Entender para acompañar: IA en el deporte base

El objetivo del deporte base y los retos que enfrenta

¿Qué entendemos por deporte base?

El deporte de base comprende la práctica deportiva de carácter formativo y no profesional, en la que los principales protagonistas son niños, niñas y jóvenes deportistas. Incluye tanto actividades de entrenamiento como de competición y puede desarrollarse en diferentes entornos, como clubes deportivos, centros educativos, instituciones autonómicas, administraciones municipales y otras organizaciones locales.

Esta concepción permite diferenciar el deporte de base del deporte profesional, pero también del deporte estrictamente escolar. En este sentido, el deporte base no se limita a las actividades realizadas en los centros educativos, sino que engloba también la práctica desarrollada en clubes y otras instituciones, incorporando el deporte escolar pero trascendiéndolo. Esta visión amplia aparece recogida en el informe del Senado a través de la aportación de Agustín Martín Santos, presidente de la Real Federación Española de Voleibol.[1]

Más allá de su dimensión estrictamente deportiva, el deporte de base cumple una función formativa y de desarrollo integral. Su práctica contribuye al desarrollo físico, emocional y social de niños y jóvenes y constituye un espacio para la adquisición de valores como el respeto, la inclusión y la convivencia. Por ello, el objetivo del deporte de base no se reduce al rendimiento o a la competición, sino que comprende también la creación de condiciones que permitan a los jóvenes desarrollar habilidades, mantener hábitos de actividad física y disfrutar de una experiencia deportiva positiva.

Una concepción más amplia: grassroots sport

Esta definición puede ampliarse mediante el concepto europeo de «grassroots sport» o deporte de base, utilizado por la Comisión Europea para referirse a un ámbito que trasciende el deporte juvenil y engloba las actividades físicas de ocio practicadas regularmente a nivel no profesional por personas de todas las edades, con fines relacionados con la salud, la educación o la dimensión social.[2]

Por tanto, mientras que en este informe el término deporte de base se utilizará principalmente para referirse al ecosistema deportivo formativo de niños, niñas y jóvenes, resulta relevante reconocer que el concepto europeo de grassroots sport es más amplio y comprende también la práctica deportiva no profesional de adultos y personas de diferentes edades.

Esta distinción es especialmente importante para el análisis de la inteligencia artificial aplicada al deporte de base. El foco del informe se sitúa en cómo las nuevas tecnologías pueden contribuir a mejorar la experiencia y el desarrollo de los jóvenes deportistas, apoyando aspectos como la individualización del entrenamiento, el aprendizaje de habilidades, la prevención y gestión de cargas, la motivación, la continuidad en la práctica deportiva y el bienestar, sin reducir el deporte juvenil a una lógica exclusivamente orientada al rendimiento.

Los cinco grandes retos del desarrollo del joven deportista

El desarrollo deportivo durante la infancia y la adolescencia es un proceso multidimensional y no lineal, en el que intervienen factores físicos, psicológicos, sociales y educativos. El consenso del International Olympic Committee (IOC) subraya que las trayectorias de los jóvenes deportistas pueden variar considerablemente y que, por tanto, su evolución no puede evaluarse únicamente a partir del rendimiento físico o técnico.[3] El reto para el deporte base consiste en crear entornos capaces de acompañar esta diversidad y adaptar progresivamente el entrenamiento a las necesidades de cada deportista.

1.     Construir una base física y motriz sólida

El primer reto es garantizar que los jóvenes desarrollen las capacidades físicas y habilidades motrices fundamentales sobre las que posteriormente se construirá su trayectoria deportiva. El IOC considera que capacidades como la fuerza, la potencia, la velocidad y la agilidad, junto con las habilidades de movimiento, constituyen una base esencial para alcanzar un rendimiento óptimo y sostenible a largo plazo. Sin embargo, la participación en deporte organizado no garantiza por sí sola que esta base se haya desarrollado adecuadamente.[4] Un joven puede practicar deporte de manera habitual y, aun así, presentar carencias en coordinación, equilibrio, movilidad, fuerza o habilidades motrices fundamentales.

Por ello, resulta necesario identificar estas limitaciones y adaptar el entrenamiento para abordarlas. La magnitud de este reto queda reflejada en una revisión sistemática publicada en 2025 en BMJ Open Sport & Exercise Medicine, que analizó 31 estudios con 22.595 niños y adolescentes de 10 países y cinco continentes.[5]

Los resultados muestran que, aunque el dominio de las habilidades motrices fundamentales aumenta con la edad, muchos jóvenes no alcanzan un dominio completo durante la infancia y las distintas habilidades evolucionan a ritmos diferentes.

Las diferencias son especialmente relevantes en determinadas capacidades. Mientras que correr alcanzaba un 92,2% de dominio a los 10 años, otras habilidades presentaban niveles considerablemente inferiores incluso entre los 11 y los 14 años: el bote alcanzaba el 60,9%, el pateo el 64,6%, el golpeo con dos manos el 74,5% y el lanzamiento por encima del hombro el 76%. El caso más llamativo era el lanzamiento por debajo del hombro, cuyo dominio apenas alcanzaba el 15,9% a los 10 años. La revisión concluye que el dominio de estas habilidades no puede darse por supuesto como consecuencia natural del crecimiento, sino que requiere oportunidades adecuadas de práctica e instrucción.

Para el deporte base, esto implica que compartir edad o participar en el mismo deporte no significa necesariamente disponer de la misma base motriz. Evaluar qué sabe hacer realmente cada joven y detectar de forma temprana posibles déficits constituye, por tanto, una condición importante para construir trayectorias de desarrollo más sólidas.

2.     Adaptar el entrenamiento al desarrollo individual

El segundo reto está estrechamente relacionado con el anterior: los jóvenes no se desarrollan todos al mismo ritmo. El IOC subraya que el crecimiento físico, la maduración biológica y el desarrollo conductual siguen trayectorias individuales y cambiantes, que pueden influir significativamente en el rendimiento.[6] Algunos cambios positivos o negativos en el rendimiento pueden estar relacionados con el momento biológico en el que se encuentra el deportista más que con el entrenamiento realizado.

Esto cuestiona una de las premisas implícitas de los modelos tradicionales de formación: que los deportistas agrupados por edad presentan necesidades relativamente homogéneas. La edad cronológica es una referencia útil para organizar las categorías, pero no determina por sí sola el estado de desarrollo del deportista.

La evidencia sobre bio-banding permite dimensionar esta cuestión. Un estudio publicado en PLOS ONE analizó 319 futbolistas U14 y U15 procedentes de 19 academias profesionales británicas y comparó la agrupación tradicional por edad cronológica con una agrupación basada en el estado de maduración biológica.[7]

Cuando los jugadores se agruparon únicamente por edad, las diferencias dentro de los grupos alcanzaron el 5,1–16,7% en medidas corporales y el 4,8–24,9% en variables de rendimiento físico. Al agruparlos según su maduración biológica, la variabilidad se redujo en 25 de las 27 medidas corporales, el 92,6%, y en 43 de las 63 medidas de rendimiento físico, el 68,3%. Las diferencias entre grupos de maduración llegaron además a tamaños de efecto de hasta 3,00, especialmente en variables relacionadas con velocidad y agilidad.

Estos resultados no significan que el bio-banding elimine todas las diferencias entre deportistas. El rendimiento también depende de factores como la experiencia, la técnica, el entrenamiento y las características individuales. Lo que sí muestran es que la maduración biológica permite explicar una parte importante de las diferencias que la edad cronológica no captura.

El reto, por tanto, no consiste necesariamente en sustituir las categorías por edad, sino en complementarlas con una comprensión más precisa del desarrollo individual. La pregunta pasa de ser únicamente «¿qué edad tiene?» a incorporar otra mucho más relevante para el entrenamiento: «¿en qué momento de su desarrollo se encuentra y qué necesita?». Esto plantea una clara necesidad de individualización y abre una primera oportunidad para que la tecnología facilite el seguimiento de la evolución de cada deportista.

3.     Prevenir lesiones y gestionar adecuadamente la carga

Un tercer reto fundamental es gestionar la carga de entrenamiento de acuerdo con las capacidades y el momento de desarrollo del joven deportista. El problema no reside únicamente en cuánto entrena un niño o adolescente, sino en si el volumen, la intensidad, la frecuencia y la recuperación son adecuados para sus características.

El IOC advierte de que las cargas repetitivas y homogéneas, combinadas con una recuperación insuficiente y una creciente profesionalización del deporte juvenil, pueden contribuir a las lesiones por sobreuso, el sobreentrenamiento y el burnout.[8] Estas lesiones pueden interrumpir temporal o incluso permanentemente las trayectorias deportivas.

La dimensión del problema es significativa. Según la organización, se producen aproximadamente 35 lesiones por cada 100 deportistas de entre 11 y 18 años al año que requieren atención médica. Más del 60% afecta a las extremidades inferiores y alrededor del 15% corresponde a conmociones. La prevención de lesiones constituye, por tanto, una cuestión central para garantizar la continuidad y sostenibilidad de las trayectorias deportivas.

A este riesgo se suma la especialización deportiva temprana, especialmente cuando implica una práctica intensiva y prolongada de un único deporte. Una revisión sistemática y metaanálisis publicada en 2024 encontró una asociación entre la especialización temprana y un mayor riesgo de lesiones, particularmente cuando concurren cargas elevadas, recuperación insuficiente y movimientos repetitivos.

La cuestión adquiere todavía mayor relevancia durante periodos de rápido crecimiento, como el pico de velocidad de crecimiento (PHV), en los que pueden producirse cambios transitorios en la coordinación y el control del movimiento. Dos deportistas de la misma edad pueden encontrarse en momentos de maduración muy diferentes y, por tanto, presentar una tolerancia distinta a determinadas cargas. La prevención exige así avanzar hacia modelos capaces de considerar conjuntamente maduración biológica, historial deportivo, carga acumulada y calidad del movimiento.

4.     Mantener la motivación, el disfrute y la continuidad

El cuarto reto trasciende la dimensión estrictamente física. El objetivo del deporte juvenil no debería ser únicamente formar deportistas capaces de competir, sino favorecer una participación saludable, inclusiva, sostenible y satisfactoria. El propio IOC incorpora explícitamente el carácter generalizado, inclusivo, sostenible y disfrutable de la participación deportiva como uno de los objetivos del desarrollo juvenil.

Esto resulta especialmente importante durante la adolescencia, una etapa en la que el abandono del deporte organizado aumenta de forma significativa. Un estudio longitudinal australiano publicado en BMJ Open Sport & Exercise Medicine siguió a 4.159 niños y adolescentes y analizó la continuidad en el deporte organizado entre los 10 y los 14 años. Entre quienes practicaban deporte a los 10 años, el 29,7% había abandonado a los 12.[9] Entre quienes continuaban practicándolo a los 12, el 33,3% había abandonado a los 14.

La evidencia apunta, además, a que el abandono no puede explicarse únicamente por factores físicos. Una revisión sistemática de Monteiro et al. (2017), que analizó seis estudios y 727 participantes de entre 5 y 30 años, identificó como motivos recurrentes de abandono los conflictos con entrenadores, la falta de mejora percibida, la presión, la falta de diversión, el aburrimiento y la aparición de otras actividades o intereses.[10] Durante la adolescencia, además, adquieren mayor peso determinados factores sociales, como la falta de trabajo en equipo o la presión del entorno.

La continuidad deportiva depende, por tanto, también de cómo vive el joven su experiencia deportiva. Sentirse competente, percibir progreso, disfrutar de la práctica, mantener relaciones sociales positivas y contar con entrenadores que favorezcan su autonomía pueden ser factores relevantes para permanecer en el deporte. En consecuencia, retener al deportista no consiste únicamente en mejorar su rendimiento, sino en construir una experiencia deportiva capaz de evolucionar con él.

Esto abre una segunda dimensión para la tecnología. Si la prevención de lesiones requiere comprender mejor la carga física, la prevención del abandono puede requerir ampliar la mirada hacia indicadores relacionados con bienestar, motivación, percepción de progreso y experiencia deportiva, siempre como apoyo a la valoración del profesional y no como sustituto de esta.

5.     Proteger el bienestar psicológico

Finalmente, el desarrollo deportivo debe incorporar el bienestar. El IOC considera necesario favorecer deportistas resilientes y adaptables, con capacidad de autorregulación y recursos psicológicos adecuados.[11] También advierte de los riesgos asociados a una presión excesiva y destaca la importancia de generar entornos que favorezcan la autonomía, el aprendizaje y el dominio de las habilidades, reduciendo el estrés y favoreciendo la motivación intrínseca.

La relevancia de esta dimensión se refleja también en la evidencia reciente. Una revisión sistemática publicada en 2026, que analizó 189 estudios sobre 17.017 niños y adolescentes de 5 a 17 años, encontró asociaciones entre la participación deportiva y mayores niveles de autoestima y satisfacción vital, menores síntomas de ansiedad y depresión y mejores resultados sociales, como habilidades interpersonales, conducta prosocial y sentido de pertenencia.[12] La evidencia experimental apunta además a posibles beneficios sobre la regulación emocional y la resiliencia. Los beneficios fueron, en general, más consistentes en deportes de equipo, donde las relaciones sociales y el sentimiento de pertenencia parecen desempeñar un papel relevante.

Estos beneficios, sin embargo, no dependen únicamente de participar en un deporte. El contexto en el que se desarrolla la práctica importa.[13] Los entornos que proporcionan autonomía, sensación de competencia y relaciones positivas tienden a favorecer el bienestar, mientras que los contextos excesivamente controladores y orientados exclusivamente al rendimiento pueden generar efectos menos favorables.

El reto del deporte base consiste, por tanto, en desarrollar deportistas sin dejar de desarrollar personas. El rendimiento, la salud física, el bienestar psicológico y las relaciones sociales deben entenderse como dimensiones interdependientes del proceso deportivo.

