⚖️ Jueces y árbitros bots: la IA decide quién gana
Los algoritmos hace tiempo que toman decisiones sobre situaciones del juego. Aparecen las primeras competencias dónde la IA ya le podría levantar el brazo a un campeón. Si los humanos lo quisieran.
A comienzos de este año, los Winter X Games de Aspen se convirtieron en la primera competición de snowboard en introducir una herramienta de puntuación basada en inteligencia artificial. En alianza con Google Cloud implementaron The Owl AI , un sistema que usa cámaras para capturar cada salto, giro y aterrizaje y asignar una puntuación al instante.
Captura, analiza e interpreta. Si lo dejaran, podría decidir. Podríamos tomar este episodio como un hito fundacional. Pero no lo es.
Hay varios deportes que utilizan como soporte el tendido de sensores y cámaras de seguimiento para evaluar performances, definir el lugar de impacto de una pelota y recurrir al tracking esquelético para calibrar posiciones.
La novedad ahora es que nos estamos acercando a soluciones que quedan cerca de poder “levantarle el brazo” al campeón -o definir las posiciones de un podio- en disciplinas donde la subjetividad de los jueces es la que determina el resultado.
Como fue siempre. Hasta ahora y por el momento.
Si hay un colectivo al que poco y nada le sirven los tutoriales con “25 consejos para incorporar la inteligencia artificial a tu trabajo”, esos son los árbitros.
La IA se está quedando con sus sillas. Literal.
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Jueces y árbitros: la inteligencia artificial ya está en condiciones de levantarle el brazo a algunos campeones
Los X Games construyeron su fama, incluso con su propia existencia, como un terreno fértil para la innovación y cómo una de las primeras versiones de un formato deportivo que desafía a las reglas tradicionales. En enero de 2025 dieron una muestra más actualizada y lo pusieron prueba con una herramienta bautizada The Owl AI, desarrollada sobre Google Cloud.
El sistema aporta una nueva forma de ver el Superpipe: anticipa probables ganadores, resume las ejecuciones y evalúa a los atletas con algoritmos que consideran factores como amplitud, dificultad y técnica. El objetivo es que esta tecnología evolucione con funciones como traducción en vivo, asistencia para entrenamientos y análisis del desempeño en tiempo real.
Con la explosión de la Inteligencia Artificial Generativa, las capacidades de las herramientas tienen cada vez más zonas directas de impacto. Como todo sistema de machine learning, su mejora será progresiva y podrá identificar las acciones con mayor precisión.
En deportes en los que el resultado de las acciones son un asunto de apreciación, los algoritmos que van hacia alguna forma de subjetitividad en el deporte, tal vez logren hacer difusa la línea que separa a los jueces humano del arbitraje impulsado por los bots.
Según Jeremy Bloom, director ejecutivo de X Games, el sistema está entrenado con horas de vídeo,“sabe lo que es un buen aterrizaje”, lo cual ayuda a identificar los trucos y la calidad de la ejecución. La puntuación generada es vista por los jueces y puesta a disposición de los comentaristas como una referencia, pero la decisión final sigue siendo humana.
Las pruebas de gimnasia aparecen como una de las disciplinas que también robustecieron la exactitud en la toma de decisiones con soportes tecnológicos. En una línea similar a lo experimentado en los X Games: con sistemas que tienen capacidad para apreciar lo subjetivo. En este caso, los algoritmos tienen el copyright de la compañía Fujitsu.
La línea de tiempo de la imagen superior muestra cómo la Federación Internacional de Gimnasia (FIG) utiliza desde 2019 un sistema de asistencia para jueces desarrollado junto a Fujitsu. El modelo se llama Judging Support System (JSS) y combina cámaras HD con IA para crear figuras 3D de los gimnastas sin necesidad de sensores. Reconoce más de 2.000 movimientos con un 90 por ciento de precisión y calcula automáticamente la dificultad y la ejecución de cada rutina. Además de asistir al jurado con vistas en 360°, el sistema también se usa como herramienta de entrenamiento.
La FIG hace casi seis años que sigue aclarando que la IA no reemplaza al juez humano: suma objetividad, reduce el sesgo y busca ampliar con la tecnología su base de fans. El modelo de IA fue ideado con un desarrollo posible a lo largo del tiempo. Los especialistas de Fujitsu aseguran que su sistema podría llegar a evaluar ciertos elementos artísticos de forma objetiva, como simetría de movimientos o sincronización con la música medida en beats por minuto, pero la compañía reconoce que una evaluación completa de una presentación artística todavía está fuera del alcance de la IA.
