El avance constante de la tecnología ha hecho que el conocimiento sobre inteligencia artificial (IA) se vuelva esencial para cualquier profesional. IBM, a través de su plataforma educativa IBM SkillsBuild, ha creado una guía innovadora que utiliza el tenis como recurso práctico para enseñar IA.
La guía, Aprender habilidades de IA con el tenis , explora cómo los datos generados en un partido pueden facilitar la comprensión y aplicación de conceptos clave de IA, como machine learning, visión artificial y procesamiento de lenguaje natural.
El tenis, con su complejidad estratégica y su dependencia de datos precisos, es un terreno fértil para aprender sobre IA. Cada saque, golpe y movimiento en la cancha genera datos que los sistemas de IA pueden procesar y analizar. IBM ha trabajado en colaboración con torneos de élite como el Abierto de EE. UU., generando más de siete millones de puntos de datos en cada torneo y empleando modelos de IA para transformar esa información en insights valiosos para jugadores, entrenadores y fans.
A lo largo de esta guía, IBM SkillsBuild no solo muestra la relación entre el tenis y la IA, sino que también ofrece un enfoque accesible para quienes buscan adquirir competencias en este campo.
Ellos ven tenis, tu ves datos: el análisis de juego y datos como introducción a la IA
La emoción de ver un partido de tenis, con sus saques potentes, reveses y voleas, se enriquece significativamente al entender los datos que hay detrás de cada jugada. Cada partido contiene una gran cantidad de información, desde la velocidad de cada saque hasta las estadísticas de rendimiento de cada jugador. IBM ha utilizado esta rica base de datos en el Abierto de EE. UU., generando análisis en tiempo real que permiten a los aficionados acceder a predicciones detalladas, como la Probabilidad de ganar.
Los sistemas de IA de IBM van mucho más allá de simplemente recopilar estadísticas. Aprovechan el machine learning para identificar patrones, predecir jugadas y ofrecer insights en tiempo real. Al igual que un tenista experimentado aprende a anticipar los movimientos de su oponente a través de la práctica constante, los modelos de IA utilizan datos históricos para mejorar su precisión en las predicciones y recomendaciones. Este análisis continuo demuestra cómo la IA transforma datos en conocimiento accionable, una habilidad fundamental en el aprendizaje de IA.
La preparación previa al partido: entrenando la IA como un tenista se prepara para la cancha
Para que un tenista esté listo para un torneo de élite, debe analizar a sus rivales, ajustar su estrategia y prepararse físicamente. De manera similar, entrenar una IA implica utilizar datos estructurados y no estructurados que permitan a los algoritmos aprender y adaptarse. Los datos estructurados incluyen estadísticas claras, como los marcadores y velocidades de tiro, que son fáciles de procesar. Los no estructurados, como las imágenes o videos de los partidos, requieren técnicas más avanzadas, como visión artificial y procesamiento de lenguaje natural.
Durante el Abierto de EE. UU., se recopilan más de 125,000 puntos individuales a lo largo de los partidos, lo que genera un vasto conjunto de datos que la IA procesa para ofrecer predicciones y recomendaciones. Este proceso de aprendizaje constante le permite a la IA «adaptarse» de la misma forma en que un tenista ajusta su estrategia sobre la marcha, basándose en el rendimiento de sus oponentes y en la evolución del partido.
Convertir los datos de los partidos en insights: cómo los modelos de IA interpretan el juego
El análisis posterior a un partido permite identificar áreas de mejora y ajustar tácticas, algo que también hace la IA mediante el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Con machine learning, redes neuronales y aprendizaje profundo, la IA interpreta datos complejos de manera precisa. Por ejemplo, el modelo de IA generativa de IBM puede crear resúmenes detallados de cada partido, lo cual facilita la comprensión de los datos a los usuarios.
Estos modelos también emplean redes neuronales, una estructura diseñada para imitar el funcionamiento del cerebro humano, lo que permite a la IA aprender y mejorar sus predicciones. La visión artificial entra en juego para capturar detalles visuales del partido, como la ubicación y trayectoria de la pelota, y los transforma en datos procesables. Así, cada partido se convierte en una fuente de información rica que la IA desglosa para ofrecer insights valiosos en tiempo real.
