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\n La inteligencia artificial (IA) es cada vez m\u00e1s importante en el deporte: predice el rendimiento, descubre talentos y puede prevenir lesiones. \u00bfReemplazar\u00e1 pronto al entrenador?<\/strong>\n <\/p>\n \n Donde hay una gran cantidad de datos, la inteligencia artificial (IA) se siente como en casa. Mientras m\u00e1s, mejor. Si come lo suficiente, puede hacer cosas asombrosas: predecir el rendimiento, reconocer errores en la postura o analizar movimientos con precisi\u00f3n milim\u00e9trica. En los deportes, el uso de la IA abre posibilidades inimaginables.<\/p>\n \n Pero no todos en la escena comparten su nivel de conocimiento. Por lo tanto, la pregunta de c\u00f3mo la IA ya se est\u00e1 utilizando en los deportes no es tan f\u00e1cil de responder. “La inteligencia artificial puede ayudar a estructurar los datos, mostrar anomal\u00edas y reducir la cantidad de datos para que las personas puedan manejarlos mejor”, explica Carlo Dindorf, cient\u00edfico deportivo de la Universidad T\u00e9cnica de Kaiserslautern-Landau. Pero, \u00bfqu\u00e9 significa eso en t\u00e9rminos concretos?<\/p>\n \n Video de YouTube de SWR Sport: “Inteligencia artificial en el deporte: \u00bfoportunidad o riesgo? | SWR Sport”<\/p>\n \n La inteligencia artificial ya es capaz de predecir el estado f\u00edsico de los atletas. En los diagn\u00f3sticos de rendimiento, se recopilan grandes cantidades de datos que se pueden enviar a la IA: datos de entrenamiento, frecuencia card\u00edaca, ox\u00edgeno y valores sangu\u00edneos. La TU Kaiserslautern se ha aprovechado de esto: con el tiempo, la IA aprende a predecir los resultados de los diagn\u00f3sticos de rendimiento. Bastante pr\u00e1ctico, porque los ex\u00e1menes deportivos son complejos y costosos. Gracias a la IA, los atletas ya no tienen que torturarse en el laboratorio y siempre saben c\u00f3mo va su rendimiento.<\/p>\n \n En el diagn\u00f3stico de rendimiento, una IA puede predecir los resultados en funci\u00f3n de los datos de entrenamiento.\n <\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n \n En una forma m\u00e1s peque\u00f1a, algo como esto ha sido durante mucho tiempo parte de la vida deportiva cotidiana. Los rastreadores de actividad f\u00edsica con informaci\u00f3n sobre las respuestas al estr\u00e9s y la fatiga son est\u00e1ndar. En el equipo ciclista alem\u00e1n Bora-Hansgrohe, seis personas ya est\u00e1n trabajando en el procesamiento diario de grandes cantidades de datos sobre potencia, frecuencia card\u00edaca y mucho m\u00e1s. En la F\u00f3rmula 1, el an\u00e1lisis de datos ha influido en la estrategia de carrera durante muchos a\u00f1os, y aqu\u00ed tambi\u00e9n se est\u00e1 intensificando el uso de la IA a trav\u00e9s de empresas de software.<\/p>\n \n Al analizar desalineaciones, la IA puede ofrecer resultados que un m\u00e9dico dif\u00edcilmente puede seguir. Se utiliza un esc\u00e1ner para crear un avatar 3D de los atletas, que luego se examina digitalmente. Los entrenadores y terapeutas pueden utilizar los resultados y patrones reconocidos por la inteligencia artificial para prevenir lesiones y aumentar el rendimiento.<\/p>\n \n Un esc\u00e1ner 3D usa IA para evaluar el cuerpo de un atleta.\n <\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n \n Werder Bremen se enter\u00f3 del portero Jiri Pavlenka a trav\u00e9s de la exploraci\u00f3n digital. FC Bayern Munich tambi\u00e9n utiliza las posibilidades de la IA en la planificaci\u00f3n de transferencias.