La principal ventaja es que el asistente de IA reduce la carga de trabajo de los entrenadores, afirma Ondřej Hubáček, analista de la empresa de datos deportivos Ematiq, especializado en modelos predictivos, que no participó en el proyecto. “Un sistema de IA puede revisar los datos rápidamente y señalar los errores que está cometiendo un equipo; creo que ese es el valor añadido que se puede obtener de los asistentes de IA”, afirma.
Para evaluar las sugerencias de TacticAI, GoogleDeepMind las presentó a cinco expertos en fútbol: tres científicos de datos, un analista de vídeo y un asistente de entrenador, todos los cuales trabajan en el Liverpool FC. Estos expertos no solo tuvieron dificultades para distinguir las sugerencias de TacticAI de los escenarios de juego reales, sino que también favorecieron las estrategias del sistema sobre las tácticas existentes el 90% de las veces.
Estos hallazgos sugieren que las estrategias de TacticAI podrían ser útiles para los entrenadores humanos en juegos de la vida real, dice Petar Veličković, científico investigador de GoogleDeepMind que trabajó en el proyecto. “Los mejores clubes siempre están buscando una ventaja, y creo que nuestros resultados indican que técnicas como estas probablemente se convertirán en parte del fútbol moderno en el futuro”, afirma.
Los poderes de predicción de TacticAI tampoco se limitan solo a los tiros de esquina: el mismo método podría aplicarse fácilmente a otras jugadas a balón parado, al juego general durante un partido o incluso a otros deportes por completo, como el fútbol americano, el hockey o el baloncesto, dice Veličković. .
“Siempre que exista un deporte de equipo en el que creas que modelar las relaciones entre jugadores será útil y tengas una fuente de datos, es aplicable”, afirma.