A partir del análisis de datos procedentes de deportistas y equipos en su conjunto, las entidades y clubes deportivos pueden adaptar y optimizar sus estrategias deportivas.
La famosa película “Moneyball: Rompiendo las reglas” -nominada a 6 Óscars, incluido el de mejor película-, ya mostraba el valor de la estadística en la estrategia deportiva. Basada en la historia real de Billy Beane, gerente general del equipo Oakland Athletics, quien utilizaba las estadísticas avanzadas para fichar jugadores, la película es un claro ejemplo de cómo el análisis avanzado de datos consigue reunir y seleccionar un equipo de jugadores que cada jornada consiguen ganar partidos y llegar a la final.
Hoy en día los entrenadores y cuerpo técnico pueden optimizar el rendimiento deportivo de sus equipos gracias a estrategias de planificación de entrenamientos donde se aplican los últimos avances en Ciencias del Deporte, Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning, con la creación de herramientas analíticas que aportan conocimiento adicional del desempeño del equipo en competición.
Son múltiples los ejemplos del uso de Big Data e IA en algunos de los principales deportes en todo el mundo. En el ciclismo profesional, por ejemplo, un ciclista genera 3 millones de datos en una gran vuelta. Alejandro Valverde, ciclista profesional con cientos de victorias y el ciclista con más medallas conseguidas en la historia de los mundiales en ruta, cuenta que “ni mucho menos imaginaba, cuando yo empecé, que podía llevar casi un ordenador en la bicicleta, porque llevamos una cantidad de datos impresionate: la altura, el desnivel de la subida, los vatios, el pulsómetro, la velocidad, vatios máximos… Lo llevamos todo incorporado y se generan una cantidad de datos e información sobre rendimiento, alucinante”.
Esta aplicación del Big Data y la Inteligencia Artificial en el ciclismo trae consigo una revolución en el mundo deportivo, pudiendo usar los propios datos del deportista que hasta ahora no se estaban midiendo, ni se estaban recogiendo durante el propio deporte, para dar feedback al deportista en tiempo real sobre su rendimiento y tomar decisiones más adecuadas a cada situación.
El baloncesto es otro de los deportes donde más datos se recogen, y desde hace unos años la estadística avanzada es cada vez es más predictiva. A través del desarrollo de estos dashboard, a partir de algoritmos del análisis avanzado de estadísticas históricas de los jugadores y de los equipos, los cuadros de mando permiten al personal del equipo tomar mejores decisiones durante los partidos. Estas herramientas desarrolladas a través de Machine Learning e IA nos permiten, entender cuáles son las variables más influyentes en los resultados de los partidos para ir más allá de la generación de indicadores. Por ejemplo, permite ir más allá en la generación de informes, reduciendo hasta un 95% el tiempo en la extracción de datos y generación de estos.
Así se consigue detectar automáticamente variables determinantes en las victorias, así como otros aspectos de mejora competitiva a partir del análisis de temporadas completas y las estadísticas históricas de un gran número de jugadores.
Antonio Pérez Caínzos, segundo entrenador del Movistar Estudiantes, explica cómo “gracias a la estadística avanzada del clutchtime, podemos tomar decisiones de equilibrios en los quintetos, y para quién jugar en esos últimos minutos. Un caso se dio, por ejemplo, en el partido de Movistar Estudiantes contra Obradoiro cuando decidimos desde dirección de partido que Dario fuera el jugador que jugase esos últimos balones de cluthtime, porque era nuestro mejor jugador en esos tres últimos minutos. Y salió bien”.
Siempre hay un componente humano, subjetivo, desde seleccionar qué datos escoger hasta las preguntas que nos llegamos a hacer delante del resumen de datos. Estos datos complementan las intuiciones personales para tomar las decisiones adecuadas, y es ahí donde el Big Data y la IA se vuelven una verdadera revelación dentro del sector deportivo, y ayuda a los deportistas a mejorar su rendimiento y superarse cada día.
La IA y el análisis avanzado de datos han llegado al deporte para quedarse y sumarse al esfuerzo que día a día realizan los deportistas.
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