La tecnología al servicio del deporte base y la IA como evolución de sus capacidades

La tecnología como aliada del deporte juvenil

Los retos identificados muestran que el desarrollo deportivo juvenil requiere conocer mejor al deportista, adaptar el entrenamiento, proporcionar feedback, gestionar la carga y mantener experiencias motivadoras y sostenibles. En este contexto, la tecnología puede actuar como una capa adicional de apoyo al proceso de entrenamiento y aprendizaje, proporcionando nuevas formas de recopilar información, visualizar la evolución y facilitar la participación.

La evidencia disponible apunta a que esta capacidad puede contribuir a abordar algunos de los principales retos del deporte juvenil. Una revisión sistemática de Jastrow et al. (2022) analizó 78 estudios sobre el uso de medios digitales en educación física y encontró resultados positivos especialmente en el desarrollo de habilidades motrices, la condición física, la motivación, la participación y el aprendizaje.[14]

De la observación al feedback: tecnología para mejorar el desarrollo

Una de las principales aportaciones de la tecnología es su capacidad para hacer más visible la ejecución y evolución del deportista. Diez estudios de la revisión analizaron específicamente la mejora de las capacidades motoras mediante herramientas digitales y observaron resultados positivos con soluciones como el feedback de vídeo, los vídeos dinámicos, la realidad aumentada y los exergames.

El vídeo, por ejemplo, puede permitir que el deportista observe su propia ejecución y reciba información adicional sobre aquello que está haciendo. En determinados contextos, el feedback mediante vídeo mejoró significativamente algunas habilidades motoras, mientras que la combinación de vídeo y feedback del profesor obtuvo mejores resultados que el feedback del profesor por sí solo.

La tecnología también mostró potencial para mejorar la condición física. De los seis estudios que analizaron esta relación, todos salvo uno encontraron resultados positivos, incluyendo mejoras en indicadores de fitness, condición cardiorrespiratoria, calorías consumidas o distancia recorrida.

Estos resultados son relevantes porque conectan directamente con uno de los primeros retos identificados: desarrollar una base física y motriz sólida. La tecnología puede aportar nuevas herramientas para observar cómo se mueve el deportista, proporcionar feedback sobre su ejecución y complementar la intervención del entrenador.

Más información para individualizar el análisis

La tecnología puede contribuir también a una mayor individualización del seguimiento, aunque en este ámbito la evidencia disponible es más limitada. La revisión documenta el uso de monitores de frecuencia cardíaca, podómetros y aplicaciones capaces de registrar información específica sobre fitness y actividad física. En algunos casos, estos datos se utilizaron para proporcionar feedback individual o evaluar la evolución del estado físico.

Esto introduce una diferencia importante respecto a los modelos tradicionales: en lugar de disponer únicamente de información puntual proporcionada por el entrenador, es posible generar un registro más continuo de determinadas variables del deportista.

No obstante, la evidencia de Jastrow et al. no permite extender esta conclusión directamente a la individualización según la maduración biológica o el bio-banding. La revisión documenta la capacidad de la tecnología para recoger información individual, pero no demuestra específicamente que estos datos se utilicen para adaptar las cargas o los objetivos al momento madurativo de cada joven.

Tecnología para motivar y favorecer la continuidad

La relación entre tecnología y motivación es una de las áreas con mayor número de estudios. La revisión analizó 21 investigaciones sobre motivación e interés situacional y encontró que la mayoría observó incrementos en la motivación o el compromiso mediante herramientas digitales.

El feedback de vídeo redujo la desmotivación en determinados contextos, mientras que la gamificación mediante exergames aumentó la motivación percibida y la realidad aumentada produjo mayores niveles de motivación hacia el aprendizaje. También se observaron efectos positivos sobre el disfrute y las actitudes hacia la actividad física.

Esta dimensión conecta directamente con uno de los retos más importantes del deporte juvenil: mantener el interés y la continuidad durante la adolescencia. Las herramientas digitales pueden introducir nuevos formatos de participación, feedback inmediato y elementos de juego que complementen la experiencia deportiva.

Sin embargo, estos efectos deben interpretarse con cautela. La revisión señala que el interés generado por una herramienta puede disminuir con el tiempo y que sus resultados dependen en gran medida de cómo se utiliza la tecnología, de la interacción con el profesor y de las instrucciones que acompañan a la herramienta. Por tanto, la tecnología puede favorecer la motivación, pero no garantiza por sí misma una mayor continuidad deportiva.

Ampliar las posibilidades de participación

La tecnología puede contribuir asimismo a hacer la práctica deportiva más accesible e inclusiva para determinados perfiles. Once estudios analizaron esta dimensión y encontraron casos en los que los medios digitales ayudaron a involucrar a estudiantes que normalmente participaban menos, incluidos jóvenes con discapacidad auditiva, estudiantes inicialmente desmotivados o alumnos difíciles de alcanzar mediante las dinámicas convencionales.

Los exergames, por ejemplo, mostraron potencial para involucrar a niños inicialmente inactivos, mientras que determinadas herramientas digitales permitieron introducir nuevos roles y formas de participación.

Esta capacidad resulta especialmente interesante desde una perspectiva de deporte base porque permite ampliar la pregunta de «¿cómo mejorar el rendimiento?» hacia otra más amplia: «¿cómo conseguir que más jóvenes participen, disfruten y encuentren su lugar dentro del deporte?».

Feedback, aprendizaje y autonomía del deportista

Otra aportación relevante es la capacidad de la tecnología para reforzar el aprendizaje mediante feedback y autoevaluación. La videografía digital fue estudiada en 18 investigaciones y permitió proporcionar feedback independiente del profesor, apoyar la evaluación y facilitar que el propio estudiante analizara su ejecución.

La revisión recoge evidencias de que la autoevaluación y el aprendizaje autorregulado mediante vídeo pueden aumentar la motivación, mientras que los vídeos dinámicos pueden resultar más eficaces que las imágenes estáticas para adquirir determinados conocimientos relacionados con el deporte.

La tecnología puede contribuir así a que el joven deportista no sea únicamente receptor de instrucciones, sino también participante activo en la comprensión de su propio proceso de aprendizaje.

En conjunto, la evidencia sugiere que la tecnología puede actuar como una capa adicional de información, feedback, aprendizaje y participación. Puede ayudar a observar mejor la ejecución, proporcionar información más frecuente sobre la evolución, facilitar determinadas formas de individualización y crear experiencias de aprendizaje más interactivas.

La IA amplia los horizontes de la tecnología deportiva

Si la tecnología permite recopilar, monitorizar, visualizar y compartir información sobre el deportista, la inteligencia artificial añade una capacidad diferencial: integrar grandes volúmenes de información, identificar patrones y generar conocimiento para apoyar la toma de decisiones.

El informe de Deloitte sobre el futuro de la IA generativa en el deporte señala que la convergencia entre grandes volúmenes de datos, capacidad de computación y conocimiento especializado está dando lugar a nuevas aplicaciones de IA en el sector.[15] Entre ellas se encuentran herramientas de apoyo al entrenamiento, utilización de datos biométricos, generación de planes de entrenamiento y rehabilitación y análisis de jugadores en tiempo real.

Estas aplicaciones se han desarrollado especialmente en el deporte profesional, donde existe una elevada disponibilidad de datos y recursos tecnológicos. Sin embargo, su evolución plantea una cuestión relevante para el deporte juvenil: si la tecnología permite recoger cada vez más información sobre el deportista, la IA puede facilitar su interpretación y convertirla en información útil para la toma de decisiones.

La diferencia, por tanto, no está únicamente en disponer de más datos. Está en avanzar desde «recopilar información» hacia «comprender qué significa esa información» y utilizarla como apoyo para personalizar determinados procesos. En el contexto juvenil, esto podría tener aplicaciones en ámbitos como el seguimiento individual del desarrollo, la adaptación del entrenamiento, la gestión de cargas, la prevención y recuperación de lesiones, el análisis del rendimiento o el seguimiento del engagement.

No obstante, existe una diferencia importante entre el potencial de estas aplicaciones y su evidencia en deporte base. Que una tecnología se utilice en el deporte profesional no significa automáticamente que pueda trasladarse de la misma manera a niños y adolescentes. Los objetivos, los recursos disponibles, el nivel de especialización y, especialmente, las necesidades de protección y desarrollo del joven deportista son diferentes.

Por ello, la oportunidad no consiste en trasladar directamente al deporte base las soluciones desarrolladas para la élite, sino en adaptar las capacidades de la IA a los objetivos propios de cada etapa del desarrollo juvenil.

Un mercado tecnológico en expansión

El deporte está experimentando una creciente transformación tecnológica, impulsada por la expansión de la analítica de datos, los wearables, el vídeo y, cada vez más, la inteligencia artificial. El mercado mundial de SportsTech alcanzó los 23.000 millones de dólares en 2025 y se prevé que alcance los 119.600 millones en 2033, con un crecimiento anual compuesto del 23%.[16] Europa representa, además, el 30,1% del mercado mundial, consolidándose como una de las principales regiones para el desarrollo de estas tecnologías.

Dentro de este ecosistema, la inteligencia artificial está adquiriendo un papel cada vez más relevante. El mercado mundial de IA aplicada al deporte alcanzó los 10.600 millones de dólares en 2025 y podría llegar a 49.900 millones en 2033, con un CAGR del 21,6%.[17] La IA generativa ya representaba el 52,1% del mercado en 2025, mientras que las soluciones concentraban el 58,9%, reflejando una evolución desde herramientas centradas en la recopilación de datos hacia sistemas capaces de analizarlos, detectar patrones y generar información accionable.

En Europa, el mercado alcanzó aproximadamente 2.890 millones de dólares en 2025 y podría superar los 14.300 millones en 2033, con un crecimiento anual compuesto del 22,5%.[18]

Esta evolución tecnológica está alcanzando también al deporte juvenil. El mercado mundial de tecnología para el rendimiento deportivo juvenil se estimó en 4.200 millones de dólares en 2025 y podría alcanzar los 14.800 millones en 2034, con un crecimiento anual compuesto del 15,2%.[19] El mercado comprende soluciones de análisis de vídeo, wearables de seguimiento del rendimiento, analítica del entrenamiento y otras herramientas orientadas al desarrollo de jóvenes deportistas. Europa constituye el segundo mercado regional, impulsado especialmente por sus sistemas de clubes y academias deportivas.

Es precisamente en la intersección entre estos dos fenómenos, la digitalización del deporte juvenil y la incorporación de IA, donde comienza a consolidarse un mercado más específico. Las estimaciones disponibles sitúan el mercado mundial de plataformas de analítica de rendimiento deportivo juvenil impulsadas por IA en 1.800 millones de dólares en 2025, con una previsión de alcanzar los 5.900 millones en 2034, lo que supone un crecimiento anual compuesto del 14%.[20] Estas plataformas combinan inteligencia artificial, análisis de vídeo, datos procedentes de wearables y otras fuentes para apoyar el desarrollo del deportista, el seguimiento del rendimiento, el coaching, la gestión de equipos y el recruiting.

La aparición de este mercado refleja un cambio relevante: capacidades de análisis que tradicionalmente estaban asociadas al deporte profesional comienzan a trasladarse a clubes, academias y programas de formación. En el mercado juvenil, el análisis automatizado de vídeo, el seguimiento del rendimiento y la generación de feedback individualizado permiten avanzar desde una tecnología que simplemente recopila y visualiza información hacia soluciones capaces de interpretarla, identificar patrones y apoyar decisiones.

Tecnología con propósito: respondiendo a las necesidades del deportista

La tecnología como medio, no como fin

Sin embargo, la tecnología por sí sola no resuelve los problemas del deporte juvenil. La revisión de Jastrow et al. (2022) identifica distintas barreras para su integración, relacionadas con los recursos y el presupuesto, el acceso a dispositivos, el tiempo disponible y la formación de los profesionales.[21] Incorporar una herramienta puede requerir no solo adquirirla, sino también aprender a utilizarla, integrarla en las sesiones y dedicar tiempo a interpretar la información que genera.

A estas limitaciones se añade una barrera pedagógica. La disponibilidad de una tecnología no garantiza que contribuya al aprendizaje o al desarrollo deportivo. Los autores señalan una brecha entre el desarrollo de herramientas digitales y su conexión con la pedagogía, y muestran que los resultados varían según la edad, el contexto, el tipo de tecnología y la forma en que se utiliza. En algunos casos, incluso se observaron efectos limitados o contraproducentes, como ausencia de mejoras en la actividad física o aumento del comportamiento sedentario.

Por ello, la tecnología debe responder a una necesidad concreta y estar alineada con un objetivo de desarrollo o aprendizaje. La pregunta no debería ser únicamente «¿qué tecnología podemos incorporar?», sino «¿qué necesita este deportista y cómo puede la tecnología ayudarnos a responder mejor a esa necesidad?».

Esto también determina el papel del entrenador. La evidencia muestra que los resultados dependen en buena medida de cómo se presenta la herramienta y de las instrucciones y acompañamiento proporcionados por el profesional. La tecnología puede ampliar su capacidad para observar, medir y proporcionar feedback, pero no sustituye su conocimiento del contexto, su criterio ni la relación con el deportista.

En consecuencia, el valor de la tecnología no reside en incorporar más dispositivos, sino en utilizarlos con un propósito claro: observar mejor, proporcionar feedback más preciso, detectar necesidades individuales y favorecer experiencias deportivas más motivadoras e inclusivas. En el deporte base, por tanto, el principio debería ser claro: primero la necesidad del deportista, después la tecnología.

Del desarrollo por etapas a las necesidades del deportista

La idea de que primero debe definirse la necesidad y después seleccionarse la tecnología adquiere especial importancia cuando se considera que el desarrollo deportivo juvenil no sigue una trayectoria uniforme.

