La inteligencia artificial es un complemento a la labor humana de análisis deportivo./Imagen generada con Gemini
Este año, el término inteligencia artificial cumple siete décadas desde que fuera mencionado por primera vez en la Conferencia de Dartmouth por los científicos John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon. Desde 1956, la tecnología ha evolucionado y ampliado su impacto en distintos sectores de la vida diaria.
Así, sectores como la medicina (procesamiento y análisis de imágenes), logística (optimización de procesos), gerencia (toma de decisiones) y robótica han visto sus capacidades potenciadas con la implementación de tecnologías de la inteligencia artificial.
La actividad deportiva tampoco ha escapado del empleo de la IA. Desde el análisis de jugadas, detección de talentos y ajustes de estrategias; cuerpos técnicos, atletas y aficionados tienen acceso a herramientas y datos que fomentan una mejor experiencia tanto para profesionales como aficionados.
De la tradición a la adopción escalonada
El deporte fue una de las áreas en las que la adopción de la IA no ocurrió de forma inmediata. Incluso, ha habido escepticismo por la creencia de que sustituye la capacidad de decisión humana. Podemos hacer un símil con el miedo actual a que los sistemas de inteligencia artificial nos quiten el trabajo.
Entonces, los entrenadores y analistas se fiaban más de sus observaciones y mediciones directas que el análisis asistido por sistemas informáticos. Las pruebas de talentos consistían en comprobar sus habilidades y visualización de videos previo a la toma de decisiones.
La creación de alineaciones seguía cánones previamente establecidos, casi con religiosidad. Los bateadores de mayor fuerza van entre el tercer y quinto turnos en el béisbol, el jugador más creativo de un equipo de fútbol se ubica detrás del delantero.
Los análisis han evolucionado con el paso de los años. Por ejemplo, en el deporte de las bolas y los strikes, los entrenadores notaron que los bateadores zurdos rendían mejor frente a lanzadores derechos, y viceversa. Fue una conclusión a la que llegaron tras demostraciones estadísticas.
Un momento que demostró el potencial de los sistemas de inteligencia artificial fue la victoria de la computadora Deep Blue contra el campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov, en 1997. A partir de ahí, se registró un mayor interés por las potencialidades de aplicación de la tecnología en la práctica deporte.
Estados Unidos, año 2002. El equipo de las Grandes Ligas de Béisbol (MLB, por sus siglas en inglés) Atléticos de Oakland comenzó a aplicar la metodología Moneyball. La idea era contratar jugadores “infravalorados” que le permitieran ajustarse a su presupuesto a la par que obtener un buen resultado en la competencia.
Billy Beane, director del equipo, y su asistente Paul DePodesta, usaron estadísticas generadas por computadora para tomar las decisiones de las nóminas. Estimaron que necesitaban ganar 95 juegos y producir 135 carreras más que sus rivales para llegar a los playoffs.
DePodesta evaluó estadísticas como el porcentaje de embasado y el número de bases obtenidas por turno a la ofensiva, más allá del promedio de bateo. El equipo ganó 103 juegos y demostró la importancia de elegir e interpretar las variables correctas antes de tomar decisiones. La historia se cuenta en la película Moneyball, de 2011.
Tras el éxito del método que emplearon en Oakland, otros equipos comenzaron a prestar atención a un análisis estadístico más profundo. Si bien no se puede llamar aplicación de IA aún, comienza a desarrollarse una tendencia de analizar más variables que las tradicionales, y a confiar en las herramientas informáticas para la toma de decisiones.
Ahora usted ve imágenes de entrenamientos de deportistas y no le resultan raros unos tops negros bien ajustados al cuerpo. Pero en 2006, fue revolucionario usar microsensores con algoritmos incorporados para traducir la aceleración y gravedad en métricas de fatiga y riesgo de lesión. Una empresa pionera en este sentido fue Catapult Sports, que creó en Australia la primera generación de GPS para atletas.
La MLB comenzó a finales de la década a instalar en sus estadios el sistema Statcast, que consiste en un conjunto de radares para medir la velocidad de salida del bate y el ángulo de lanzamiento.
Muchas de estos avances también contribuyeron a que el espectador tuviera más elementos para disfrutar del deporte (seguimiento de trayectoria del balón, mediciones instantáneas y predicciones en constante actualización), ampliando su impacto no solo para la práctica de las disciplinas sino también para una mejor experiencia del aficionado.
