La aplicación y el impacto de la IA en el baloncesto y la NBA

Gracias a los avances tecnológicos, la participación de los aficionados y el análisis de los jugadores se han convertido en una parte importante de la industria del deporte. Los eventos deportivos dependen cada vez más de los datos, y la IA desempeña un papel fundamental en este cambio.

Anteriormente, hemos visto cómo tecnologías como la visión artificial, que ayuda a los ordenadores a ver y entender lo que ocurre en el campo, han tenido un gran impacto en campos como la Fórmula Uno y los Juegos Olímpicos. Del mismo modo, la National Basketball Association (NBA) ha sido noticia recientemente por utilizar la IA de formas nuevas e innovadoras.

Sin embargo, la NBA entró en la conversación sobre la IA hace tiempo. Desde que la liga comenzó en 1949, se ha apresurado a adoptar nuevas tecnologías para conectar con los aficionados y mejorar el juego.

Hoy en día, modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 están llevando el análisis del rendimiento en el baloncesto un paso más allá al permitir la detección y el seguimiento de objetos en tiempo real. La visión artificial facilita el análisis del juego sobre la marcha y permite entender mejor lo que está ocurriendo.

En este artículo, analizamos más de cerca cómo la IA y la visión artificial están transformando el baloncesto. Hablaremos de cómo estas tecnologías ayudan a los equipos a seguir a los jugadores en tiempo real, analizar los datos de rendimiento con mayor precisión, tomar decisiones de entrenamiento más inteligentes y crear una mejor experiencia para los aficionados.

Link to this sectionEl auge de la IA en la analítica deportiva#

Antes de adentrarnos en cómo se utiliza la IA para mejorar los partidos de baloncesto, echemos un vistazo a cómo ha evolucionado la IA en el deporte a lo largo de los años.

En los inicios, la analítica deportiva se basaba principalmente en estadísticas básicas y en el registro manual de datos. Eso empezó a cambiar en 1997, cuando los sistemas de seguimiento de jugadores basados en IA, como Prozone, empezaron a capturar datos sobre los movimientos de los jugadores.

En 2009, la NBA dio un gran paso adelante con el seguimiento de balones y jugadores mediante IA de SportVU. Marcó un nuevo hito que permitió un análisis detallado y rico en datos que cambió la forma en que los equipos veían el rendimiento de los jugadores y la estrategia de juego.

Fig 1. La evolución de la IA en el deporte.

En los últimos años, hemos visto una gran variedad de técnicas de IA utilizadas en el deporte: desde el aprendizaje automático para análisis predictivos hasta la visión artificial para análisis en tiempo real y robótica que ayuda en el entrenamiento.

A medida que estas tecnologías siguen evolucionando, el análisis basado en IA se está convirtiendo en algo habitual tanto en los eventos deportivos como en los entrenamientos, lo que ayuda a los equipos a obtener una ventaja competitiva y ofrece a los aficionados una visión más profunda de los juegos que les apasionan.

Link to this sectionFormas innovadoras en las que la NBA utiliza la IA#

Una de las formas más emocionantes en las que se ha introducido la IA en la NBA esta temporada es a través de robots. Los Golden State Warriors marcan el camino con su iniciativa Physical AI, un sistema puntero de robots basados en IA que ayudan durante las sesiones de entrenamiento.

Estos robots ayudan en todo, desde ejercicios de rebote y pase hasta la simulación de jugadas defensivas, permitiendo a los jugadores obtener información instantánea sobre su rendimiento.

En un vídeo publicado por el equipo, el base de los Golden State Warriors Steph Curry comentó que, aunque al principio resultaba extraño, los robots se han convertido rápidamente en una parte integral de su rutina de entrenamiento.

Fig 2. Se utilizan robots en los equipos de baloncesto para prepararse para los partidos.

