19 de marzo de 2025
Descubre cómo la IA en el baloncesto está transformando el juego con el seguimiento de jugadores, el análisis y el arbitraje impulsado por la IA, con la NBA a la cabeza.
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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 están cada vez más impulsados por los datos, y la IA está desempeñando un papel muy importante en este cambio.
Anteriormente, hemos visto cómo tecnologías como la visión artificial, que ayuda a los ordenadores a ver y comprender 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, los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 están llevando el análisis del rendimiento del 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 comprender mejor lo que está sucediendo.
En este artículo, analizamos más de cerca cómo la IA y la visión artificial están remodelando el baloncesto. Analizaremos cómo estas tecnologías ayudan a los equipos a rastrear 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.
Antes de profundizar 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.
En los primeros tiempos, el análisis deportivo se basaba sobre todo 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 la IA, como Prozone, empezaron a capturar datos sobre el movimiento de los jugadores.
En 2009, la NBA dio un gran paso adelante con el seguimiento de jugadores y balones impulsado por la IA de SportVU. Marcó un nuevo hito que desbloqueó un análisis detallado y rico en datos que cambió la forma en que los equipos veían el rendimiento de los jugadores y la estrategia del juego.
En los últimos años, hemos visto una amplia variedad de técnicas de IA que se utilizan en los deportes, desde el aprendizaje automático para el análisis predictivo hasta la visión artificial para el análisis en tiempo real y la robótica que ayuda en el entrenamiento.
A medida que estas tecnologías siguen evolucionando, los análisis impulsados por la IA son cada vez más comunes 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 aman.
Una de las formas más interesantes en que se ha introducido la IA en la NBA esta temporada es a través de robots. Los Golden State Warriors están a la cabeza con su iniciativa Physical AI, un sistema de vanguardia de robots impulsados por la IA que ayudan durante las sesiones de práctica.
Estos robots ayudan con todo, desde los ejercicios de rebote y pase hasta la simulación de jugadas defensivas, lo que permite a los jugadores obtener información instantánea sobre su rendimiento.
En un clip publicado por el equipo, el base de los Golden State Warriors, Steph Curry, comentó que, aunque al principio se sintió raro, los robots se han convertido rápidamente en una parte integral de su rutina de entrenamiento.
Estas son algunas otras formas fascinantes en que la NBA está utilizando la IA:
La Cumbre Tecnológica All-Star de la NBA 2025 se centró principalmente en las innovaciones de la 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 modelos de lenguaje grandes (LLM), se ha convertido en una parte integral del proceso de toma de decisiones.
Morey señaló: "Utilizamos absolutamente los modelos como un voto en cualquier decisión", enfatizando que la IA ahora juega 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 una nueva capa de precisión a la forma en que los equipos planifican el futuro.
Morey continuó explicando el papel de los LLM en este proceso: "Resulta que los LLM predicen bastante bien. Todavía no superan a los humanos, como los súper pronosticadores... Aportan una señal adicional a los ojeadores y cosas así. Así que los trataremos casi como a un ojeador más".
Con el tiempo, a medida que estos modelos mejoren, pueden desempeñar un papel aún mayor en la configuración del futuro de la NBA.
Entonces, ¿cómo funcionan las aplicaciones de IA de visión, como el seguimiento de jugadores en tiempo real en el baloncesto? Retrocedamos un poco y repasemos los detalles técnicos.
Modelos como YOLO11 admiten una variedad 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 rastrear cuándo el balón pasa por el aro o cuándo se produce un mate, un sistema de visión artificial integrado con YOLO11 puede detectar y rastrear el balón cuando sale de la mano de un jugador, viaja por el aire y hace contacto con el tablero y la canasta para anotar.
Otro buen ejemplo es el uso de las capacidades de estimación de la pose de YOLO11. La estimación de la pose implica identificar y rastrear puntos clave en el cuerpo de un jugador, como los codos, las rodillas y las caderas, en cada fotograma del vídeo. Esto se puede utilizar para crear un mapa detallado del movimiento de un jugador, mostrando no solo dónde está en la cancha, sino también cómo se mueve durante los momentos importantes. Los conocimientos recopilados se pueden utilizar para analizar el rendimiento, perfeccionar las técnicas de entrenamiento e incluso ayudar a reducir el riesgo de lesiones.
Más allá del seguimiento de jugadores y el análisis del movimiento del balón, YOLO11 se puede utilizar para la asistencia al árbitro impulsada por IA, ayudando a detectar faltas, jugadas fuera de banda y otras infracciones en tiempo real.
Al analizar las imágenes de vídeo fotograma a fotograma, la IA de visión puede proporcionar a los árbitros información adicional para reducir el error humano. También se puede integrar en los sistemas de repetición instantánea para marcar automáticamente los momentos que necesitan revisión, lo que hace que el proceso sea más rápido y fiable.
Por ejemplo, si un jugador sale fuera de banda, YOLO11 puede detectar la posición de sus pies en relación con las líneas de la cancha y alertar instantáneamente a los oficiales. Además, el modelo puede rastrear el contacto físico excesivo entre los jugadores para ayudar a identificar las 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 interferencia de canasta. Al automatizar estas detecciones, la asistencia al árbitro impulsada por la 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.
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 vistazo rápido a algunas de las ventajas que la IA ofrece a los equipos y organizaciones de baloncesto:
Si bien existen beneficios claros, la implementación de soluciones de IA puede conllevar su propio conjunto de desafíos. Estas son algunas de las limitaciones y consideraciones clave que debes tener en cuenta:
La IA está redefiniendo el baloncesto de maneras emocionantes. Desde el seguimiento de jugadores en tiempo real con YOLOv11 hasta modelos predictivos que ayudan a los entrenadores a tomar decisiones más inteligentes, estas tecnologías están brindando a los equipos nuevas herramientas para analizar el juego y mejorar el rendimiento.
La NBA ya está utilizando la IA para todo, desde la optimización de los calendarios de los partidos y la creación de resúmenes automatizados hasta el perfeccionamiento de las estrategias de entrenamiento y la mejora de la interacción con los aficionados. A medida que la IA continúa evolucionando, podemos esperar análisis aún más precisos, una mejor prevención de lesiones y una comprensión más profunda del rendimiento de los jugadores.
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