Los datos y la analítica de la inteligencia artificial (IA) son parte integral de la industria del deporte: apuestas, inversiones de patrocinio, deportes de fantasía, gestión de los consumidores digitales, estadios inteligentes y rendimiento atlético son algunas de sus bondades.
Datos y analítica proporcionados por la inteligencia artificial (IA) se convierten en aliados preferentes de las organizaciones productoras de contenido (clubes, franquicias, federaciones y ligas) y de las marcas inversoras de patrocinio.
Son determinantes a la hora de dar valor a su materia prima (deportistas), medir el rendimiento atlético de los activos (jugadores), maximizar las experiencias de los consumidores, rentar la visibilidad de sus líneas de producto, dar seguridad y privacidad a los datos que arroja la cadena de producción en y fuera del campo.
Para interpretar estas bondades tecnológicas de impacto en la industria del deporte, adentrémonos en el siguiente acontecimiento:
Panel Escuela Wharton de la Universidad de Pensilvania: Cómo la analítica desde la protección de datos contribuye al desarrollo de la cadena de producción de los mercados de la industria del deporte.
Datos y analítica como ventaja competitiva
La toma de decisiones en la industria financiera está dominada por el petróleo digital (datos).
Con los datos y la analítica las empresas gestionan su responsabilidad corporativa e impulsan el bien social.
En la producción del deporte como producto, los datos entran en juego tanto dentro como fuera del campo. En cada suceso de los mercados hiperconectados, proporcionan un camino para rentar el desempeño humano en los nuevos estadios de la productividad.
El interés público en los datos y la analítica en el deporte recibió un gran impulso a partir de la película dramática de 2011 Moneyball , protagonizada por Brad Pitt y Jonah Hill, que se basó en un libro de Michael Lewis de 2003 llamado Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game .
Mercados como el Reino Unido, Irlanda y Australia tienen décadas de experiencia en el negocio. Han perfeccionado sus modelos en una economía abierta a la libertad comercial.
La irrupción de la Inteligencia Artificial con sus datos y analítica, dio origen al juego digital de la apuestas deportivas al facilitar que el consumidor ubicuo asista a los estadios virtuales desde sus dispositivos como jugador interactivo de las predicciones sobre los resultados y los momentos destacados del contenido continuo.
Datos y analítica: alcance en expansión
Hoy, ya es común que los gerentes de las organizaciones productoras de contenido (clubes, franquicias, federaciones y liga) gestionen el análisis de datos para evaluar la cotización de su materia prima (jugadores) en los mercados.
También encuentran su valor cuando tramitan la información que se produce al conectar sensores en el cuerpo de los atletas mientras entrenan o duermen, los cuales identifican variables que se relacionan con un mejor rendimiento.
Cuanto más ricos sean los datos, mejores serán los análisis. Algunos deportes aún se encuentran en las etapas iniciales de obtención de datos. Hay algunas industrias avanzadas. La información algorítmica en la industria del fútbol es abundante. El petróleo digital (datos) ya es prioridad en las franquicias de la NBA, las del fútbol americano NFL o las del béisbol de la industria MLB”.
Eric Bradlow, profesor de marketing de Wharton y vicedecano de Análisis en Wharton.
La gestión de la Inteligencia Artificial con los datos y el análisis son parte integral del modelo comercial de FanDuel Group, un canal web de deportes de fantasía y apuestas deportivas.
Para su directora ejecutiva, Amy Howe, “todo el negocio de la plataforma depende de información en tiempo real, análisis sofisticados y modelos. Los datos y las exploraciones son parte integral de nuestro arquetipo comercial de deportes de fantasía y apuestas”.
La empresa matriz de FanDuel, el holding irlandés de juegos de azar Flutter Entertainment, incluye una organización comercial y de riesgo que tiene alrededor de mil científicos de datos, estadísticos e ingenieros.