El consenso del Comité Olímpico Internacional previamente mencionado señala que el desarrollo del joven deportista es un proceso individual, dinámico y multidimensional, condicionado por la interacción entre crecimiento físico, maduración biológica y desarrollo conductual.[22] Por ello, dos deportistas de la misma edad pueden encontrarse en momentos diferentes de su desarrollo y responder de manera distinta a una misma carga de entrenamiento o estrategia de acompañamiento.

Esto significa que la edad cronológica puede servir como referencia, pero no determina por sí sola las necesidades del deportista. Durante la infancia, el COI recomienda favorecer una amplia diversidad de experiencias deportivas, combinando juego y actividades estructuradas adecuadas a la edad para construir un repertorio amplio de habilidades atléticas y sociales. Con la adolescencia, las necesidades se vuelven más complejas: la pubertad y el estirón de crecimiento introducen diferencias importantes en el momento y ritmo de maduración, mientras aumentan progresivamente las demandas físicas, técnicas y competitivas. En esta etapa, un cambio en el rendimiento puede estar relacionado con el momento biológico del deportista y no necesariamente con la calidad de su entrenamiento.

A medida que avanza la adolescencia, puede producirse una transición hacia una preparación más específica y orientada al rendimiento. Sin embargo, esta evolución no implica que todos los jóvenes deban seguir la misma trayectoria. El propio consenso del COI insiste en que los modelos de desarrollo deben ser holísticos e inclusivos, basados en las necesidades de cada fase y no en prescripciones rígidas determinadas únicamente por la edad o la maduración física.

Por tanto, segmentar el deporte base por etapas no significa establecer fronteras rígidas de edad, sino reconocer que cambian los objetivos de la práctica, las capacidades que deben desarrollarse y el tipo de acompañamiento que necesita el deportista. De forma simplificada, puede distinguirse una primera etapa centrada en explorar, jugar y construir una base motriz y social; una segunda en la que adquieren mayor importancia el aprendizaje técnico, la individualización y el acompañamiento de la maduración; y una tercera en la que puede aumentar la especialización y la orientación al rendimiento, sin perder de vista la salud, el bienestar y la continuidad deportiva.

Esta distinción resulta fundamental para trasladar el análisis al ámbito tecnológico. Si las necesidades cambian a lo largo del desarrollo, también deberían cambiar los datos que resulta útil recoger, las variables que merece la pena analizar y las decisiones que la tecnología puede ayudar a tomar. No tendría sentido aplicar la misma solución de IA a un niño cuyo principal objetivo es desarrollar habilidades motrices que a un adolescente que necesita gestionar cargas de entrenamiento y competir de manera más específica.

Cinco etapas, cinco necesidades: del descubrimiento a la participación

Para concretar esta evolución puede utilizarse como referencia el American Development Model (ADM) del United States Olympic & Paralympic Committee.[23] El modelo propone cinco grandes etapas que permiten visualizar cómo cambia progresivamente el objetivo de la práctica, desde el descubrimiento del deporte hasta la participación y vinculación con él a largo plazo.

La primera etapa, “Descubrir, aprender y jugar” (Discover, Learn and Play; 0–12 años), sitúa el descubrimiento y el aprendizaje por delante de la competición. El objetivo es desarrollar las habilidades motrices fundamentales, familiarizarse con diferentes deportes y construir experiencias positivas mediante el juego, la práctica y la socialización. En esta fase, el deporte funciona principalmente como un espacio de exploración, aprendizaje y construcción de una relación positiva con el movimiento. Se corresponde con las fases de Concienciación (Awareness), Primer contacto (First Involvement), Inicio activo (Active Start) y Fundamentos con diversión (FUNdamentals) del modelo de Desarrollo Deportivo a Largo Plazo.

Entre los 10 y los 16 años, la etapa “Desarrollar y superar retos” (Develop and Challenge) introduce una práctica progresivamente más estructurada. El deportista comienza a perfeccionar sus habilidades y puede participar en programas organizados y competiciones de mayor nivel, pero la diversión y la socialización continúan siendo relevantes para favorecer la continuidad y evitar el burnout. El modelo también reconoce que esta etapa puede comenzar antes en jóvenes con una mayor preparación física y mental. La necesidad pasa así de descubrir el deporte a desarrollar capacidades dentro de él, sin convertir todavía el rendimiento en el único criterio. Esta etapa se relaciona con Aprender a entrenar (Learn to Train) y Entrenar para entrenar (Train to Train).

La tercera etapa, “Entrenar y competir” (Train and Compete; 13–19 años), supone una transición hacia una práctica más específica. Aumenta la importancia del entrenamiento técnico, táctico y físico y el deportista afronta situaciones competitivas de mayor exigencia. También adquieren mayor relevancia disciplinas complementarias como la nutrición o la psicología deportiva. En esta fase, la cuestión pasa a ser cómo entrenar y competir de acuerdo con las capacidades, intereses y objetivos del deportista. Se corresponde con la etapa de Entrenar para competir (Train to Compete).

A partir de los 15 años, el ADM introduce una bifurcación entre “Sobresalir en el alto rendimiento” (Excel for High Performance) y “Participar y tener éxito” (Participate and Succeed). No todos los jóvenes tienen que orientarse hacia el alto rendimiento. Algunos pueden avanzar hacia programas de entrenamiento y competición de mayor exigencia, vinculados a la optimización del rendimiento y la preparación específica, mientras que otros pueden mantener una relación con el deporte basada en sus beneficios físicos, sociales y personales, favoreciendo la motivación, la adherencia y la continuidad deportiva. Ambas trayectorias son consideradas válidas. La primera se relaciona con Entrenar para ganar (Train to Win), mientras que la segunda se vincula con distintas formas de Mantenerse activo de por vida (Active for Life).

Finalmente, “Guiar y prosperar” (Mentor and Thrive) amplía la concepción del desarrollo más allá de la práctica competitiva. La relación con el deporte puede continuar mediante roles como entrenador, mentor, árbitro, gestor o participante. El desarrollo deportivo deja así de entenderse exclusivamente como una progresión hacia el máximo rendimiento y pasa a incluir también la participación sostenible y la permanencia del deporte como parte de la vida. Esta etapa se vincula especialmente con Liderar (Leaders) dentro de Mantenerse activo de por vida (Active for Life).

Profundizando en las necesidades de las etapas identificadas

El Desarrollo Deportivo a Largo Plazo (Long-Term Athlete Development, LTAD) permite complementar esta estructura porque organiza el desarrollo en torno a aquello que el deportista debe aprender, desarrollar y progresivamente optimizar, en lugar de definirlo únicamente por edad.[24] La revisión de Varghese, Ruparell y LaBella (2021) recoge diferentes etapas que van desde la concienciación (Awareness) y el primer contacto (First Involvement) con la actividad física hasta el entrenamiento orientado al máximo rendimiento.

Las primeras etapas del LTAD, Concienciación (Awareness), Primer contacto (First Involvement), Inicio activo (Active Start) y Fundamentos con diversión (FUNdamentals), se centran en familiarizarse con la actividad física, generar una primera experiencia positiva, aprender movimientos fundamentales y desarrollar habilidades mediante el juego. Posteriormente, Aprender a entrenar (Learn to Train) y Entrenar para entrenar (Train to Train) introducen aprendizajes más específicos y un mayor desarrollo de capacidades como la velocidad y la fuerza. Finalmente, Entrenar para competir (Train to Compete) y Entrenar para ganar (Train to Win) avanzan hacia la preparación y optimización del rendimiento competitivo.

La principal utilidad de combinar ambos modelos es que el ADM proporciona una estructura sencilla de etapas y trayectorias, mientras que el LTAD ayuda a explicar qué debe aprender o desarrollar el deportista dentro de cada momento. No son, por tanto, modelos idénticos ni una correspondencia rígida entre edades y etapas, sino dos marcos que permiten observar el desarrollo desde perspectivas complementarias.

Esta correspondencia debe interpretarse como un marco orientativo y no como una clasificación rígida. El propio LTAD advierte de que no existe un único modelo que pueda considerarse el estándar definitivo para el desarrollo deportivo juvenil y destaca la importancia de un enfoque individualizado que permita adaptar estos marcos a las características de cada deportista.

De las etapas de desarrollo a los retos del deporte base

La unión entre el ADM y el LTAD permite establecer una estructura común para entender qué necesita el deportista en cada momento de su desarrollo. El siguiente paso es conectar estas necesidades con los principales retos identificados anteriormente, de manera que pueda establecerse un mapa de prioridades para el análisis posterior de las soluciones tecnológicas.

Esta conexión es importante porque un mismo reto puede adquirir características diferentes según la etapa. La individualización, por ejemplo, no significa lo mismo en un niño que está construyendo sus habilidades motrices que en un adolescente que atraviesa un periodo de rápido crecimiento y maduración. Del mismo modo, la motivación puede estar vinculada al juego y la exploración en las primeras etapas, mientras que posteriormente puede depender en mayor medida de la percepción de progreso, la autonomía, la competencia o la compatibilidad entre deporte y otras actividades.

Por ello, la siguiente matriz cruza etapa de desarrollo, necesidad principal y retos deportivos, identificando tanto el reto prioritario de cada momento como aquellos que adquieren una importancia secundaria. Este marco servirá posteriormente para analizar qué soluciones tecnológicas e iniciativas de inteligencia artificial están comenzando a responder a cada necesidad.

 Esta matriz debe interpretarse de nuevo como un marco orientativo.

La utilidad de esta estructura es que permite pasar de una visión general del deporte base a una lectura progresiva de las necesidades del deportista: primero construir las capacidades fundamentales, después acompañar la individualización y la maduración, posteriormente gestionar las mayores demandas de entrenamiento y competición y, finalmente, diferenciar entre las trayectorias orientadas al alto rendimiento y aquellas centradas en la participación y la continuidad.

A partir de aquí, el análisis tecnológico puede seguir una lógica sencilla: ¿qué soluciones existen para responder a cada uno de estos retos y en qué etapas tienen sentido?. Los proveedores y casos que se presentan a continuación permiten aterrizar esta cuestión y observar cómo estas necesidades están comenzando a traducirse en herramientas concretas de seguimiento, análisis, personalización, prevención, motivación y acompañamiento del joven deportista.

Soluciones de IA para el deporte base

El análisis anterior ha permitido identificar qué necesita el joven deportista en cada etapa de su desarrollo y cuáles son los principales retos a los que se enfrenta en cada momento. A partir de este marco, el siguiente paso es analizar cómo estas necesidades están comenzando a traducirse en soluciones tecnológicas concretas.

Bajo esta lógica, para cada etapa de desarrollo identificada se presenta una solución acorde con el reto principal asociado a ese momento. Los casos seleccionados permiten observar cómo distintas tecnologías están comenzando a abordar retos que van desde el desarrollo de las habilidades motrices y el aprendizaje hasta la individualización, la gestión de cargas, el rendimiento, la continuidad y el bienestar.

La IA no constituye una solución en sí misma, sino una capacidad adicional que puede ampliar lo que la tecnología ya permite hacer: observar mejor al deportista, recoger y combinar información, proporcionar feedback, identificar patrones y apoyar determinadas decisiones. El objetivo es, por tanto, comprender qué reto aborda cada solución, en qué etapa tiene sentido y qué aporta específicamente la tecnología y la IA para responder a esa necesidad.

1. Descubrir, aprender y jugar (0-12 años): Moveahead

¿Cuál es su propuesta y a qué reto responde?

MoveAhead es una plataforma especializada en el análisis y desarrollo del movimiento infantil que combina computer vision, juegos digitales y herramientas de evaluación para ayudar a los niños a desarrollar sus habilidades motrices.[25] Hemos identificado que su propuesta se enmarca especialmente en la etapa de Descubrir, Aprender y  Jugar (Discover, Learn & Play), correspondiente a los 0–12 años, en la que el objetivo es construir una base sólida de habilidades motrices fundamentales y alfabetización física antes de avanzar hacia una mayor especialización deportiva.

Esta etapa se corresponde con las fases de Concienciación (Awareness), Primer contacto (First Involvement), Inicio activo (Active Start) y Fundamentos (FUNdamentals) del modelo LTAD. En ellas, el objetivo no es todavía la especialización deportiva, sino que el niño tenga sus primeras experiencias positivas con el movimiento, explore diferentes formas de actividad física y desarrolle progresivamente una base de habilidades motrices fundamentales.

Hemos identificado esta correspondencia porque la propuesta de MoveAhead está directamente orientada a observar, practicar y desarrollar habilidades motrices básicas durante las primeras etapas del desarrollo, utilizando el juego como vehículo para facilitar el aprendizaje. Por tanto, su solución encaja especialmente con un momento del desarrollo en el que resulta prioritario construir una relación positiva con el movimiento y adquirir las capacidades físicas básicas que posteriormente permitirán desarrollar habilidades deportivas más complejas.

La solución responde a un reto que la compañía denomina “crisis del movimiento” (movement crisis), relacionado con el aumento del tiempo que los niños pasan frente a pantallas y la menor exposición a oportunidades de movimiento. Según los datos de MoveAhead, los niños pasan actualmente una media de seis horas al día frente a pantallas y el 90% tendría dificultades para ejecutar correctamente determinadas habilidades motrices básicas, como correr, saltar, chutar un balón o saltar a la pata coja. Sus estudios con más de 2.000 niños irlandeses de entre 5 y 12 años identifican asimismo déficits en determinadas habilidades.

Por tanto, el reto no es únicamente conseguir que los niños realicen más actividad física, sino garantizar que desarrollen adecuadamente las habilidades motrices fundamentales que posteriormente sustentan la práctica deportiva. A ello se suman retos secundarios que hemos identificado como especialmente relacionados con la propuesta, como motivación y disfrute, bienestar psicosocial y primeras necesidades de individualización.

