A medida que la tecnología avanza se ha convertido en una parte fundamental de la NFL, revolucionando todos los aspectos del fútbol americano.
Los avances en la industria 4.0 están transformando por completo la NFL como la conocemos, desde la forma en que el fútbol americano se practica y analiza, hasta la manera en que se transmite y consume.
Las diversas herramientas impulsadas por tecnologías como la inteligencia artificial, big data y machine learning que existen en la actualidad, están ayudando a comprender mejor el juego y tomar mejores decisiones, impactando los distintos aspectos del deporte de las tacleadas, razón por la cual del 2019 a la fecha la NFL ha invertido más de $125 millones en tecnología.
En el 2019, la NFL se asoció con Amazon Web Services (AWS) para implementar una estrategia de datos basada en la nube que aprovecha el análisis de datos, el aprendizaje automático y algoritmos avanzados de inteligencia artificial para obtener una comprensión más profunda de cada aspecto del juego.
Hoy en día a través de los múltiples modelos inteligentes que ofrece AWS, las 32 franquicias de la NFL tienen acceso a millones de datos relevantes de cada partido que les permiten obtener información, tanto de sí mismos, como de los rivales y con base en esta puedan establecer mejor sus planes de juego y entrenamiento a lo largo de toda la temporada.
Ahora, la NFL está duplicando su apuesta por la tecnología que actualmente se ha convertido en una parte integral del juego. Por eso es que hoy en día es imposible hablar de la liga más valiosa del mundo, sin mencionar el gran impacto que la tecnología ha causado y cómo está rediseñando el fútbol americano.
Toma de decisiones informadas para mejorar la estrategia
A través del big data los entrenadores obtienen datos clave del juego con los que pueden tomar decisiones informadas como nunca antes. Esto se debe principalmente a que los modelos de IA existentes poseen la capacidad de analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias en las estrategias de cada uno de los equipos que les ayuden a identificar sus jugadas, así mismo, tanto sus fortalezas como debilidades y por ende a planear una estrategia diferente para cada semana con base en el rival.
Las distintas franquicias de la NFL pueden utilizar esta información para crear modelos predictivos que les ayuden a anticipar los movimientos de sus oponentes y tomar decisiones más claras sobre el plan de juego y los ajustes que se deben realizar para contrarrestar efectivamente a sus contrincantes.
AWS les brinda a los 32 equipos de la NFL acceso a un modelo de IA, entrenado a partir de 35,000 jugadas, que es capaz de identificar tendencias, comprender a profundidad datos de cada uno de los movimientos de los jugadores, así como su posición en el campo y su lenguaje corporal antes de que el balón sea centrado, entre muchas otras características que le permiten predecir el tipo de jugada que viene a partir de dicha información.
A través del análisis de los datos generados en un video, la inteligencia artificial puede identificar que el 80% de las ocasiones que el receptor de Los Ángeles Rams, Cupper Kupp hace movimientos previos a la jugada, corre cierta ruta, o que la postura del liniero ofensivo Tyler Lewan, cambia ligeramente si la jugada es un pase o una corrida. Esto ayuda a que las defensivas rivales detecten las jugadas de sus contrincantes, brindándoles mayor conocimiento de su juego.
Cabe destacar que desde hace años, las franquicias de la NFL han tenido a sus propios equipos de expertos analizando videos y recopilando manualmente estos datos para obtener características claves que les ayudaran a conocer mejor la estrategia de sus contrincantes. Sin embargo, este proceso les tomaba meses, además de que por más que fueran expertos en el tema, tanto la precisión del análisis como la cantidad de información obtenida era mucho menor.
En la actualidad, en cuestión de segundos las franquicias de la NFL pueden obtener toda clase de información sobre sus rivales para prepararse mejor durante la semana. Además, hoy en día la gran velocidad con la que operan los modelos de IA logra que obtengan datos valiosos en tiempo real, durante el partido, que les permiten ajustar su estrategia de manera informada.
Monitorear a los jugadores para realizar análisis y mejoras de rendimiento
La IA y los algoritmos de aprendizaje automático que existen en la actualidad pueden analizar el rendimiento de los jugadores e identificar a los mejores para cada posición. Esta información se puede utilizar para mejorar el rendimiento del equipo y aumentar las posibilidades de ganar.