FanDuel también utiliza análisis en su estrategia de CRM (gestión de relaciones con los clientes) para identificar comportamientos de riesgo y señalar comportamientos problemáticos.
Datos y analítica en los estadios inteligentes
La venta de boletos en línea también recibe los datos y la analítica para mejorar la experiencia del cliente. En la época de billetes de papel, era un desafío identificar a los consumidores.
Eric Bradlow plantea los avances del juego de la Inteligencia Artificial en las llamadas fábricas de producción del deporte moderno (estadios).
Hoy los escenarios deportivos de la industria están dotados de tecnologías 100% digitales que captan la información del móvil. Ese es un gran ejemplo del uso de datos y ciencias aplicadas para reconocer a los clientes. El dispositivo permite identificar gustos, preferencias e impulsos de compra. Ya en el estadio, el móvil tiene la capacidad de personalizar la experiencia del consumidor y transmitir eventualidades como una crisis de seguridad al interior o para administrar operaciones dentro de un lugar”.
Las empresas de apuestas deportivas también informan sus decisiones sobre el ingreso a nuevos mercados. Usan la ciencia de datos para determinar a dónde apuntar, cuánto invertir y cómo evaluar el costo de persuasión de clientes (mercados), saber el rendimiento y valor de las estrellas del juego, los deportistas, al tiempo para asegurarse de que los reembolsos estén dentro del rango correcto.
En este contexto de la Inteligencia Artificial, Amy Howe cita: “Cuando Ohio recientemente permitió las apuestas deportivas en línea , los clientes de FanDuel en Michigan (donde ya era legal) estaban preocupados por si tenían que abrir cuentas diferentes para apostar en Ohio. FanDuel usó análisis para observar algunos de los patrones de comportamiento y corregir la fricción antes de que se convirtiera en un problema”.
Datos y análisis: Gestión de la seguridad y la privacidad
Bradlow enumera dos sucesos para la industria de las apuestas deportivas a medida que aborda el tema de la seguridad y la privacidad algorítmica de datos y analítica:
El primero, es la opción de perturbación de información, una forma de minería de datos que los protege del uso no autorizado. Aquí, las empresas tienen que decidir el nivel de agregación y granularidad de la información que desean para satisfacer sus necesidades comerciales, al tiempo que garantizan la seguridad y privacidad de los datos.
El otro suceso es la compleja cuestión de determinar quién es el propietario de los datos.
Tal pregunta podría surgir en una situación en la que, por ejemplo, un equipo recopila información de sensores sobre los factores físicos de un jugador y quiere usarlos para determinar el salario del deportista.
Vamos a tener una era en la que las políticas públicas tendrán mucho que decir sobre quién es el propietario de los datos y quién cede los derechos de uso para nuestros motores de análisis.
La privacidad y la seguridad de los datos es un tema especialmente delicado en la industria de las apuestas deportivas altamente regulada, y es una de los temores que le quita el sueño a la directora ejecutiva de FanDuel, Amy Howe:
Lo que más les importa a los consumidores es que tengan una plataforma de apuestas deportivas en la que confíen. Y su capacidad para asegurarse de que puede proteger esos datos, para ampararlos de los malos actores y las amenazas de ciberseguridad, es en última instancia fundamental”.
En los estados donde las apuestas deportivas están legalizadas, las marcas como FanDuel deben someterse a un proceso riguroso para asegurar la información del cliente que incluye su nombre, número de Seguro Social, dirección de correo electrónico, número de teléfono e información de cuenta bancaria.
Siempre me he opuesto a la frase ‘basado en datos’ porque asume que los datos siempre son correctos… Es mejor estar informado con datos”.
—Erika James, decana de Wharton
La experiencia de Amy Howe en la industria de los deportes de fantasía y apuestas es que las empresas de apuestas deportivas deben tener mecanismos de gestión de datos que aseguren una alta integridad de la información que recopilan, lo que a su vez significa obtenerla de proveedores de datos oficiales.
