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 del rendimiento 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.

Ya 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 ámbitos como la Fórmula 1 y los Juegos Olímpicos. Del mismo modo, la Asociación Nacional de Baloncesto (NBA) ha acaparado recientemente titulares por el uso de la IA de formas nuevas e innovadoras.

Sin embargo, la NBA ya llevaba tiempo participando en el debate sobre la IA. Desde que comenzó la liga en 1949, ha adoptado rápidamente nuevas tecnologías para conectar con los aficionados y mejorar el juego.

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

En este artículo analizamos más de cerca cómo la AI y la visión artificial están transformando el baloncesto. Veremos 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 acertadas y ofrecer una mejor experiencia a los aficionados.

El auge de la IA en el análisis deportivo#

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

Al principio, el análisis deportivo se basaba sobre todo en estadísticas básicas y en el registro manual de datos. Esto empezó a cambiar en 1997, cuando los sistemas de seguimiento de jugadores basados en IA, como Prozone, comenzaron a registrar datos sobre sus movimientos.

En 2009, la NBA dio un gran paso adelante con el seguimiento de jugadores y balón de SportVU, impulsado por IA. Fue un nuevo hito que permitió realizar análisis detallados y basados en datos, y cambió la forma en que los equipos evaluaban 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 aplicadas al deporte: desde el aprendizaje automático para el análisis predictivo hasta la visión artificial para el análisis en tiempo real y la robótica de apoyo al entrenamiento.

A medida que estas tecnologías siguen evolucionando, el análisis basado en IA es cada vez más habitual tanto en competiciones como en entrenamientos. Esto ayuda a los equipos a obtener una ventaja competitiva y ofrece a los aficionados una visión más profunda de los partidos que les apasionan.

Formas innovadoras en las que la NBA utiliza la IA#

Una de las formas más apasionantes en las que la AI ha llegado a la NBA esta temporada es a través de los robots. Los Golden State Warriors están a la vanguardia con su iniciativa de AI física, un sistema de robots con tecnología de AI que asisten durante los entrenamientos.

Estos robots ayudan en todo tipo de ejercicios, desde rebotes y pases hasta la simulación de jugadas defensivas, y permiten que los jugadores reciban comentarios inmediatos sobre su rendimiento.

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

Fig. 2. Los equipos de baloncesto utilizan robots para preparar los partidos.

Estas son 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 información inmediata a los entrenadores y ayuda a ajustar las estrategias sobre la marcha.
• Optimización del calendario de partidos: La NBA utiliza herramientas de AI para analizar datos históricos, el rendimiento de los jugadores y la logística, con el fin de crear calendarios que aumenten la participación de los espectadores y agilicen la temporada.
• Mayor interacción en redes sociales: La IA se utiliza para generar automáticamente vídeos con las mejores jugadas y clips personalizados a partir de las grabaciones de los partidos, lo que facilita que la NBA conecte con aficionados de todo el mundo.

Predicción de los resultados de los partidos: modelos de IA para un análisis avanzado de la NBA#

La cumbre tecnológica NBA All-Star de 2025 se centró principalmente en las innovaciones en IA. De hecho, en un pódcast reciente, Daryl Morey, presidente de operaciones de baloncesto de los Philadelphia 76ers, explicó cómo la IA, en especial los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs), se ha convertido en una parte esencial del proceso de toma de decisiones.

Morey señaló: «Sin duda, usamos los modelos como un voto en cualquier decisión», y destacó que la IA ya interviene en la evaluación de todo tipo de aspectos, desde las elecciones del draft hasta las estrategias de juego. Estos modelos combinan datos en tiempo real, rendimiento histórico y otros datos para predecir tendencias y resultados, y añaden un nuevo nivel de precisión a la planificación de futuro de los equipos.

