Cómo cambiarán los deportes en los próximos años

La inteligencia artificial está empezando a transformar el deporte de una manera que va mucho más allá de las estadísticas que aparecen en una retransmisión. Durante años, la tecnología ha servido para medir tiempos, registrar distancias, analizar resultados o revisar determinadas jugadas. Ahora, la IA permite procesar enormes cantidades de información y encontrar patrones que serían difíciles de detectar manualmente. Esto abre una posibilidad interesante: en los próximos años, la inteligencia artificial podría cambiar no solamente la forma en la que los deportistas entrenan, sino también cómo se previenen las lesiones, cómo los entrenadores toman decisiones, cómo se arbitran las competiciones y hasta cómo los aficionados viven un partido.

De hecho, muchas de estas aplicaciones ya están dejando de ser una cuestión puramente experimental. Los sistemas de visión por ordenador se utilizan para analizar movimientos, posiciones y acciones durante la competición, mientras que los modelos de aprendizaje automático se investigan para mejorar la monitorización de deportistas y la prevención personalizada de lesiones.

Uno de los cambios más importantes probablemente se producirá en los entrenamientos; tradicionalmente, un entrenador observa al deportista, analiza sus resultados y utiliza su experiencia para decidir qué debe mejorar. En el futuro, la inteligencia artificial podrá complementar esa experiencia analizando muchas más variables simultáneamente. Un sistema puede combinar información procedente de entrenamientos, competiciones, sensores, vídeos y dispositivos wearables para detectar tendencias relacionadas con el rendimiento. La investigación reciente sobre IA y dispositivos portátiles apunta precisamente hacia aplicaciones como la personalización del entrenamiento, la regulación de cargas de trabajo y la identificación temprana de determinados patrones.

Imaginemos a un corredor que utiliza diferentes sensores durante sus entrenamientos. La IA podría analizar su ritmo, frecuencia cardiaca, carga acumulada y otros datos disponibles para ayudar al equipo técnico a decidir cuándo aumentar la intensidad y cuándo sería conveniente reducirla. En deportes de equipo, el análisis puede ser todavía más complejo, y en ellos, una IA podría estudiar los movimientos de todos los jugadores, identificar patrones tácticos y comparar diferentes partidos para encontrar situaciones que se repiten.

Esto significa que el entrenador del futuro podría disponer de una especie de asistente capaz de analizar miles de situaciones y presentar aquellas que considera más relevantes, y aunque la decisión seguiría correspondiendo a una persona, esta tendría mucha más información disponible para realizar su trabajo.

Prevenir lesiones antes de que ocurran

Quizá una de las aplicaciones más interesantes de la inteligencia artificial en el deporte sea la prevención de lesiones. Una lesión puede cambiar completamente la temporada de un deportista y también representar un problema importante para un equipo. Precisamente por eso existe un enorme interés en utilizar datos para identificar situaciones que puedan estar relacionadas con un mayor riesgo.

Los modelos de IA pueden analizar variables relacionadas con cargas de entrenamiento, movimientos, historial deportivo y otros datos disponibles para identificar determinados patrones. Una revisión publicada en 2026 sobre aplicaciones de IA para predicción y prevención de lesiones analizó 39 estudios y encontró un uso creciente de modelos de aprendizaje automático y datos multimodales. Al mismo tiempo, los autores señalan que todavía existen limitaciones importantes, como muestras pequeñas, diferentes definiciones de lesión, falta de validación externa y cuestiones relacionadas con la privacidad.

Esto es importante porque conviene diferenciar entre predecir una lesión con absoluta certeza y detectar señales que podrían justificar una revisión; la IA no tendría que decir necesariamente «este jugador se lesionará mañana», una aplicación mucho más realista sería notificar que determinados indicadores se han alejado de los patrones habituales y que quizá convenga que el equipo médico o técnico los revise. Así, en el futuro, estos sistemas podrían hacer que los entrenamientos sean cada vez más personalizados y seguros.

