Digitalizando el deporte

IMAGE: Google / Adidas

Un desarrollo de Google con Adidas utiliza un wearable que se lleva en una plantilla en la zapatilla para medir detalles sobre un jugador de fútbol tales como la distancia recorrida, la velocidad, la fuerza de disparo, o los impactos, para utilizarlas posteriormente bien de cara a mejorar sus prestaciones, o para introducir los datos en videojuegos como el FIFA de EA.

La noticia me recordó profundamente a Moneyball, que cuenta la historia de Billy Beane, el entrenador de un equipo de béisbol que utilizó la analítica de datos para conformar un equipo competitivo con jugadores escasamente valorados por el mercado. El propio Beane, hace algunos meses, afirmaba en una entrevista que el uso de este tipo de tecnologías relacionadas con la monitorización de la salud y de la inteligencia artificial estaba llamado a transformar radicalmente el deporte profesional, y mi impresión es que está completamente en lo cierto: la analítica deportiva lleva muchos años siendo enormemente utilizada en deportes como el béisbol o el baloncesto, y compañías como Opta Sports suministran ingentes cantidades de datos de cada encuentro en deportes que van desde el fútbol o baloncesto hasta el cricket, rugby, fútbol americano, hockey sobre hielo, béisbol o golf a los medios de comunicación, empresas de apuestas deportivas, patrocinadores, etc.

En fútbol, Driblab (o Madribble en baloncesto), creada por uno de mis ex-alumnos y que fue reseñada el año pasado por la BBC, lleva a cabo complejas analíticas basadas en los datos generados por los jugadores en los partidos para asesorar a los clubes en sus decisiones de fichajes y traspasos. Esos análisis y visualizaciones permiten, por ejemplo, analizar a un jugador en función de diversas variables para buscar similitudes con otros o evaluar sus prestaciones en comparación con otros que juegan en su misma posición, y ofrece también sus servicios a federaciones, agencias de representación, medios de comunicación, etc.

IMAGE: Driblab

Incorporando el uso de wearables, este tipo de analíticas podrían, obviamente, alcanzar un nivel de detalle potencialmente mucho más sofisticado, y proporcionar una gran ventaja competitiva a aquellos que supiesen cómo interpretarlas. Por el momento, son relativamente pocas las federaciones y competiciones que aceptan el uso de wearables, aunque sí son utilizados con relativa frecuencia en entrenamientos, y la situación está en permanente estudio a medida que aparecen nuevas funcionalidades.

Si en su momento te gustó Moneyball, ve preparándote. La analítica de datos sirve para todo, y algo que mueve tantos intereses y tantas pasiones como el deporte no se iba a quedar fuera de esa tendencia.


This article was also published in English on Forbes, «Sport is about to get a whole lot smarter…«


16 comentarios

  • #001
    Daniel Terán - 11 marzo 2020 - 23:05

    No estoy de acuerdo en lo de «proporcionar una gran ventaja competitiva». Si acaso en el muy corto plazo de tiempo, pero al final todos terminan haciendo lo mismo y la ventaja se queda en nada.

    La analítica de datos aplicada a la NBA determinó que era mejor hacer tiros de 3 rápido. ¿Obtuvieron ventaje el/los equipo/s que lo aplicaron primero? Tal vez el primer o segundo años. Pero ahora mismo cualquier partido de la NBA es una fiesta del triple. ¿Se ha transformado radicalmente ese deporte? No, uno gana y otro pierde, como así ha sido toda la vida.

    • Carlos - 12 marzo 2020 - 13:10

      La ventaja competitiva te la va a dar la calidad de tu algoritmo respecto de la del resto.
      Los algoritmos no son estáticos, si quieres mantener la ventaja competitiva debes evolucionarlos en el tiempo

  • #003
    Javier Vega - 12 marzo 2020 - 11:33

    Está claro que la ML sin recolectar datos es como un jardín sin flores. Pero por otro lado dar margaritas a los cerdos no deja de ser un síntoma de la falta de Intelegencia Natural (IN) que no Artificial(IA). Hace poco el comentarista se enzarzaba con Enrique por lo que puede parecer la IA cuando por detrás no hay IN…

