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En un primer estudio de su tipo en Canadá, los investigadores de la Universidad Metropolitana de Toronto (TMU) han demostrado cómo la inteligencia artificial (IA) puede usarse para reducir el sesgo en la exploración deportiva profesional al tiempo que preservan el papel crítico de la experiencia humana.
La investigación, titulada “Scouting ciego: el uso de inteligencia artificial para aliviar el sesgo en la selección” y publicada en Personnel Review, fue dirigida por el Dr. Louis-Étienne DuBois del Programa Creative Industries y Laurel Walzak de RTA Sport Media, la Escuela Creativa de TMU.
“Este estudio proporciona información valiosa sobre la cognición de los exploradores y pasa por la IA prevaleciente versus la dicotomía humana al demostrar cómo la tecnología puede mejorar los procesos sin eliminar la necesidad de expertos”, dijeron DuBois y Walzak.
“Muestra el valor de las herramientas basadas en IA en la exploración, particularmente al evaluar la capacidad de un jugador, y sugiere que la tecnología puede funcionar junto con los enfoques tradicionales para respaldar evaluaciones más objetivas y centradas en el rendimiento”.
En colaboración con un equipo profesional de fútbol norteamericano, los investigadores emplearon un modelo experimental de “exploración ciego” utilizando imágenes de juego anonimizadas de AI-AI. Se pidió a los exploradores que evaluaran a los jugadores mientras verbalizaban sus procesos de pensamiento, un método conocido como análisis cognitivo de “pensar en voz alta”.
El estudio encontró que eliminar características identificables que utilizan AI mejoró la atención de los exploradores al rendimiento táctico y se minimizó el enfoque en atributos físicos que pueden introducir sesgo.
“No se trata solo de ahorrar tiempo o dinero, se trata de tomar mejores decisiones en entornos de alto riesgo”, dijo Walzak. “Nuestros hallazgos sugieren que la IA puede ser una herramienta poderosa, dando a los equipos una ventaja competitiva, particularmente en la evaluación del talento, donde pequeños sesgos pueden tener grandes consecuencias”.
El estudio representa una de las primeras contribuciones importantes en el campo emergente del uso de IA en la gestión del talento deportivo. Con aplicaciones más allá de la exploración, desde las prácticas de contratación, la visión por computadora en los deportes y las estrategias de recursos humanos más amplias, la investigación ofrece ideas valiosas y fuertes implicaciones prácticas de la industria a medida que las organizaciones deportivas comienzan a adoptar tecnologías avanzadas.
Este estudio es parte del compromiso continuo de TMU para avanzar en la innovación ética e impactante en la intersección de la tecnología, la creatividad y la sociedad.
Más información: Louis-Etienne Dubois et al, Scouting Blind: Uso de inteligencia artificial para aliviar el sesgo en la selección, Revisión del personal (2025). Doi: 10.1108/PR-02-2024-0130
Proporcionado por la Universidad Metropolitana de Toronto
Cita: los investigadores son pioneros en el uso de IA para reducir el sesgo en la exploración deportiva (2025, 21 de mayo) recuperado el 21 de mayo de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-05-ai-sports-scouting.html
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