Descubre cómo la IA en el baloncesto está transformando el juego con el seguimiento de los jugadores, los análisis y el arbitraje impulsado por la IA, con la NBA a la cabeza.
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Gracias a los avances tecnológicos, la participación de los aficionados y el análisis de los jugadores se han convertido en una parte importante de la industria del deporte. Los eventos deportivos se basan cada vez más en los datos, y la IA desempeña un papel fundamental en este cambio.
Anteriormente, hemos visto cómo tecnologías como la visión por ordenador, que ayuda a los ordenadores a ver y comprender lo que ocurre en el campo, han tenido un gran impacto en campos como la Fórmula 1 y los Juegos Olímpicos. Del mismo modo, la Asociación Nacional de Baloncesto (NBA) ha sido noticia recientemente por utilizar la IA de formas nuevas e innovadoras.
Sin embargo, la NBA entró en la conversación sobre la IA hace tiempo. Desde que la liga empezó en 1949, ha adoptado rápidamente nuevas tecnologías para conectar con los aficionados y mejorar el juego.
Hoy en día, los modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11 están llevando la analítica del rendimiento en baloncesto un paso más allá, al permitir la detección y el seguimiento de objetos en tiempo real. La IA de visión facilita el análisis del juego sobre la marcha y permite comprender mejor lo que está ocurriendo.
En este artículo, examinaremos más de cerca cómo la IA y la visión por ordenador están remodelando el baloncesto. Hablaremos de 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 inteligentes y crear una mejor experiencia para los aficionados.
Antes de sumergirnos en cómo se está utilizando la IA para mejorar los partidos de baloncesto, echemos un vistazo a cómo ha evolucionado la IA en los deportes a lo largo de los años.
En sus inicios, la analítica deportiva se basaba principalmente en estadísticas básicas y registros manuales. Eso empezó a cambiar en 1997, cuando los sistemas de seguimiento de jugadores basados en IA, como Prozone, empezaron a capturar datos sobre los movimientos de los jugadores.
En 2009, la NBA dio un gran paso adelante con el seguimiento de balones y jugadores impulsado por IA de SportVU. Marcó un nuevo hito que desbloqueó un análisis detallado y rico en datos que cambió la forma en que los equipos analizaban el rendimiento de los jugadores y la estrategia de juego.
En los últimos años, hemos visto cómo se utilizaba una gran variedad de técnicas de IA en el deporte, desde el aprendizaje automático para el análisis predictivo hasta la visión por ordenador para el análisis en tiempo real y la robótica que ayuda en el entrenamiento.
A medida que estas tecnologías siguen evolucionando, los análisis basados en IA se están convirtiendo en algo habitual tanto en los eventos deportivos como en los entrenamientos, ayudando a los equipos a obtener una ventaja competitiva y ofreciendo a los aficionados una visión más profunda de los partidos que aman.
Una de las formas más emocionantes en que la IA ha llegado a la NBA esta temporada es a través de los robots. Los Golden State Warriors están a la cabeza con su iniciativa Physical AI, un sistema vanguardista de robots dotados de IA que ayudan durante las sesiones de entrenamiento.
Estos robots ayudan en todo, desde los ejercicios de rebote y pase hasta la simulación de jugadas defensivas, permitiendo a los jugadores obtener información instantánea sobre su rendimiento.
En un vídeo publicado por el equipo, el base de los Golden State Warriors , Steph Curry, comentó que, aunque al principio les resultaba extraño, los robots se han convertido rápidamente en parte integrante de su rutina de entrenamiento.
Aquí tienes otras formas fascinantes en que la NBA utiliza la IA:
En la Cumbre Tecnológica del All-Star de la NBA de 2025 predominaron las innovaciones en IA. De hecho, en un podcast reciente, el Presidente de Operaciones de Baloncesto de los Philadelphia 76ers, Daryl Morey, explicó cómo la IA, especialmente los grandes modelos lingüísticos (LLM), se ha convertido en parte integrante del proceso de toma de decisiones.
Morey señaló: "Utilizamos absolutamente los modelos como voto en cualquier decisión", haciendo hincapié en que la IA desempeña ahora un papel en la evaluación de todo, desde las elecciones del draft hasta las estrategias de juego. Estos modelos combinan datos en tiempo real, rendimiento histórico y otras percepciones para predecir tendencias y resultados, añadiendo una nueva capa de precisión a la forma en que los equipos planifican el futuro.
