejorar su experiencia en vivo. Es ahí donde la recopilación de datos cumple un rol fundamental, el de conocer sus gustos y sus necesidades, para ir orientando a futuro el contexto de esa disciplina exclusivamente moldeada a su antojo.