Esteban Granero es uno de los personajes más interesantes del universo futbolístico. Una rara avis. Es más de torres, alfiles y enroques que de Twitter. Más de Bukowski que de cualquier videojuego, aunque ahora su trabajo se centra precisamente en la tecnología. Y es que este madrileño, que jugó de centrocampista en el Real Madrid, la Real Sociedad o el Espanyol, colgó las botas en 2021 para fundar Olocip. Así se llama la innovadora empresa de inteligencia artificial (IA) aplicada al deporte y el mundo corporativo en la que el Pirata, como todos los futboleros le llaman, sirve como CEO.
Los conocimientos adquiridos durante su carrera como futbolista profesional han permitido a Granero conocer mejor que nadie qué factores pueden afectar al rendimiento deportivo de un jugador, pero también las necesidades e inquietudes de los clubes. Así es como ha encontrado un nicho, el cual intenta cubrir ahora desde Olocip, ofreciendo soluciones predictivas con base en tecnologías con las que facilitar la toma de decisiones.
Se trata de una industria aún emergente pero que sin duda moldeará el futuro del deporte profesional, igual que ya lo hace en muchos otros sectores e incluso en la forma en la que nos relacionamos las personas a través de Internet.
El blog de Lenovo (EBL): ¿Cuál es el estado actual de la IA aplicada al deporte? ¿Dónde podemos verla en acción?
El grado de integración es primario, pero la implantación está siendo muy rápida. La evolución en los últimos cinco años ha sido muy grande. Estamos en los primeros pasos, la industria está empezando a comprender qué es inteligencia artificial y qué no es inteligencia artificial. El gran valor que le veo es su capacidad de crear más y mejores datos, principalmente con los sistemas de visión artificial, que es una tecnología superevolucionada que compite directamente con la ‘sensorización’ en la batalla por la extracción del dato.
Aquí las cámaras tienen mucho que ganar, y con ello me refiero a lo que conocemos como computer vision. Esta tecnología se encuentra muy avanzada, no pierde precisión frente a los sensores y no es tan intrusiva para la persona que genera la información, con el detalle añadido de que no requiere que alguien tenga que introducir esos datos.
Eso en lo tocante a la captación, porque también está el análisis: qué conocimiento podemos extraer de esos datos, qué predicciones y prescripciones podemos hacer. En el deporte -y en el fútbol en particular, que es un ámbito en el que se toman muchas decisiones trascendentales y en el que hay mucha aleatoriedad- todo lo que sea analizar datos con IA para reducir la incertidumbre en la toma de decisiones es un punto a favor.
Todo lo que pueda reducir la incertidumbre en la toma de decisiones es un punto a favor
EBL: El trabajo de cotejado de información tiene que ser enorme. ¿Está automatizado o hay una serie de personas examinando jugadores y jugadas para introducir todos esos datos?
Hoy en día se puede extraer sin personas, aunque en una mayoría de casos se generan los datos de forma manual. La tecnología nos permite automatizar mediante el etiquetado, por ejemplo. Ahora mismo estamos justamente en el impasse en el que se está empezando a llevar a cabo esta automatización, y esos protocolos de extracción manual tienen la fecha de caducidad a la vuelta de la esquina.
EBL: ¿Cómo se ve en España esto de integrar la IA en la gestión deportiva? ¿En qué disciplinas de este ámbito está integrándose ya?
Te diría que el fútbol siempre va a la vanguardia de la tecnología, porque al final es donde más dinero hay y donde más recursos encuentras. Es verdad que el sistema de este deporte es bastante tradicional, pero cada vez hay más profesionales preparados para estas tecnologías y centrados en la transformación digital, intentando ver cómo esto puede hacer más eficientes los procesos.
Además, dentro de los clubes de fútbol las integraciones son transversales. No solo están encaminadas al rendimiento o a la salud, sino también a cuestiones corporativas. La IA es fundamental para prever aforos y optimizar la venta de entradas, por ejemplo. Nosotros trabajamos para diferentes empresas de marketing que lo que hacen es utilizar esta tecnología para calcular la media de valor de los activos, y en el área financiera te diría que casi lo mismo. Si no tienes inteligencia artificial ahí, vas a ciegas.
EBL: Olocip recuerda en su fundamento a los sistemas de mantenimiento predictivo para empresas de infraestructuras, permitiendo conocer por ejemplo cuándo se lesionará un deportista para hacerle descansar y evitar su sobresfuerzo. ¿De qué precisión estamos hablando?
Depende de qué problema queramos resolver. No podemos pedir a la inteligencia artificial lo que no sabe hacer bien un humano. Pero si hay algo que una persona sabe hacer (como podemos ver en los gabinetes de los fisios de los clubes, donde intentan adivinar el riesgo de lesiones) la IA puede imitar procesos para después complementarlos. Igual que el médico piensa en todas las cosas que han pasado para relacionarlas con el riesgo de lesión de un jugador, esos vínculos se pueden interpretar en un modelo y dar pistas sobre qué está pasando. Hay, por ejemplo, lesiones musculares que son bastante predecibles si tenemos suficiente acceso a información.