Morey pasó a explicar el papel de los LLM en este proceso: "Resulta que los LLM lo hacen bastante bien en la predicción. Todavía no superan a los superpronosticadores humanos... Sí que añaden señal sobre los simples exploradores y cosas así. Así que los trataremos casi como un ojeador".
Con el tiempo, a medida que estos modelos mejoren, podrían desempeñar un papel aún mayor en la configuración del futuro de la NBA.
Entonces, ¿cómo funcionan las aplicaciones de Vision AI, como el seguimiento de jugadores en tiempo real en el baloncesto? Demos un paso atrás y veamos los detalles técnicos.
Los modelos como YOLO11 admiten una serie de tareas de visión por ordenador, como la detección de objetos, la segmentación de instancias y el seguimiento de objetos. Con estas capacidades, YOLO11 puede procesar cada fotograma de vídeo de un partido de baloncesto en tiempo real.
Por ejemplo, si queremos seguir el momento en que el balón atraviesa el aro o cuando se produce un mate, un sistema de visión por ordenador integrado con YOLO11 puede detectar y seguir el balón cuando sale de la mano del jugador, viaja por el aire y entra en contacto con el tablero y la canasta para anotar.
Otro buen ejemplo es utilizar las capacidades de estimación de la pose de YOLO11. La estimación de la 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 puede utilizarse para crear un mapa detallado del movimiento de un jugador, mostrando no sólo dónde está en la pista, sino también cómo se mueve en los momentos importantes. La información obtenida puede utilizarse para analizar el rendimiento, ajustar las técnicas de entrenamiento e incluso ayudar a reducir el riesgo de lesiones.
Además del seguimiento de jugadores y el análisis del movimiento del balón, YOLO11 puede utilizarse para la asistencia al árbitro mediante IA, ayudando a detectar faltas, jugadas fuera de los límites y otras infracciones en tiempo real.
Al analizar las secuencias de vídeo fotograma a fotograma, Vision AI puede proporcionar a los árbitros información adicional para reducir los errores humanos. También puede integrarse en los sistemas de repetición instantánea para marcar automáticamente los momentos que necesitan revisión, haciendo que el proceso sea más rápido y fiable.
Por ejemplo, si un jugador se sale de los límites, YOLO11 puede detectar la posición de sus pies en relación con las líneas de la pista y alertar al instante a los árbitros. Además, el modelo puede seguir el contacto físico excesivo entre jugadores para ayudar a identificar las faltas.
Asimismo, en situaciones en las que el balón está en movimiento, YOLO11 puede analizar su trayectoria para determinar si ha cruzado completamente la línea de tres puntos antes de un tiro o si se ha producido una violación de la portería. Al automatizar estas detecciones, la asistencia arbitral basada en IA puede mejorar la precisión del arbitraje, reducir las decisiones controvertidas y hacer que el juego sea más justo para jugadores y equipos.
El uso de la IA en el baloncesto lo está transformando todo, desde el rendimiento de los jugadores hasta el compromiso de los aficionados, abriendo nuevas formas de analizar el juego y tomar decisiones más inteligentes. He aquí un rápido vistazo a algunas de las ventajas que la IA ofrece a los equipos y organizaciones de baloncesto:
Aunque existen claras ventajas, la implantación de soluciones de IA puede conllevar su propio conjunto de retos. He aquí algunas de las limitaciones y consideraciones clave a tener en cuenta:
La IA está redefiniendo el baloncesto de formas apasionantes. Desde el seguimiento de jugadores en tiempo real con YOLO11 hasta los modelos predictivos que ayudan a los entrenadores a tomar decisiones más inteligentes, estas tecnologías están dando a los equipos nuevas herramientas para analizar el juego y mejorar el rendimiento.
La NBA ya utiliza la IA para todo, desde la optimización de los horarios de los partidos y la creación automatizada de los mejores momentos, hasta el perfeccionamiento de las estrategias de los entrenadores y la mejora del compromiso de los aficionados. A medida que la IA siga evolucionando, podemos esperar análisis aún más precisos, una mejor prevención de lesiones y un conocimiento más profundo del rendimiento de los jugadores.
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