La inteligencia artificial (IA) ha transformado diversas industrias, y los deportes de alto nivel no son una excepción. En los últimos años, la IA se ha convertido en una herramienta indispensable para monitorear y evaluar el desempeño de los atletas, optimizar estrategias tácticas y mejorar la seguridad y salud de los deportistas.

Sin embargo, esta evolución también ha generado una creciente discusión sobre el manejo y uso de los datos colectados por los sistemas de IA, lo que ha llevado a asociaciones y sindicatos de atletas a movilizarse para proteger sus derechos frente a las posibilidades de abuso de estas tecnologías.

Algunas categorías de deportistas de alto nivel han asumido una posición de vanguardia en la definición de estrategias para asegurar la aplicación de principios como la privacidad, la transparencia, la explicabilidad y la no discriminación, con el objetivo de que los sistemas de gestión algorítmico para el monitoreo y evaluación de desempeño de los deportistas se utilicen de manera ética y que sus derechos sean respetados en la era digital.

Los deportes de alto nivel han sido, a lo largo de la historia, un laboratorio para la implementación de tecnologías de punta que, posteriormente, se han aplicado en otros espacios y entornos, inclusive, con otras finalidades. Por su parte, los deportistas, como trabajadores que son, han adoptado posiciones relevantes y emblemáticas sobre temas de actualidad. Su capacidad de influencia sobre niños y adolescentes hace que los atletas sean ejemplos a observar en debates sobre temas que trascienden las victorias y derrotas en el campo deportivo.

IA en el monitoreo y evaluación del desempeño deportivo

La integración de la IA en el deporte ha permitido avances significativos en el desempeño, así como para asegurar la salud y seguridad de los atletas. Sistemas de analítica predictiva generan alertas sobre la posibilidad de lesiones musculares y desgaste.

Las tecnologías se utilizan en los deportes colectivos e individuales para analizar grandes volúmenes de datos que se recogen durante entrenamientos y competiciones. Esto incluye datos biométricos, registros de movimiento, patrones de juego y métricas de rendimiento, los cuales se procesan para proporcionar retroalimentación en tiempo real y permitir ajustes tácticos.

Un ejemplo es el uso de sensores y cámaras de alta velocidad en el fútbol para monitorear la posición y los movimientos de los jugadores en el campo.

Estos datos se analizan con algoritmos que pueden predecir patrones de juego, identificar debilidades en el oponente y sugerir estrategias para maximizar las posibilidades de victoria. De manera similar, en deportes como el atletismo y el ciclismo, la IA se utiliza para analizar la biomecánica de los atletas, optimizando sus técnicas y minimizando el riesgo de lesiones.

Además, herramientas como los sistemas de rastreo por GPS y los dispositivos de monitoreo del ritmo cardíaco han sido implementados en deportes de resistencia. Estos dispositivos recogen datos en tiempo real que son procesados por sistemas de IA para ajustar la intensidad del entrenamiento y asegurar que los atletas se mantengan dentro de los parámetros de esfuerzo seguros, evitando el sobreentrenamiento y reduciendo el riesgo de lesiones graves.

Fútbol: análisis táctico y prevención de lesiones

En el fútbol, el uso de inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta fundamental el cuerpo técnico. Por ejemplo, el club inglés Manchester City utiliza la herramienta Slants para analizar en tiempo real la posición de cada jugador, su velocidad, distancia recorrida y esfuerzo físico. Esta información se utiliza no solo para diseñar estrategias tácticas, sino también para prevenir lesiones al monitorear la carga de trabajo y la fatiga muscular de los jugadores.

Como antecedente, durante el Mundial de Fútbol de 2014, la selección alemana utilizó un sistema de análisis de datos para analizar los patrones de juego de sus oponentes y optimizar sus propias tácticas. Este enfoque basado en datos contribuyó al éxito del equipo –que ganó el torneo–, destacando cómo la tecnología puede tener un impacto directo en el rendimiento competitivo.

Actualmente, el sistema Catapult es ampliamente utilizado en equipos europeos y sudamericanos, recopilando datos de aceleración, velocidad y frecuencia cardíaca para ayudar a los entrenadores a ajustar los entrenamientos según las necesidades individuales de los jugadores.

En cuanto a la privacidad, algunos jugadores y sindicatos han expresado preocupaciones sobre cómo se manejan estos datos, argumentando que podrían ser utilizados en su contra en futuras negociaciones contractuales.

Tenis, rugby, boxeo, béisbol y cricket: rendimiento y salud

El tenis es una de las modalidades deportivas que ha adoptado la IA para mejorar el rendimiento de los atletas. La herramienta IBM Watson, utilizada en torneos como Wimbledon, analiza una amplia gama de datos para ofrecer informaciones procesadas sobre el rendimiento de los deportistas.

En deportes como el rugby y el boxeo, donde el riesgo de conmociones cerebrales es alto, la IA se ha utilizado para desarrollar sistemas de monitoreo que detectan impactos y evalúan automáticamente la gravedad de los mismos.

Estos sistemas ayudan a tomar decisiones rápidas sobre la necesidad de retirar a un jugador del juego para evitar daños mayores. De manera similar, en el béisbol, la IA se utiliza para monitorear la fatiga de los lanzadores, ayudando a prevenir lesiones en el brazo que podrían tener consecuencias a largo plazo para la carrera del jugador.

Además, la IA se ha utilizado en la creación de programas de entrenamiento personalizados que consideran la condición física individual, el historial de lesiones y los objetivos específicos de cada atleta. Esto no solo mejora el rendimiento, sino que también reduce el riesgo de sobreentrenamiento y las lesiones relacionadas con el estrés.