La tecnología conquista el deporte
Tras esa primera década del siglo, el mundo del deporte continuó con una adopción progresiva de herramientas tecnológicas que facilitaran la labor de atletas, entrenadores, directivos y hasta árbitros.
En el Mundial de fútbol de 2010, celebrado en Sudáfrica, Alemania e Inglaterra se enfrentaron en octavos de final. Con el juego 2-1 favorable a los germanos, Frank Lampard envió un disparo que pegó en el palo superior de la portería y el rebote cayó tras la línea de gol. El árbitro no dio por válido el tanto que hubiera supuesto el empate inglés.
Quizás el caso de esa anotación fantasma motivó que, para la edición de 2014, la FIFA decidiera implementar el Ojo de Halcón. Se trata de un sistema de visión artificial que utiliza múltiples cámaras para rastrear la trayectoria del balón y reconstruirla en 3D. El referee recibe en su reloj una señal que indica que la pelota cruzó la línea en su totalidad.
Otro caso del empleo de tecnologías de IA en el fútbol es el Fuera de Juego Semiautomático. 12 cámaras ubicadas en los estadios rastrean 29 puntos del cuerpo de cada jugador para detectar el fuera de juego. Son situaciones del partido que necesitan una precisión milimétrica.
Mediante el empleo de sensores GPS y biométricos, sistemas de IA empleados por equipos del balompié en el continente europeo pueden evaluar la fatiga, carga de trabajo y patrones de sueño y realizar una predicción de cuándo un atleta tiene riesgo de sufrir una lesión muscular.
En las competiciones nacionales de baloncesto y béisbol de Estados Unidos se emplean sistemas de rastreo óptico para capturar el movimiento de los jugadores y las pelotas. Con la información recopilada, la inteligencia artificial puede ser empleada para evaluar la eficiencia de un tiro, el ángulo de salida de un batazo o la probabilidad de que un pase sea interceptado en tiempo real.
Equipos del futbol europeo como el Liverpool se consideran líderes en una tendencia que se conoce como scouting[i] predictivo, que permite captar talento antes de que su valor de mercado se dispare, teniendo como base datos de rendimiento que predicen cómo los jugadores se adaptarán a un escenario de mayor exigencia.
En Japón, los bateadores utilizan sistemas de realidad virtual que genera de forma automatizada lanzamientos que imitan el estilo, velocidad y rotación de la bola de pitchers rivales, lo que garantiza un entrenamiento adaptado a las condiciones que enfrentaran en situaciones reales del juego.
Los profesores ecuatorianos Carlos Alberto García Vélez, Javier Moisés Carrión Pazmiño, Ángel David Sánchez Jaramillo, Carlos Ramiro León Calle, Lilia Isabel Sigüencia Muyulema e Ivon Mercedes Siguencia Muyulema publicaron en 2025 un artículo titulado “El impacto de la inteligencia artificial y el análisis de datos en el rendimiento deportivo de alto nivel”, en la Revista de Estudios Generales.
El colectivo de autores declara como hallazgo que “la valoración de las herramientas de IA no solo como medios de mejora física, sino también como apoyos en la dimensión emocional del rendimiento. Muchos deportistas señalaron que las plataformas de retroalimentación inmediata les ayudaban a mantener la motivación, a reducir la incertidumbre y a visualizar sus progresos de forma concreta”.
La implementación de sistemas demanda también de competencias profesionales para un uso óptimo de la tecnología. Ya no basta con la observación directa, sino que ésta debe verse complementada por conocimientos de análisis de datos, comprensión de algoritmos y capacidad para traducir la información en estrategias que deriven en mayores resultados.
Sin embargo, las tecnologías más potentes (y por consecuencia, más caras) siguen en manos de las naciones económicamente fuertes. Aunque también desde los países del llamado tercer mundo comienzan a surgir soluciones innovadoras que contribuyen a una implementación gradual de esos sistemas en estructuras deportivas.
Cuba: soberanía tecnológica en busca de medallas
Con una amplia tradición deportiva y un interés siempre presente por las nuevas tecnologías y sus aplicaciones, desde Cuba también se exploran y aplican los beneficios de soluciones impulsadas por inteligencia artificial para diferentes áreas de la práctica del deporte.