Muy en relación con esto tenemos otra ventaja, la personalización de los entrenamientos. Sabemos que no todos los deportistas responden igual al entrenamiento; dos personas pueden realizar exactamente el mismo ejercicio y obtener resultados diferentes, ya que  factores como la edad, experiencia, estado físico, descanso, historial de lesiones o características individuales pueden influir considerablemente.

La inteligencia artificial puede ayudar a procesar estas diferencias, y en lugar de utilizar únicamente planes de entrenamiento generales, los equipos podrían utilizar sistemas capaces de adaptar determinados parámetros según la evolución de cada deportista. La idea no sería que una máquina diseñe absolutamente todo, sino que ayude a los profesionales a tomar decisiones más ajustadas a cada persona.

Esto podría ser especialmente interesante fuera del deporte profesional, donde nadie cuenta con el respaldo de un equipo experto. A medida que las herramientas se vuelvan más accesibles, determinadas tecnologías que actualmente pueden estar reservadas a equipos profesionales podrían llegar también a gimnasios, academias deportivas y deportistas aficionados. La consecuencia sería una evolución desde el entrenamiento basado principalmente en recomendaciones generales hacia sistemas cada vez más personalizados.

La visión artificial permitirá analizar movimientos como nunca antes

Otra tecnología que tendrá un papel fundamental será la visión por ordenador. La IA puede analizar imágenes y vídeos para identificar personas, objetos, posiciones y movimientos. En el deporte, esto permite estudiar desde la trayectoria de un balón hasta la posición de un jugador. Las investigaciones recientes destacan aplicaciones relacionadas con el seguimiento de jugadores, detección de eventos, estimación de posiciones corporales y análisis táctico.

Imaginemos un partido de fútbol: en lugar de que un analista tenga que revisar manualmente cientos de jugadas, un sistema podría detectar automáticamente determinados patrones: pérdidas de balón en una zona concreta, espacios que aparecen repetidamente, movimientos defensivos o situaciones de superioridad numérica. En deportes individuales, el análisis también puede ser muy detallado: un sistema de visión artificial podría estudiar la técnica de un tenista, la postura de un corredor o el movimiento de un levantador de pesas y compararlo con ejecuciones anteriores.

Todo ello podría convertir el vídeo en una fuente de información mucho más potente, y aunque en la actualidad ya conozcamos herramientas que nos puedan sonar parecidas, como la tecnología del VAR en fútbol o el ojo de halcón en tenis, esto no hará más que avanzar.

De hecho, precisamente uno de los ámbitos que más debate puede generar será el arbitraje. Como acabo de mencionar, ya existen tecnologías capaces de ayudar a los árbitros en determinadas decisiones. El fútbol, por ejemplo, está incorporando sistemas cada vez más avanzados para facilitar decisiones relacionadas con el fuera de juego. En el Mundial de 2026, FIFA anunció el uso de tecnología semiautomatizada de fuera de juego y herramientas de análisis basadas en IA para las 48 selecciones participantes.

El futuro podría llevar esta tendencia todavía más lejos: en determinados deportes, algunas decisiones objetivas podrían automatizarse casi completamente. Claro ejemplo es que en mayo de 2026, el comisionado de la NBA, Adam Silver, anunció planes para utilizar IA en decisiones objetivas como determinados balones fuera, aunque señaló que los árbitros seguirían siendo necesarios para situaciones que requieren interpretar contactos y acciones más complejas.

Esto plantea una cuestión interesante: ¿cuánto arbitraje debería hacer una máquina? La postura más coherente es la intermedia: hay decisiones que pueden resolverse mediante datos y otras que requieren interpretación, y probablemente el modelo más realista durante los próximos años será una combinación de ambos: sistemas automáticos para situaciones objetivas y árbitros humanos para aquellas en las que sea necesario aplicar criterio.

Los aficionados vivirán los partidos de una forma diferente

La transformación no afectará solamente a quienes practican deporte, sino que también cambiará la experiencia de los espectadores. La IA puede analizar grandes cantidades de información para ofrecer contenido personalizado a cada aficionado. Es más, la investigación sobre IA aplicada al deporte ya señala el potencial de estas tecnologías para crear experiencias más personalizadas y recomendaciones adaptadas a los seguidores.