Aquí tienes otras formas fascinantes en las que la NBA utiliza la IA:

• Seguimiento de jugadores en tiempo real: La liga utiliza visión artificial para seguir los movimientos y las posiciones de los jugadores en tiempo real. Esto ofrece a los entrenadores información instantánea y ayuda a ajustar las estrategias sobre la marcha.
• Programación de partidos optimizada: La NBA utiliza herramientas de IA para analizar datos históricos, el rendimiento de los jugadores y la logística para crear calendarios de partidos que aumenten la participación de los espectadores y agilicen la temporada.
• Mayor interacción en las redes sociales: La IA se utiliza para generar automáticamente resúmenes destacados y clips personalizados mediante el desglose de las imágenes de los partidos, lo que facilita a la NBA conectar con los aficionados de todo el mundo.

Link to this sectionPredicción de resultados de partidos: Modelos de IA para un análisis avanzado de la NBA#

La Cumbre de Tecnología del All-Star de la NBA de 2025 se centró principalmente en las innovaciones de IA. De hecho, en un podcast reciente, el presidente de Operaciones de Baloncesto de los Philadelphia 76ers, Daryl Morey, explicó cómo la IA, especialmente los grandes modelos de lenguaje (LLMs), se ha convertido en una parte integral del proceso de toma de decisiones.

Morey señaló: "Absolutamente utilizamos modelos como un voto en cualquier decisión", destacando que la IA desempeña ahora un papel en la evaluación de todo, desde las selecciones del draft hasta las estrategias de juego. Estos modelos combinan datos en tiempo real, rendimiento histórico y otras perspectivas para predecir tendencias y resultados, añadiendo un nuevo nivel de precisión a la forma en que los equipos planifican el futuro.

Morey continuó explicando el papel de los LLMs en este proceso: "Resulta que los LLMs funcionan bastante bien en las predicciones. Todavía no superan a los humanos, como los superpronosticadores... Añaden señal por encima de los ojeadores y cosas así. Así que los tratamos casi como a un ojeador más".

Con el tiempo, a medida que estos modelos mejoren, podrían desempeñar un papel aún mayor en la configuración del futuro de la NBA.

Link to this sectionCómo YOLO11 puede seguir a los jugadores y el movimiento del balón en el baloncesto#

Entonces, ¿cómo funcionan las aplicaciones de visión artificial como el seguimiento de jugadores en tiempo real en el baloncesto? Demos un paso atrás y veamos los detalles técnicos.

Modelos como YOLO11 admiten una gama de tareas de visión artificial, como la detección de objetos, la segmentación de instancias y el seguimiento de objetos. Con estas capacidades, YOLO11 puede procesar cada fotograma de vídeo de un partido de baloncesto en tiempo real.

Por ejemplo, si queremos seguir cuándo el balón pasa por el aro o cuándo se produce un mate, un sistema de visión artificial integrado con YOLO11 puede detectar y seguir el balón mientras sale de la mano del jugador, viaja por el aire y entra en contacto con el tablero y la canasta para anotar.

Otro buen ejemplo es el uso de las capacidades de estimación de poses de YOLO11. La estimación de poses consiste en identificar y seguir puntos clave del cuerpo de un jugador, como los codos, las rodillas y las caderas, en cada fotograma del vídeo. Esto puede utilizarse para crear un mapa detallado del movimiento del jugador, mostrando no solo dónde está en la cancha, sino también cómo se mueve durante momentos importantes. Los datos recopilados pueden utilizarse entonces para analizar el rendimiento, perfeccionar las técnicas de entrenamiento e incluso ayudar a reducir el riesgo de lesiones.

Fig 3. Un ejemplo de YOLO11 siendo utilizado para detectar la postura de un jugador.

Link to this sectionUso de YOLO11 para la asistencia arbitral mediante IA#

Más allá del seguimiento de jugadores y el análisis del movimiento del balón, YOLO11 puede utilizarse para la asistencia arbitral mediante IA, ayudando a detectar faltas, jugadas fuera de banda y otras infracciones en tiempo real.

