La familia del expiloto de Fórmula 1 Michael Schumacher ganó el pleito con la revista alemana Die Aktuelle, que había publicado una entrevista falsa del deportista, generada por inteligencia artificial (IA), confirmó este jueves una portavoz.
En abril de 2023, la revista Die Aktuelle se había jactado de lograr una entrevista con Michael Schumacher, la primera desde su accidente de esquí y de su grave traumatismo craneal a finales de 2013 en los Alpes franceses.
Especializada en información de famosos y perteneciente al grupo alemán Funke, la revista publicó la pretendida 'entrevista' para revelar después que había sido generada por inteligencia artificial.
"Ganamos el proceso y no haremos ningún otro comentario", indicó Sabine Kehm, portavoz de la familia del legendario piloto alemán, en un correo.
El periódico alemán Bild informó el jueves que la familia del corredor había percibido 200.000 euros en concepto de daños y perjuicios, una cifra no confirmada por la portavoz de la familia.
Después de ese episodio, el editor de la revista se había disculpado públicamente de Schumacher y de su familia. Anne Hoffmann, redactora jefa de Die Aktuelle, fue despedida.
La familia de Schumacher protege la intimidad del ex campeón de 55 años, que no ha sido visto en público desde su accidente. Apenas se han filtrado informaciones sobre su estado de salud.
En Youtube hay un montón de tutoriales del FIFA que te enseñan a marcar gol en todos los saques de esquina. Sólo hay que elegir muy bien al lanzador, al rematador, y pulsar unas cuantas teclas en el mando de la PlayStation. Ahora, un equipo de científicos acaba de publicar un artículo en la revista científica Nature, en la que aseguran que, con la ayuda de la Inteligencia Artificial, también se puede hacer en la vida real.
Para ello entrenaron a un sistema, denominado TacticAI, con una arquitectura de algoritmos y fórmulas al que añadieron 7.176 saques de esquina lanzados por el equipo del Liverpool a lo largo de su historia. Incluido el de Oakley Cannonier, el recogepelotas de la famosa semifinal Liverpool-Barça. Lo que supone introducir variables tan complicadas como pillar a una defensa insólitamente despistada, y que el recogepelotas le pase la pelota a toda velocidad a Alexander Arnold, mientras Divock Origi espera en el área pequeña.
«En la vida real, las rutinas de los saques de esquina se preparan antes de cada partido, por lo que un sistema que ayude a analizar y mejorar las posibilidades de marcar sería beneficioso para ayudar a los expertos humanos», explican los investigadores. Sus resultados fueron puestos manos del equipo técnico de Jürgen Klopp, que determinó que las ideas de TacticAI era mejores que las suyas para nueve de cada 10 saques de esquina, un dato realmente escalofriante.
«aprendizaje profundo geométrico»
Zhe Wang, Petar Velikovi, Karl Tuyls, tres expertos en IA, utilizaron el denominado «aprendizaje profundo geométrico», que consiste en identificar patrones estratégicos clave para producir resultados predictivos y generativos, capaces de modificarse y aprender sobre la marcha por sí mismos.
Con los 7.176 córners, TacticAI pudo predecir con precisión qué jugador debería recibir la pelota en cada momento, en qué posición, a qué velocidad debería moverse, y hacia dónde debería disparar una vez que recibiera. Pero también, y al mismo tiempo, otros resultados positivos con configuraciones de jugadores y movimientos de balón alternativos a ese inicial.
Lo más llamativo era la capacidad de la máquina para generar configuraciones tácticas realistas e indistinguibles de los escenarios del mundo real, según las evaluaciones de un grupo de cinco expertos que la probaron: tres analistas de datos, un analista de vídeo y un asistente del equipo red.
más allá de un simple analista
Los investigadores creen que su trabajo podría sentar las bases para una inminente generación de asistentes de IA que se sentarán también en los banquillos, y que ya van mucho más allá de un simple analista de datos, predictor de rendimientos o de posibilidades de éxito de una jugada o un disparo. «Ayudarán a los entrenadores a determinar las configuraciones óptimas de los jugadores, preguntando a la máquina directamente por cualquier posibilidad, y a desarrollar contratácticas sobre la marcha que maximicen las posibilidades de ganar», explican en su artículo.
Y no se quedan ahí. Los autores también sugieren que el método podría extenderse a otras jugadas a balón parado, como faltas y saques de banda, pero también a otros deportes de equipo que alberguen situaciones de juego suspendido.