No podemos pedir a la inteligencia artificial lo que no sabe hacer bien un humano.
EBL: Relacionado con esto… ¿Cómo integra el deportista la IA en su trabajo diario? ¿Cómo recibe esta tecnología? ¿Es algo atractivo para él o lo ve como una forma de presión a través del hiperanálisis?
No, al final ellos es lo que necesitan. Yo imagino a un jugador que quiere renovar su contrato y quiere mostrar al club que su rendimiento no va a decaer, sino que al revés, que va a aumentar. ¿Cómo puede argumentar eso? Hoy en día puedes predecir el rendimiento, contextualizarlo. Creo que para el futbolista son todo ventajas.
EBL: Otro aspecto muy interesante es el scouting. ¿Cómo se aplica la IA a la búsqueda de jóvenes promesas?
Nosotros hacemos dos cosas fundamentales en el ojeo poco habituales hasta ahora en la industria: la primera es analizar al jugador, cómo sabemos si es bueno o si es malo. Tradicionalmente esto se realiza de forma subjetiva, con analistas; o se puede hacer con datos, dando un valor a cada cosa que hace, como por ejemplo un pase. En nuestra empresa hemos transformado esa visión para saber exactamente cuánto está aportando un futbolista a un partido, qué impacto tiene en la probabilidad de marcar un gol.
La otra cosa que hacemos en el scouting es ser capaces de trasladar al fútbol esos datos históricos que tienen los jugadores. No solo se trata de saber qué han hecho, sino también qué harán si juegan el año que viene en otro equipo, si siguen en el mismo, si ficha otro entrenador… En definitiva, saber cómo son los futbolistas y poder trasladar su rendimiento a otro contexto. El objetivo final es reducir la incertidumbre sobre el desempeño de los jugadores, que cuando tomes una decisión sobre a quién contratar y cuánto pagarle tengas menos riesgos que hasta ahora, y eso lo logramos con la tecnología.
EBL: ¿Existen diferencias fundamentales en la aplicación de una IA al fútbol y, pongamos, al tenis?
Depende. Si nos referimos a la extracción del dato, encontramos problemas similares, aunque el esfuerzo con el fútbol es mayor, puesto que no es lo mismo la cámara de un partido de tenis, con tomas fijas, y menos jugadores en posiciones relativamente estáticas, que en uno de fútbol, donde no todos los jugadores están en la pantalla, es un deporte muy móvil, con muchas repeticiones intercaladas… es más complejo. La extracción del dato es un problema similar, pero más complejo.
En cuanto al análisis, todo va en la misma línea. Si quieres analizar el rendimiento, es casi lo mismo mientras tengas información para generar el conocimiento que buscas.
EBL: Por supuesto, la tecnología de Olocip tiene un enorme potencial para los clubes. ¿Pero qué pasa con las casas de apuestas? ¿Habéis detectado interés por su parte?
La verdad es que sí. Nosotros no trabajamos con ninguna, no porque no haya interés, sino porque estamos más enfocados a clubes, agencias y medios de comunicación. De momento estamos cómodos ahí, pero lógicamente las casas de apuestas quieren anticiparse, al menos mejor que los apostantes, ese es su principal negocio, y seguro que para ellos es un valor añadido muy importante.
EBL: Aunque su compañía es más conocida por su vertiente deportiva, también ofrece servicios a otras empresas. ¿De qué sectores hablamos?
Hablamos del sector del turismo, del retail, del mundo publicitario… Diría que es principalmente donde estamos. Pero la inteligencia artificial es muy amplia. Tenemos un proyecto bastante grande con un bufete de abogados, por ejemplo. Ahora mismo no me imagino ninguna empresa que no pueda optimizar sus procesos, desde un despacho a una constructora, un club de fútbol o el propio deportista. Siempre que haya que tomar decisiones y la información se pueda traducir a datos, la inteligencia artificial te puede echar una mano. No va a sustituir a nadie, y no debería sustituir a nadie, pero sí puede complementar la visión de los expertos.
EBL: ¿Crees que hay un hueco para Olocip en los e-sports? O en el mundo gaming en general. Muchos videojuegos sobre gestión de equipos (de fútbol, baloncesto, ciclismo) están sirviendo de base desde hace años para que luego clubes reales fichen jugadores por la ingente cantidad de datos que proporcionan.
Vemos un hueco. El mercado del gaming es enorme y apasionante, y tiene un futuro muy grande. Los videojuegos son generadores de datos por naturaleza, es información en funcionamiento, y por tanto de ahí se puede sacar mucho, ya sea para el jugador, el creador del videojuego, los profesionales de los deportes electrónicos o para la toma de decisiones de las empresas dedicadas al sector. En este caso la voz cantante la tienen que llevar los expertos para que la inteligencia artificial pueda crear conocimiento útil para ellos.
Lo que tenemos que hacer compañías como la nuestra es escuchar a las empresas de videojuegos o a los propios gamers, y ver qué cosas necesitan. Porque seguro que hay algo que se puede hacer.
Imágenes | Olocip, Jannes Glas, Thomas Serer
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