El deporte siempre ha estado ligado a la incertidumbre. Desde los primeros registros de competiciones, los aficionados han tratado de anticipar resultados, imaginando escenarios que pocas veces se cumplen del todo. Hoy, la diferencia es que ya no se depende únicamente de la intuición: la analítica de datos y la inteligencia artificial se han convertido en herramientas capaces de ofrecer una visión más precisa de lo que ocurre en el terreno de juego.
El salto del análisis tradicional al big data
Durante años, las predicciones deportivas se han apoyado en estadísticas sencillas: número de goles, porcentaje de victorias o estado físico de los jugadores. Aunque útiles, dejan fuera decenas de variables que podían alterar un partido. La irrupción del big data cambió las reglas del juego.
Ahora se recopilan y procesan en tiempo real millones de registros y datos deportivos: la velocidad a la que corre un futbolista, las zonas del campo en las que se mueve, la presión arterial de un boxeador y un largo etcétera. Este volumen de información ha transformado los modelos de predicción, haciéndolos más complejos y, sobre todo, más cercanos a la realidad.
Machine learning: algoritmos que aprenden del deporte
El machine learning se alimenta de estos datos para encontrar patrones imposibles de detectar a simple vista. Actualmente, algunos de los mejores equipos de fútbol del mundo recurren a algoritmos entrenados con temporadas completas para prever cómo responderá un equipo ante determinados rivales o qué jugador tiende a rendir menos en partidos fuera de casa.
Este tipo de medios también son recurrentes en la industria del juego para establecer las distintas cuotas de las casas de apuestas, no solo basándose en el rendimiento actual de deportista o equipo A diferencia de los métodos estáticos, los modelos de aprendizaje automático se ajustan con cada nueva competición, afinando sus cálculos conforme reciben más información. De esta forma, su precisión crece en paralelo al caudal de información disponible.
Entre la promesa tecnológica y el azar
Aunque las herramientas basadas en inteligencia artificial han mejorado las predicciones, no existe un modelo infalible. El deporte sigue guardando un componente de sorpresa que ningún algoritmo puede eliminar. Un penalti fallado, una lesión inesperada o una decisión arbitral controvertida pueden alterar cualquier cálculo. En otras palabras: por muy avanzado que sea el modelo, siempre quedará un margen de incertidumbre.
A corto plazo, todo apunta a que la fusión entre big data y machine learning seguirá creciendo. Se prevé una integración aún mayor de sensores biométricos (GPS de seguridad, cámaras de alta resolución, controladores, etcétera), inteligencia artificial generativa aplicada al análisis de jugadas y sistemas de predicción en tiempo real accesibles para cualquier usuario.
La principal ventaja de este modelo es precisamente la de democratizar su acceso fuera de los clubes deportivos y las casas de apuestas. De hecho, existen plataformas que permiten acceder a todos estos datos, tanto de deportes tradicionales como de eSports. Dejando a un lado los posibles ámbitos de aplicación, ¿hasta dónde puede llegar la tecnología para adelantarse al futuro sin perder la esencia imprevisible del deporte?