El Dr. C. Pedro Yobanis Piñero Pérez, director ejecutivo de la mipyme IADES SRL, explicó que en el país funciona un ecosistema para la toma de decisiones en el deporte, una plataforma que gestiona datos de más de trece mil atletas de todas las categorías.
Trabajaron en el desarrollo de esta herramienta dos direcciones del Instituto Nacional de Deportes, Educación Física y Recreación (la General de Alto Rendimiento y la de Ciencia, Tecnología, Innovación y Medio Ambiente), el Centro de Investigaciones del Deporte Cubano y la propia IADES, una muestra de la alianza entre instituciones públicas y empresas privadas.
“Cuba ha logrado algo altamente relevante: introducir IA de forma soberana, con arquitectura propia, y aplicable a 38 deportes y a más de 13 mil atletas durante más de dos años de operación real”, valoró Piñero Pérez.
“Creo que aún estamos en fase de descongelamiento respecto al uso de las tecnologías disruptivas. Se necesita mucho esfuerzo de parte de todos los especialistas deportivos para trabajar en las bases de conocimiento que funcionen con arreglo a las necesidades del usuario/cliente”, valoró el Dr. C. Alfredo Quintana Díaz, director del Centro de Investigaciones del Deporte Cubano (CIDC).
Otras herramientas desarrolladas en Cuba, que utilizan inteligencia artificial, son el Sistema Integrado de Gestión de Talento Deportivo, la plataforma de vigilancia tecnológica aplicada al deporte (desarrollada por la Universidad Central Marta Abreu de Las Villas) y la Suite de Inteligencia Deportiva, fruto de la colaboración entre el Centro de Investigaciones del Deporte Cubano y el Parque Científico Tecnológico de Matanzas.
Es precisamente la Suite la herramienta de avanzada dentro del uso de estas nuevas tecnologías en el deporte cubano. Rigoberto Sánchez Morales, especialista en desarrollo del Parque Científico de Matanzas, explicó que “es una aplicación web desplegada en los servidores de XETID, con disponibilidad de 24 horas”.
Añadió que el objetivo es poder reunir la mayor cantidad de información posible de las competencias y pruebas morfofuncionales realizadas a nuestros deportistas, para predecir resultados en competiciones y mejorar entrenamientos, contar con una base de datos de atletas en la nube y acceder a estadísticas que ayuden en la captación de nuevos talentos.
Quintana Díaz agregó: “Su implementación ha permitido avances discretos pero sólidos, sobre todo en el boxeo durante los Juegos Olímpicos de París 2024, en la aplicación de la prospectiva estratégica para el estudio de contrarios, la preparación de estrategias de enfrentamiento y la evaluación del rendimiento deportivo”.
Adelantó que se desarrolla en la ampliación de los indicadores de rendimiento deportivo en los siete deportes estratégicos definidos por el INDER para el ciclo olímpico 2024-2028: atletismo, canotaje, boxeo, judo, lucha, levantamiento de pesas y taekwondo. También en el beisbol, aunque Cuba no clasificó para los Juegos Olímpicos de Los Ángeles en esa disciplina.
La solución, que además es el insumo básico para el funcionamiento del nuevo proyecto Sala Situacional del Deporte Cubano, fue premiada por el INDER con el Premio Anual de la Ciencia José Yáñez Ordaz en 2024. Tal reconocimiento fue “no solamente por la herramienta en sí, sino por el proceso de despliegue por todas y cada una de las provincias del país, posibilitando el entrenamiento para su uso y la configuración de los usuarios”, explicó Quintana Díaz.
Cabe destacar que las principales aplicaciones utilizadas para el deporte en Cuba se encuentran instaladas en centros de datos nacionales con varios niveles de seguridad, y no se envía información a servidores extranjeros. Así se asegura la protección de los atletas nacionales, valoró Piñero Pérez.
Su implementación también deriva en la reducción de costos en el sistema deportivo cubano. Anteriormente, los procesos observacionales se realizaban de forma presencial y eran extensos y poco sistematizados, lo que podía conllevar a pérdida de información relevante. Además, demandaba gastos de transportación y alojamiento, entre otros.
Dentro de los desafíos que limitan la adopción de IA en el deporte, los entrevistados mencionaron la baja estandarización de datos, la limitada infraestructura tecnológica, la protección de datos, la brecha digital y la necesidad de formar entrenadores y analistas en ciencias de datos.
