IBM y Sevilla Futbol Club (FC) presentaron Scout Advisor, una herramienta de Inteligencia Artificial Generativa que permitirá explorar, identificar y evaluar de forma integral a posibles nuevos jugadores del club.
Scout Advisor se construyó sobre Watsonx, la plataforma de datos e Inteligencia Artificial (IA) de IBM diseñada para empresas, que se integra con el conjunto existente de aplicaciones intensivas en datos de desarrollo propio del Sevilla FC.
Las capacidades de procesamiento del lenguaje natural que incorpora esta solución permiten que el club deportivo utilice múltiples modelos de lenguaje grandes (LLM) para ayudar a mejorar la precisión y eficacia a la hora de identificar nuevos jugadores.
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Scout Advisor genera listas seleccionadas de candidatos basadas en los requisitos establecidos por el Sevilla FC y realiza un resumen del potencial de cada jugador.
Además, vincula a los candidatos con las propias aplicaciones de datos del club deportivo para obtener información detallada sobre sus cifras cuantitativas de rendimiento y físicas, como altura, peso, velocidad, número de goles o minutos jugados; así como datos cualitativos no estructurados, como el análisis textual contenido en los más de 200 mil informes de ojeadores (encargados de seleccionar nuevos jugadores).
Para el desarrollo de Scout Advisor, el departamento de datos del Sevilla FC trabajó con el equipo de ingeniería de clientes de IBM para aprovechar el procesamiento del lenguaje natural y los modelos básicos de Watsonx. De esta forma, la plataforma busca y analiza cantidades masivas de información existente.
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Antes de Scout Advisor, el reclutamiento de jugadores se realizaba a partir de la observación humana subjetiva y un análisis manual de datos. Sin embargo, este enfoque tiene varias limitaciones, ya que requiere mucho tiempo y considera sólo un número limitado de factores, mientras que la IA garantiza un análisis más profundo de la data de cada jugador.
El Sevilla FC cuenta con una ventaja competitiva adicional, ya que combina sus capacidades existentes con el uso de IA Generativa para cerrar la brecha entre la exploración basada en métricas y las observaciones centradas en el ser humano que no se pueden medir tan fácilmente en el campo.
Este enfoque automatizado está diseñado para mejorar aún más el proceso de identificación de jugadores y ayudarlos a tomar decisiones de reclutamiento más eficientes e informadas.