Morey explicó además el papel de los LLMs en este proceso: «Resulta que los LLMs predicen bastante bien. Aún no superan a los mejores pronosticadores humanos... Sí aportan información adicional frente a los ojeadores y otros recursos similares. Así que los trataremos 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.

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

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

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

Por ejemplo, si queremos seguir el momento en que el balón atraviesa el aro o se produce un mate, un sistema de visión artificial integrado con Ultralytics YOLO11 y entrenado con un conjunto de datos como Basketball and Hoop Detection puede detectar y seguir el balón desde que sale de la mano de un jugador, recorre 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 pose de Ultralytics YOLO11. La estimación de pose 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 permite crear un mapa detallado de los movimientos del jugador que muestra no solo dónde se encuentra en la pista, sino también cómo se mueve en momentos importantes. Después, la información obtenida puede utilizarse para analizar el rendimiento, perfeccionar las técnicas de entrenamiento e incluso ayudar a reducir el riesgo de lesiones.

Fig. 3. Ejemplo del uso de Ultralytics YOLO11 para detectar la pose de un jugador.

Uso de Ultralytics YOLO11 para ayudar a los árbitros con IA#

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

Al analizar las grabaciones fotograma a fotograma, la IA visual puede ofrecer a los árbitros información adicional para reducir los errores humanos. También puede integrarse en sistemas de repetición instantánea para señalar automáticamente los momentos que requieren revisión, lo que agiliza el proceso y aumenta su fiabilidad.

Por ejemplo, si un jugador pisa fuera de los límites de la pista, Ultralytics YOLO11 puede detectar la posición de sus pies con respecto a las líneas de la pista y avisar al instante a los árbitros. Además, el modelo puede seguir los contactos físicos excesivos entre jugadores para ayudar a identificar faltas.

Del mismo modo, cuando el balón está en movimiento, Ultralytics YOLO11 puede analizar su trayectoria para determinar si ha cruzado por completo la línea de tres puntos antes del lanzamiento o si se ha producido una interferencia ilegal sobre el balón. Al automatizar estas detecciones, la asistencia arbitral basada en AI puede mejorar la precisión del arbitraje, reducir las decisiones polémicas y hacer que el juego sea más justo para los jugadores y los equipos.

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

El uso de la IA en el baloncesto está transformando todo, desde el rendimiento de los jugadores hasta la participación de los aficionados, y abre nuevas formas de analizar el juego y tomar mejores decisiones. Estas son algunas de las ventajas que la IA ofrece a los equipos y organizaciones de baloncesto:

• Mejora de la toma de decisiones: Al tener en cuenta varias fuentes de datos, los modelos de IA pueden respaldar decisiones objetivas en ámbitos 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 sus habilidades y minimicen el riesgo de lesiones.
• Mejora de la búsqueda de talento: Los sistemas de IA pueden analizar enormes cantidades de datos de varias temporadas y ligas, lo que ayuda a los equipos a identificar talentos prometedores y descubrir joyas ocultas.

Aunque las ventajas son claras, implementar soluciones de IA puede plantear sus propios retos. Estas son algunas limitaciones y consideraciones importantes que debes tener en cuenta:

• Problemas de privacidad de los datos: La recopilación y el análisis de grandes cantidades de datos de los jugadores suscitan inquietudes sobre la seguridad de los datos y la privacidad individual.
• Gestión de la incertidumbre: A los modelos de IA les puede resultar difícil tener en cuenta los factores espontáneos y emocionales que suelen caracterizar al deporte en directo.
• Dependencia excesiva de los datos: Depender demasiado de la IA puede restar importancia a la intuición de los entrenadores y a la naturaleza impredecible del juego.

La IA en el baloncesto es un mate#

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

La NBA ya utiliza la IA para todo tipo de tareas, desde optimizar los calendarios de los partidos y crear vídeos automatizados con las mejores jugadas hasta perfeccionar las estrategias de entrenamiento y mejorar la participación de los aficionados. A medida que la IA siga 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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