La respuesta de MoveAhead consiste en utilizar la tecnología precisamente para convertir el tiempo de pantalla en una oportunidad de movimiento. Su concepto de “juego físico-digital” (phygital play) combina experiencias digitales y físicas, de manera que el niño no permanece pasivo frente a la pantalla, sino que tiene que moverse para interactuar con ella.

¿Cómo funciona?

El elemento diferencial de MoveAhead es que utiliza la cámara de dispositivos convencionales, como smartphones, tablets u ordenadores, para analizar el movimiento sin necesidad de sensores, wearables o marcadores físicos.

La solución fue desarrollada por investigadores de Dublin City University y está diseñada para funcionar íntegramente en el propio dispositivo (on-device). Utiliza la cámara frontal para detectar la postura corporal completa y determinadas acciones de la parte superior del cuerpo, sin necesidad de hardware adicional.

En el contexto de los juegos de Joy of Moving, integrados en la aplicación Applaydu, MoveAhead actúa como la tecnología que hace posible la propia interacción física con el juego. El niño se sitúa delante de la cámara y realiza los movimientos requeridos por la actividad, mientras el sistema identifica su postura y sus acciones corporales y las utiliza para controlar la experiencia digital.

El funcionamiento puede observarse especialmente bien durante la fase de calibración. La tecnología detecta inicialmente la postura corporal completa del niño y establece las condiciones necesarias para realizar el seguimiento. Durante el juego, proporciona además feedback visual en tiempo real, mediante elementos como una silueta esquelética dinámica, líneas de color o efectos visuales como confeti, que permiten al niño recibir una respuesta inmediata sobre su interacción con la actividad.

Fuente: MoveAhead

El sistema puede tolerar determinadas variaciones en el ángulo y la distancia respecto a la cámara, siempre que determinadas partes del cuerpo, como la cabeza y las rodillas, permanezcan visibles. Esto facilita que pueda utilizarse en dispositivos convencionales y en entornos cotidianos, sin necesidad de montar un sistema específico de captura de movimiento.

La solución combina cuatro componentes principales: Ciencia (Science), Datos (Data), Juegos (Games) y SDK y API (SDK & API).

El componente de Ciencia (Science) aporta la base científica sobre competencia motora, alfabetización física y evaluación del desarrollo físico infantil. El componente de Datos (Data) permite recoger y estructurar información sobre el desempeño motor. Los Juegos (Games) convierten esa interacción en experiencias atractivas que incentivan la práctica. Finalmente, el SDK y la API (SDK & API) permiten integrar las capacidades de análisis del movimiento en aplicaciones desarrolladas por terceros.

De esta forma, la tecnología crea un ciclo continuo entre movimiento, interacción, feedback y datos. El niño se mueve para jugar, el sistema detecta y analiza ese movimiento, la experiencia proporciona una respuesta visual inmediata y el sistema genera información sobre lo ocurrido durante la interacción.

Fuente: MoveAhead

Edutainment: desarrollar las primeras habilidades mediante el juego

Uno de los principales casos de uso de MoveAhead se encuentra precisamente en las soluciones propuestas junto a Kinder’s Joy of Moving y Applaydu, combinando juegos de realidad aumentada con actividades orientadas al desarrollo de las primeras habilidades motrices.

La lógica es especialmente relevante para esta etapa porque el niño no necesita partir de un determinado nivel técnico para participar. La experiencia está diseñada para encontrarse con el niño “donde está”, permitiéndole interactuar, practicar y progresar a través del juego. Además, los padres pueden recibir informes sencillos sobre la evolución, de modo que una interacción que inicialmente podría percibirse únicamente como entretenimiento también puede aportar información sobre el desarrollo del niño.

La propuesta incorpora además una dimensión psicológica vinculada a la confianza en las propias capacidades. MoveAhead señala que una experiencia positiva puede cambiar la percepción que un niño tiene sobre su propia competencia motora: no se trata únicamente de que realice correctamente un movimiento, sino de que termine la experiencia sintiendo que es capaz de hacerlo. La compañía resume esta filosofía en la idea de que conseguir que un niño se sienta exitoso puede favorecer que quiera continuar moviéndose.

Esto conecta especialmente bien con una etapa en la que el objetivo no debería ser todavía la especialización, sino construir una relación positiva con el movimiento, experimentar distintas habilidades y desarrollar progresivamente una base de competencia física.

Del juego al deporte: extender la experiencia fuera del club

MoveAhead también ha trasladado su tecnología a un contexto deportivo más estructurado. Un ejemplo es Rugby Mini Moves, desarrollado junto a la Irish Rugby Football Union (IRFU). En este caso, la solución está dirigida a niños de mayor edad y utiliza MoveAhead para llevar al hogar retos vinculados a habilidades deportivas y competición.

Fuente: MoveAhead

La propuesta permite que una organización deportiva mantenga la relación con los niños y sus familias más allá del entrenamiento presencial. Los participantes pueden realizar retos desde casa, mientras que la organización obtiene información sobre su desempeño que puede utilizarse para informar el entrenamiento juvenil. De esta forma, la tecnología actúa como un puente entre el club, el hogar y el deportista, ampliando los momentos en los que el niño puede interactuar con su deporte.

Este caso resulta particularmente interesante porque muestra cómo una solución inicialmente centrada en el desarrollo motor puede evolucionar hacia un modelo de acompañamiento deportivo fuera del entorno tradicional de entrenamiento. La tecnología permite mantener el engagement con el deporte, generar nuevas oportunidades de práctica y proporcionar información adicional a las organizaciones.

Evaluación: convertir el movimiento en información

El tercer gran caso de uso es la evaluación del movimiento. A través de su Movement Assessment Platform (MAP), MoveAhead permite a proveedores de actividad física recopilar y analizar datos de movimiento a escala. La compañía destaca su colaboración con Decathlon, donde esta tecnología se utiliza para comprender el rendimiento juvenil y utilizar ese conocimiento en el diseño de productos.

Esta dimensión es importante porque amplía considerablemente el papel de la tecnología. MoveAhead no se limita a crear juegos que hacen que los niños se muevan, sino que también busca digitalizar la evaluación de cómo se mueven. Así, una misma infraestructura puede generar una experiencia para el niño y, al mismo tiempo, producir información estructurada para padres, organizaciones deportivas u otros proveedores de actividad física.

Fuente: MoveAhead

Una tecnología diseñada para escalar

Otro elemento diferencial es que MoveAhead no depende de equipamiento especializado. Al utilizar computer vision, la solución puede funcionar mediante la cámara de dispositivos convencionales y no requiere wearables específicos. Esto reduce la barrera tecnológica para el usuario y facilita que las experiencias puedan trasladarse a diferentes contextos, desde el hogar hasta organizaciones deportivas.

Además, el desarrollo de un SDK y una API permite integrar las capacidades de MoveAhead en aplicaciones de terceros. Esto significa que su modelo no depende exclusivamente de que las familias o los niños entren directamente en una plataforma concreta, sino que la tecnología puede incorporarse a otros productos y servicios.

La compañía declara haber alcanzado ya una escala superior a 50 millones de niños, más de 50 millones de minutos de actividad física inspirados y 5.000 millones de acciones realizadas a través de sus experiencias. Estos datos son cifras comunicadas por la propia compañía y, por tanto, deben interpretarse como métricas declaradas de alcance e impacto, no como una evaluación independiente de eficacia.

¿Dónde está la IA?

La IA se encuentra principalmente en la capa de visión por computador (computer vision) que permite detectar y analizar automáticamente el movimiento del niño a partir de la cámara del dispositivo.

Uno de los elementos más relevantes es que se trata de una solución sin marcadores (markerless) y que funciona íntegramente en el dispositivo (on-device). Es decir, el análisis no depende de sensores corporales, cámaras especializadas o hardware adicional, sino que puede realizarse utilizando la cámara frontal de una tablet o smartphone convencional.

En términos funcionales, la IA permite que el dispositivo detecte la postura corporal y determinadas acciones del niño, interprete esa información y la utilice para hacer posible la interacción con el juego.

Pero su uso no termina en la interacción. El sistema de seguimiento corporal on-device también genera telemetría automática, es decir, datos sobre lo que ocurre durante la experiencia. Entre los datos registrados se encuentran eventos con marca temporal relacionados con el inicio y finalización de la configuración, la calibración y el juego, así como el número de acciones detectadas y el porcentaje de tiempo durante el cual se mantiene una detección corporal completa.

Estos datos permiten convertir la experiencia de juego en una fuente estructurada de información sobre la participación y la ejecución motriz. En el estudio analizado, por ejemplo, esta telemetría permitió calcular variables como el tiempo de juego activo (active play time), el número de acciones detectadas (action count) y el tiempo de juego con detección corporal completa (gameplay time with full-body detection).

2. Desarrollar y superar retos (12-16 años): Kitman Labs

¿Cuál es su propuesta y a qué reto responde?

Kitman Labs es una empresa de tecnología deportiva fundada en 2012 que desarrolla soluciones para integrar datos, analítica y herramientas de inteligencia artificial en la gestión del rendimiento y el desarrollo de atletas.[26] Su propuesta ha evolucionado desde soluciones específicas de rendimiento y prevención de lesiones hacia una infraestructura capaz de conectar información procedente de múltiples áreas de una organización deportiva.

Hemos identificado que su propuesta de Coaching & Development, y específicamente su funcionalidad Growth & Maturation, se enmarca en Desarrollar y Desafiar (Develop & Challenge), 10–16 años, dentro de las fases Aprender a entrenar (Learn to Train) y Entrenar para entrenar (Train to Train).

El reto principal al que responde es la individualización según crecimiento y maduración. En esta etapa, la edad cronológica deja de ser un indicador suficiente para comprender el nivel de desarrollo físico de un joven atleta. Dos jugadores nacidos en el mismo año pueden encontrarse en momentos biológicos muy diferentes y presentar diferencias importantes en fuerza, velocidad, capacidad de adaptación al entrenamiento o exposición al riesgo de lesión.

Esto tiene implicaciones directas sobre los demás retos de la etapa: aprendizaje técnico, carga y lesiones, motivación y bienestar. Un jugador que está atravesando una fase concreta de crecimiento puede necesitar una interpretación diferente de su rendimiento, de la carga que recibe o de determinadas molestias que otro jugador de su misma edad.

El problema que Kitman Labs identifica es que muchos programas deportivos ya realizan algún seguimiento del crecimiento, pero estos datos suelen recopilarse manualmente, actualizarse de forma irregular y permanecer desconectados del resto de la información del atleta. El resultado es que un club puede conocer cuánto ha crecido un jugador sin poder relacionarlo fácilmente con su rendimiento, su carga de entrenamiento, su bienestar o su historial de lesiones. Growth & Maturation busca cerrar precisamente esta brecha.

La propuesta, por tanto, no consiste simplemente en medir cuánto crece un jugador, sino en incorporar su crecimiento y maduración biológica como una variable de contexto para interpretar su desarrollo deportivo.

¿Cómo funciona?

La solución se articula en tres niveles conectados: iP: Intelligence Platform, Coaching & Development y Growth & Maturation.

1.      iP: Intelligence Platform, la infraestructura de datos

El punto de partida es iP: Intelligence Platform, el núcleo tecnológico sobre el que Kitman Labs integra la información de la organización deportiva. La plataforma está diseñada para centralizar miles de puntos de datos y conectar información procedente de cientos de proveedores y herramientas diferentes.

Su función es evitar que los datos de salud, rendimiento, entrenamiento, bienestar, desarrollo o scouting permanezcan en silos independientes. Para ello incorpora herramientas como self-service reporting, dashboards configurables, calendarios centralizados, daily player status, aplicaciones móviles y sistemas de recopilación de información de atletas, entrenadores y staff. Además, puede integrar datos de más de 150 herramientas de terceros mediante una API RESTful.

Esta capa es fundamental porque permite construir una visión integrada del atleta. La IA no opera sobre datos aislados, sino sobre una infraestructura que primero debe conseguir que la información sea accesible, estructurada, comparable y contextualizada.

2.      Coaching & Development, la capa de desarrollo

Sobre esta infraestructura se despliega Coaching & Development, solución orientada a estructurar el desarrollo de jugadores y entrenadores.[27]

Su función es convertir los datos disponibles en una pipeline estructurada de desarrollo del talento. La solución permite construir y optimizar player pathways, recopilar información sobre la evolución de los atletas y apoyar decisiones relacionadas con jugadores, entrenadores y programas de desarrollo en las diferentes etapas de la organización.

Esto supone pasar de un modelo en el que el desarrollo depende principalmente de observaciones aisladas o de la experiencia individual de cada entrenador a otro en el que la evolución del jugador puede analizarse desde múltiples dimensiones y a lo largo del tiempo.

Un ejemplo es Brighton & Hove Albion, donde su Football Intelligence Platform permite compartir perfiles y datos entre las áreas de coaching y recruitment, conectando el trabajo de la academia con el primer equipo y reforzando un enfoque basado en evidencia.

En el contexto del fútbol base, esta lógica permite desplazar el foco desde una pregunta centrada únicamente en quién rinde mejor hoy hacia otra más orientada a quién está progresando, cómo está progresando y cuál puede ser su trayectoria futura.

3.      Growth & Maturation, la aplicación específica al crecimiento y la maduración

Dentro de Coaching & Development se encuentra Growth & Maturation, diseñada específicamente para incorporar el crecimiento y la maduración física al proceso de desarrollo del joven atleta.[28]

La herramienta comienza estableciendo una línea base individual de crecimiento. Utiliza modelos estandarizados como Khamis-Roche y Mirwald y, posteriormente, permite realizar evaluaciones periódicas incorporando variables como standing height, peso y sitting height.

A partir de estas mediciones, genera diferentes indicadores para situar al jugador dentro de su trayectoria individual:

• Predicted Adult Height (PAH), estimación de la altura adulta del deportista.