<\/p>\n \n En el f\u00fatbol profesional, a pesar de los \u00e9xitos iniciales, muchos clubes todav\u00eda tienen reservas sobre la inteligencia artificial. A pesar de la proximidad a la Universidad T\u00e9cnica, seg\u00fan el director gerente Thomas Hengen, el 1. FC Kaiserslautern a\u00fan no se ha ocupado de ello. El t\u00e9cnico del Mainz, Bo Svensson, tampoco ha o\u00eddo hablar del uso de la inteligencia artificial en el f\u00fatbol. El entrenador del Freiburg, Christian Streich, est\u00e1 preocupado por el tema: “Si solo lo usaras para las cosas positivas, ser\u00eda un progreso para la humanidad. Pero los factores negativos no son previsibles, podr\u00eda vaciar a la gente”.<\/p>\n \n Un campo de investigaci\u00f3n actual en la Universidad T\u00e9cnica de Kaiserslautern-Landau: An\u00e1lisis de movimiento. Los atletas son observados durante sus ejercicios en un entorno de realidad virtual: la inteligencia artificial descubre d\u00f3nde se cometen los errores y qu\u00e9 se podr\u00eda hacer mejor.<\/p>\n \n La inteligencia artificial (IA) es cada vez m\u00e1s importante en los deportes.\n <\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n \n Esto permitir\u00eda comparar tus propios movimientos no solo contigo mismo, sino tambi\u00e9n con los de otros atletas. Esto ofrece un potencial inimaginable: podr\u00edas aprender a entrenar de los mejores del mundo, aprender sus movimientos y descubrir d\u00f3nde y por qu\u00e9 sigues rezagado en comparaci\u00f3n con los mejores del mundo. Adem\u00e1s, la IA podr\u00eda reconocer en el movimiento que es inminente una lesi\u00f3n que se puede evitar en una etapa temprana. Todo esto ser\u00e1 posible a mediano plazo, explica el cient\u00edfico deportivo Carlo Dindorf.<\/p>\n \n El Instituto de Ciencias del Entrenamiento Aplicado (IAT) en Leipzig lo ve de manera similar, donde la IA ahora se usa principalmente en biomec\u00e1nica. \u201cEn nuestra \u00e1rea, la IA no es un riesgo, sino una oportunidad para generar m\u00e1s datos en menos tiempo\u201d, explica Bj\u00f6rn M\u00e4urer, empleado cient\u00edfico de inform\u00e1tica deportiva del IAT. En el IAT, se filma el movimiento del atleta en el salto de esqu\u00ed o en la pista de disco, luego se eval\u00faan las grabaciones con un software y se acompa\u00f1a al atleta con sistemas de grabaci\u00f3n compatibles con IA. En una comparaci\u00f3n internacional, M\u00e4urer dijo que est\u00e1n “en una buena posici\u00f3n en este sentido, pero China deber\u00eda estar m\u00e1s adelante”.<\/p>\n \n En el f\u00fatbol profesional, la empresa Plaier quiere llevar la exploraci\u00f3n de jugadores a un nuevo nivel utilizando una IA especialmente desarrollada. Se utiliza un an\u00e1lisis en tiempo real del sistema de juego y de la escuadra. Los resultados se combinan con datos de m\u00e1s de 100.000 jugadores registrados en el sistema y ponderados seg\u00fan sus habilidades en relaci\u00f3n con el club de b\u00fasqueda. Con este enfoque sistem\u00e1tico, la IA aprende de los pron\u00f3sticos y datos hist\u00f3ricos. El cofundador Jan Wendt promete a los clientes un 90 por ciento de probabilidad de \u00e9xito en las transferencias: “No estamos diciendo: Eso podr\u00eda ser. Estamos diciendo: As\u00ed es y as\u00ed ser\u00e1 en los pr\u00f3ximos seis a\u00f1os”.