La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa lejana en el deporte. En plena temporada de Grand Slam, Bloomberg Television dedica un análisis al papel de IBM en el US Open y al giro que la IA está imprimiendo al tenis profesional.
Jonathan Adachi, vicepresidente senior de IBM, y el extenista estadounidense Sam Query conversaron con el canal sobre una aplicación renovada que aspira a cambiar la manera de seguir el torneo. No se trata solo de estadísticas: la promesa es ofrecer contexto, narrativa y decisiones más informadas.
La alianza IBM-US Open cumple 35 años
Adachi recordó que este es el trigésimo quinto año de colaboración entre la tecnológica y el Grand Slam neoyorquino. Según él, la continuidad se explica por una voluntad compartida de probar tecnologías nuevas y de replantear constantemente la experiencia de los aficionados.
La edición de 2026 llega con varias funciones inéditas. El ejecutivo las enumera con entusiasmo: una evolución que, a su juicio, va desde la personalización inicial hasta la comprensión más profunda de los momentos que deciden un partido.
Actualizaciones en vivo y una experiencia más ágil
La primera novedad es Live Updates. Adachi la describe como una página de inicio pensada para mostrar al usuario lo que quiere ver sin obligarle a navegar por menús. La aplicación responde más rápido y ofrece una experiencia de consumo más directa.
Luego aparece Serve Quality, una métrica vinculada al saque. En la conversación, Adachi explicó que se aleja de las mediciones tradicionales. No basta con registrar la velocidad: el sistema analiza hasta 21 puntos del cuerpo, desde el movimiento de las extremidades hasta la trayectoria de la raqueta.
Puedes tener mil puntos de datos, pero los jugadores no van a mirar todos. Ahí es donde entran el entrenador y su equipo.
— Sam Query, extenista profesional
El resultado es una puntuación de calidad. Permite interpretar si el sacador estaba fino o incómodo más allá de los kilómetros por hora. Un salto, defiende Adachi, hacia una lectura más matizada del rendimiento.
La tercera función es Match Chat, que toma el relevo del chat del año pasado. Incorpora procesamiento de lenguaje natural y suma fotografías y vídeos a las respuestas. La cuarta propuesta, Key Moments, busca los giros sutiles: la duración de un peloteo, un ace para cerrar set o una rotura en el momento preciso.
Para Adachi, esta capa narrativa ayuda a entender cómo cambia la corriente de un encuentro, más allá del marcador evidente.
El análisis que llega al banquillo
Sam Query, retirado hace relativamente poco, ofrece la perspectiva de quien estuvo en la pista. El extenista asegura que el rival sabrá lo que sabrá: un sacador no puede controlar qué información maneja el adversario. Lo relevante, sostiene, es cómo el cuerpo técnico traduce esos datos.
Según Query, un jugador no puede procesar 15 o 20 variables mientras resta o saca. La utilidad real aparece cuando el entrenador consulta la aplicación, detecta dos o tres ideas claras y se las transmite. La destilación es el trabajo clave del equipo.
La aplicación se convierte así en un filtro. No busca sustituir la intuición del entrenador, sino darle una base más sólida para decidir qué indicaciones pueden marcar la diferencia en un partido concreto.
Precisión sin perder espectáculo
La presentadora planteó si el exceso de datos podría restar espontaneidad al tenis, evocando las discusiones por bolas cantadas al límite. Query respondió sin dudar: el ganador del US Open recibirá 5,5 millones de dólares, una cifra divulgada el día anterior. Con ese dinero en juego, según él, no se puede fallar una línea por unos centímetros.
El extenista no niega que el volumen de información sea abrumador. Afirma que los jugadores no la consultan toda, pero insiste en que los entrenadores ganan capacidad para desmenuzar los partidos. Remontadas, puntos de break salvados, saques en zonas decisivas: ahora pueden aislarse con mayor facilidad, algo que considera una ventaja una vez que el mensaje aterriza en el jugador.
El debate sobre la espontaneidad no es nuevo. Desde la llegada del ojo de halcón, el tenis ha convivido con la automatización de decisiones que antes dependían del criterio humano, y las quejas por las bolas discutidas han ido cediendo terreno.
Durante esa explicación, Adachi asintió con aprobación. La coincidencia entre ambos ilustra un consenso incipiente: el valor no está en acumular datos, sino en convertirlos en instrucciones accionables.
Implicaciones para el futuro del tenis
El contexto del torneo refuerza esta tendencia. El US Open se ha caracterizado por incorporar innovaciones tecnológicas y por repartir bolsas económicas crecientes. La cifra citada por Query, 5,5 millones de dólares para el campeón, eleva la exigencia de precisión en las decisiones arbitrales y tácticas.
Para la audiencia, la evolución también es notable. Los espectadores ya no dependen solo de la transmisión lineal: pueden interactuar con un chat, recibir alertas personalizadas y explorar los momentos clave. La narrativa deportiva se vuelve consultable, casi conversacional.
El producto no solo sirve a técnicos y analistas; redefine la relación de entrenadores, jugadores y aficionados con el partido. La digitalización también redefine la manera de cubrir el torneo: las redacciones pueden apoyarse en resúmenes generados por IA para detectar giros narrativos sin depender únicamente de la observación directa.
Leer el tenis a través de la inteligencia artificial promete una comprensión más profunda. Pero plantea también una pregunta que el debate deja abierta: ¿cuánta mediación tecnológica admite un deporte antes de alterar su esencia? Por ahora, el US Open parece dispuesto a responder con datos.
Puedes ver la conversación completa en el vídeo original de Bloomberg Television en YouTube.