    ¿Cuándo se nota el fiasco ? Como diría el gran filósofo popular Fiti, MAYORMENTE cuando se aplica la IA sin tener ni puñetera si se dan las condiciones «naturales» de aplicación. Pongo ejemplos:

    1. Recibimos correo. Y se entrena a un sistema para discernir si es spam o no. Normalmente los resultados son buenos. Si falla tampoco pasa nada para eso está el usuario. Para saber si se le cuela spam a su blog. Pero luego no les eches la culpa al askimet si falla, el responsable eres tú. No la herramienta que te ayuda

    2. Prediagnóstico de imágenes. Evidentemente es una ayuda para detectar positivos, pero eso no quita que el radiólogo tiene la obligación de revisar esas imágenes. Y si, si el programa de IA toma a un gorila blanco (copito de nieve) por un señor blanco de murcia, o viceversa, la culpa es de quien no revisa…
    3. Dónde directamente no es aplicable la IA: Por ejemplo donde no hay «directriz clara de discernimiento o clasificación. Llámese crédito bancario, requisitos de libertad condicional, etc. ¿por qué? Si te haces esta pregunta es que algo no «rula bien» en tu IN. Es evidente que las decisiones que tome una IA, que no da explicaciones sobre sus decisiones, se deben apartar de aquellas decisiones que pueden afectar muy gravemente a la vida de la gente. Dicho de otro modo, si tú eres mujer, de raza negra, con trabajo precario, como coño te atreves a pedir un crédito. Eso se llama, para decirlo suave, etiquetar con prejucios a las personas.

    Y finalmente tenemos el caso de hoy, en el que poner sensores a un deportista para tomar estadísticas. Pues paso palabra. Si esa es la IN que tiene una tecnológica para mejorar la vida de las personas, me parece triste, y que las prioridades se la tenían que hacer mirar. Igual es que como la ML está demostrando ser un fiasco en los problemas de la gente, vamos a intentar salir del invierno nuclear de la IN y buscar chorradicas para la IA…

    • Lua65 - 12 marzo 2020 - 12:26

      +1000 me ahorras escribir… XD

  • #005
    Pedro Torres Asdrubal - 12 marzo 2020 - 12:11

    ¡Podólogos al paro!

    He sufrido mucho con mis pies y creo que un buen calzado los hubiera evitado, pues justo es lo que los ha solucionado.

  • #006
    Gorki - 12 marzo 2020 - 12:22

    Nota aclaratoria
    ML – Machine learning o Aprendizaje automático
    IN – Inteligencia natural, la tuya y la mía
    IA – Inteligencia Artificial, conjunto de tecnologías que intentan imitar o aumentar la inteligencia humana

    El autor del comentario, comsidera que deberiamos dedicar el ML y la IA, a temas fundamentales del ser humano, como por ejemplo, (indico), saber – ¿Quiénes somos, de dónde venimos y a dónde vamos? y no dedicarlo a minucias, como suministrar al Barça un extremo izquierdo fenomenal, pero desconocido, que juega hoy en un equipo de tercera división de Paraguay.

    Yo opino, que pese a que sea triste, el gran motor de la tecnología es la guerra y en segundo lugar el ocio.

    Sin guerra espacial, no se habria miniaturizado lo digital y sin juegos de ordenador no se habría vulgarizado el PC. Por ello me alegro de estos avances, aunque a mi el futbol me traiga al pairo.

    Quizá mañana valga para elegir los mejores policías, o los camareros más eficientes, (dando lugar a nuevos problemas por resolver, como que hacer con las medianías)

    • Lua65 - 12 marzo 2020 - 12:28

      La IA, en el futbol, no va a resolver un problema basico y fundamental, que es la motivacion…

      Como al futbolista no lo motives (con la billetera), ya te digo yo donde te puedes meter las plantillas… XDDDD

      • Gorki - 12 marzo 2020 - 13:35

        El problema násico de la motivación lalo resolvio hace tienpo la IN . Mejor motivación que no renovar, no existe. Los futbolistas desean el imposible de un contrato indefinido de por vida, con la misma fuerza que los chupatintas.