Los distintos entrenadores de la NFL pueden evaluar con mayor precisión el rendimiento de sus jugadores con el fin de desarrollar planes de entrenamiento específicos que ayuden a sus jugadores a mejorar los aspectos de su juego con más áreas de oportunidad.
A través de tecnología de visión computarizada, dispositivos de datos que poseen los jugadores en su indumentaria, inteligencia artificial y análisis avanzado de videos, los algoritmos avanzados pueden medir la velocidad, aceleración, potencia y fuerza de impacto, entre muchas otras variables que definen el rendimiento de un jugador dentro del campo.
Por ejemplo, la IA puede detectar que un receptor tiene mucha agilidad, pero carece de aceleración y potencia, por lo que se le dificulta separarse de sus marcadores en distancias cortas. Al saber esto, los entrenadores pueden asignar entrenamientos personalizados enfocados en corregir esos aspectos, que en última instancia le ayudan a aumentar su rendimiento general.
Los Halcones marinos de Seattle, por ejemplo, utilizan Amazon SageMaker, un servicio administrado, impulsado por machine learning, para ayudar a garantizar que los jugadores reciban el entrenamiento adecuado para trabajar sus debilidades. Gracias al big data, el equipo puede observar los datos de los jugadores para encontrar patrones y comprender mejor en donde se encuentran sus problemas de juego.
Además de lo anterior, los equipos de la NFL también están utilizando esta tecnología de cara al draft para analizar el potencial y seleccionar a los prospectos de fútbol americano colegial. Incluso pueden analizar los movimientos de los jugadores y detectar su riesgo de lesión con base en su técnica, permitiéndoles tomar desiciones más informadas de a quien tomar para su equipo.
Prevención de lesiones
El análisis avanzado de datos y la inteligencia artificial también se están implementando en la NFL para la prevención de lesiones. Por un lado, esta tecnología ha permitido identificar la clase de jugadas que producen más lesiones, lo que ha llevado a cambios de reglas y mejoras en los equipos de protección de los jugadores.
En las últimas dos temporadas, mediante el big data, la liga ha logrado impulsar la adopción de casi el 100% de cascos de alto rendimiento anti conmociones. En cada uno de estos años, la cantidad de conmociones cerebrales sufridas por los jugadores se ha reducido un 52% en comparación con las temporadas del 2015 al 2018.
Para esta temporada, por ejemplo, los QBs utilizarán el nuevo casco Vicis Zero2 Matrix, el cual tiene una capa exterior que se deforma de manera similar al parachoques de un automóvil en caso de impacto. El casco reflejó una reducción del 27% de posibilidades de conmoción en pruebas específicas para el tipo de impactos que reciben los mariscales de campo, en comparación al casco utilizado en el 2022.
De esta forma, la calidad del juego mejora significativamente, tomando en cuenta que mientras las superestrellas se mantengan sanas, tendrán un mejor rendimiento y por consecuencia darán un mejor espectáculo.
Experiencia de consumo de los aficionados
Por otro lado, las herramientas de inteligencia artificial pueden generar varias imágenes computarizadas y brindar estadísticas avanzadas en poco tiempo, lo que abre nuevas posibilidades para que los equipos de la NFL ofrezcan una experiencia de consumo más completa y atraigan a más fanáticos a la liga.
El año pasado, Amazon comenzó a implementar la IA en ciertas transmisiones de los partidos de Thursday Night Football en Prime Video, a través de dos funciones: X-Ray, que brinda acceso a datos y estadísticas en tiempo real y Rapid Recap, que genera resúmenes de momentos destacados de los partidos para que los espectadores se pongan al corriente de la jornada.
Este año, la plataforma pretende ir un paso más adelante lanzando cinco nuevas funciones que estarán disponibles para la temporada 2023 de la NFL. Una de estas se trata de una red neuronal impulsada por machine learning capaz de reconocer cuando los jugadores defensivos están a punto de penetrar la línea para buscar capturar al mariscal de campo contrario. En cuanto detecta un “blitz” aparece un círculo rojo alrededor del jugador para que los fanáticos sepan exactamente a quién prestar atención.
Adicionalmente, AWS está lanzando otra función que ayuda a los fanáticos a comprender por medio de gráficas y estadísticas, la manera en que los coaches deciden si despejar la bola o arriesgar en cuarto down, junto con otra herramienta que permite a los aficionados conocer el porcentaje de probabilidades de meter un gol de campo de acuerdo a distintos factores como la distancia, el clima y más.
