En el panorama del deporte profesional, en rápida evolución, los datos y la inteligencia artificial se han convertido en fuerzas fundamentales que modifican la forma en que se toman las decisiones, se desarrollan las estrategias y se evalúa el rendimiento. El impacto es especialmente evidente en el fútbol, donde la intersección de los datos y la inteligencia artificial está transformando la forma en que funcionan los equipos, desde la oficina principal hasta el campo.
Si bien es probable que el papel del jugador siempre recaiga en los jugadores encarnados, el papel de la IA en las instituciones deportivas consiste en actuar como asistente cognitivo: mejorar los procesos de toma de decisiones, optimizar el rendimiento individual y analizar la gran cantidad de datos generados a nivel internacional, nacional, regional, de clubes y de jugadores individuales para ayudar a descubrir información valiosa.
En el fútbol profesional, cada semana se generan miles de puntos de datos en una amplia variedad de categorías, como el estado físico, el entrenamiento y el rendimiento en los partidos, lo que crea infinitas oportunidades de análisis y, al mismo tiempo, corre el riesgo de una sobrecarga estadística.
Debido a que el análisis de datos es un factor importante para dar a los equipos una ventaja competitiva, se ha vuelto imperativo para los clubes de fútbol de élite rastrear, procesar, interpretar y extraer información de colosales repertorios de datos. A medida que el arte del fútbol siga evolucionando, la necesidad de confiar en sistemas avanzados de análisis y gestión de datos no hará más que aumentar. Afortunadamente, la creciente dependencia de los datos ha coincidido con el surgimiento de modelos de IA potentes y fáciles de usar que pueden ayudar a los humanos a procesar y extraer información rápidamente de enormes conjuntos de datos.
Como era de esperar, la búsqueda de talentos ya no consiste solo en asistir a los partidos, seguir las pistas y fichar jugadores. Los cazatalentos pueden tener mucho más éxito a la hora de encontrar jugadores valiosos y ficharlos para el club correcto en el momento adecuado si cuentan con los datos que sustentan la jugabilidad. Sin embargo, el enorme volumen y la complejidad de los conjuntos de datos relevantes hacen que sea casi imposible que una persona pueda rastrearlos. La IA generativa se ha convertido en una poderosa herramienta para ayudar a los profesionales de diversos sectores a centrar sus esfuerzos cognitivos en la toma de decisiones de alto nivel en lugar de en el procesamiento de datos.
Para ayudar a los ojeadores a ahorrar tiempo y dinero valiosos al identificar y valorar de manera eficiente a los jugadores basándose en el análisis de datos, Blend ha desarrollado Scout Bot, un asistente personal de cazatalentos impulsado por el recién anunciado AI/BI Genie de Databricks, creado para ayudar a los cazatalentos y analistas de fútbol a identificar y evaluar posibles objetivos de transferencia.
ScoutBot está diseñado para proporcionar respuestas casi en tiempo real, mediante consultas en lenguaje natural y visualizaciones de datos, a solicitudes complejas como: Identifica a un extremo goleador que esté entre el 25% más alto de su liga competitiva en términos de acarreos progresivos cada 90 minutos y que actualmente esté valorado por debajo de los 5 millones de euros.
Al hacerlo, ScoutBot funciona como un PA de IA para los exploradores que buscan a su «unicornio»; ayuda a las personas con exceso de trabajo y demandadas a identificar y valorar rápidamente a los jugadores y, al mismo tiempo, a tomar mejores decisiones utilizando datos del mundo real. Actualmente, ScoutBot aprovecha una variedad de conjuntos de datos relacionados con el fútbol para analizar y clasificar a los jugadores en función de métricas de rendimiento específicas. La herramienta puede aprovechar tanto las métricas de rendimiento como los datos sobre el valor de mercado para ofrecer una evaluación más completa y ayudar a los clubes a tomar decisiones informadas sobre los posibles fichajes.
Estamos muy entusiasmados con ScoutBot porque ofrece valor en varios frentes:
ScoutBot funciona con Genie de Databricks, una interfaz sin código que permite a los usuarios realizar análisis de datos mediante consultas en lenguaje natural, lo que hace que la herramienta sea fácil de usar para cualquier persona, independientemente de sus conocimientos técnicos.
Genie cuenta con el respaldo de Unity Catalog, la solución de gobierno de datos unificado de Databricks, que garantiza que todos los datos estén seguros, bien organizados y de fácil acceso, lo que permite la democratización de los datos en toda la organización y, al mismo tiempo, garantiza que cuenta con la estructura de gobierno sobre la que basarse para los proyectos del mañana.
Esta combinación de herramientas (Genie y Unity Catalog) constituye la columna vertebral de ScoutBot, lo que lo convierte en un activo valioso para cualquier organización deportiva profesional.
Al reducir la necesidad de intermediarios técnicos y permitir a los exploradores interactuar directamente con los datos, ScoutBot democratiza el análisis de datos y permite a los exploradores centrarse en lo que mejor saben hacer: identificar y fomentar el talento. ScoutBot ilustra cómo la IA puede marcar una diferencia real en los deportes, al dar a los equipos una ventaja competitiva tanto en el campo como entre bastidores.
ScoutBot se presentó por primera vez al mundo en la Otten Innovation Cup, organizada por el PSV Eindhoven con algunos de los equipos de fútbol más importantes del mundo, como el Manchester United, el PSG y el Atlético de Madrid. Puedes obtener más información aquí: https://www.otteninnovationcup.nl/2024/en/news/8/partner-blend-develops-ai-scouting-tool .