        • Lua65 - 12 marzo 2020 - 14:02

          La diferencia, fijate… es que ellos lo consiguen… XD

          La vida «media laboral» de un futbolista (profesional), son los 35/38 años… para entonces ya tienen su buen retiro (si no dilapidan en fiestorros absurdos)

  • #010
    Javier Vega - 12 marzo 2020 - 13:24

    Gorki
    Casi lo pillas. El autor del comentario dice lo contrario a tu comentario.

    La IA/ML no puede explicar el mundo, ni lo va a hacer nunca, ni ningún tema fundamental. Lo que tienes debajo de la boina es lo que tiene explicar las cosas.

    Y si aplicas la ML/IA a hacer botijos, ella no tendrá más cometido y recorrido que el que usa la «boina» le haya encomendado la necesite para resolver sus problemas o para jugar.

    Simil: ¿Para que usas un rastrillo? Para recoger hojas. ¿no?. Lo puedes hacer a mano. ¿ok? pero la herramienta te ayuda a hacerlo más rápido. ¿Es suficiente esta herramienta? Hasta que no inventaron los sopladores parecía que si. Ahora tienes sopladores. Pues vas más rápido. Pero el de la boina «usará su sesera» para recoger para un lado, o soplar para otro. Y si lo hace mal con el soplador, sera un soplapollas !! use ML o no.

    • Lua65 - 12 marzo 2020 - 13:45

      (y luego el que bebe soy yo…) XDDDD

      +1000 a esa explicacion…

    • Gorki - 12 marzo 2020 - 13:46

      Si esa es la IN que tiene una tecnológica para mejorar la vida de las personas, me parece triste, y que las prioridades se la tenían que hacer mirar.

      Si lo he entendido al revés, dederias apuntarte a un curso acelerado de redacción. Pues no hay quien entienda correctamente tus escritos.

      • Lua65 - 12 marzo 2020 - 13:54

        dederias apuntarte a un curso acelerado de redacción

        Hombre Gorki, por ahi no vayas, porque la mitad de tus comentarios, me dan por imaginar que tienes un movil muy xiquitin y unos dedos como butifarras… XD

        Quizas sea cierto que se estan dedicando muchos «esfuerzos», a cosas tan banales como lo comentado por eDans… quizas esa IA/IN (que mania teneis con las abreviaturas) deberian dedicarse a cosas mas «utiles» para la humanidad… que un jugador de futbol/baloncesto/loquesea, cojee mas de la izquierda que de la derecha, no nos va a hacer mejores ni mas felices (en todo caso, a los flipaos de ver a 22 tios pateando una pelota)

        Pero el comentario de Vega, yo lo veo mas como un «por mas IA que metas a algo, existe el factor humano, que, hoy por hoy, tiene que supervisarla»

        Facilita el trabajo? Si. Pero al igual que con el soplador de hojas, si no lo haces en la direccion adecuada, te puedes pasar todo el dia haciendo transferencias de las mismas de lado a lado del jardin… XDD

      • Javier Vega - 12 marzo 2020 - 13:59

        Hombre justo esta frase… la frase estaba clara….

        Las clases de Sujeto más Verbo si me hacen falta… nos apuntamos juntos y además a la de comprensión lectora y nos tomamos unas cervecitas… pero en mi caso poca mejora espero… mi IN es de una release posterior a la tuya, y ya se sabe que los productos «semos» cada vez peor. ¿Durará un Tesla lo que un 600? Ahí lo dejo ;-)

        • Lua65 - 12 marzo 2020 - 14:03

          (cojo las palomitas) XDD

  • #016
    Lua65 - 12 marzo 2020 - 14:11

    Bueno, ya he soltado mis cuatro paridas en los comentarios… vamos a lo serio…

    Este tipo de tecnologías, las vería factibles si TODOS los deportistas se sometieran a ellas. Así no existiría sesgo y el input de datos, seria total. De ahí, una IA (o una IN) podrían extrapolar necesidades, ventajas, o llámense como se quiera…

    El problema que le veo es: Quien se somete a ello? Los que lo hagan, seguramente será por que cobren de patrocinadores. Pero todos esos deportistas, correrán el riesgo de ver, como “caen” en el ranking. De repente, se verán superados incluso por otros más desconocidos…

    De verdad correrán ese riesgo?

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