Aplicación e 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 se basan cada vez más en los datos, y la IA desempeña un papel fundamental en este cambio.

Anteriormente, hemos visto cómo tecnologías como la visión por ordenador, que ayuda a los ordenadores a ver y entender lo que ocurre en el campo de juego, han tenido un gran impacto en campos como la Fórmula Uno y los Juegos Olímpicos. Del mismo modo, la Asociación Nacional de Baloncesto (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 se fundó en 1949, no ha tardado en adoptar nuevas tecnologías para conectar con los aficionados y mejorar el juego. 

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

En este artículo analizamos cómo la IA y la visión por ordenador están cambiando 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.

El auge de la IA en el análisis deportivo

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

Al principio, la analítica deportiva se basaba sobre todo en estadísticas básicas y registros manuales. 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 basado en IA de SportVU. Marcó un nuevo hito que permitió realizar análisis detallados y ricos en datos que cambiaron la forma en que los equipos analizaban el rendimiento de los jugadores y la estrategia de juego.

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En los últimos años, hemos visto cómo se utilizaba una gran variedad de técnicas de IA en el deporte, desde el aprendizaje automático para el análisis predictivo hasta la visión por ordenador para el análisis en tiempo real y la robótica que ayuda en los entrenamientos.

A medida que estas tecnologías siguen evolucionando, los análisis basados en IA se están convirtiendo en algo habitual tanto en los eventos deportivos como en los entrenamientos, ayudando a los equipos a obtener una ventaja competitiva y ofreciendo a los aficionados una visión más profunda de los partidos que aman.

Formas innovadoras en que la NBA utiliza la IA 

Una de las formas más interesantes en que la IA ha llegado a la NBA esta temporada es a través de los robots. Los Golden State Warriors están abriendo camino con su iniciativa Physical AI, un sistema de vanguardia de robots con 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 difundido por el equipo, el base de los Golden State Warriors Steph Curry comenta que, aunque al principio le resultaba extraño, los robots se han convertido rápidamente en parte integrante de su rutina de entrenamiento.

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He aquí otras formas fascinantes en que la NBA utiliza la IA:

• Seguimiento de jugadores en tiempo real: La liga utiliza visión por ordenador para seguir los movimientos y las posiciones de los jugadores en tiempo real. Esto proporciona a los entrenadores información instantánea y ayuda a ajustar las estrategias sobre la marcha.
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• Optimizado programación de juegos: La NBA utiliza herramientas de IA para analizar datos históricos, el rendimiento de los jugadores y la logística para crear horarios de partidos que aumenten la participación de los espectadores y agilicen la temporada.
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• Mayor participación en las redes sociales: La IA se utiliza para generar automáticamente resúmenes y clips personalizados desglosando las imágenes de los partidos, lo que facilita a la NBA conectar con los aficionados de todo el mundo.

Predecir los resultados de los partidos: Modelos de inteligencia artificial para el análisis avanzado de la NBA

En la Cumbre Tecnológica de las Estrellas de la NBA de 2025 predominaron las innovaciones en 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 lingüísticos (LLM), se ha convertido en una parte integral del proceso de toma de decisiones.

Morey señaló: "Utilizamos los modelos como un voto en cualquier decisión", haciendo hincapié en que la IA ahora desempeña 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 percepciones para predecir tendencias y resultados, añadiendo una nueva capa de precisión a la forma en que los equipos planifican el futuro.

Morey pasó a explicar el papel de los LLM en este proceso: "Resulta que los LLM predicen bastante bien. Todavía no superan a los superpronosticadores humanos... Pero añaden más señal que los simples exploradores y cosas por el estilo. Así que los trataremos casi como un ojeador". 

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

Cómo YOLO11 puede seguir a los jugadores y el movimiento del balón en baloncesto

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

Los modelos como YOLO11 admiten una serie de tareas de visión por ordenador, 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 saber cuándo el balón atraviesa el aro o cuándo se produce un mate, un sistema de visión por ordenador integrado con YOLO11 puede detectar y seguir el balón cuando 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 funciones de estimación de la pose de YOLO11. La estimación de la pose consiste en identificar y seguir los 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 de un jugador, mostrando no sólo dónde se encuentra en la pista, sino también cómo se mueve en los momentos importantes. La información obtenida puede utilizarse para analizar el rendimiento, perfeccionar las técnicas de entrenamiento e incluso ayudar a reducir el riesgo de lesiones.

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Utilización de YOLO11 para la asistencia arbitral mediante inteligencia artificial

Además del seguimiento de los jugadores y el análisis de los movimientos del balón, YOLO11 puede utilizarse para ayudar a los árbitros mediante inteligencia artificial, detectando faltas, jugadas fuera de los límites y otras infracciones en tiempo real. 

Al analizar las secuencias de vídeo fotograma a fotograma, Vision AI puede proporcionar a los árbitros información adicional para reducir los errores humanos. También puede integrarse en los sistemas de repetición instantánea para marcar automáticamente los momentos que necesitan revisión, haciendo que el proceso sea más rápido y fiable.

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

Asimismo, en situaciones en las que el balón está en movimiento, YOLO11 puede analizar su trayectoria para determinar si ha cruzado completamente la línea de tres puntos antes de un lanzamiento o si se ha producido una violación de la portería. Al automatizar estas detecciones, la asistencia arbitral basada en IA puede mejorar la precisión del arbitraje, reducir las decisiones controvertidas y hacer que el juego sea más justo para los jugadores y los equipos.

Ventajas e inconvenientes de la IA en la estrategia y el entrenamiento de baloncesto

El uso de la IA en el baloncesto lo está transformando todo, desde el rendimiento de los jugadores hasta el compromiso de los aficionados, abriendo nuevas vías para analizar el juego y tomar decisiones más inteligentes. He aquí 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 ayudar a tomar decisiones objetivas en áreas como la gestión de la plantilla y las tácticas en el juego.
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• Entrenamiento personalizado: Mediante el análisis de los datos de los jugadores, la IA puede ayudar a crear programas de entrenamiento personalizados que mejoren las habilidades y minimicen el riesgo de lesiones.
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• Ojeadores mejorados: Los sistemas de IA pueden analizar grandes cantidades de datos de varias temporadas y ligas, lo que ayuda a los equipos a identificar talentos prometedores y descubrir joyas ocultas.

Aunque sus ventajas son evidentes, la implantación de soluciones de IA puede conllevar sus propios retos. Estas son algunas de las limitaciones y consideraciones clave que hay que tener en cuenta:

• Protección de datos de datos: La recopilación y el análisis de una gran cantidad de datos de los jugadores suscitan inquietudes en cuanto a la seguridad de los datos y la privacidad individual.
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• 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.
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• Dependencia excesiva de los datos: Confiar demasiado en la IA puede restar importancia a la intuición del entrenador y a la naturaleza impredecible del juego.

La IA en el baloncesto es pan comido

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 automatizada de los mejores momentos hasta el perfeccionamiento de las estrategias de los entrenadores y la mejora del compromiso de los aficionados. A medida que la IA siga evolucionando, podemos esperar análisis aún más precisos, una mejor prevención de lesiones y un conocimiento más profundo del rendimiento de los jugadores.

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