“En el proceso de formación profesional que demanda el sistema deportivo cubano, aún es insuficiente la concepción didáctica en aquellas ciencias que permiten construir esas competencias digitales, y no solo las puramente digitales, sino las que permiten conformar las bases de conocimiento específicas que demanda el entrenamiento deportivo como proceso holístico y complejo”, dijo Quintana Díaz.
A raíz de su experiencia como capitán del equipo provincial de karate, de Guantánamo, el Ms. C. Edsnel Eugenio Daudinot Llibre, profesor asistente de la universidad en el territorio, comenzó a preguntarse cómo mejorar el estudio de contrarios en ese deporte. Tras un proceso investigativo de nueve años, creó la herramienta Odiseo, para el análisis de rivales y rendimiento deportivo.
Mediante funciones algorítmicas de matemática cualitativa, utiliza 32 agrupaciones de variables genéricas para clasificar tipos de peleadores y generar recomendaciones tácticas. Codifica algoritmos de análisis del rendimiento deportivo completos, con entrada de datos crudos, procesos lógicos paso a paso y salidas tácticas accionables.
La estructura del asistente se compone de subsistemas que recrean de manera digital el combate, procesan estadísticas de cada atleta, contiene base de datos de las técnicas realizadas, gráficos comparativos, mapeo corporal ofensivo y defensivo y ficha general del atleta. De momento funciona de manera offline, pero se trabaja para un desarrollo informático con acabado profesional e implementación en servidores nacionales.
Daudinot explicó que la herramienta tiene validación por parte de la dirección nacional del INDER, el CIDC, y las comisiones nacionales de boxeo, karate, taekwondo, judo, lucha más el sistema cubano de artes marciales mixtas (SCAAM), además del desarrollo de una prueba piloto exitosa para el karate realizada en Colombia.
Con respecto al funcionamiento de la inteligencia artificial dentro de Odiseo, Daudinot aclara que “trabajaría de la mano del especialista”. Agrega que con un método de anotación codificada se puede llevar un registro del combate, información que luego es introducida en la herramienta por un especialista calificado del deporte. La primera versión de aplicación de esa tecnología para encontrar patrones ya se encuentra disponible para el karate.
Aunque la tecnología actual es capaz de introducir los datos, mediante análisis de video, Daudinot lo considera inviable. “Demandaría alta calidad de video en cuanto a formato y fotogramas por segundo, y varios ángulos específicos. Nos sería imposible garantizar eso en plena competencia, porque las federaciones mundiales no lo permitirían”.
Desde hace años, analistas y aficionados insisten en el uso de la sabermetría para la toma de decisiones, especialmente en el beisbol. El empleo de tecnología y la interpretación de datos es una necesidad imperiosa si se quieren reverdecer los laureles de antaño en un mundo cada vez más competitivo, tanto en lo deportivo como en lo tecnológico.
Se necesita educar y crear cultura de que la inteligencia artificial puede tener un impacto positivo en los resultados de atletas y entrenadores, y de fomentar un ambiente de colaboración entre humano y tecnología, que permita una adopción fructífera para el sistema deportivo nacional.
Las universidades del deporte e instituciones punteras del sector deben asumir un rol proactivo en la difusión de los beneficios de su uso, así como en la creación de cursos para capacitar en un correcto empleo de la inteligencia artificial y la interpretación de los datos.
“La IA no sustituye al experto, lo potencia. Las soluciones ofrecen datos, patrones y recomendaciones; pero la decisión final y la interpretación contextual continúan siendo responsabilidad humana”, dijo Piñero Pérez.
En esa misma línea, Quintana Díaz lo resume: “ninguna IA sustituye al entrenador, pero el entrenador que sepa usar la IA, sustituirá seguramente a aquel que no sepa usarlas”.
La inteligencia artificial y otras tecnologías no son una solución mágica. Pero su implementación, junto a otros ajustes necesarios en el sistema deportivo cubano, puede contribuir a que se obtengan mejores resultados tanto en competencias nacionales como en eventos a nivel global.
Para ello, se necesita mayor preparación académica, herramientas que resuelvan problemas reales, crear capacidades tecnológicas para el despliegue de soluciones y hacer notar el potencial que tienen todas estas para beneficio de todo el sistema deportivo.
[i] Búsqueda, análisis y evaluación de jugadores con el fin de detectar talento, fortalecer plantillas y preparar estrategias competitivas.