AI no cambia la dirección del coaching de béisbol — nos obliga a mirar con honestidad

Un artículo de opinión

La discusión sobre la inteligencia artificial en el béisbol se siente cada vez más como una lucha entre la esperanza y el miedo, entre la promesa y la desconfianza, mientras que la realidad es mucho más prosaica: la IA no entra al campo, no está en el dugout y no toma decisiones durante un partido, sino que observa, mide y recuerda con una consistencia que es imposible para los humanos, y precisamente eso es lo que lo hace tan interesante y, a la vez, incómodo para los entrenadores.

Quien lea detenidamente el reciente artículo de USA Baseball no encontrará una euforia tecnológica, sino una advertencia sobria en forma de guía: la inteligencia artificial no es un sustituto del coaching, sino una lupa que revela de manera implacable lo que hacemos, cuán consistentemente lo hacemos y dónde nuestras suposiciones no se ajustan a la realidad.

No es una historia futurista, sino una constatación práctica que toca profundamente la esencia del coaching, especialmente en un deporte donde el desarrollo rara vez es lineal y en el que el contexto lo determina todo.

Los entrenadores de béisbol han trabajado con datos durante décadas, aunque esos datos estaban mayormente en la cabeza del propio entrenador: recuerdos de swings, un sentido del timing, observaciones sobre la postura y el comportamiento, intuición construida a partir de cientos de entrenamientos y partidos.

AI no cambia mucho en cuanto al contenido, pero obliga a ser precisos, ya que no olvida, no mira de manera selectiva y no se ve influenciada por la emoción o una instantánea del momento.

Donde un entrenador se ve obligado a generalizar, un algoritmo repite, compara y acumula, hasta que se revelan patrones que a simple vista son simplemente invisibles.

Esto conduce a una verdad incómoda: la IA no solo muestra al jugador, sino también al entrenador.

Hace visible dónde la orientación es consistente y dónde no, dónde los ejercicios realmente tienen efecto y dónde simplemente se sienten bien, dónde hay progreso y dónde la estancación se confunde con 'una fase'.

En ese sentido, la IA no es una herramienta que facilite el trabajo, sino un espejo que lo hace más justo, y eso requiere que el entrenador esté dispuesto a cuestionar sus propias suposiciones.

Justamente en el coaching juvenil se siente esta tensión, porque los datos a menudo se ven rápidamente como un instrumento para comparar, seleccionar o evaluar, mientras que el verdadero valor es precisamente lo contrario: mostrar el desarrollo individual a lo largo del tiempo, independientemente de los demás, fuera de las instantáneas, lejos de los picos y valles emocionales.

La IA puede demostrar que las recaídas son normales, que el crecimiento ocurre en etapas y que la fatiga, el crecimiento o los cambios de roles afectan el rendimiento, no para sacar conclusiones, sino para aportar tranquilidad en las conversaciones con jugadores, padres y el staff.

Ahí radica también la diferencia entre el uso significativo y el abuso de la tecnología.

Rough data without context is dangerous, and the authors at USA Baseball are remarkably clear about this: numbers only gain meaning when they are embedded in the circumstances in which they were created.¿Era entrenamiento o partido? ¿El jugador se estaba recuperando? ¿Estaba jugando en otra posición? ¿Hubo crecimiento físico o presión mental? — No son detalles, ¡eso es coaching!

La IA puede señalar patrones, pero solo el entrenador puede darles sentido.

En esta filosofía también se refleja la manera en que CoachBall está estructurado, no como una autoridad que emite juicios, sino como una extensión de la capacidad de entrenar.

Data, video y tendencias se reúnen para poder mirar hacia atrás, comparar y reflexionar, sin crear la ilusión de que un algoritmo sabe mejor lo que un jugador necesita que el entrenador que lo ve, habla y guía semanalmente.

La tecnología se encarga del trabajo administrativo y repetitivo, para que el entrenador tenga más tiempo y atención para la parte humana de su oficio.

El miedo de que la IA convierta el entrenamiento en algo ‘frío’ o ‘impersonal’ se pierde en lo esencial.El opuesto es cierto: precisamente porque las observaciones se vuelven más consistentes y objetivas, hay espacio para la empatía, la matices y el enfoque personalizado.Discussiones que se desplazan de opiniones a desarrollo, de comparaciones a comprensión, de reaccionar a guiar.

No porque la IA lo imponga, sino porque revela lo que realmente sucede.

Quizás esa sea la conclusión más importante: la IA no cambia el béisbol añadiendo algo nuevo, sino eliminando algo — ruido, suposiciones y memoria selectiva.

Lo que queda es la maestría del entrenador, más definida que nunca.Quién esté dispuesto a usar ese espejo, gana tiempo, entendimiento y tranquilidad.Quien no lo desee, seguirá viendo la tecnología como una amenaza.

Pero no porque la IA sea demasiado poderosa, sino porque es demasiado justa.

Fuente
USA Baseball Develops – La guía del entrenador sobre la inteligencia artificial en el béisbol
https://usabdevelops.com/page/5015/blog/24761/a-coachs-guide-to-artificial-intelligence-in-baseball