Fuente: Kitman Labs

• Percentage of Adult Height Achieved, proporción de la altura adulta estimada que ya ha alcanzado.
• Maturity Offset, posición temporal respecto al Peak Height Velocity (PHV), es decir, el momento de máxima velocidad de crecimiento en altura durante la adolescencia.

Fuente: Kitman Labs

Esto permite pasar de una fotografía estática, saber cuánto mide actualmente un jugador, a una interpretación dinámica de dónde se encuentra dentro de su trayectoria de crecimiento.

A continuación, estos indicadores se contextualizan con el resto del perfil del atleta. Growth & Maturation permite comparar la edad cronológica con el estado de maduración biológica y clasificar al deportista como madurador temprano, dentro de los tiempos esperados o tardío respecto a sus pares. También realiza seguimiento de la Height & Weight Velocity, permitiendo observar cómo evoluciona su crecimiento a lo largo del tiempo.

El paso diferencial es conectar estas variables con rendimiento y salud. El Performance & Injury Risk Context permite relacionar los cambios asociados al crecimiento con variables como patrones de movimiento, marcadores de fatiga e historial de lesiones.

Así, un descenso temporal del rendimiento, una modificación en determinados patrones de movimiento o una mayor susceptibilidad a determinadas molestias pueden interpretarse dentro del contexto de la fase de crecimiento del jugador, en lugar de analizarse como acontecimientos independientes.

Esta información puede utilizarse para ajustar el plan de desarrollo, gestionar la intensidad y carga de trabajo y optimizar la exposición a la competición. Para el personal médico y de rendimiento, aporta además contexto para interpretar el riesgo de lesión en relación con los cambios físicos que está experimentando el deportista.

¿Dónde se inserta la IA?

En Kitman Labs es importante distinguir entre IA, modelización estadística y analítica avanzada, porque no todos los modelos utilizados por la plataforma constituyen inteligencia artificial.

En Growth & Maturation, por ejemplo, los modelos Khamis-Roche y Mirwald son modelos matemáticos y estadísticos utilizados para realizar estimaciones sobre el crecimiento y la maduración. Por tanto, no sería preciso presentar el cálculo de PAH o Maturity Offset como una aplicación de IA por sí misma.

La IA aparece como una capa transversal sobre la infraestructura de datos de iP. Un ejemplo explícito es Risk Advisor, lanzado en 2022 y basado en tecnología de inteligencia artificial propia.[29] Su lógica se apoya en la capacidad de iP para integrar grandes cantidades de información procedente de diferentes fuentes.

En cuanto a salud y rendimiento, esta capa permite analizar conjuntamente variables como carga de entrenamiento, historial de lesiones, fatiga y patrones de movimiento para identificar señales asociadas a un mayor riesgo de lesión. La analítica puede también estudiar otros ámbitos en desarrollo de talento como las trayectorias de progresión, comparar perfiles y apoyar decisiones relacionadas con player pathways, evaluación del potencial y desarrollo de entrenadores.

En el caso concreto de Growth & Maturation, la IA no es necesariamente la responsable de calcular la maduración. Su papel aparece cuando los resultados de los modelos de crecimiento se integran con el resto del perfil del atleta. Es decir, la información sobre PAH, Maturity Offset o Maturity Status puede combinarse con datos de rendimiento, carga y salud para generar un contexto más completo sobre la situación del jugador.

Por ello, el valor diferencial no está únicamente en predecir el crecimiento, sino en conectar esa información con el resto de variables que explican la trayectoria del deportista.

Esta evolución se refuerza con My iP, presentado en mayo de 2026 en colaboración con Google Cloud y Gemini Enterprise. My iP incorpora capacidades avanzadas de análisis y visualización dentro de iP,[30] permitiendo crear dashboards personalizados, comparar jugadores, equipos o periodos, combinar información procedente de diferentes soluciones y generar informes adaptados a las necesidades de cada función.

La colaboración con Google Cloud y Gemini Enterprise establece además una base para introducir progresivamente capacidades de IA que faciliten la creación e interacción con informes y ayuden a identificar patrones y tendencias en conjuntos de datos complejos. La IA se plantea así como una evolución de la analítica existente, apoyándose en una infraestructura donde los datos ya están integrados y contextualizados.

De este modo, Kitman Labs no utiliza la IA únicamente para producir una predicción aislada, sino que la incorpora progresivamente sobre una infraestructura que permite interpretar el desarrollo del atleta dentro de su contexto biológico, físico y deportivo. El resultado es pasar de evaluar a los jugadores principalmente por su edad cronológica o por su rendimiento observado en un momento determinado a disponer de una visión más longitudinal e individualizada de su evolución.

3. Entrenar y competir (13-19 años): YouthLoad

¿Cuál es su propuesta y a qué reto responde?

YouthLoad es una plataforma digital diseñada específicamente para el seguimiento de jóvenes futbolistas, con un foco principal en la gestión de la carga total de entrenamiento y la prevención de problemas asociados a la sobrecarga durante las etapas de crecimiento. Su propuesta parte de una dificultad habitual en el deporte base: la actividad de un joven deportista no se desarrolla necesariamente dentro de un único entorno. Un mismo jugador puede entrenar y competir con su club, participar en el equipo escolar, acudir a una academia privada y realizar sesiones adicionales durante una misma semana. Cuando cada actividad se gestiona de forma independiente, resulta difícil conocer cuál es realmente la carga acumulada del deportista.

Hemos identificado que su propuesta se enmarca en Entrenar y Competir (Train & Compete), 13–19 años, correspondiente a la fase Entrenar para competir (Train to Compete), y responde principalmente al reto de gestión de carga y salud del deportista.

En esta etapa, el deportista incrementa la intensidad y frecuencia de su entrenamiento y comienza a estar sometido a mayores demandas competitivas. Por ello, gestionar correctamente la carga requiere conocer no solo cuánto entrena el jugador dentro de su club, sino cuánta actividad acumula realmente en el conjunto de los contextos deportivos en los que participa.

Este problema es especialmente relevante en jóvenes, porque un mismo deportista puede combinar entrenamientos y competiciones de club, colegio, academias privadas y sesiones adicionales. Cuando estas actividades se gestionan de forma independiente, cada organización puede tener únicamente una visión parcial de la carga, dificultando la identificación de una posible acumulación excesiva. YouthLoad busca precisamente consolidar esta información y convertirla en una visión global de la semana del deportista.

La propuesta conecta directamente con los demás retos de esta etapa. Una mejor gestión de la carga puede proporcionar contexto para el rendimiento técnico-táctico, facilitar una mayor individualización del entrenamiento y contribuir a monitorizar el bienestar del jugador. Al mismo tiempo, la plataforma incorpora variables de crecimiento, lesiones, sueño, energía y estrés para evitar interpretar la carga de forma aislada.

Por tanto, el objetivo de YouthLoad no es simplemente registrar la actividad realizada, sino comprender la carga acumulada del joven deportista y contextualizarla con su estado físico y bienestar para apoyar decisiones sobre entrenamiento y salud.

¿Cómo funciona?

La solución se articula en tres niveles conectados: gestión de la carga total, contextualización mediante crecimiento y lesiones, y seguimiento del bienestar del deportista.

1.      Gestión de la carga total, construir una visión completa de la semana

El punto de partida de YouthLoad es reunir en una misma plataforma las diferentes actividades deportivas que realiza el joven.[31] La aplicación permite registrar entrenamientos y partidos del club, colegio, academias privadas e incluso actividades informales de fútbol, de manera que todas estas sesiones puedan visualizarse conjuntamente.

El objetivo es pasar de considerar cada sesión como una actividad independiente a interpretar la carga acumulada durante toda la semana.

Sobre esta información, YouthLoad calcula automáticamente la carga semanal y la representa mediante un sistema visual de semáforo verde, amarillo y rojo. Esta representación busca convertir los datos de carga en señales comprensibles también para usuarios que no necesariamente cuentan con formación especializada en ciencias del deporte.

La plataforma permite además planificar sesiones futuras, indicando el entorno deportivo, la duración y el esfuerzo percibido esperado, y posteriormente confirmar si la sesión se ha realizado. Esto permite combinar la carga ya acumulada con la actividad prevista y obtener una visión más completa de la semana.

YouthLoad incorpora asimismo límites ajustados a la edad y al género, que se modifican a medida que el joven crece. La propuesta se aleja así de un único umbral de carga aplicable a todos los deportistas y establece referencias adaptadas a determinadas características del jugador. Estos límites pueden utilizarse junto con los datos de las sesiones para identificar semanas potencialmente más exigentes y facilitar decisiones sobre cuándo reducir o mantener la carga.

Fuente: Youth Load

2.      Crecimiento y lesiones, contextualizar la carga y la salud

La segunda capa incorpora información sobre crecimiento y lesiones para contextualizar la carga acumulada.

YouthLoad permite registrar la altura del joven a lo largo del tiempo y detectar periodos de crecimiento acelerado. Cuando identifica un estirón, la plataforma ajusta los umbrales de carga durante estos periodos considerados de mayor riesgo.

Esta funcionalidad introduce una dimensión de individualización dentro de la gestión de carga. Dos jugadores de la misma edad pueden encontrarse en momentos diferentes de crecimiento y, por tanto, la plataforma incorpora esta información a la interpretación de su carga.

El seguimiento es longitudinal, ya que la altura se registra a lo largo del tiempo en lugar de utilizar únicamente una medición puntual. Esto permite observar la evolución del crecimiento y conectar posteriormente esa información con el sistema de gestión de carga. El crecimiento pasa así de ser simplemente un dato antropométrico a convertirse en una variable contextual para la planificación del entrenamiento.

A esta información se añade el seguimiento de lesiones activas. YouthLoad permite registrar la zona corporal afectada y la gravedad de la lesión, realizar un seguimiento del caso y archivarlo una vez resuelto. De esta manera, la plataforma genera un historial que complementa la información de carga y ayuda a contextualizar el estado actual del jugador.

La plataforma incorpora además recursos específicos de prevención para jóvenes futbolistas, entre ellos FIFA 11+ Kids, Nordic hamstring y Copenhagen adduction, que YouthLoad integra como recursos prácticos dentro del seguimiento del deportista.

3.      Bienestar, incorporar cómo se encuentra el deportista

La tercera capa amplía el seguimiento hacia variables relacionadas con el bienestar. YouthLoad incorpora un registro diario en el que los jugadores pueden introducir información sobre sueño, energía y estrés. Estas variables se integran en su perfil para complementar los datos objetivos de carga con una dimensión subjetiva del estado del deportista.

Esto resulta relevante porque una misma carga de entrenamiento puede tener un significado diferente dependiendo del estado del jugador. Una semana con un determinado volumen de actividad puede requerir una interpretación diferente si el deportista presenta niveles reducidos de descanso o energía o niveles elevados de estrés.

YouthLoad busca así visualizar conjuntamente carga, crecimiento, lesiones y bienestar, aunque el material disponible no proporciona evidencia independiente suficiente para afirmar que esta combinación haya demostrado por sí misma una reducción de lesiones.

La información se distribuye además entre los diferentes actores del ecosistema del joven deportista. La plataforma diferencia entre padres, entrenadores y jugadores, con distintas funciones y niveles de acceso.

Para los padres, permite consultar conjuntamente la carga procedente del club, colegio y otras actividades, observar la evolución del crecimiento y acceder a ejercicios de prevención. A los entrenadores les ofrece una vista agregada de los jugadores, incluyendo su carga semanal y lesiones activas, y permite establecer límites semanales personalizados. Los jugadores encuentran un espacio protegido donde pueden consultar su estado de carga, registrar su bienestar y utilizar el asistente de IA.

De esta manera, YouthLoad funciona como una capa común de información alrededor del deportista, conectando a las diferentes personas que intervienen en su práctica deportiva y facilitando una visión más completa de su situación.

¿Dónde se inserta la IA?

En YouthLoad es importante diferenciar entre la gestión y análisis de la carga y la aplicación explícita de inteligencia artificial.

Las funcionalidades principales de la plataforma, como la agregación de sesiones, el cálculo de la carga semanal, los límites ajustados por edad y género, el seguimiento del crecimiento, el registro de lesiones y el seguimiento del bienestar, constituyen principalmente una capa de recopilación, gestión y contextualización de datos. El material disponible no permite afirmar que estos cálculos o umbrales sean sistemas de IA por sí mismos.

La aplicación explícita de IA aparece en el asistente de fisioterapia integrado en la plataforma. YouthLoad lo presenta como un asistente basado en inteligencia artificial especializado en fisiología y prevención de lesiones en jóvenes deportistas, disponible tanto desde la experiencia de padres como desde el modo jugador.

La IA se incorpora, por tanto, sobre una base de información previamente estructurada. La plataforma primero reúne datos sobre carga, crecimiento, lesiones y bienestar y, posteriormente, incorpora el asistente conversacional como una capa de apoyo para acceder a información relacionada con fisiología y prevención.

La plataforma contempla además un historial asociado al chat de IA, de manera que las conversaciones puedan formar parte de la experiencia continuada del usuario. Sin embargo, el material disponible no proporciona evidencia independiente sobre la precisión, seguridad clínica o eficacia del asistente para prevenir o diagnosticar lesiones.

Por ello, es más preciso entender esta funcionalidad como una aplicación de IA orientada al apoyo y acceso a información, y no como sustituto de la valoración de un fisioterapeuta o profesional sanitario.

En este sentido, la IA no es el elemento que determina por sí solo si un jugador está sometido a una carga excesiva. El núcleo de YouthLoad es la integración y contextualización de la información, mientras que la IA añade una interfaz especializada que facilita el acceso a conocimiento relacionado con fisiología y prevención.

4.   Sobresalir en el alto rendimiento (15+): Catapult

¿Cuál es su propuesta y a qué reto responde?