<\/p>\n \n El exentrenador del Schalke, Manuel Baum, por otro lado, est\u00e1 trabajando en un entrenador asistente de IA para apoyar a los entrenadores durante un partido de f\u00fatbol. A trav\u00e9s del an\u00e1lisis en vivo de los datos del juego, la IA debe proporcionar informaci\u00f3n sobre posibles sustituciones y ajustes t\u00e1cticos. La IA tambi\u00e9n podr\u00eda determinar el discurso durante el descanso del medio tiempo.<\/p>\n \n En la base federal para saltos de trampol\u00edn en Bad Kreuznach, los datos se recopilaron diligentemente durante dos a\u00f1os y se alimentaron a una IA. Esto pronto podr\u00eda apoyar a los \u00e1rbitros y entrenadores. Debido a que los saltos de trampol\u00edn son muy complejos, las secuencias r\u00e1pidas de saltos mortales y giros a menudo no son visibles a simple vista. La IA utiliza un sensor que los deportistas llevan en el cuerpo para aprender a reconocer y analizar los saltos.<\/p>\n \n La IA podr\u00eda apoyar a los jueces en las competencias para determinar el nivel de dificultad de un ejercicio. Los entrenadores tambi\u00e9n se beneficiar\u00edan: a trav\u00e9s de an\u00e1lisis detallados, podr\u00edan trabajar espec\u00edficamente en los puntos d\u00e9biles durante el entrenamiento. La IA a\u00fan no se usa en saltos de trampol\u00edn. Sin embargo, el equipo de investigaci\u00f3n estima que podr\u00eda estar tan lejos en uno o dos a\u00f1os.<\/p>\n \n Los cient\u00edficos est\u00e1n en gran parte de acuerdo. La IA est\u00e1 lejos de poder reemplazar a los humanos. Aunque trabaja m\u00e1s r\u00e1pido, mejor y con mayor fiabilidad en algunas partes, es casi imposible recopilar tantos datos que se acerquen a las evaluaciones de un supervisor deportivo. Si este fuera el caso en alg\u00fan momento, surgir\u00eda una pregunta completamente nueva para el deporte: \u00bfqui\u00e9n es realmente responsable de las decisiones tomadas por una IA?<\/p>\n Consejo de \u00c9tica Alem\u00e1n sobre IA<\/p>\n El Consejo de \u00c9tica Alem\u00e1n se posiciona en su comunicado “Humanos y m\u00e1quinas: desaf\u00edos que plantea la inteligencia artificial”<\/a> para tratar con la IA. Estas son las recomendaciones:<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n \n Incluso los atletas m\u00e1s afectados no pueden imaginar un entrenador de IA puro. A la campeona mundial j\u00fanior de gimnasia en trampol\u00edn Aileen R\u00f6sler le gustar\u00eda que se dirigieran personalmente durante el entrenamiento: “La IA puede ser \u00fatil para evaluar los saltos, pero el componente personal, la direcci\u00f3n de un entrenador, no puede ser reemplazada por una IA”. La ciclista de pista Jule M\u00e4rkl, que conf\u00eda en el diagn\u00f3stico de rendimiento basado en IA en Kaiserslautern, tambi\u00e9n lo sabe: “Si no me siento bien, la inteligencia artificial puede decirme lo que quiere, entonces todav\u00eda no me siento bien”.<\/p>\n \n El potencial de la inteligencia artificial en el deporte es enorme. La forma en que se utilizar\u00e1 parece estar todav\u00eda abierta en muchas \u00e1reas. El hecho es que el deporte ir\u00e1 al futuro con IA.<\/p>\n\u00bfD\u00f3nde ya se est\u00e1 utilizando la IA?<\/h2>\n
Scouting en el f\u00fatbol profesional<\/h2>\n
\u00bfQu\u00e9 es posible en el futuro?<\/h2>\n
Soporte de IA en trampol\u00edn<\/span><\/h2>\n
\u00bfPuede la IA reemplazar a los humanos?<\/h2>\n
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