Por ejemplo, durante un partido podríamos recibir automáticamente estadísticas relacionadas con nuestro jugador favorito, resúmenes de las jugadas que más nos interesan o explicaciones sobre determinadas decisiones tácticas. También podrían generarse diferentes niveles de información, y mientras que un espectador ocasional podría recibir una explicación sencilla de lo que está sucediendo, mientras que un aficionado experto podría consultar estadísticas avanzadas. Esto puede hacer que seguir un deporte resulte más accesible para personas que todavía no conocen profundamente sus reglas o estrategias.

La IA ayudará a descubrir nuevos talentos

Encontrar jóvenes deportistas con potencial es otra área que podría cambiar considerablemente. Actualmente, los clubes tradicionalmente utilizan ojeadores y entrenadores para detectar talento. En el futuro, aunque la experiencia humana seguirá siendo importante, la IA puede añadir otra capa de análisis; un sistema podría estudiar grandes cantidades de datos de jugadores y detectar características o patrones que merezcan una investigación más detallada.

Esto puede ser especialmente interesante para clubes con menos recursos, ya que si las herramientas de análisis se vuelven suficientemente accesibles, un equipo pequeño podría disponer de capacidades que anteriormente solamente estaban al alcance de grandes organizaciones. No significa que una IA pueda determinar quién será una futura estrella, porque el rendimiento deportivo depende de demasiados factores, pero sí podría ayudar a reducir la cantidad de información que los profesionales tienen que analizar manualmente.

Los grandes riesgos: privacidad, desigualdad y exceso de tecnología

La incorporación de inteligencia artificial al deporte también provocará el enfrentamiento a nuevos problemas, siendo uno de los principales la privacidad. Los deportistas pueden generar enormes cantidades de datos relacionados con su rendimiento, salud, movimientos y comportamiento, y determinar quién puede acceder a esa información y cómo puede utilizarse será cada vez más importante.

También existe el riesgo de crear desigualdades. Si solamente los equipos con grandes presupuestos pueden acceder a los mejores sistemas de IA, la tecnología podría aumentar todavía más las diferencias entre organizaciones. Sin embargo, si estas herramientas se abaratan y se democratizan, podrían tener el efecto contrario.

Otro debate será cuánto debemos confiar en las recomendaciones de una máquina. Una IA puede proporcionar una predicción o detectar un patrón, pero eso no significa automáticamente que su conclusión sea correcta. La calidad de los datos, el diseño del modelo y el contexto pueden influir en sus resultados. Todo ello ha provocado que las investigaciones recientes destaquen la necesidad de mejorar la validación, la transparencia y el uso responsable de estos sistemas.

Conclusión

La inteligencia artificial tiene potencial para transformar prácticamente todos los niveles del deporte. Puede cambiar la forma de entrenar, ayudar a prevenir lesiones, personalizar planes de preparación, analizar tácticas, mejorar el arbitraje, descubrir talento y ofrecer experiencias mucho más personalizadas a los aficionados.

Algunas de estas tecnologías todavía están en desarrollo y otras ya se están utilizando en determinadas competiciones. La investigación reciente muestra un crecimiento importante de aplicaciones relacionadas con rendimiento, prevención de lesiones, visión artificial y análisis deportivo. Sin embargo, probablemente el futuro no será un deporte controlado completamente por máquinas, será un deporte en el que las personas tendrán acceso a herramientas capaces de procesar cantidades de información que antes eran imposibles de manejar. Los entrenadores podrán analizar más datos, los árbitros podrán disponer de mayor asistencia tecnológica, los deportistas podrán personalizar mejor sus entrenamientos y los aficionados podrán vivir las competiciones de una forma más interactiva.

Y quizá lo más curioso sea que, cuanto más avanzada sea la tecnología que rodea al deporte, más importante puede resultar aquello que una IA no puede reproducir fácilmente: la emoción de competir, la incertidumbre de un resultado y la capacidad humana de hacer algo inesperado cuando todo parecía estar calculado. El deporte del futuro probablemente será más tecnológico, más analizado y más personalizado, pero seguirá siendo deporte porque, en última instancia, seguirá habiendo personas intentando superarse frente a otras personas.