Wimbledon como (nuevo) punto de quiebre
Wimbledon jubiló en 2025 a los jueces de línea y los reemplazó por un sistema completamente automatizado: el célebre Electronic Line Calling (ELC) de Hawk-Eye. De los más de 300 jueces de línea habituales en el torneo, sólo 80 permanecieron como auxiliares de funciones operativas y de asistencia. La directora ejecutiva del torneo, Sally Bolton, fue tan precisa como un sensor cuando anunció la intención del cambio: “La medida no busca ahorrar costos, sino elevar la precisión y la consistencia”.
La reconversión laboral de los árbitros, sin embarglo, los dejó como un recurso humano de reserva: si los sistemas fallan completamente (es muy raro que suceda), saltan a la cancha para hacer su vieja tarea. Son el paquete de velas en el cajón de la cocina por si se corta la luz. Con todo respeto.
Wimbledon sin jueces de línea es la evolución casi definitiva -solo falta Roland Garros- de una medida que tomó la ATP en 2023 para implementar el electronic calling call en sus torneos y consolidar la innovación a partir de este año en todo el circuito. Se trata del método de corrección de fallos más conocido en la industria del deporte, donde el tenis fue todo un precursor. Merece esa medalla.
Son 18 cámaras de alta velocidad repartidas por cada cancha que capturan cada movimiento de la pelota. La información se procesa en tiempo real con algoritmos de inteligencia artificial, que determinan con precisión quirúrgica si la bola fue buena o mala.
El margen de error es mínimo. La decisión es inmediata. En Wimbledon los “in” y los “out” fueron cantados por voces grabadas. ¿Se equivocó la máquina? Sí, hubo algún error grosero en el torneo. Acá es donde surge el dilema: si el humano se equivoca, la tecnología corrige el fallo. ¿ Pero quién corregirá a la tecnología cuando se equivoque?
En otro aspecto, las derivaciones de eliminar a los jueces de línea tuvieron consecuencias, para nada malas, que impactaron directamente en la concentración y la performance de los tenistas: el uso del ELC le quita un pensamiento extra a los jugadores del cual ocuparse. Me quedo con estas miradas que pueden leer a continuación. Especialmente la de McEnroe, que siempre tuvo un asunto personal con los árbitros. Mucho más en Wimbledon:
"De alguna manera, los jugadores, e incluso los aficionados, extrañan esa interacción (con los jueces), pero al mismo tiempo... si (el fallo) es preciso, creo que es genial, porque al menos sabes que estás recibiendo la decisión correcta"- John McEnroe.
"Para ser honesto, es bueno. Seguis adelante. No hay forma de enojarse con nadie por perder una llamada ,o decir algo o moverse durante el punto o que algo suceda. Todo es bastante claro con las llamadas. Es “dentro” o “fuera” y lo escuchás. No hay error" - Cameron Norrie.
"Si tenés jueces de línea, siempre estás pensando,'¿Debería desafiar (ese fallo) o no debería?'. Es demasiada duda para tu cabeza" - Aryna Sabalenka
No quedan deportes sin experimentar con IA
Además de los casos presentados, veamos los siguientes deportes en particular para demostrar cómo diferentes ligas y deportes que no comparten nada en común en el proceso de toma de decisiones, trabajan con la IA para mejorar los procesos de evaluación de las acciones, interpretación de lo subjetivo y la idea de aportar más justicia:
Beisbol. El Juego de las Estrellas ya tuvo su versión de la IA para tomar decisiones. En 2025 la MLB comenzó a probar dos versiones de su sistema automatizado de bolas y strikes en treces estadios de entrenamiento de primavera. Una opción automatiza por completo el conteo; la otra permite a los equipos apelar hasta tres decisiones por partido al sistema. En los dos casos, la tecnología funciona como respaldo para los umpires. Este desarrollo se llama Trackman Baseball y no es nuevo: desde 2019, la liga viene testeando el sistema en ligas menores, utilizando los radares y cámaras para seguir la pelota y determinar si cruza o no la zona de strike. No reemplaza al árbitro, pero busca reducir errores y sumar consistencia. Ya tienen nombre: roboumpires (robot umpires) El comisionado Rob Manfred declaró que su objetivo es implementar los sistemas automatizados en las Grandes Ligas a partir de 2026, aunque todavía quedan negociacions pendientes con el sindicato de árbitros.
Boxeo. En la pelea de diciembre de 2024 entre Usyk y Fury en Arabia Saudita se incorporó por primera vez un juez de IA experimental que puntuó cada round en tiempo real. El sistema, desarrollado con el apoyo de The Ring Magazine, analizaba el número y calidad de golpes conectados, la defensa y la ocupación y el control del ring para generar una tarjeta paralela a la de los jueces humanos. Aunque su veredicto no fue oficial, se la mostró públicamente como una alternativa más objetiva. La IA no tuvo autoridad sobre el resultado, pero el experimento sirvió para abrir el debate sobre si podría reducir la subjetividad y las controversias que suelen rodear a los jueces de boxeo y algunas de sus inexplicables tarjetas.