Todo cambió cuando apareció Brad Pitt. Un par de décadas atrás la mayoría de actores del deporte (directivos, entrenadores, jugadores...) veían el Big Data como una herramienta para los negocios, números inaplicables a lo que ocurre en el campo, hasta que unos locos empezaron a usarlo para fichar mejor: Moneyball. La historia de Billy Beane y los Oakland Athletics popularizó la estadística avanzada y hoy la utilizan hasta los equipos más modestos. Según los expertos, eso mismo está ocurriendo con la Inteligencia Artificial.
Con el ChatGPT como máximo exponente se considera un avance para generar textos o vídeos, pero poco o nada puede cambiar lo que ocurre en el campo. ¿Cuándo volverá a aparecer Brad Pitt?
"Pronto habrá ese cambio, estamos en ese punto. De hecho, ese mismo caso, Moneyball, es el ejemplo más obvio de lo que pueda hacer la IA. Antes necesitas invertir en estructura y software para crear un analítica de Big Data que te ayudara a fichar. Ahora la IA ya tiene herramientas para crear modelos sencillos y asequibles. Un equipo modesto puede tener el mismo sistema de scouting que un grande", descubre Pau Garcia-Milà, director del máster 'IA e Innovación en el Deporte' que ofrece su empresa, Founderz, en colaboración con el Global Sports Innovation Center de Microsoft.
"Otra utilidad muy vistosa es el análisis de probabilidades en plena competición. En la Fórmula 1 ya la usan algunos equipos para saber, por ejemplo, qué opciones hay de que salga el safety car. En el fútbol ya se puede emplear para detectar el cansancio de un jugador y, en consecuencia, sustituirlo o cambiarlo de posición. Si esas aplicaciones de la IA no son populares todavía es por falta de información y por las reticencias de los dirigentes. Pero vamos a empezar a ver sorpresas porque la IA ayudará sobre todo a los equipos humildes, acortará las diferencias entre grandes y pequeños. Puede marcar la competición más pronto que tarde", añade Garcia-Milà.
¿Despidos masivos?
Según un estudio de Allied Market Research, las herramientas de IA en el deporte alcanzarán un valor global de 29.700 millones de dólares en 2032. En el deporte estadounidense ya se está invirtiendo en su avance, aunque de forma heterogénea. Varias franquicias de la MLB de béisbol trabajan con ella para tomar mejores decisiones sobre el juego. En la NBA se ha avanzado su aplicación en el scouting. Y en la NFL se ha popularizado su uso para crear análisis tácticos detallados del propio equipo y sobre todo de los rivales. Ya no hace que haya un entrenador ayudante viendo decenas de partidos para detectar esquemas ofensivos o defensivos. Ahora lo hace la máquina.
"¿Eso quiere decir que se va a despedir a entrenadores y ojeadores en masa? Yo creo que no. Pero sí tendrán que reorientar su trabajo. Ahora se necesitará que esos trabajadores manejen metodologías de IA. Será muy útil para mecanizar procesos. Con su implementación cuatro ojeadores podrán hacer el trabajo que ahora mismo hacen ocho, por ejemplo. O se podrán optimizar los planes de entrenamientos de los preparadores físicos. Las herramientas ayudarán a tomar decisiones, pero estas siempre serán de las personas y se mantendrá ese componente de azar que tiene el deporte", analiza Javier Sánchez, doctor en IA y director del Grado en Sistemas de IA de la Universidad Francisco de Vitoria de Madrid.
Más salud, menos sustos
"Y todo eso hablando de alto rendimiento, pero hay otros sectores del deporte en los que la aplicación de la IA tiene todavía más recorrido. Por ejemplo, en la gestión de un estadio, para simular lo que va a suceder y mejorar los accesos u optimizar el ticketing. Por ejemplo, en la experiencia televisiva, creando con realidad aumentada un campo de fútbol en la mesa de tu comedor. O por ejemplo en todo lo referente a la salud. Ya se está trabajando en la predicción de arritmias con IA o la prevención de muertes súbitas en el deporte, lo que es muy interesante", finaliza Sánchez, que considera que todavía faltan unos años para que todas esas innovaciones alcancen a los deportistas amateur, aunque tarde o temprano llegarán.
Más allá de la mejora del rendimiento, la gestión deportiva o de la prevención de la salud, se acerca un futuro en el que la Inteligencia Artificial multiplique las posibilidades de herramientas ya existentes -relojes inteligentes, pulsómetros, GPS o aplicaciones como Strava- y cambie la manera de entrenar de los aficionados. La IA ya está preparada para revolucionar el deporte. Sólo falta que vuelva a aparecer Brad Pitt.