En el panorama del deporte profesional, en rápida evolución, los datos y la inteligencia artificial se han convertido en fuerzas fundamentales que modifican la forma en que se toman las decisiones, se desarrollan las estrategias y se evalúa el rendimiento. El impacto es especialmente evidente en el fútbol, donde la intersección de los datos y la inteligencia artificial está transformando la forma en que funcionan los equipos, desde la oficina principal hasta el campo.
Si bien es probable que el papel del jugador siempre recaiga en los jugadores encarnados, el papel de la IA en las instituciones deportivas consiste en actuar como asistente cognitivo: mejorar los procesos de toma de decisiones, optimizar el rendimiento individual y analizar la gran cantidad de datos generados a nivel internacional, nacional, regional, de clubes y de jugadores individuales para ayudar a descubrir información valiosa.
En el fútbol profesional, cada semana se generan miles de puntos de datos en una amplia variedad de categorías, como el estado físico, el entrenamiento y el rendimiento en los partidos, lo que crea infinitas oportunidades de análisis y, al mismo tiempo, corre el riesgo de una sobrecarga estadística.
Debido a que el análisis de datos es un factor importante para dar a los equipos una ventaja competitiva, se ha vuelto imperativo para los clubes de fútbol de élite rastrear, procesar, interpretar y extraer información de colosales repertorios de datos. A medida que el arte del fútbol siga evolucionando, la necesidad de confiar en sistemas avanzados de análisis y gestión de datos no hará más que aumentar. Afortunadamente, la creciente dependencia de los datos ha coincidido con el surgimiento de modelos de IA potentes y fáciles de usar que pueden ayudar a los humanos a procesar y extraer información rápidamente de enormes conjuntos de datos.
Como era de esperar, la búsqueda de talentos ya no consiste solo en asistir a los partidos, seguir las pistas y fichar jugadores. Los cazatalentos pueden tener mucho más éxito a la hora de encontrar jugadores valiosos y ficharlos para el club correcto en el momento adecuado si cuentan con los datos que sustentan la jugabilidad. Sin embargo, el enorme volumen y la complejidad de los conjuntos de datos relevantes hacen que sea casi imposible que una persona pueda rastrearlos. La IA generativa se ha convertido en una poderosa herramienta para ayudar a los profesionales de diversos sectores a centrar sus esfuerzos cognitivos en la toma de decisiones de alto nivel en lugar de en el procesamiento de datos.
Para ayudar a los ojeadores a ahorrar tiempo y dinero valiosos al identificar y valorar de manera eficiente a los jugadores basándose en el análisis de datos, Blend ha desarrollado Scout Bot, un asistente personal de cazatalentos impulsado por el recién anunciado AI/BI Genie de Databricks, creado para ayudar a los cazatalentos y analistas de fútbol a identificar y evaluar posibles objetivos de transferencia.
ScoutBot está diseñado para proporcionar respuestas casi en tiempo real, mediante consultas en lenguaje natural y visualizaciones de datos, a solicitudes complejas como: Identifica a un extremo goleador que esté entre el 25% más alto de su liga competitiva en términos de acarreos progresivos cada 90 minutos y que actualmente esté valorado por debajo de los 5 millones de euros.
Al hacerlo, ScoutBot funciona como un PA de IA para los exploradores que buscan a su «unicornio»; ayuda a las personas con exceso de trabajo y demandadas a identificar y valorar rápidamente a los jugadores y, al mismo tiempo, a tomar mejores decisiones utilizando datos del mundo real. Actualmente, ScoutBot aprovecha una variedad de conjuntos de datos relacionados con el fútbol para analizar y clasificar a los jugadores en función de métricas de rendimiento específicas. La herramienta puede aprovechar tanto las métricas de rendimiento como los datos sobre el valor de mercado para ofrecer una evaluación más completa y ayudar a los clubes a tomar decisiones informadas sobre los posibles fichajes.
Estamos muy entusiasmados con ScoutBot porque ofrece valor en varios frentes:
ScoutBot funciona con Genie de Databricks, una interfaz sin código que permite a los usuarios realizar análisis de datos mediante consultas en lenguaje natural, lo que hace que la herramienta sea fácil de usar para cualquier persona, independientemente de sus conocimientos técnicos.
Genie cuenta con el respaldo de Unity Catalog, la solución de gobierno de datos unificado de Databricks, que garantiza que todos los datos estén seguros, bien organizados y de fácil acceso, lo que permite la democratización de los datos en toda la organización y, al mismo tiempo, garantiza que cuenta con la estructura de gobierno sobre la que basarse para los proyectos del mañana.
Esta combinación de herramientas (Genie y Unity Catalog) constituye la columna vertebral de ScoutBot, lo que lo convierte en un activo valioso para cualquier organización deportiva profesional.
Al reducir la necesidad de intermediarios técnicos y permitir a los exploradores interactuar directamente con los datos, ScoutBot democratiza el análisis de datos y permite a los exploradores centrarse en lo que mejor saben hacer: identificar y fomentar el talento. ScoutBot ilustra cómo la IA puede marcar una diferencia real en los deportes, al dar a los equipos una ventaja competitiva tanto en el campo como entre bastidores.
ScoutBot se presentó por primera vez al mundo en la Otten Innovation Cup, organizada por el PSV Eindhoven con algunos de los equipos de fútbol más importantes del mundo, como el Manchester United, el PSG y el Atlético de Madrid. Puedes obtener más información aquí: https://www.otteninnovationcup.nl/2024/en/news/8/partner-blend-develops-ai-scouting-tool .
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