Catapult es una empresa global de tecnología deportiva especializada en transformar los datos generados por los deportistas en información útil para la toma de decisiones. Opera en más de 128 países, está presente en más de 40 deportes y trabaja con más de 5.500 equipos de élite. Aunque una parte importante de su reconocimiento procede del deporte profesional, su tecnología también se extiende a universidades, institutos, equipos juveniles y organizaciones amateur.

Una característica relevante de su propuesta es precisamente esta escalabilidad entre niveles de competencia. Catapult dispone de diferentes niveles de producto: Vector Pro ofrece capacidades avanzadas de monitorización y conexión con vídeo, Vector Core busca hacer accesibles determinadas capacidades de monitorización e insights a organizaciones con menores recursos, y Catapult One traslada determinadas funcionalidades a entrenadores y deportistas de instituto y categorías juveniles.

Esto permite entender Catapult como una escalera tecnológica, en la que determinadas lógicas desarrolladas en el alto rendimiento, como medir, comparar, realizar seguimiento longitudinal, contextualizar e individualizar, pueden trasladarse progresivamente hacia otros niveles de práctica deportiva. Esto no significa que todos los productos ofrezcan la misma profundidad analítica, sino que comparten una lógica de utilización de datos para comprender mejor al deportista y apoyar la toma de decisiones.

Esta escalabilidad resulta especialmente relevante para nuestro marco porque permite situar a Catapult más allá de su consideración como proveedor de sensores. La compañía ha desarrollado una infraestructura de datos, analítica e inteligencia deportiva adaptable a diferentes niveles de competencia y recursos, cuyo grado de sofisticación aumenta a medida que aumenta la exigencia deportiva.

Hemos identificado que su propuesta se enmarca principalmente en Excel para el Alto Rendimiento (Excel for High Performance), 15+ años, correspondiente a la fase Entrenar para ganar (Train to Win). En esta etapa, el reto principal es la optimización del rendimiento, con implicaciones directas sobre la prevención de lesiones, recuperación, bienestar e individualización.

En esta etapa, el objetivo ya no es únicamente desarrollar las capacidades básicas del deportista o prepararlo progresivamente para competir, sino optimizar su rendimiento en contextos de alta exigencia, donde pequeñas diferencias en preparación física, ejecución, recuperación o toma de decisiones pueden tener un impacto relevante sobre el resultado competitivo.

Para ello, el staff necesita comprender con precisión qué está haciendo el deportista, qué demandas está soportando, cómo está respondiendo al entrenamiento y cómo esas variables se relacionan con su rendimiento durante la competición.

Catapult busca responder a esta necesidad mediante un ecosistema que conecta monitorización del deportista, análisis de carga y rendimiento, vídeo, scouting y análisis contextual del juego. La compañía utiliza tecnologías como GPS, LPS, frecuencia cardiaca y sensores inerciales para generar grandes volúmenes de información y posteriormente aplica herramientas de analítica, machine learning e inteligencia artificial para convertir esos datos en métricas, patrones e insights accionables.

La propuesta resulta especialmente relevante para el alto rendimiento porque permite pasar de una evaluación basada principalmente en la observación del deportista a una visión cuantitativa, longitudinal y contextualizada de su rendimiento.

El objetivo, por tanto, no es simplemente saber cuánto corre un jugador o cuántos esfuerzos realiza, sino comprender qué significan esos datos para su rendimiento, cómo responde ante las demandas competitivas y cómo puede optimizarse su preparación individual.

¿Cómo funciona?

La solución se articula en tres niveles conectados: monitorización del deportista, contextualización del rendimiento y adaptación de las decisiones de entrenamiento y competición.

La propuesta de Catapult se articula alrededor de una infraestructura de monitorización del deportista, sobre la que se aplican herramientas de análisis para transformar los datos físicos en información útil para la toma de decisiones. La cadena parte de la captura de datos, continúa con su procesamiento y contextualización y, en determinados productos, incorpora también la conexión con vídeo.

1.      Athlete Monitoring: convertir los datos del deportista en información accionable

Uno de los principales ámbitos de aplicación de Catapult es Athlete Monitoring, orientado a monitorizar el rendimiento, gestionar la carga, reducir riesgos y apoyar la recuperación. Su tecnología combina diferentes fuentes de información, entre ellas GPS, LPS, frecuencia cardiaca y datos inerciales, para construir una visión cuantitativa del comportamiento físico del deportista.[32] La familia Vector constituye una de las principales soluciones de monitorización de Catapult y combina estos sistemas de captura con herramientas de análisis.

Fuente: Catapult

La propuesta no consiste únicamente en recopilar estos datos, sino en transformarlos en información interpretable para la toma de decisiones. Catapult señala que sus algoritmos de datos incorporan machine learning e inteligencia artificial para generar insights accionables y que sus métricas y analíticas pueden adaptarse al deporte y a la posición del deportista.

Esta adaptación permite contextualizar los datos según las demandas específicas de cada disciplina y posición, en lugar de interpretar necesariamente todos los indicadores de la misma manera para todos los jugadores.

En este contexto, la inteligencia artificial funciona principalmente como una capa de análisis sobre los datos de monitorización. Los dispositivos generan información sobre el comportamiento físico del deportista y los algoritmos permiten procesar estos datos para generar métricas, analíticas e insights orientados a la toma de decisiones.

La aportación de esta capa es pasar de una monitorización fundamentalmente descriptiva, centrada en qué ha hecho el deportista, a una interpretación más útil para el profesional, centrada en qué información puede extraerse de esos datos para comprender su rendimiento y gestionar su preparación.

Esta capacidad resulta especialmente relevante para la gestión de la carga. Catapult presenta Athlete Monitoring como una herramienta para monitorizar y gestionar la carga del deportista y para apoyar la planificación del entrenamiento. El seguimiento longitudinal permite observar la evolución de las métricas a través del tiempo y utilizar esta información como contexto para las decisiones del staff.

La tecnología también se orienta a la gestión del riesgo de lesión y la recuperación. Catapult señala que Athlete Monitoring puede utilizarse para ayudar a gestionar y mitigar el riesgo de lesión, así como para apoyar la recuperación del deportista. En este punto, es importante distinguir entre gestión o mitigación del riesgo y predicción automática de lesiones. El material disponible no especifica un modelo concreto que permita afirmar que la IA de Athlete Monitoring predice directamente cuándo se producirá una lesión.

La individualización constituye otra dimensión de esta arquitectura. Al adaptar las métricas y analíticas al deporte y a la posición, Catapult permite interpretar el comportamiento físico del deportista dentro de unas demandas específicas. Esto resulta especialmente relevante en contextos donde diferentes jugadores pueden estar sometidos a exigencias físicas distintas, incluso dentro de un mismo equipo.

2.      De los datos físicos al contexto de juego

Una segunda dimensión aparece cuando los datos de monitorización se combinan con análisis de vídeo.

Vector Pro puede integrarse con la plataforma de vídeo de Catapult para conectar los datos físicos del deportista con las imágenes de la competición. Esto permite complementar la información cuantitativa con el contexto en el que se produjo una determinada acción.

Por ejemplo, los datos de monitorización pueden mostrar que un deportista ha realizado determinados esfuerzos de alta intensidad. La integración con vídeo permite relacionar esa información con las acciones que estaba realizando durante esos esfuerzos y con el contexto de competición en el que tuvieron lugar.

Esta conexión resulta relevante porque el dato físico, por sí solo, no explica necesariamente el comportamiento del jugador. La combinación entre monitorización y vídeo permite contextualizar el esfuerzo dentro de la acción deportiva y facilita una interpretación más completa del rendimiento.

La propuesta de Catapult se apoya además en una infraestructura de datos que la compañía presenta como ampliamente utilizada y validada. Según el material analizado, su tecnología se emplea en más de 40 deportes y más de 128 países, y la compañía señala que sus soluciones cuentan con más de 100 white papers de validación de terceros. Esta base de monitorización constituye el soporte sobre el que posteriormente se aplican sus herramientas de análisis.

3.      Una propuesta genuinamente multideporte

Otro elemento diferencial de Catapult es su carácter multideporte. La compañía trabaja con disciplinas como fútbol, fútbol americano, rugby, hockey sobre hielo, cricket, béisbol, baloncesto y deportes de motor, entre otras. La tecnología de monitorización adapta sus métricas y analíticas a las características del deporte y de la posición, evitando que el seguimiento del deportista dependa de un único modelo de rendimiento.

Esta amplitud resulta especialmente relevante para un análisis del deporte base que quiera ir más allá del fútbol. La misma infraestructura tecnológica puede aplicarse a disciplinas con demandas físicas y contextos competitivos muy diferentes, aunque las variables utilizadas deban adaptarse a cada deporte.

La aplicación de esta lógica puede observarse también en soluciones específicas de Catapult. En fútbol americano y hockey sobre hielo, Catapult Thunder proporciona herramientas de análisis de vídeo para equipos universitarios y profesionales. RaceWatch se utiliza para deportes de motor insertando información de cronometraje, GPS, telemetría, meteorología, comunicaciones y vídeo, y utiliza modelos de machine learning para apoyar la estrategia de carrera. En fútbol, IMPECT combina datos de eventos, métricas avanzadas e inteligencia contextual.

4.      Una arquitectura escalable desde la élite hasta el deporte base

La propuesta multideporte se combina con otra característica relevante de Catapult, su escalabilidad entre niveles de competencia. La compañía dispone de diferentes soluciones adaptadas a distintos niveles de recursos y sofisticación.

Vector Pro ofrece capacidades avanzadas de monitorización y su integración con vídeo, mientras que Vector Core busca hacer accesibles determinados datos e insights a organizaciones con menores recursos. Por su parte, Catapult One traslada determinadas funcionalidades de monitorización y análisis a entrenadores y deportistas de instituto y categorías juveniles.[33]

Fuente: Catapult

Esta estructura permite entender Catapult como una escalera tecnológica. No todas las organizaciones necesitan ni pueden utilizar la infraestructura de un equipo profesional, pero determinadas capacidades desarrolladas en el alto rendimiento, como el seguimiento de la carga, el análisis del rendimiento o la comparación longitudinal de jugadores, pueden trasladarse a contextos con menores recursos.

En el caso de Catapult One, la compañía ofrece funcionalidades que permiten a entrenadores y deportistas comparar jugadores, consultar estadísticas de temporada, realizar seguimiento de métricas y utilizar los datos para apoyar la planificación del entrenamiento. También incorpora funcionalidades relacionadas con los horarios de entrenamiento, la reducción del riesgo de lesión y la monitorización de la fatiga.

Esta democratización resulta relevante porque permite trasladar progresivamente al deporte base una lógica que tradicionalmente estaba asociada al alto rendimiento: medir de manera sistemática, analizar individualmente y utilizar los datos para adaptar las decisiones.

No significa que una solución juvenil proporcione la misma profundidad analítica que la infraestructura de un equipo profesional. Significa que determinadas prácticas de monitorización pueden comenzar a incorporarse antes de que el deportista alcance la élite, acompañando su evolución y proporcionando al entrenador información adicional sobre su comportamiento y desarrollo.

¿Dónde se inserta la IA?

En Catapult, la IA se sitúa principalmente como una capa de análisis e interpretación sobre la infraestructura de datos generada mediante Athlete Monitoring.

La primera capa es la captura. GPS, LPS, frecuencia cardiaca y sensores inerciales generan información objetiva sobre el comportamiento del deportista.

La segunda es la analítica, que convierte estos datos en métricas de carga, movimiento y rendimiento.

La tercera incorpora machine learning e inteligencia artificial. Catapult señala explícitamente que sus algoritmos utilizan estas tecnologías para generar insights accionables y adaptar las métricas y analíticas al deporte y posición del atleta.

Por tanto, la IA no es la tecnología que captura el movimiento del deportista. La captura genera el dato y la IA ayuda a interpretar ese dato.

En la optimización del rendimiento, la IA puede ayudar a procesar grandes volúmenes de información y detectar patrones relevantes para comprender la evolución del deportista. En gestión de carga, puede facilitar el análisis de tendencias y señales dentro de los datos longitudinales. En salud, puede contribuir a contextualizar información relacionada con carga, recuperación y lesiones, aunque el material disponible no permite afirmar que exista un modelo concreto de predicción automática de lesiones.

En individualización, la IA se apoya además en la adaptación de las métricas al deporte y a la posición. Esto significa que el sistema no se limita a producir una cantidad de datos, sino que busca generar información cuyo significado sea relevante para el contexto específico del deportista.

La integración con vídeo añade otra dimensión. Cuando los datos físicos se conectan con imágenes de la competición, el análisis puede pasar de identificar qué hizo físicamente el deportista a contextualizar qué estaba haciendo durante la acción.

Caso: Christopher Newport University Women’s Lacrosse

El caso de Christopher Newport University Women’s Lacrosse, equipo femenino de lacrosse de la NCAA Division III, permite observar cómo esta tecnología puede utilizarse en un contexto competitivo de formación.[34]

Ante el incremento de la velocidad y exigencia física del lacrosse, el equipo comenzó utilizando dispositivos de monitorización y posteriormente amplió su uso al comprobar el valor de disponer de información objetiva sobre la carga y el rendimiento.

La tecnología permitió al cuerpo técnico cuantificar la intensidad de los entrenamientos, monitorizar la evolución de las cargas y comparar las demandas de diferentes posiciones. El análisis reveló que defensoras y atacantes recorrían distancias similares a las centrocampistas, algo que el equipo no había identificado previamente y que llevó a modificar la planificación para reflejar mejor las demandas reales de competición.

El caso muestra, por tanto, cómo los datos pueden utilizarse para pasar de una planificación basada principalmente en percepciones a una preparación más objetiva y específica por posición.

Catapult también se utilizó para monitorizar tendencias de carga y apoyar la prevención de lesiones, trabajando conjuntamente con el personal de preparación física y sanitario. Además, los propios deportistas podían consultar sus datos y gráficos, comparar su evolución y plantear preguntas al cuerpo técnico.

