En el deporte, la diferencia entre el éxito y el fracaso suele medirse en milisegundos. Un jugador de críquet ajustando la posición de sus pies, un velocista perfeccionando su técnica de carrera o un futbolista afinando su pase: estos pequeños ajustes pueden marcar la diferencia entre la victoria y la derrota.
La captura de movimiento tradicional ha sido durante mucho tiempo el estándar de oro para analizar el movimiento atlético, pero sus limitaciones han restringido su adopción generalizada. Los sistemas convencionales requieren que los atletas lleven marcadores reflectantes y trajes especializados mientras actúan en entornos de laboratorio controlados. Estas instalaciones pueden costar decenas de miles de dólares, lo que las hace inaccesibles para todos excepto los equipos de élite y los centros de investigación con grandes recursos.
La inteligencia artificial está cambiando radicalmente este panorama. La captura de movimiento sin marcadores, impulsada por el aprendizaje profundo y la visión por ordenador, permite rastrear el movimiento directamente a partir de grabaciones de vídeo, sin necesidad de marcadores físicos. Esta tecnología está madurando rápidamente, con empresas como Theia a la vanguardia gracias a su actualización de software para 2025, 'Theia Axiom', que es compatible con las nuevas tarjetas gráficas NVIDIA RTX Serie 50 para mejorar la capacidad de procesamiento.
"La captura de movimiento sin marcadores ofrece una alternativa práctica, accesible, escalable y adaptable a entornos reales", explica el profesor Habib Noorbhai, científico de la salud y el deporte que ha coescrito un reciente estudio sobre esta tecnología. "Es un cambio que promete transformar la forma en que los atletas entrenan, cómo se mueven, cómo se evalúan las lesiones y cómo los entrenadores perfeccionan el rendimiento".
Las aplicaciones son muy amplias. En rehabilitación, los fisioterapeutas pueden monitorizar en tiempo real las deficiencias en el movimiento, permitiendo que los deportistas que se recuperan de lesiones como roturas de ligamento cruzado anterior tengan su marcha y ángulos de rodilla controlados a distancia. Para la mejora del rendimiento, los entrenadores pueden analizar la biomecánica en entornos naturales en lugar de laboratorios artificiales.
Aunque los sistemas sin marcadores aún se enfrentan a desafíos —como los problemas de oclusión, cuando partes del cuerpo quedan temporalmente fuera de la vista, y las variaciones de iluminación que afectan a la precisión del seguimiento—, la tecnología sigue avanzando rápidamente. Los estudios de validación más recientes muestran resultados prometedores, aunque los investigadores señalan que aún es necesario perfeccionar estos sistemas antes de que puedan sustituir completamente a los sistemas basados en marcadores para todas las aplicaciones.
El mercado de la IA en el deporte está creciendo de forma espectacular, con previsiones que apuntan a un aumento desde los 7.630 millones de dólares en 2025 hasta los 26.940 millones en 2030, lo que supone una tasa de crecimiento anual compuesta del 28,69%. Este crecimiento se debe a la creciente adopción de tecnologías de IA en todos los aspectos del deporte, desde el análisis del rendimiento hasta la prevención de lesiones y la interacción con los aficionados.
A medida que los modelos de IA se vuelven más sofisticados y la tecnología de sensores avanza, la precisión de los sistemas sin marcadores seguirá mejorando. El futuro probablemente implique la integración de múltiples enfoques en lugar de que una tecnología sustituya completamente a otra, creando un marco fluido para el análisis del movimiento que funcione en diferentes contextos y necesidades.
Para los deportistas de todos los niveles, esta revolución tecnológica significa que el análisis sofisticado del rendimiento es cada vez más accesible. Lo que antes solo estaba al alcance de profesionales de élite ahora está disponible para equipos universitarios, programas de desarrollo e incluso aficionados dedicados, democratizando la ciencia del deporte y nivelando potencialmente el terreno competitivo de formas antes inimaginables.