Al analizar el vídeo fotograma a fotograma, la visión artificial puede proporcionar a los árbitros información adicional para reducir el error humano. También puede integrarse en sistemas de repetición instantánea para marcar automáticamente los momentos que necesitan ser revisados, haciendo que el proceso sea más rápido y fiable.

Por ejemplo, si un jugador pisa fuera de banda, YOLO11 puede detectar la posición de sus pies en relación con las líneas de la cancha y avisar al instante a los árbitros. Además, el modelo puede seguir el contacto físico excesivo entre los jugadores para ayudar a identificar faltas.

Del mismo modo, en situaciones en las que el balón está en movimiento, YOLO11 puede analizar su trayectoria para determinar si cruzó completamente la línea de tres puntos antes de un tiro o si se produjo una violación de tapón ilegal. Al automatizar estas detecciones, la asistencia arbitral basada en IA puede mejorar la precisión del arbitraje, reducir las decisiones polémicas y hacer que el juego sea más justo para los jugadores y los equipos.

Link to this sectionLos pros y los contras de la IA en el entrenamiento y la estrategia de baloncesto#

El uso de la IA en el baloncesto está transformando todo, desde el rendimiento de los jugadores hasta la participación de los aficionados, abriendo nuevas formas de analizar el juego y tomar decisiones más inteligentes. Aquí tienes un rápido vistazo a algunas de las ventajas que la IA ofrece a los equipos y organizaciones de baloncesto:

• Mejor toma de decisiones: Al tener en cuenta múltiples fuentes de datos, los modelos de IA pueden respaldar decisiones objetivas en áreas como la gestión de la plantilla y las tácticas durante los partidos.
• Entrenamiento personalizado: Al analizar los datos de los jugadores, la IA puede ayudar a crear programas de entrenamiento personalizados que mejoren las habilidades y minimicen los riesgos de lesiones.
• Ojeadores mejorados: Los sistemas de IA pueden analizar grandes cantidades de datos a lo largo de múltiples temporadas y ligas, ayudando a los equipos a identificar talentos prometedores y descubrir gemas ocultas.

Aunque los beneficios son claros, la implementación de soluciones de IA puede conllevar su propio conjunto de desafíos. Aquí tienes algunas de las limitaciones y consideraciones clave que debes tener en cuenta:

• Problemas de privacidad de datos: La recopilación y el análisis de datos extensos de los jugadores plantean preocupaciones sobre la seguridad de los datos y la privacidad individual.
• Gestión de la incertidumbre: Los modelos de IA pueden tener dificultades para tener en cuenta los factores espontáneos y emocionales que a menudo definen los deportes en directo.
• Dependencia excesiva de los datos: Confiar demasiado en la IA podría restar importancia a la intuición del entrenador y a la naturaleza impredecible del juego.

Link to this sectionLa IA en el baloncesto es un éxito rotundo#

La IA está redefiniendo el baloncesto de formas apasionantes. Desde el seguimiento de jugadores en tiempo real con YOLO11 hasta los modelos predictivos que ayudan a los entrenadores a tomar decisiones más inteligentes, estas tecnologías están dando a los equipos nuevas herramientas para analizar el juego y mejorar el rendimiento.

La NBA ya utiliza la IA para todo, desde la optimización de los calendarios de los partidos y la creación de resúmenes automáticos hasta el perfeccionamiento de las estrategias de entrenamiento y la mejora de la interacción con los aficionados. A medida que la IA siga evolucionando, podemos esperar análisis aún más precisos, una mejor prevención de lesiones y una visión más profunda del rendimiento de los jugadores.

Para obtener más información, visita nuestro repositorio de GitHub e interactúa con nuestra comunidad. Explora las innovaciones en sectores como la IA en coches autónomos y la visión artificial en la agricultura en nuestras páginas de soluciones. Echa un vistazo a nuestras opciones de licencia y haz realidad tus proyectos de Visión Artificial.