- ¿Cómo recuerdas tu paso por la Universidad de Alcalá?

Tengo muy buenos recuerdos de la universidad, especialmente por esos profesores que dejan huella, por las noches de biblioteca y ejercicios entre amigos, y por las experiencias internacionales, como mi año erasmus en Copenhague o los cursos de verano en Gales, Austria, Serbia o Dinamarca. Fue un verdadero reto, pero uno aprende una barbaridad en muy poco tiempo y comprende que el esfuerzo y el sacrificio merecen la pena.

- ¿Podrías hablarnos un poco sobre tu experiencia profesional?

Mi experiencia en el mundo laboral comenzó con una beca en Telefónica I+D, donde además pude completar mi Proyecto Fin de Carrera. Tras un año en este puesto, y gracias a mi mentor en la UAH, conocí que IBM estaba trabajando en la creación de un nuevo 'Hub Europeo' con sede en Madrid, y que buscaban a jóvenes talentos para formarse como consultores técnicos y realizar proyectos de software en Europa y Latinoamérica. No lo dudé, y gracias a Dios logré unirme a la que ha sido mi empresa durante los últimos ocho años. En IBM he podido desarrollar proyectos en más de veinte países, ser parte de tres equipos distintos, dar clases y conferencias, y hasta trabajar en proyectos sociales como la colaboración con colegios de la CAM en la formación de los alumnos y profesores en Inteligencia Artificial, o la participación durante un mes en Ecuador en un proyecto social junto con una ONG local.

- ¿Desde cuándo te dedicas a la Inteligencia Artificial?

Desde la famosa victoria en ajedrez de Deep Blue sobre Garri Kaspárov en 1997, la investigación de IBM en este campo ha sido fundamental. Sin embargo, es en 2011, solo dos años antes de mi incorporación a la empresa, cuando el sistema de IA Watson se da a conocer al gran público con la participación en el programa televisivo Jeopardy!. Ese es el contexto de mi entrada en IBM, en pleno auge de Watson, ya no en televisión sino como solución corporativa de Inteligencia Artificial, y es entonces cuando la empresa empieza a formarnos a todos los empleados en esta tecnología. Desde entonces, siempre he estado ligado a proyectos relacionados con la aplicación de la IA a la industria.

- ¿Cómo se puede aplicar la Inteligencia Artificial al deporte?

En 2011 aparecía en cartelera Moneyball, la historia de un club de béisbol humilde que triunfaba gracias a un director deportivo que utilizaba la estadística para construir un equipo sumamente competitivo. Realmente, podríamos hacer la simplificación de que la Inteligencia Artificial actual es la evolución de esa misma estadística y algoritmos, existentes hace décadas, junto a dos factores no disponibles en el pasado: la capacidad de cómputo -en unas semanas se presenta en Alemania el primer ordenador cuántico comercial en Europa-, y el volumen de datos -se dice que cada ser humano creó en 2020 1.7 MB de datos por segundo-.

La Inteligencia Artificial permite a los atletas conocerse a sí mismos, mejorar su rendimiento y evitar lesiones gracias a sensores que proporcionan datos sobre la respiración, el ritmo cardiaco o sus niveles de esfuerzo; a las productoras televisivas generar resúmenes automáticos de los partidos en tiempo real gracias al reconocimiento de las reacciones de los espectadores o al lenguaje no verbal de los jugadores; a los entrenadores estudiar millones de patrones y diseñar las mejores estrategias. Se trata de tomar mejores decisiones con la ayuda de los datos, y eso es aplicable a cualquier ámbito. Incluso algunos futbolistas, como Esteban Granero, están emprendiendo en startups tecnológicas apoyados en su experiencia en la élite.

- ¿Cómo han cambiado los distintos deportes con esta tecnología? ¿Qué deporte ha sido el más beneficiado?

La aplicación de la IA más obvia se da en aquellos deportes individuales donde la obtención de datos mediante sensores es más sencilla. Por ejemplo, se sabe que en una gran competición de ciclismo se generan más de tres millones de registros por corredor. La combinación de su rendimiento y la relación vatio/kilo, los niveles de esfuerzo e intensidad, la altura y desnivel o el nivel de polución son algunos de los datos pueden ayudar a determinar cuál es el mejor momento para hacer un adelantamiento, recuperarse o esprintar.

En la Copa NASCAR de automovilismo, con muertes todos los años y coches de más de 300.000 euros, el +-objetivo es la predicción de los accidentes; y en deportes de equipo como fútbol o baloncesto, cuál es el mejor cambio y en qué minuto debe hacerse en función del desarrollo del partido. Los casos de uso son innumerables y parece claro que lo mejor está por llegar.

- Ahora que gracias a la tecnología disponemos de tantos datos en tiempo real, ¿cómo estos pueden ayudar al rendimiento del deportista? ¿puede ayudar a prevenir lesiones?

El equipo técnico y el cuerpo médico cuentan ahora con un gran aliado para evitar lesiones o tragedias peores. Un ejemplo del buen uso de los datos para tomar mejores decisiones lo encontramos en la NFL, que lleva años recopilando resultados de jugadores y de entornos simulados con 'dummies', y uno de los frutos de este estudio fue la modificación de la regla de 'kickoff' en 2018, que tuvo como resultado una reducción del 38% en el número de conmociones cerebrales con respecto a los tres años anteriores. Una de las innovaciones más interesantes en este sentido, aún quizá en su etapa inicial, es el uso en el deporte de 'gemelos digitales' (digital twins, en inglés), tecnología popularizada por la NASA para predecir el comportamiento de las aeronaves que envían al espacio mediante la creación de un 'gemelo' en entorno simulado (temperatura, gravedad, niveles de oxígeno…) que recibe, eso sí, información real del 'gemelo' físico, y así poder controlar los elementos de naves a miles de kilómetros. De forma similar, podemos crear el gemelo virtual de un atleta para mejorar su entrenamiento, optimizar su rendimiento o aprender de los propios datos para predecir lesiones musculares y enfermedades cardiovasculares. Sin duda, la Inteligencia Artificial es ya un aliado indispensable en el deporte, pero es importante no confundir los términos: no hablamos de un sustituto de los profesionales del sector, se trata de una nueva herramienta para dar un mejor servicio de los atletas y a los aficionados al deporte. 

Publicado en: Entrevista