Un partido, infinitas versiones: la revolución de la IA en el deporte
Vivimos inmersos en la denominada Economía de la Atención, un entorno altamente competitivo en el que un partido de fútbol o baloncesto ya no compite únicamente contra otro evento deportivo, sino contra plataformas como TikTok o las series de Netflix. En este contexto, el modelo tradicional de consumo deportivo comienza a mostrar síntomas de agotamiento, especialmente entre las nuevas generaciones.
La respuesta de la industria en 2025 para frenar esta desconexión es claramente tecnológica y se articula en torno a un concepto clave: la hiper-personalización. Gracias a la Inteligencia Artificial, estamos pasando de ser espectadores pasivos a directores de nuestra propia experiencia, obligando al deporte a adaptarse a los patrones de consumo individuales y no al contrario.
Un ejemplo significativo de esta transformación narrativa se encuentra en la estrategia digital de Wimbledon junto a IBM. Históricamente, la cobertura mediática se centraba casi en exclusiva en el Top 10 del ranking, dejando en un segundo plano a tenistas con menor visibilidad. Sin embargo, la implementación de la IA generativa, a través de funcionalidades como Catch Me Up, ha permitido democratizar el contenido.
Actualmente, la tecnología es capaz de analizar millones de datos para redactar crónicas y generar tarjetas informativas personalizadas para cada usuario de la aplicación. De este modo, si un aficionado sigue a un tenista situado en el puesto 60 del ranking, la IA crea una narrativa específica para él, generando una conexión emocional difícil de lograr mediante los medios tradicionales por limitaciones de recursos humanos.
No obstante, la personalización no se limita a los contenidos previos o posteriores al partido. La verdadera revolución se está produciendo en las retransmisiones en directo. La NBA, pionera en innovación tecnológica gracias a su alianza con Microsoft Azure, ha demostrado que la experiencia visual ya no tiene por qué ser estática.
Mediante el uso de Computer Vision, la liga permite superponer capas de información en tiempo real sobre la imagen del juego, adaptándose al perfil del espectador. Un entrenador o perfil técnico puede activar diagramas tácticos en directo sobre la pista; un aficionado a las apuestas puede visualizar probabilidades de tiro sobre los jugadores; mientras que un espectador menos experimentado puede ver los nombres y posiciones de los jugadores durante el juego. El partido es el mismo para todos, pero la experiencia visual se fragmenta en infinitas versiones.
En esencia, esta evolución responde a una lógica similar a la aplicada por plataformas como Netflix o Spotify: el paso de la segmentación demográfica a la segmentación conductual. Para los gestores de grandes plataformas deportivas ya no es suficiente conocer la edad o el género del usuario; el verdadero valor reside en que los algoritmos de Machine Learning comprendan su comportamiento.
Si el sistema detecta que un usuario consume de forma recurrente vídeos de paradas de porteros pero ignora las entrevistas post-partido, la interfaz se reconfigura automáticamente para priorizar ese tipo de contenido. Esta capacidad predictiva se ha convertido en una de las herramientas más potentes para la retención de audiencias, permitiendo que el contenido relevante encuentre al usuario antes incluso de que este lo busque.
En conclusión, la hiper-personalización impulsada por la Inteligencia Artificial está transformando el deporte en un producto “líquido”, capaz de adaptarse al gusto y al contexto de cada consumidor. Para los gestores deportivos, este escenario exige un cambio profundo de mentalidad: abandonar la obsesión por las audiencias masivas de la televisión lineal e invertir en infraestructuras de datos que permitan tratar a cada aficionado como único. En el ecosistema digital actual, el engagement ya no se persigue, se algoritmiza.
Autor:
Marc Ferriz Esteve
Estudiante del Máster de Gestión Deportiva de la Universitat Politècnica de València (UPV)
