Dueños de deportes y el robot

Todo el mundo habla del último proyecto de IA, Chat GBT, y las respuestas van desde la emoción hasta el terror. De hecho, Chat GBT se ha convertido en un fenómeno tan cultural que el sitio está operando con un exceso de capacidad y ni siquiera puedes entrar en este momento. Algo así como cuando llamas a la aerolínea y te piden tu número y te dicen que te enviarán un mensaje de texto cuando seas el próximo en la fila.

Mientras tanto, la IA ya está impactando en varias industrias, pero ninguna es más visible o cambia las reglas del juego que el negocio del deporte. La razón es que predecir resultados futuros es esencial para todo en los deportes. Piense en algunas de las decisiones que deben tomarse en tiempo real. Este tipo de análisis predictivo basado en análisis de datos ha existido por un tiempo introducido por los Atléticos de Oakland y su gerente general Billy Beane, quien con una nómina de $ 44 millones pudo competir favorablemente con equipos como los Yankees con una nómina de $ 125 millones. Su personaje fue interpretado por Brad Pitt en la película Moneyball, basada en un libro sobre Beane del mismo nombre.

La premisa básica de Money Ball era que el análisis estadístico, como el porcentaje de slugging y el porcentaje de base, era una forma más efectiva de predecir el éxito que la intuición comercial de los conocedores del béisbol compuestos por exploradores y gerentes. El propietario de Oakland en ese momento, Lew Wolff, se arriesgó mucho al darle a Beane la libertad de probar su tesis en un momento en que era completamente desconocido. Cuando hablé con él, Wolff dijo: "La gente pensó que estaba loco por permitir que Billy usara estadísticas para tomar decisiones en lugar de la intuición de los expertos en béisbol".

Todas las principales ligas deportivas están incorporando IA en todo lo que hacen, particularmente desde la perspectiva de la participación de los fanáticos.

La NFL ya se unió a AmazonAMZN
para recopilar información de IA. Por ejemplo, han lanzado una herramienta de IA que combina siete modelos de IA, incluido un nuevo modelo para predecir el valor de un pase antes de que se lance el balón, para evaluar el rendimiento de los pases del mariscal de campo. Él La NBA también está incorporando AI en una herramienta de participación para proporcionar a los fanáticos un análisis profundo del rendimiento de los equipos y jugadores en casi todas las situaciones imaginables.

Si bien ChatGBT actualmente no se involucra en análisis predictivos, ha dejado en claro que el poder de la IA para recopilar cantidades masivas de datos puede conducir a una mejor toma de decisiones en relación con las decisiones de jugadores y tiempo de juego y la implicación para los exploradores, entrenadores y gerentes generales. la gente tiene tantas decisiones importantes que tomar para el éxito de la franquicia como:

¿Para quién reclutar o intercambiar?

¿Debe un jugador en particular comenzar o insertarse en el juego?

En el béisbol, las decisiones más importantes que vemos son cuándo tirar de un lanzador y qué relevista traer, o cuándo batear como emergente y a quién llamar. En el baloncesto y el fútbol tenemos el mismo tipo de dilema: a quién y cuándo sustituir. Cada parte del juego es diferente, con diferentes estadísticas en torno a cada jugada que se produce. Con el poder de la IA, literalmente podemos examinar millones de puntos de datos en tiempo real para determinar un análisis predictivo mucho mejor que el que podría hacer Billy Beane usando solo slugging y porcentaje base. La IA puede predecir todo, desde el rendimiento esperado si un jugador se inserta en la alineación o el juego, o la expectativa de carrera de un jugador y la probabilidad de lesión.

Las implicaciones de todo esto es que, en el futuro, el aprendizaje automático avanzado es desalentador. Los Lakers son un gran ejemplo que lucha por encontrar el mejor elenco de apoyo para LeBron James. Con IA avanzada, no necesita un gerente general para tomar decisiones basadas en informes de exploración o intuición para realizar el intercambio, los datos le permitirán saber qué jugador se adapta mejor al sistema. Así que se habrán ido los GM y los exploradores.

A continuación hablas del entrenador. El análisis predictivo le indicará cuándo es necesario realizar sustituciones. No hay trabajo de conjetura involucrado. La única advertencia es cuando una súper estrella como LeBron James dice que no quiere que un robot entrene al equipo. Entonces todo se desmorona.

Mucha gente siente que demasiada IA ​​conducirá a un mundo distópico. No estoy tan seguro de estar en desacuerdo. Lebrón, ¿qué te parece?