IBM anunciaba hace un mes su participación en un proyecto de Inteligencia Artificial (IA) generativa para All England Lawn Tennis and Croquet Club (AELTC), organizador del torneo de tenis de Wimbledon que se disputa estos días. En esencia, se trata de poner a disposición del público una funcionalidad a través de la web oficial del torneo, bautizada Catch Me Up, con la que poder obtener fichas de cada tenista con historias y estadísticas exhaustivas de cada uno de ellos, antes y después de cada partido.  

¿Cómo son estas fichas de jugador escritas por la IA generativa? Pues a la carta, porque la gran ventaja del sistema es que cada aficionado o aficionada puede personalizar la información que quiere ver en cada ficha, no sólo del jugador específico, sino de resúmenes de partidos y otros comentarios que, además, utilizan síntesis de voz para enriquecer los vídeos que se incorporan. Toda la información que genera automáticamente la nueva funcionalidad se ve complementada con la que elabora un equipo de redactores y científicos de datos que trabajan conjuntamente para enriquecer aún más los datos facilitados. 

Wimbledon siempre ha tratado de estar a la vanguardia de las tecnologías y, a la luz de los 19 millones de seguidores de sus plataformas digitales en 2023, parece que recoge los frutos. La relación con IBM se remonta a más de tres décadas y en esta nueva era de la IA la organización ha querido seguir contando con este socio tecnológico. Cada proyecto innovador comienza a gestarse en la primavera anterior, pasando todo un año de trabajo desarrollándolo. 

En esta ocasión, Catch Me Up se basa en la plataforma de IA generativa de IBM watsonx y su modelo de lenguaje grande (LLM) Granite, esto es, el modelo de IA desarrollado por la multinacional para entrenar al sistema cuyo modelo final contiene 3.000 millones de parámetros. Recopilar la información con la que entrenar al sistema no ha resultado complicado, dado que el archivo del torneo, así como los datos públicos de las bases de compañías como Sportradar son muy completos. A ello hay que sumar, además, los más de 2,7 millones de datos que IBM recopila en las 18 pistas cada torneo, pues es responsable de todas las estadísticas (porcentajes de primeros servicios, errores no forzados...) con las que se nutre a los medios. 

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Los requerimientos de computación son de tal magnitud, especialmente teniendo en cuenta que las fichas de los jugadores se ofrecen en tiempo real, que IBM ha optado por lo que se conoce como nube híbrida, es decir, que una parte de la infraestructura se encuentra en su propia IBM Cloud y otra en la nube pública de Amazon Web Services (AWS), aprovechando las ventajas que ofrece la tecnología de contenedores que la compañía explota con Openshift, herencia de su multimillonaria adquisición de Red Hat hace años.  

Con todo el volumen de información con que dispone el sistema, la publicación británica Computer Weekly cuenta cómo en los meses previos al torneo realizó pronósticos de resultados y no es infalible ni mucho menos, como prueba el hecho de que avanzara una derrota de la británica Emma Raducanu, que no era cabeza de serie, frente a la griega Maria Sakkari, novena cabeza de serie. Finalmente Raducanu barrió de la pista a Sakkari en tres sets seguidos.  

Ya hace dos años, Wimbledon también se apoyó en la tecnología de Watson de IBM para generar automáticamente videos de los mejores partidos en función de las preferencias de cada aficionado en apenas un par de minutos, a partir de una combinación de estadísticas, la reacción del público y los gestos de los jugadores. Entonces, también se puso en marcha la herramienta Match Insights con la que los aficionados y aficionadas podían jugar a predecir los resultados. 

La trayectoria de IBM en proyectos tecnológicos asociados al deporte es muy larga. En España, el Sevilla F.C. también se está beneficiando de las ventajas de la IA. Concretamente, el equipo de fútbol español se sirve de los algoritmos para ayudar tanto a la realización de fichajes como a los traspasos que realiza. Para ello, se apoya en una plataforma de IA de IBM llamada Scout Advisor alimentada con datos recogidos de cazatalentos de todo el mundo con más de 200.000 informes. El sistema es tan preciso que basta introducir una serie de parámetros como el deseo de fichar a un defensa zurdo con pegada en la delantera para que se confeccionen decenas y decenas de informes con perfiles de jugadores que se ajustan a esas características.