Este último elemento introduce una dimensión de bienestar y autonomía, ya que el deportista puede comprender mejor su propia evolución y participar activamente en el proceso de preparación.

Aunque el caso pertenece al ámbito universitario y no al deporte profesional, resulta relevante para este marco porque muestra cómo las herramientas de monitorización pueden utilizarse en un entorno competitivo para optimizar la preparación, individualizar las cargas y conectar al propio deportista con sus datos.

5.   Participar y tener éxito (15+): SportX1

¿Cuál es su propuesta y a qué reto responde?

SportX1 es una plataforma tecnológica diseñada específicamente para el deporte juvenil que integra en un mismo entorno la gestión del club, el coaching y el desarrollo del jugador.[35] La compañía se posiciona como un “sistema operativo inteligente” para el deporte base, combinando operaciones, entrenamiento y desarrollo de jugadores con capacidades habilitadas por inteligencia artificial. Su propuesta se articula en tres ámbitos: Run, orientado a registros, programación, pagos, comunicación y asistencia; Coach, centrado en el entrenamiento y desarrollo de los jugadores; y Grow, dedicado al engagement, la retención y la analítica.

Además, se trata de una solución multideporte, con aplicaciones para fútbol, baloncesto, béisbol, fútbol americano, hockey sobre hielo, natación, lucha, voleibol, golf, tenis y pickleball, entre otras disciplinas. También contempla deportes como softball, lacrosse, fútbol sala, pádel, ciclismo, cricket, rugby, balonmano, bádminton, tenis de mesa, waterpolo, atletismo, gimnasia, artes marciales, esgrima, remo o escalada.

La propuesta parte de una concepción amplia de la gestión deportiva: el club no solo necesita organizar sus operaciones, sino también desarrollar a sus jugadores y conseguir que permanezcan vinculados durante más tiempo. SportX1 identifica precisamente la pérdida de jugadores durante la adolescencia como uno de los principales problemas del deporte juvenil y plantea que una mejor experiencia deportiva, acompañada de desarrollo y seguimiento, puede contribuir a construir organizaciones más duraderas.

Se ha identificado que su propuesta se enmarca en Participar y Triunfar (Participate & Succeed), 15+ años, dentro de la trayectoria Active for Life: Competitive for Life / Fit for Life / Leaders, y responde principalmente al reto de motivación, adherencia y continuidad deportiva. Como retos secundarios, presenta conexiones con el bienestar psicosocial, la individualización y el desarrollo de habilidades para la vida.

El reto se precisa así como evitar el abandono y mantener la continuidad deportiva durante la adolescencia. A partir de esta etapa, uno de los desafíos del deporte base deja de ser únicamente desarrollar el rendimiento del joven y pasa a ser conseguir que quiera seguir formando parte del deporte. La adolescencia puede introducir nuevas demandas académicas y sociales, nuevos intereses y una mayor necesidad de autonomía, haciendo que la continuidad en el deporte organizado sea más difícil.

El abandono, además, no responde necesariamente a una pérdida de interés por el deporte en sí mismo. Puede estar relacionado con una experiencia deportiva que deja de resultar suficientemente satisfactoria: falta de diversión, aburrimiento, percepción de no mejorar, presión, conflictos con entrenadores o aparición de otras actividades e intereses. Por ello, mantener al joven vinculado exige que pueda percibir progreso, sentirse competente, disfrutar de la práctica y encontrar un entorno social y deportivo positivo.

La magnitud del reto aumenta durante la adolescencia. Un estudio longitudinal australiano citado en el informe siguió a 4.159 niños y adolescentes y observó una pérdida significativa de continuidad en el deporte organizado: entre quienes practicaban deporte a los 10 años, el 29,7% había abandonado a los 12, mientras que entre quienes seguían practicándolo a los 12, el 33,3% había abandonado a los 14.

Por tanto, el reto no consiste simplemente en registrar quién deja de asistir, sino en construir una experiencia deportiva capaz de sostener el vínculo antes de que se produzca la desconexión. Esto implica detectar posibles señales de menor participación, mantener la percepción de progreso, adaptar la experiencia a las necesidades del jugador y generar nuevos motivos para continuar.

La continuidad, además, no tiene por qué significar necesariamente avanzar hacia el alto rendimiento. A partir de los 15 años, el modelo contempla diferentes trayectorias: algunos jóvenes pueden continuar compitiendo, mientras que otros pueden mantener el deporte como una forma de actividad física y bienestar o desarrollar posteriormente otros roles vinculados al ecosistema deportivo.

SportX1 responde a este reto intentando pasar de una gestión reactiva del abandono a una aproximación más preventiva: observar la evolución de la participación, identificar señales de posible desconexión y proporcionar al entrenador herramientas para intervenir sobre la experiencia deportiva.

¿Cómo funciona?

La propuesta de SportX1 puede entenderse como un ciclo que conecta detección de señales de desconexión, desarrollo del jugador, personalización mediante IA, continuidad de la experiencia y medición de la retención.

1.      Detectar señales antes de que se produzca el abandono

La retención ocupa un lugar central dentro de SportX1. La plataforma plantea que el club puede observar la evolución de la participación del jugador, identificar determinadas señales de engagement y actuar antes de que el abandono se haya producido.

La lógica se estructura en tres pasos.

Primero, detectar. SportX1 señala que puede identificar jugadores cuya actividad está disminuyendo a partir de señales de participación y engagement, y notificar esta evolución a los entrenadores.

Fuente: SportX1

Segundo, mantener el progreso. La plataforma incorpora contenidos estructurados, hojas de ruta de habilidades e hitos de desarrollo que proporcionan al jugador nuevos objetivos y motivos para continuar participando.

Tercero, medir. El club puede realizar un seguimiento de las tasas de retención a lo largo del tiempo y observar cómo evoluciona la permanencia de sus jugadores.

De esta manera, la propuesta intenta cambiar la lógica de actuación: en lugar de conocer el abandono cuando el jugador ya ha dejado el club, el entrenador dispone de información sobre cambios en la participación que podrían justificar una intervención temprana.

Es importante, sin embargo, no interpretar esta funcionalidad como un sistema demostrado de predicción del abandono. El material disponible no proporciona métricas independientes sobre la precisión de estas señales ni evidencia que permita afirmar que SportX1 predice de forma validada qué jugadores abandonarán el deporte.

2.      Mantener el vínculo mediante el desarrollo del jugador

La segunda dimensión consiste en actuar sobre la propia experiencia de desarrollo. La lógica de SportX1 es que el jugador tenga motivos para seguir participando porque percibe que está aprendiendo, progresando y alcanzando nuevos objetivos.

Aquí aparece Player IQ, que transforma contenidos de aprendizaje en cuestionarios gamificados. Los jugadores pueden realizar lecciones adaptadas a su deporte y grupo de edad, obtener puntuaciones, acumular XP y recibir feedback inmediato.

Fuente: PlayerIQ

Los contenidos pueden asignarse de manera diferente según las necesidades del equipo: a todo el grupo, a un grupo posicional o a jugadores individuales. El entrenador puede consultar quién ha completado una actividad, quién está progresando y quién todavía no la ha iniciado.

Esta funcionalidad amplía el desarrollo más allá del entrenamiento presencial. El jugador puede continuar aprendiendo desde casa u otros momentos del día, mientras que el club obtiene nuevos indicadores sobre su participación. De esta forma, el vínculo con el club deja de depender exclusivamente de acudir al entrenamiento y se generan nuevos puntos de contacto entre jugador, entrenador y organización.

3.      Una IA integrada en el trabajo del entrenador

Sobre esta infraestructura, SportX1 incorpora una capa explícita de inteligencia artificial orientada al coaching y al desarrollo juvenil. La compañía no la plantea únicamente como un chatbot independiente, sino como una herramienta integrada en el flujo de trabajo cotidiano del entrenador.

El elemento central es AI Coaching Companion, un asistente conversacional que permite realizar preguntas en lenguaje natural, construir sesiones, encontrar ejercicios y adaptar propuestas. SportX1 señala que puede considerar el deporte, el equipo y el contexto del entrenador y, cuando está conectado con Team Hub, utilizar información de la plantilla y de sesiones recientes.

Su utilización se extiende a diferentes momentos del ciclo de entrenamiento:

Antes de la práctica, para planificar. El entrenador puede solicitar una sesión completa para un objetivo determinado y recibir una propuesta estructurada con ejercicios, progresiones, variaciones y puntos de coaching. El Practice Plan Generator permite generar planes adaptados al deporte, grupo de edad y objetivo.

Durante la práctica, para adaptar. El AI Coaching Companion permite solicitar alternativas o modificaciones cuando cambia la dinámica del entrenamiento, sustituyendo ejercicios o modificando una propuesta sobre la marcha.

Después de la práctica, para reforzar. Herramientas como Lesson Pack Generator, Player IQ y Assignments permiten generar y asignar contenidos para continuar trabajando determinados conceptos después de la sesión. Player IQ añade la capa de gamificación y seguimiento.

Fuente: SportX1

4.      Personalizar la experiencia sin multiplicar la carga del entrenador

Esta capacidad es especialmente relevante para la continuidad deportiva porque la individualización puede contribuir a que el jugador perciba que la experiencia responde a sus necesidades y a su evolución.

En un mismo equipo pueden convivir deportistas con diferentes niveles, posiciones, objetivos o ritmos de progreso. SportX1 utiliza IA para reducir parte del trabajo necesario para adaptar contenidos y sesiones a estas diferencias.

El AI Coaching Companion puede generar sesiones y ejercicios específicos, mientras que herramientas como Ask Wingman AI proporcionan apoyo en tácticas, ideas de sesión y preparación de partidos. Por su parte, Coach IQ utiliza IA para generar módulos, cuestionarios y certificaciones orientados a la formación de entrenadores.

La IA funciona también como una capa de síntesis. El Coaching Dashboard integra analítica individual y colectiva, indicadores de progreso y resúmenes de rendimiento generados mediante IA. Esto permite al entrenador observar tendencias, comparar la evolución de los jugadores e identificar quién progresa, quién parece estancarse o quién puede necesitar mayor atención.

A su vez, Player Progress permite visualizar la evolución mediante gráficos, puntuaciones, XP y niveles, haciendo más visible para el propio jugador el progreso que está realizando.

5.      De la detección de desconexión a la intervención

Aquí es donde se encuentra la conexión más directa entre IA y retención.

Si la plataforma identifica que un jugador está participando menos o que su evolución se está estancando, el entrenador puede disponer de información adicional para valorar qué está ocurriendo y utilizar las herramientas de IA para adaptar la experiencia.

La intervención puede adoptar diferentes formas: crear una sesión más adaptada a la edad o necesidades del grupo, generar contenidos específicos para determinados jugadores, reforzar conceptos trabajados durante el entrenamiento o modificar ejercicios y propuestas.

Por tanto, la IA no predice ni evita por sí sola el abandono. Su función es hacer más escalable la capacidad del club para responder a las señales que identifica: personalizar entrenamientos, generar contenidos, reforzar aprendizajes, sintetizar información y facilitar la toma de decisiones del entrenador.

Esta distinción es importante: la propuesta de SportX1 no consiste en utilizar IA para decidir automáticamente por qué un jugador abandona, sino en utilizarla para dar al entrenador más capacidad de observar, interpretar y actuar sobre la experiencia del deportista.

La plataforma amplía además la experiencia hacia el entorno familiar. Los padres pueden consultar horarios, pagos, ausencias y, especialmente, información sobre el progreso del jugador. Pueden visualizar su evolución habilidad por habilidad y semana a semana, así como las actividades realizadas y los hitos alcanzados.

Esto resulta relevante en el deporte juvenil porque la experiencia no depende únicamente del jugador. La familia también necesita comprender qué está obteniendo el joven de su participación y percibir su evolución.

SportX1 busca concentrar esta información en un único entorno, reduciendo la dependencia de comunicaciones fragmentadas mediante correos electrónicos, grupos de mensajería u otros canales separados.

En términos de continuidad, esto añade otra dimensión al modelo: el club no solo intenta mantener conectado al jugador, sino también hacer visible para su entorno el valor y el progreso asociado a su participación.

6.      Medir la retención y su impacto

Finalmente, SportX1 incorpora una dimensión explícita de medición de la retención. El club puede realizar un seguimiento de sus tasas de permanencia y utilizar una calculadora de ROI para estimar el impacto económico que tendría una mejora de la retención a partir de sus propios datos.

La compañía utiliza como ejemplo un club con 1.500 jugadores y una cuota anual de 1.200 dólares. Bajo una hipótesis de mejora del 5% en la retención, el modelo estima 90.000 dólares de ingresos adicionales retenidos. Se trata, sin embargo, de un escenario hipotético construido a partir de los datos introducidos por el club, no de un resultado garantizado ni de una medición independiente del impacto de SportX1.

¿Dónde se inserta la IA?

En SportX1, la inteligencia artificial se encuentra principalmente en la capa de apoyo al entrenador, personalización y síntesis de información, mientras que la retención constituye el objetivo de negocio y deportivo al que estas capacidades pueden contribuir.

La primera capa es la recopilación y seguimiento de la actividad del jugador. SportX1 observa participación, evolución, progreso y otros indicadores que permiten al club identificar posibles cambios en el comportamiento del deportista. Esta capa no debe confundirse automáticamente con IA.

La segunda capa es la analítica y visualización, mediante herramientas como Coaching Dashboard y Player Progress, que permiten estructurar la información sobre evolución individual y colectiva.

La tercera capa es la IA generativa y conversacional, representada principalmente por AI Coaching Companion y complementada por herramientas como Practice Plan Generator, Ask Wingman AI, Coach IQ y Lesson Pack Generator. Estas soluciones permiten generar sesiones, ejercicios, contenidos formativos, modificaciones y resúmenes adaptados al contexto del entrenador y del jugador.

