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Los equipos deportivos profesionales están inmersos en una carrera armamentista para descubrir talentos de élite antes que sus competidores. Y también por una buena razón: hoy en día, los atletas de alto calibre valen su peso en oro. En el deporte del fútbol, incluso las tarifas de transferencia de jugadores pueden alcanzar más de 200 millones de dólares , y el FC Barcelona pagó 260 millones de dólares por Neymar el año pasado. Con ese tipo de números, se puede ganar muchísimo dinero si se detecta el talento antes de que madure. Por ejemplo, durante el ascenso de Cristiano Ronaldo a jugador del año de la FIFA, el Manchester United obtuvo unas ganancias por transferencias de casi 130 millones de dólares.
Por este motivo, los equipos deportivos profesionales de las grandes ligas como la NFL, la NHL y la NBA se centran en grupos de edad cada vez más jóvenes para encontrar diamantes en bruto. Ahora es común buscar jugadores de 8 a 9 años con miras a ofrecerles plazas permanentes en sus academias. Como en la película Moneyball , donde sabermetrías para descubrir talentos ocultos, los equipos deportivos siempre están buscando métodos de exploración nuevos y más potentes. Pero, ¿cómo se puede predecir la próxima estrella del deporte como Matt Ryan con años de antelación? Echemos un vistazo a algunas de las nuevas formas en que los clubes buscan potencial atlético.
El enfoque tradicional para detectar talentos consiste en exploradores de tiempo completo que viajan donde sea necesario para encontrar jugadores prometedores. Pero esto ahora se ve reforzado por todo tipo de evaluaciones basadas en la ciencia del deporte y las últimas tecnologías. Se están utilizando visión por computadora, aprendizaje automático y otras formas de algoritmos de inteligencia artificial para analizar estadísticas de rendimiento de los jugadores, videos de juegos y datos de sensores para identificar talentos que los entrenadores y cazatalentos podrían pasar por alto. Incluso la tecnología de seguimiento de movimiento se utiliza para medir factores como las métricas de aceleración y desaceleración durante los sprints de lanzadera.
En la NBA, una tecnología llamada SportVU utiliza un sofisticado análisis estadístico de datos recopilados por enormes cámaras que cuelgan de las vigas de los estadios de baloncesto. Estos recopilan información a un ritmo de 25 veces por segundo, siguiendo cada movimiento de cada jugador en la cancha, así como del balón. Los números se analizan en todo, desde qué tan lejos ha viajado cada jugador durante un juego hasta cuántas oportunidades de rebote tuvo.
Los combinados de la NFL y la NHL son un semillero de las últimas pruebas para obtener información sobre el potencial de la excelencia deportiva. Esto incluye evaluaciones médicas detalladas y baterías de pruebas fisiológicas. Sin embargo, en el pasado los equipos de los combinados también han perfilado a los atletas utilizando NeuroTracker , para descubrir el potencial de élite a nivel cognitivo.
Además de utilizarse para la contratación, los datos de estas líneas de base se comparan con el progreso profesional desde la juventud hasta la edad adulta. En unos años, y por primera vez, debería proporcionar información sobre cuántas ventajas se pueden obtener con una ventaja mental.
De manera similar, US Soccer ha colaborado con NeuroTracker y Faubert Lab para evaluar a miles de jóvenes jugadores profesionales. En las evaluaciones anuales, se realiza una evaluación inicial de cientos de atletas por día y los resultados se comparan con todas las demás pruebas y datos demográficos.
En un gran proyecto de investigación que abarca años, se están utilizando técnicas de minería de datos Los primeros hallazgos han indicado fuertes correlaciones entre la medida de talento potencial de los cazatalentos de US Soccer y las puntuaciones de NeuroTracker.
En un estudio único con jugadores del equipo de la NBA Orlando Magic , se compararon las líneas de base de NeuroTracker con las estadísticas de rendimiento en la cancha a lo largo de una temporada. Las puntuaciones de NeuroTracker resultaron ser un gran predictor de qué jugadores se desempeñaron mejor en la cancha, particularmente en medidas como índices de asistencia y pérdidas de balón. También se correlacionaron con diferentes niveles de juego para diferentes posiciones en la cancha.
Cuando se trata de competición, tradicionalmente es difícil predecir cuándo los atletas profesionales tienen días buenos o malos. Esta investigación demostró que el perfil cognitivo podría ser una herramienta sorprendentemente poderosa para decidir quién forma parte del equipo en cada partido, con el fin de mejorar el rendimiento de un equipo durante una temporada.
En un estudio histórico publicado en Nature Scientific Reports, cientos de atletas de deportes de equipo profesionales y universitarios se sometieron a 15 sesiones de NeuroTracker. El objetivo era ver si el éxito atlético era un determinante clave del rendimiento mental.
La investigación demostró que los atletas de élite de los mejores equipos de la NHL, EPL y Rugby tienen capacidades cognitivas superiores para percibir escenas complejas y dinámicas. Sin embargo, lo más importante es que descubrió por primera vez que también tienen una neuroplasticidad mucho mayor y aprenden a un ritmo mucho más rápido que los aficionados.
Los atletas universitarios también tenían cerebros mejor preparados para adaptarse a las demandas mentales de NeuroTracker que los estudiantes universitarios no deportistas. Estos hallazgos proporcionan pruebas sólidas de que las capacidades cognitivas de alto nivel son un factor crítico a la hora de determinar el potencial profesional de un atleta, separando a los mejores del resto.
El talento es increíblemente importante en los deportes, pero deja de tener sentido ante lesiones graves que pueden arruinar una carrera. Por ejemplo, durante un año en la EPL, las lesiones costaron a los clubes más de 200 millones de dólares sólo en salarios. En una investigación reveladora realizada por el renombrado neurocientífico Profesor Faubert de la Universidad de Montreal , se puso a prueba NeuroTracker para predecir el riesgo de lesión del LCA.
Atletas de diferentes deportes realizaron una secuencia de salto, con un seguimiento detallado del movimiento que registraba la cinemática específica de sus piernas y caderas. Cuando los atletas realizaron los mismos saltos mientras hacían NeuroTracker, se produjeron cambios sutiles de movimiento en más de la mitad de los participantes. Estos revelaron una mayor susceptibilidad a la tensión del LCA, que son lesiones autoinfligidas comunes causadas por habilidades motoras subóptimas.
Este estudio utilizó NeuroTracker para simular las cargas cognitivas del rendimiento deportivo. De esta manera, proporcionó una especie de radar de lesiones, diferenciando a aquellos que pueden mantener sus habilidades de movimiento bajo presión de aquellos que no. Aunque es específico de la lesión del LCA, el mismo principio podría aplicarse a cualquier lesión deportiva relacionada con las habilidades motoras influenciadas por cargas cognitivas.
Como hemos visto, la neurociencia se está fusionando con la ciencia del deporte a un ritmo acelerado. Ya parece proporcionar información invaluable sobre las habilidades inherentes de las estrellas del deporte, y habrá mucho más por venir. La buena noticia es que tecnologías como NeuroTracker son asequibles y prácticas de usar tanto para equipos como para entrenadores y atletas. Podemos esperar que las evaluaciones cognitivas lideren el camino a la hora de predecir las estrellas del deporte del futuro.
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