Ya en el cricket, la IA se ha implementado para la toma de decisiones durante el juego y en el monitoreo de la salud de los jugadores. Herramientas como Hawk-Eye se utilizan para revisar decisiones arbitrales, mientras que sistemas de monitoreo de salud, como los dispositivos de análisis de sueño y recuperación, permiten a los entrenadores ajustar los horarios de entrenamiento y descanso para maximizar el rendimiento y minimizar el riesgo de lesiones.

El uso de estos datos también ha planteado cuestiones de privacidad, especialmente en ligas como la Indian Premier League (IPL), donde los jugadores han manifestado su preocupación sobre el manejo de sus datos biométricos. Las asociaciones de jugadores buscan mayores garantías de que estos datos no serán utilizados de manera perjudicial, especialmente en lo que respecta a las negociaciones salariales y la seguridad laboral.

Respuesta de los atletas: privacidad y derechos en la era digital

El acceso a una significativa cantidad de información personal ha suscitado debates sobre la privacidad y la propiedad de los datos. Los sindicatos y asociaciones de atletas han jugado un papel fundamental en la defensa de los derechos de los deportistas, exigiendo que se establezcan límites claros sobre cómo se recolectan, almacenan y utilizan los datos.

Un ejemplo destacado de esta movilización es el de la Asociación Nacional de Jugadores de Baloncesto (NBPA) en la NBA. En 2017, los jugadores negociaron exitosamente la limitación del uso de los datos recogidos por dispositivos de monitoreo durante las negociaciones salariales y los contratos. Casi la totalidad de los clubes de la NBA utilizan un sistema de monitoreo implementado por la empresa Kinexon para el monitoreo del desempeño de los deportistas.

Los jugadores argumentaron que la información sobre su salud y rendimiento podría ser utilizada en su contra durante las negociaciones, lo que podría afectar sus ingresos y oportunidades futuras. Como resultado, se acordó que ciertos datos sensibles no serían utilizados en las negociaciones contractuales, protegiendo así los derechos y la privacidad de los atletas.

Además, el acuerdo colectivo de la NBA manifiesta expresamente que los datos colectados solamente pueden ser utilizados para finalidades tácticas y de salud de los deportistas con el monitoreo de una comisión bipartita formada por especialistas en datos y salud deportiva que deliberan conjuntamente sobre la implementación de tecnologías y el manejo de los datos obtenidos por medio de sensores acoplados a la vestimenta de los atletas.

Recientemente, la liga femenina de baloncesto de los Estados Unidos se ha afiliado a la AFL-CIO que, por su turno, ha celebrado un emblemático acuerdo con la empresa Microsoft para garantizar la participación de los trabajadores en el diseño, programación, testeo y monitoreo de herramientas de inteligencia artificial aplicadas al entorno laboral.

A ejemplo de la NBA, los jugadores de la liga de fútbol americano (NFL), también han mostrado preocupación por el uso de datos biométricos, como los niveles de esfuerzo y las lesiones potenciales, en las decisiones de selección de personal y las negociaciones salariales. Los jugadores han demandado que se adopten políticas estrictas para garantizar que estos datos se utilicen únicamente con el consentimiento de los atletas y que se implementen medidas para evitar su uso indebido.

Cláusulas similares a las encontradas en el acuerdo de los atletas de la NBA se vienen identificando en negociaciones colectivas de otras categorías profesionales, demostrando el poder de influencia de los deportes de alto rendimiento en la defensa de derechos por parte de la clase trabajadora.

Movilización de los deportistas para garantizar sus derechos

La creciente capacidad de la IA para monitorear cada aspecto del desempeño deportivo ha llevado a los deportistas a movilizarse para garantizar que sus derechos sean respetados en esta nueva era digital. Uno de los principales focos de estas movilizaciones ha sido la exigencia de transparencia en el uso de los datos. Los atletas demandan tener acceso a los datos que se recogen sobre ellos y que se les informe claramente sobre cómo se utilizarán estos datos. Esto ha llevado a algunas ligas a implementar políticas que permiten a los atletas revisar sus datos y oponerse a su uso en determinadas circunstancias.

Otro aspecto clave ha sido la lucha contra la discriminación algorítmica. Los atletas han expresado preocupaciones de que los sistemas de IA podrían perpetuar sesgos existentes, como la discriminación racial o de género, si no se diseñan de manera adecuada.

Por ello, los deportistas y sus asociaciones han abogado por la implementación de algoritmos transparentes y equitativos que no discriminen en función de características personales irrelevantes para el rendimiento deportivo.

La movilización de los deportistas en torno al uso ético de la inteligencia artificial y la protección de sus derechos laborales puede servir de ejemplo inspirador para otras categorías profesionales.

La capacidad de los atletas para organizarse y negociar colectivamente en defensa de la privacidad, la transparencia y la no discriminación frente a los sistemas de gestión algorítmica demuestra la importancia de la acción colectiva en la era digital. Este tipo de movilización no solo fortalece sus derechos como trabajadores, sino que también visibiliza la necesidad de diseñar y aplicar tecnologías de manera ética en todos los ámbitos laborales.

Al asegurar que las decisiones sobre el uso de IA y datos biométricos sean transparentes y justas, los deportistas de alto nivel abren el camino para que otras profesiones también aborden los impactos de estas tecnologías en sus condiciones laborales.

Esto refuerza la relevancia de que los sindicatos y asociaciones de trabajadores en distintos sectores adopten posturas proactivas en la protección de los derechos frente a la automatización y el manejo de datos personales en el entorno laboral.