En el deporte, la diferencia entre el éxito y el fracaso a menudo se mide en milisegundos. Un jugador de críquet ajustando la posición de sus pies, un corredor perfeccionando su técnica de sprint o un futbolista afinando su forma de pase: estos pequeños ajustes pueden marcar la diferencia entre la victoria y la derrota.
Durante mucho tiempo, la captura de movimiento tradicional ha sido el estándar de oro para analizar el movimiento atlético, pero sus limitaciones han restringido su adopción generalizada. Los sistemas convencionales requieren que los atletas usen marcadores reflectantes y trajes especializados mientras realizan sus movimientos en entornos de laboratorio controlados. Estas configuraciones pueden costar decenas de miles de dólares, lo que las hace inaccesibles para todos excepto los equipos de élite y los centros de investigación bien financiados.
La inteligencia artificial está cambiando radicalmente este panorama. La captura de movimiento sin marcadores, impulsada por aprendizaje profundo y visión por computadora, permite rastrear el movimiento directamente desde grabaciones de video sin necesidad de marcadores físicos. Esta tecnología está madurando rápidamente, con empresas como Theia liderando el camino con su actualización de software para 2025, 'Theia Axiom', que es compatible con las nuevas tarjetas gráficas NVIDIA RTX Serie 50 para capacidades de procesamiento mejoradas.
"La captura de movimiento sin marcadores ofrece una alternativa práctica que es accesible, escalable y adaptable a escenarios del mundo real", explica el profesor Habib Noorbhai, científico de la salud y el deporte que coescribió un estudio reciente sobre la 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 de gran alcance. En rehabilitación, los fisioterapeutas pueden monitorear deficiencias de movimiento en tiempo real, permitiendo que los atletas que se recuperan de lesiones como desgarros de ligamento cruzado anterior tengan su marcha y ángulos de rodilla monitoreados de manera remota. Para la mejora del rendimiento, los entrenadores pueden analizar la biomecánica en entornos naturales en lugar de laboratorios artificiales.
Si bien los sistemas sin marcadores aún enfrentan desafíos—incluyendo problemas de oclusión donde partes del cuerpo quedan temporalmente fuera de vista y variaciones en la iluminación que afectan la precisión del rastreo—la tecnología sigue mejorando rápidamente. Estudios de validación recientes muestran resultados prometedores, aunque los investigadores señalan que se requiere un mayor perfeccionamiento antes de que estos sistemas puedan reemplazar completamente a los sistemas basados en marcadores para todas las aplicaciones.
El mercado de IA en deportes está creciendo de manera dramática, con proyecciones que muestran un aumento de $7.63 mil millones de dólares en 2025 a $26.94 mil millones para 2030—una tasa de crecimiento anual compuesta del 28.69%. Este crecimiento es impulsado por la adopción creciente 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 continuará mejorando. El futuro probablemente implique la integración de múltiples enfoques en lugar de que una tecnología reemplace completamente a otra, creando un marco fluido para el análisis del movimiento que funcione en diferentes contextos y necesidades.
Para los atletas de todos los niveles, esta revolución tecnológica significa que el análisis sofisticado del rendimiento está siendo cada vez más accesible. Lo que antes estaba disponible solo para profesionales de élite ahora está al alcance de equipos universitarios, programas de desarrollo e incluso aficionados dedicados—democratizando la ciencia del deporte y potencialmente nivelando el campo competitivo de formas antes inimaginables.