Cuando los números se convirtieron en talento

Hasta hace relativamente poco, las estadísticas deportivas eran poco más que una curiosidad. Hoy son una herramienta fundamental para entrenadores y deportistas.

A medida que las capacidades físicas se comenzaron a igualar en la élite deportiva (lo que hizo más difícil romper récords y destacar) , tanto debido a la nutrición como a la edición genética y a los diferentes modos de entrenamiento, muchos expertos buscaron alternativas para obtener un plus que les permitieran destacar. Así fue cómo surgió el uso de la inteligencia artificial, en particular la rama de «machine learning» (aprendizaje automático) en el deporte y la técnica se adaptó de un modo particular a cada disciplina.

Atletismo

En 2019 un equipo de científicos liderados por Iain Hunter de la Universidad de Brigham, publicó un estudio que casi pasó desapercibido, pero resultó ser la semilla de una revolución. El estudio analizaba si la afirmación de Nike, que aseguraba que las zapatillas Vaporfly 4% daban un plus de ventaja a quienes las usaban. Los resultados mostraron que sí: la zancada era más larga y se precisaba menos energía. A partir de ese momento, comenzó a analizarse el tamaño de zancada más efectivo para cada atleta, según la distancia, la superficie y hasta la altura a la que corría. Analizando parámetros anatómicos, un programa de IA, sugería el ritmo y la longitud de la zancada a partir de sensores ubicados en las piernas y la cadera del atleta.

Fútbol

¿Cómo puede influir en este deporte saber cuántos tantos ha marcado un jugador, cuantos kilómetros corre por partido o la cantidad de faltas que hace y recibe? A partir de 2022, con un experimento realizado por expertos en ciencias del deporte, se sugirió a un equipo de segunda división de la liga holandesa, que no formara su equipo en base al talento indvidual de los jugadores, sino alrededor de las estadísticas de ellos (la cantidad de pases efectivos por ejemplo y hasta su índice de sociabilidad). Un sistema de IA, sorprendentemente muy similar al videojuego FIFA en sus forma de analizar datos y compararlos, señaló cuáles eran los candidatos más acordes para lograr el ascenso a la siguiente categoría. El sistema uso información deportiva pero también datos médicos, informes psicológicos y análisis de las redes sociales para evaluar tanto las cualidades físicas como la capacidad de los individuos para enfrentarse al estrés. La sorpresa fue que un equipo de completos desconocidos (entre ellos y por la prensa especializada), logró el ascenso con mucha comodidad sobre sus rivales y al año siguiente se coló en la Champions, llegando hasta semifinales. Desde ese momento, la mayoría de los equipos utilizan este sistema, la diferencia es que algunos lo hacen con un presupuesto ajustado y otros con uno casi ilimitado.

Obviamente la nueva técnica se trasladó a otros deportes de equipo, como baloncesto, rugby, hasta water polo, con un éxito similar.

Deportes de motor

Sí, es cierto que el automovilismo, el mundo de las motos y algunos deportes acuáticos llevaban años utilizando las estadísticas en su planificación, pero hasta 2025 solo lo habían hecho como complemento de la tarea humana. Este año se cumple el décimo aniversario de la primera carrera de Fórmula 1 en la que participaron humanos y máquinas (sistemas de IA) como pilotos. La medida fue obviamente muy discutida, pero los coches autónomos de competición demostraron carecer de improvisación y talento, pero mostraron ser más seguros y provocar menos accidentes al carecer de ego. Los coches de competición autónomos aprendían carrera a carrera y analizaban absolutamente todos los parámetros, sin importar cuánto y cómo cambiara el escenario, con el objetivo de alcanzar la victoria. A menudo sorprendían con una estrategia extraña y muy diferente, pero luego esta mostraba estar destinada a ahorrar combustible, prever lluvia o accidentes. Hoy, muchos pilotos, imitan las estrategias de las máquinas.