La inteligencia artificial está afectando de forma significativa el mundo del deporte hasta el punto de que algunos expertos comienzan a preocuparse por el dopaje tecnológico y por cómo éste podría afectar a la salud de los deportistas.
‘Mi preocupación principal es la aplicación de la inteligencia artificial en el deporte: la captación de datos de los deportistas y técnicas como la estimulación craneal, que son difíciles de detectar y aún no están tipificadas como dopaje por organismos como la Agencia Mundial Antidopaje (WADA)’, explica Alberto Carrio, impulsor de un proyecto que pretende analizar los problemas éticos y legales de la utilización de estos recursos tecnológicos.
Según Carrio, profesor de filosofía del derecho en la Universitat Pompeu Fabra (UPF) de Barcelona, técnicas como la estimulación craneal no se sabe aún si podrán tener efectos perjudiciales en el futuro en la salud del deportista, como sucedió con el dopaje de sustancias.
El proyecto de Carrio cuenta con la financiación de la Fundación BBVA y con la colaboración de expertos en ética de otras universidades, como la de Oxford (Reino Unido).
‘Pero no solo hay que proteger la salud de los deportistas, también sus derechos’, sentencia. ‘Sus datos los están recogiendo empresas que los distribuyen a sus clubes, que quizá dejan de contratarlos porque ven que su rendimiento disminuirá en tres años’, añade.
Así, Carrio pide que, como mínimo, haya un marco de regulación. En este sentido, la WADA (por sus siglas en inglés) está financiando dos proyectos en Alemania y Canadá para conocer cómo afecta la inteligencia artificial al dopaje y cuáles son los usos que se deben prohibir.
‘De la misma manera que hay una lista de sustancias prohibidas debe haber una lista de usos prohibidos de la inteligencia artificial’, propone el profesor de la UPF.
En cambio, la preocupación por el posible dopaje tecnológico no ha llegado a la Agencia Estatal Antidopaje (CELAD). ‘Doping es una palabra que define el uso de sustancias prohibidas y, en este caso, no hay sustancias’, dice José Luis Terreros, su director. ‘Son trampas que no son de nuestra competencia’, considera.
De todas maneras, Terreros añade que es un tema que conoce porque preocupa a policías y otros actores con los que la CELAD tiene relación por temas de dopaje” Según su parecer, es un asunto que deben gestionar las federaciones y, en todo caso, podría llegar a la vía civil o penal.
En el caso del futbol, David Fombella, consultor de Big Data en Stratebi especializado en deportes, relata que hoy en día la máxima información que se puede recoger en un partido tiene lugar en la Liga de Campeones con 172 millones de puntos de datos.
‘Existe un gran número de datos que son proporcionados de forma gratuita a los clubes. LaLiga tiene un sistema, Mediacoach, que es de acceso democrático, ya que obtiene la misma información un club que está jugando en la Champions que los recién ascendidos a Segunda. Pero hay muchos datos gratuitos que los clubes no están tratando por falta de capacidades logísticas y humanas’, expone Fombella.
Estos datos, en general, proceden, según Fombella, de cuatro o cinco grandes proveedores, y cada uno cuesta de media anualmente entre 10,000 y 15,000 euros. Aunque también hay de 30,000 y hasta de 100,000.
Una de las maneras de recoger este tipo de información es mediante los petos GPS que llevan algunos futbolistas, tanto en los partidos como en los entrenamientos. Pero Fombella dice que un 50% o más de los jugadores de Primera no juegan con ese peto.
Esa misma información también se puede obtener prácticamente con la misma calidad mediante Mediacoach con los datos recogidos por las cámaras. De todas maneras, Fombella apunta que este sistema tiene menos alcance que los petos, que hasta ‘te pueden hacer electrocardiogramas’.
El uso de estos petos GPS, precisamente, es una de las utilidades de la inteligencia artificial que preocupa a Carrio: ‘¿Los jugadores son conscientes de lo que supone para ellos llevarlo? ¿Y si se niegan a hacerlo? ¿Quién tiene acceso a estos datos? ¿Dónde queda la privacidad del deportista?’
Carrio considera que podría llegar un momento en el que una máquina fuese la entrenadora de un equipo y tomase las decisiones en base a los datos. Y, volviendo al presente, se sigue haciendo preguntas: ‘¿Y qué pasa si un entrenador se niega a hacer caso a lo que le recomiendan los datos? ¿El club podría tomar decisiones respecto a él a causa de ello?’
Por su parte, Fombella, que también es codirector académico en el máster de Big Data deportivo de Sports Data Campus y UCAM, explica que la inteligencia artificial ya tiene maneras de medir el estado emocional del jugador y hasta puede saber si ha salido al campo motivado o ver el cansancio con el análisis de las emociones que experimenta.
Además, cuenta que, en el caso de Mediacoach, los clubes ven tanto su propia información como la de los otros clubes. ‘Cuando se hace un análisis del equipo rival es habitual que se incluya un informe del rendimiento físico de los jugadores rivales’, subraya.
Y el acceso a los datos de los otros equipos no sirve tan solo para preparar un partido contra ese rival. ‘Es algo que también se utiliza mucho entre los ojeadores. Algunos clubes invierten en proveedores de datos internacionales, lo que les proporciona información para poder analizar a jugadores de todo el mundo’, explica Fombella.
Pero, evidentemente, la inteligencia artificial no solo se utiliza en el futbol. ‘La Federación Española de Atletismo (RFEA) hace un año invirtió 1 millón de euros en Big Data y Cloud. Y, en el ciclismo, vimos en el pasado Tour de Francia cómo el equipo Jumbo-Visma, del vencedor Jonas Vingegaard, monitorizó hasta el extremo los tiempos de sueño y descanso y la alimentación de sus ciclistas’, concluye el especialista.