Clavados. Se incorporaron cámaras inteligentes con IA que rastrean el movimiento del clavadista durante la ejecución. Estas herramientas permiten calcular con precisión datos como la distancia a la tabla al entrar al agua, velocidad de rotación y ángulos corporales. Esos factores son evaluados de forma subjetiva por los jueces y el uso de IA introduce una pretendida nueva capa de objetividad que mejora tanto la seguridad como la justicia en las puntuaciones. El área de impacto no elimina la subjetividad: la intención es que estén para validar los errores técnicos que sean difíciles de captar a simple vista.
Acá hay un pacto
El panorama actual de toma de decisiones arbitrales se rige por las soluciones tecnológicas como respaldo de los humanos. Dicho enfáticamente: como solución a los errores humanos. Ese es un uso limpio y claro de la tecnología. Cuando falla el VAR de alta gama (antes que nada, olvidense del VAR argentino que es un mal chiste), lo que no funciona es su filosofía de uso. La búsqueda de la aguja en el pajar y no como su nombre lo indica: una asistencia para el árbitro sobre aquello que no vio.
Pero existe una situación obvia, que no está tan a la vista y que es fundamental: el VAR es usado de forma constante durante un partido y no solo cuando los árbitros son llamados a la pantalla. La tecnología del VAR corre en paralelo al partido y son los humanos, en la sala de arbitraje, los que deciden que no hay razón para la llamada mientras observan el juego.
El fútbol de elite tiene una sola instancia donde la automatización de un sistema es la que toma la decisión: en el caso de los goles. Si la pelota entró o no. Innovación introducida en el Mundial de Brasil 2014. Eso es automático. El offside semiautomatizado tiene la palabra humano en su definición aunque de modo tácito: ese “semi” significa que será una persona la que valide la decisión de los algoritmos. En el fútbol no hay error tecnológico, salvo que se caiga todo el sistema. La equivocación humana aparece cuando el criterio de aplicación es sinuoso. O directamente turbio.
En el boxeo ya es posible que un juez de IA pueda replicar el criterio de puntuación round por round y ofrecer un veredicto neutral, libre de favoritismos nacionalistas o de presión del público. Y como hemos visto en deportes de apreciación artística, los algoritmos pueden analizar componentes objetivos (tiempos, formas, sincronizaciones) de manera consistente y acertada.
Las evidencias sugieren que ya es técnicamente posible delegar ciertas decisiones a la IA y obtener fallos o resultados por lo menos tan válidos como los humanos en determinadas situaciones del juego. Y mucho más aún: definir quién gana y quién pierde.
Una promesa de competiciones “sin errores humanos ni sesgos” es perfectamente posible para los tecnofuturistas, una vez que maduren estas tecnologías. Los sistemas no logran cuantificar aún la emocionalidad del atleta que elige el riesgo y el límite de una acción más exigente, que se sobrepone a un error o que se vincula con la atmósfera del momento competitivo.
En definitiva, todo aquello que implique comprender el contexto de una competición. Pero nada indica que no consigan hacerlo .En el mientras tanto, pactamos con los algoritmos: los humanos corrigen los errores de los sistemas y la tecnología asiste cuando el ojo humano no es suficiente para ofrecer justicia.
Ese es un uso inteligente. Es todo lo que los humanos todavía tenemos a nuestro alcance, mientras dura esta tregua.🤖
Fuentes consultadas: Fujitsu, Federación Internacional de Gimnasia (FIG), Comité Olímpico Internacional, All England Club, The Guardian, Le Monde, BBC Sport, Wired, RTVE, Sportico, ESPN, The Ring Magazine, Infobae, Unión Internacional de Patinaje (ISU), Axios AI+, Reuters, Trackman,Yahoo Sports, Associated Press, FIFA, Omega, Major League Baseball (MLB).
Hasta la próxima,
mg.
Hay debates filosóficos detrás del rol de la tecnología que son tan importantes como la capacidad misma para implementarlos. En el caso del fútbol, bien lo decís vos, es la cuestión si es asistente de los árbitros de campo o árbitro principal. Hay casos claros, como el in or out de tenis que si usarán el criterio del fútbol dejarían a jugadores sin la emoción de tirarse al piso por haber ganado, teniendo que esperar que revisen el vídeo.
Como siempre, el problema humano no lo puede resolver la tecnología: requiere de acuerdos claros entre todos los actores e involucrados en su aplicación. Sino lo que va a pasar es que se va a mantener la injusticia solo que teniendo que quejarse con Google cloud