El mundo del deporte ha sido testigo de una revolución en la forma en que los equipos y las organizaciones toman decisiones, basadas en los datos. Esta nueva forma de entender el deporte se llama “Moneyball”, un término popularizado por el libro y la película que llevan el mismo nombre. Ahora, gracias a la IA, esta estrategia está dando un paso más allá, mejorando la eficiencia de la misma. Pero… ¿cómo lo está haciendo?
¿Qué es Moneyball?
Moneyball es una estrategia basada en el uso de análisis estadístico avanzado para identificar y aprovechar ineficiencias en el mercado de jugadores y en la plantilla del propio equipo. Así, en lugar de confiar en la intuición y en la experiencia subjetiva que pueden tener los ojeadores y entrenadores, Moneyball se centra en los datos que arrojan los jugadores en su desempeño en los encuentros. Si bien esta estrategia se abrió camino en el béisbol, en la NBA también ha ganado bastante peso, con varios equipos utilizando esta estrategia o basando muchas de sus decisiones en datos.
En esencia, Moneyball busca encontrar valor donde otros no lo ven, adquiriendo jugadores infravalorados que, según las métricas tradicionales, podrían no parecer estrellas, pero que, según el análisis estadístico, tienen un impacto significativo en el juego.
La Inteligencia Artificial y Moneyball
Si bien el análisis estadístico ha sido fundamental para la estrategia moneyball, la IA tiene el potencial de llevar este análisis a nuevas alturas.
Uno de los campos en los que la Inteligencia Artificial puede apoyar a esta estrategia es en el análisis de datos en tiempo real. Gracias a la IA, los equipos pueden analizar los datos de cada jugador en tiempo real, consiguiendo una base de datos importante de cada jugador de manera individualizada de cara a tomar decisiones sobre su propia plantilla o fichando a personal de otros equipos.
Mediante el análisis de movimientos y patrones de juego, la Inteligencia Artificial también puede ser muy útil a la hora de identificar qué jugadores tienen un mayor riesgo de lesión. Esto puede ayudar a los entrenadores a tomar decisiones sobre cuándo dar descanso a los jugadores o incluso a modificar los entrenamientos para reducir el riesgo. En cuanto al entrenamiento, la IA puede favorecer el desarrollo de un entrenamiento más específico para que los jugadores mejoren sus puntos flojos o ayudando a que exploten sus puntos más fuertes con nuevas rutinas específicas.
Dentro de la propia estrategia del moneyball, y más en el deporte americano, también es importante tener en cuenta el ‘draft’. Esta fase de la pretemporada es una cita importantísima, donde los equipos eligen a jugadores recién salidos de la universidad para que aterricen en sus equipos. Con la IA, los equipos pueden apoyarse para elegir un jugador más interesante o que cubra un hueco necesario de la plantilla que, de otra manera, no destaque tanto para los demás equipos.
Otro punto donde los equipos pueden encontrar un uso interesante, tanto para estrategias moneyball como para equipos basados en el análisis tradicional, es en la simulación de encuentros. La IA puede ayudar a que los cuerpos técnicos vean cómo pueden jugarse momentos concretos del encuentro, encontrando así una primera idea de a qué pueden enfrentarse y pudiendo hacer unos análisis y predicciones NBA más concretos.
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