Explica que además de los conocimientos que proporciona el análisis, “las empresas de apuestas deportivas también se basan en bastante juicio. Las cosas pueden cambiar en el último minuto que logran afectar el resultado de un juego. Hay muchas señales diferentes que estás asimilando: datos sólidos y ciencia. Pero al mismo tiempo, parte del trabajo de un comerciante en una empresa de apuestas deportivas también es superponer el juicio sobre eso”.
Inteligencia Artificial: El papel del juicio humano
La decana de Wharton, Erika James, el análisis no resuelve todas las preguntas. “Siempre me he opuesto a la frase ‘basado en datos’ porque asume que los datos siempre son correctos. Omite el papel del juicio, el papel de la información personal, la historia, la cultura y todas estas otras cosas que no forman parte de un algoritmo. Es mejor estar informado con datos y aun así aprovechar la experiencia, la cultura, las relaciones y la historia que solo proviene del entrenador”.
Otra discusión la plantea el profesor de marketing Eric Bradlow: “El conjunto de datos perfecto y limpio con todas las variables que le gustaría medir nunca ha llegado. Cada situación, cada decisión comercial tiene información incompleta. Si bien los algoritmos pueden ayudar a resolver problemas de predicción, hay muchas cosas que intervienen en las decisiones sobre si una solución en particular es justa, equitativa e inclusiva”.
Bradlow comparte que en su trabajo de diseño de modelos analíticos para los Philadelphia Eagles, enfatizó que los algoritmos se pueden usar como “una herramienta de apoyo a la toma de decisiones para respaldar el juicio”, pero no pueden garantizar la equidad ni eliminar el riesgo.
Howe expone el ejemplo de cómo durante COVID, muchos jugadores se enfermaron en el último minuto y tuvieron que quedarse fuera de un juego. Eso planteó preguntas sobre cómo, al mismo tiempo, las empresas de apuestas deportivas podían asegurarse de que estaban siendo justas con sus clientes. FanDuel respondió con un producto llamado Bad Bet Relief. “Si sucediera algo malo en el último minuto que no pudieras controlar y ya hubieras hecho una apuesta, te reembolsaríamos la apuesta o encontraríamos una manera de compensarte. Entonces, por mucha ciencia que haya en esta industria, también hay mucho arte y juicio que también influye”.
Datos y analítica: el camino a seguir
En la Iniciativa de Neurociencia de Wharton , los expertos pueden medir los datos cerebrales a nivel granular y medir la función cerebral de un atleta a lo largo del tiempo. En el futuro, mientras los atletas están en el campo, los análisis en tiempo real podrán detectar momentos como la del jugador que por alguna lesión oculta no desempeña su rendimiento.
La analítica evoluciona para perfeccionar un segmento de la industria del deporte como las apuestas. Un efecto notorio será sobre la evaluación de riesgos, donde la innovación ayudará a traer nuevos productos al mercado para persuadir nuevas experiencias de consumo. También con el impacto de la tecnología cambiante, como el metaverso y su efecto material en las experiencias de los usuarios.
De los datos y la analítica de otras industrias, la línea de producto de las apuestas deportivas podría aprender de los servicios financieros: fortaleza de seguridad e inmediatez de los pagos. O de Amazon para eliminar la fricción de la experiencia del cliente.
Los consumidores quieren una plataforma de apuestas simple y fácil. Quieren poder depositar y retirar sus ganancias de forma muy rápida y sencilla. Con el poder de los datos y el análisis, el instinto será valioso. Se trata de la intuición visceral todo el tiempo para pronosticar el resultado de los juegos.
FUENTES:
⥅ Eric Bradlow es profesor de marketing de Wharton y vicedecano de Análisis en Wharton.
⥅ Amy Howe es la directora ejecutiva de FanDuel, un canal web de deportes de fantasía y apuestas deportivas. Fue director de operaciones de Ticketmaster América.
⥅ Erika James , decana de Wharton
⥅ Knowledge.wharton.upenn.edu
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