La precisión de las instrucciones: el valor de los comandos en IA
El uso efectivo de la IA depende de la calidad de las instrucciones o comandos que se le proporcionen. Un buen ejemplo de esto son los Large Language Models (LLM), como Granite™ de IBM, que pueden responder a preguntas y generar resúmenes a partir de los datos. La precisión de las respuestas que ofrece la IA depende de cómo se formulen las preguntas o indicaciones, de la misma manera en que un saque bien ejecutado aumenta las probabilidades de ganar un punto en el tenis.
IBM SkillsBuild ofrece ejemplos de instrucciones bien formuladas, mostrando cómo los usuarios pueden ajustar sus preguntas para obtener respuestas más precisas. Así, quienes usan estos sistemas van perfeccionando su capacidad para interactuar con la IA, transformándola en una herramienta valiosa y eficaz. Este proceso es similar al entrenamiento constante que requiere un buen saque: la práctica permite obtener mejores resultados, ya sea en la cancha o en el uso de modelos de IA.
Las oportunidades laborales en IA y cómo desarrollarlas
Con la creciente aplicación de la inteligencia artificial en múltiples sectores, la demanda de profesionales capacitados en esta tecnología también va en aumento. En un informe reciente, el Foro Económico Mundial anticipa un crecimiento de hasta el 40% en la demanda de expertos en IA y machine learning. IBM SkillsBuild incorpora esta perspectiva en su programa, destacando roles profesionales como el análisis de datos, la ingeniería de procesamiento de lenguaje natural y la curaduría de datos, todos ellos importantes para el desarrollo y mantenimiento de sistemas de IA eficientes.
Además, la IA requiere el apoyo de otros perfiles especializados en ética, diseño de interacción y control de calidad, lo que subraya la necesidad de una formación amplia que abarque habilidades técnicas y aspectos críticos de la tecnología. Este enfoque busca proporcionar una comprensión completa de los desafíos y oportunidades en el ámbito de la IA, desde la recopilación y análisis de datos hasta la creación de modelos y el control de sesgos.
Formación en IA: desarrollo de competencias clave
IBM SkillsBuild ofrece un catálogo de cursos en IA, que abarca temas diversos, desde machine learning y visión artificial hasta ética en IA y procesamiento de lenguaje natural. Esta variedad permite que estudiantes y profesionales adquieran conocimientos en IA a su propio ritmo y profundicen en áreas que consideran importantes para su desarrollo profesional.
La meta de IBM de formar a dos millones de personas en IA para 2026 responde a la necesidad de una fuerza laboral preparada para esta tecnología emergente. La flexibilidad de los cursos de SkillsBuild se adapta a diferentes ritmos de aprendizaje, permitiendo explorar áreas como la automatización y la robótica de software, disciplinas que se están integrando en múltiples sectores, incluido el deporte, la manufactura y los servicios financieros.
IA y deporte: un enfoque innovador para la formación técnica
La guía “Aprender habilidades de IA con el tenis” de IBM SkillsBuild ilustra cómo el deporte y la tecnología pueden combinarse en una experiencia educativa completa. Mediante la analogía con el tenis, IBM SkillsBuild hace accesibles conceptos complejos de IA y demuestra su utilidad en escenarios prácticos. A partir de los millones de puntos de datos generados en cada torneo, la IA permite transformar grandes volúmenes de información en conocimientos útiles para la toma de decisiones y el aprendizaje de competencias técnicas.
Esta guía no solo ofrece un enfoque didáctico para adentrarse en la IA, sino que también muestra cómo los datos y el análisis impulsan el progreso en diversos sectores. Para quienes buscan ampliar sus habilidades en IA, IBM SkillsBuild representa una plataforma donde pueden entender cómo se aplican las tecnologías de IA en distintos contextos, desde el deporte hasta el ámbito empresarial.
