La inteligencia artificial generativa (IAG) es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la creación de sistemas capaces de generar contenido nuevo e innovador, así como de desarrollar otras tareas que forman parte del día a día de cualquier sector o profesional. Esta tecnología es un propósito que también hace su inmersión en la industria del deporte, donde la innovación y el análisis de datos son cruciales para la toma de decisiones. Sin embargo, a día de hoy, es una tecnología que se puede considerar en fase de prueba.

Podríamos decir que la IAG se puede utilizar en deportes para tres tareas básicas que forman parte del devenir común: mejorar el rendimiento de los atletas, optimizar la experiencia de los fans y ayudar en la toma de decisiones de los entrenadores y gerentes.

Beneficios en entidades deportivas

Para profundizar en las posibilidades que ofrece de partida la IAG, resulta interesante como ejercicio adelantar los beneficios que se pueden obtener. Eso sería una motivación para empezar.

• En cuanto a la mejora del rendimiento de los atletas. La IAG se puede utilizar para analizar grandes cantidades de datos de los atletas y generar patrones y recomendaciones para mejorar su rendimiento en el campo. Los entrenadores pueden utilizar estos datos para personalizar los entrenamientos y mejorar las habilidades de los atletas.
• Para la mejora de la experiencia del espectador. La IAG se puede utilizar para personalizar la experiencia de los fans, proporcionando contenido relevante y personalizado en función de sus intereses y preferencias. Los fans también pueden interactuar con los equipos y jugadores a través de aplicaciones de inteligencia artificial, como chatbots y asistentes virtuales.
• Para la mejora de la toma de decisiones. Su uso en este campo es adecuado a fin de profundizar en la ingente cantidad de datos que provocan los equipos, incluyendo estadísticas de juegos, lesiones y desempeño de jugadores

Analítica predictiva.

La analítica predictiva se utiliza para intentar averiguar el resultado de juegos y eventos deportivos. Los modelos de IAG pueden analizar datos que hacen referencia a estadísticas de juegos, lesiones y desempeño de jugadores, y, a partir de ahí, predecir el resultado de un juego con una precisión cada vez mayor. La analítica predictiva se basa en la utilización de algoritmos de aprendizaje automático y análisis estadístico para estudiar los datos y generar predicciones. Los modelos de IAG pueden ser entrenados con datos históricos para mejorar su precisión y rendimiento.

Desafíos

La aplicación de IAG en organizaciones deportivas también presenta desafíos. La implementación de sistemas de IAG puede ser costosa, especialmente para organizaciones deportivas más pequeñas. El uso de los datos puede plantear problemas de privacidad y seguridad. La aplicación de IAG requiere conocimientos técnicos especializados, lo que puede ser un desafío para las organizaciones deportivas que no tienen experiencia en tecnología.