La cuarta capa es la personalización. La IA permite reducir el trabajo necesario para adaptar sesiones y contenidos a diferentes edades, objetivos, posiciones o necesidades. Esto puede ayudar a que el deportista reciba una experiencia menos homogénea y más ajustada a su evolución.

Este punto es fundamental. SportX1 no presenta la IA como una tecnología que “predice el abandono y lo evita”, sino como una herramienta que permite al club responder de forma más rápida y escalable ante posibles señales de desconexión. El propio material disponible señala que no existen datos independientes que demuestren que SportX1 produzca una mejora determinada de la retención.

Su aportación diferencial se encuentra, por tanto, en utilizar la IA para hacer más personalizada y continua la experiencia deportiva, reduciendo la carga del entrenador necesaria para generar contenidos, adaptar sesiones y realizar seguimiento. En el contexto de Participate & Succeed, esto desplaza el foco desde la optimización del rendimiento hacia una cuestión diferente: cómo conseguir que el joven siga encontrando valor en el deporte y quiera permanecer vinculado a él.

6.   Guiar y prosperar (categoría transversal): Audacity Sports

¿Cuál es su propuesta y a qué reto responde?

Audacity Sports es una academia de rendimiento mental y plataforma de acompañamiento para jóvenes deportistas que combina inteligencia artificial, entrenamiento mental y apoyo a familias y entrenadores.[36] La compañía se presenta como una plataforma orientada a ayudar a los jóvenes a convertirse en campeones tanto en el deporte como en la vida, utilizando IA junto con su propio método R.I.S.E.™.

Su propuesta se articula en torno a dos componentes que funcionan conjuntamente. Por un lado, heyCoach™, un entrenador de inteligencia artificial diseñado para acompañar al deportista en situaciones concretas de su experiencia deportiva. Por otro, We Rise Community, una comunidad privada dirigida a padres y entrenadores que proporciona recursos para acompañar al joven y contribuir a su desarrollo mental.

Hemos identificado que su propuesta se enmarca en Mentor y Prosperar (Mentor & Thrive), dentro de una trayectoria transversal vinculada a Active for Life: Leaders. Su principal conexión se encuentra con el reto de bienestar y vinculación con el deporte a largo plazo, con implicaciones directas sobre la transición de roles, la motivación y la identidad deportiva.

En esta trayectoria, el desarrollo deportivo deja de entenderse exclusivamente como una progresión hacia el rendimiento competitivo. El vínculo con el deporte puede mantenerse a lo largo de la vida a través de diferentes formas de participación, incluyendo el entrenamiento, la mentoría, el liderazgo, el acompañamiento de otros deportistas, el arbitraje, la gestión o cualquier otro rol dentro del ecosistema deportivo.

El reto, por tanto, no consiste únicamente en conseguir que el joven siga compitiendo, sino en favorecer una relación con el deporte que pueda evolucionar cuando cambian sus circunstancias, objetivos o rol. Para ello, resulta necesario proteger el bienestar psicológico, mantener una identidad deportiva positiva y proporcionar herramientas que permitan afrontar los momentos de presión, frustración, pérdida de confianza o cambio de trayectoria que pueden aparecer a lo largo de la experiencia deportiva.

Esta dimensión es especialmente relevante porque la identidad de un deportista puede estar fuertemente vinculada a su práctica y a su rol dentro del equipo. Los cambios de categoría, la pérdida de protagonismo, una lesión, la decisión de abandonar la competición o la transición hacia otro papel pueden requerir una adaptación psicológica. La relación con el deporte no tiene por qué desaparecer cuando cambia la forma de participar en él.

Audacity Sports aborda precisamente esta dimensión mediante el entrenamiento mental. Su propuesta busca proporcionar herramientas para desarrollar resiliencia, autoconfianza, empatía y capacidad de gestión emocional, competencias que pueden ser útiles tanto durante la práctica deportiva como en otros ámbitos de la vida.

La compañía parte además de una barrera concreta de acceso al entrenamiento mental: “Most athletes will never have access to a mental performance coach”. Frente a un modelo en el que este acompañamiento depende de disponer de un profesional especializado, Audacity Sports utiliza la IA para hacer que determinadas herramientas puedan estar disponibles bajo demanda.

El reto al que responde puede resumirse, por tanto, como ayudar al deportista a desarrollar recursos psicológicos que le permitan mantener su bienestar y su vínculo con el deporte incluso cuando su trayectoria cambia, favoreciendo una relación más sostenible con la práctica y con el ecosistema deportivo.

¿Cómo funciona?

La propuesta de Audacity Sports se articula en torno a tres elementos conectados: un método estructurado de entrenamiento mental, un entrenador de IA y una comunidad que incorpora al entorno del deportista.

1.      heyCoach™: un entrenador de IA para los momentos críticos

El principal componente tecnológico es heyCoach™, un entrenador de IA entrenado específicamente en el método R.I.S.E.™. Su función es proporcionar a padres y entrenadores orientación en tiempo real para acompañar al joven deportista en situaciones de mayor presión, como los nervios previos a una competición, el procesamiento posterior a una derrota o situaciones de presión durante la práctica deportiva.

Fuente: Audacity Sports

La propuesta parte de una barrera concreta identificada por la compañía: “Most athletes will never have access to a mental performance coach”. Frente a un modelo en el que el entrenamiento mental depende de disponer de un profesional especializado, heyCoach™ pretende proporcionar acceso bajo demanda a herramientas estructuradas de acompañamiento.

La IA funciona, por tanto, principalmente como un mecanismo de accesibilidad y escalabilidad: permite trasladar el método de Audacity Sports a situaciones concretas de la experiencia deportiva sin que el acceso dependa exclusivamente de una sesión individual con un profesional.

2.      R.I.S.E.™: el método que estructura la intervención

Tanto heyCoach™ como We Rise Community se articulan alrededor del método R.I.S.E.™, que constituye el núcleo metodológico de la propuesta.

El método combina cuatro valores, resiliencia, integridad, autoconfianza y empatía, con un proceso práctico compuesto por cuatro pasos:

Regular, gestionar las emociones antes de actuar.

Identificar, reconocer qué se está sintiendo y qué está ocurriendo.

Hablar, expresar y trabajar aquello que se está experimentando.

Ejecutar, trasladar esa regulación y claridad mental a la acción.

La propuesta busca trabajar situaciones concretas de la experiencia deportiva, en lugar de limitarse a conceptos generales de motivación. Audacity Sports señala que el método se ha construido a partir de 159 escenarios deportivos reales y más de 2.300 indicaciones paso a paso, que incluyen situaciones como perder la titularidad, quedarse fuera de una convocatoria, experimentar nervios antes de una competición, afrontar una decepción, gestionar conflictos dentro del equipo o enfrentarse al burnout.

La compañía resume este enfoque como “Not theory. Not motivation posters. A practical, repeatable framework”, es decir, un marco práctico y repetible que pretende convertir el entrenamiento mental en herramientas aplicables a situaciones que forman parte de la experiencia cotidiana del deportista.

3.      We Rise Community: incorporar al entorno del deportista

El segundo componente es We Rise Community, un espacio privado dirigido a padres y entrenadores.

Audacity Sports parte de la idea de que la experiencia deportiva de un joven no se desarrolla únicamente durante el entrenamiento o la competición, sino también en el entorno que le acompaña. La presión puede aparecer desde el banquillo, durante el trayecto de vuelta a casa o en las conversaciones familiares posteriores a una competición.

La comunidad proporciona recursos de apoyo, herramientas de comunicación, talleres y seminarios en línea, respaldados por contenidos del método R.I.S.E.™. De este modo, la solución amplía su foco más allá del propio deportista y proporciona también herramientas a los adultos que intervienen directamente en su experiencia deportiva.

Para los padres, la propuesta busca proporcionar herramientas para responder mejor ante situaciones posteriores a las competiciones y sustituir la sensación de impotencia por una mayor capacidad para acompañar al deportista. Para los entrenadores, plantea una cultura en la que las habilidades mentales reciban una atención deliberada, al igual que las capacidades físicas.

Esta dimensión es especialmente relevante para Mentor & Thrive, ya que introduce una concepción del desarrollo deportivo en la que el entorno adulto también participa en la construcción del bienestar, la resiliencia y la relación a largo plazo con el deporte.

¿Dónde se inserta la IA?

En Audacity Sports, la inteligencia artificial se concentra principalmente en heyCoach™, mientras que el método R.I.S.E.™ y We Rise Community aportan las capas metodológica y humana de la solución.

La primera capa es el método. R.I.S.E.™ proporciona los principios, valores y pasos utilizados para abordar situaciones relacionadas con el rendimiento mental.

La segunda es la IA, representada por heyCoach™. Su función es poner este marco a disposición del usuario mediante una experiencia interactiva y bajo demanda, proporcionando orientación ante situaciones concretas.

La tercera es la comunidad, formada principalmente por padres y entrenadores, que proporciona recursos y acompañamiento alrededor del deportista.

Por tanto, la aplicación de IA es diferente a la de las soluciones centradas en monitorización física, análisis de vídeo o optimización del rendimiento. Aquí la IA no captura ni interpreta el movimiento del deportista: proporciona acceso interactivo a herramientas de entrenamiento mental.

Su papel es principalmente hacer accesible, escalable y disponible bajo demanda un método estructurado de acompañamiento psicológico relacionado con situaciones deportivas concretas.

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[1] Congreso de los Diputados / Senado. Ponencia de estudio sobre el deporte base y el deporte femenino. Informe de la Ponencia. 2025. [Consultado el 08–10–2026]. Disponible en: https://www.congreso.es/public_oficiales/L15/SEN/BOCG/2025/BOCG_D_15_232_2127.PDF

[2]Unión Europea. Commission Implementing Regulation (EU) 2021/817 of 20 May 2021 establishing Erasmus+: the Union Programme for education, training, youth and sport. 2021. [Consultado el 08–10–2026]. Disponible en: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?qid=1787354644296&uri=CELEX%3A32021R0817

[3] Bergeron, Michael F.; Mountjoy, Margo; Armstrong, Neil; et al. International Olympic Committee consensus statement on youth athletic development. 2015. [Consultado el 08–10–2026]. Disponible en: https://bjsm.bmj.com/content/49/13/843

[4] Bergeron, Michael F.; Mountjoy, Margo; Armstrong, Neil; et al. International Olympic Committee consensus statement on youth athletic development. 2015. [Consultado el 08–10–2026]. Disponible en: https://bjsm.bmj.com/content/49/13/843

[5] Lorenzo-Martínez, Miguel; Abelairas-Gómez, Cristian; Carballo-Fazanes, Aida; Rey, Ezequiel. Prevalence of fundamental movement skill mastery in school-aged children and adolescents: a systematic review. 2025. [Consultado el 08–10–2026]. Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41090108/

[6] Bergeron, Michael F.; Mountjoy, Margo; Armstrong, Neil; et al. International Olympic Committee consensus statement on youth athletic development. 2015. [Consultado el 08–10–2026]. Disponible en: https://bjsm.bmj.com/content/49/13/843

[7] MacMaster, Calum; Portas, Matt; Parkin, Guy; et al. The effect of bio-banding on the anthropometric, physical fitness and functional movement characteristics of academy soccer players. 2021. [Consultado el 08–10–2026]. Disponible en: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8629286/

[8] Bergeron, Michael F.; Mountjoy, Margo; Armstrong, Neil; et al. International Olympic Committee consensus statement on youth athletic development. 2015. [Consultado el 08–10–2026]. Disponible en: https://bjsm.bmj.com/content/49/13/843

[9]  Vella, Stewart A.; Schweickle, Matthew J.; Sutcliffe, Jordan T. Prevalence of drop-out from organised extracurricular sports and associations with body fat percentage during childhood and adolescence. 2020. [Consultado el 08–10–2026]. Disponible en:  https://bmjopensem.bmj.com/content/6/1/e000751

[10] Monteiro, Diogo; Cid, Luis; Marinho, Daniel Almeida; et al. Determinants and Reasons for Dropout in Swimming — Systematic Review. 2017. [Consultado el 08–10–2026]. Disponible en: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5968952/

[11] Bergeron, Michael F.; Mountjoy, Margo; Armstrong, Neil; et al. International Olympic Committee consensus statement on youth athletic development. 2015. [Consultado el 08–10–2026]. Disponible en:  https://bjsm.bmj.com/content/49/13/843

[12] Wade, Levi; Eime, Rochelle; Pankowiak, Aurélie; et al. The impact of sports participation on psychological health and social outcomes in children and adolescents: a systematic review and update to the “Mental Health through Sport” conceptual model. 2026. [Consultado el 08–10–2026]. Disponible en: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13064252/

[13] Wang, Yan; Wu, Chieh-Chen; Lin, Li-xin; Su, Chun-Hsien. Physical activity contexts and adolescent mental health: a systematic review of structured and unstructured approaches, 2015–2025. 2026. [Consultado el 08–10–2026]. Disponible en:  https://www.frontiersin.org/journals/public-health/articles/10.3389/fpubh.2026.1737783/full

[14] Jastrow, Florian; Greve, Steffen; Thumel, Mareike; et al. Digital technology in physical education: a systematic review of research from 2009 to 2020. 2022. [Consultado el 08–10–2026]. Disponible en: https://link.springer.com/article/10.1007/s12662-022-00848-5

[15] Deloitte. 2026 Global Sports Industry Outlook. 2026. [Consultado el 08–10–2026]. Disponible en: https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/technology/technology-media-telecom-outlooks/sports-industry-outlook.html

[16] Grand View Research. AI in Sports Market. 2026. [Consultado el 08–10–2026]. Disponible en: https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/ai-sports-market-report

[17] Grand View Research. AI in Sports Market. 2026. [Consultado el 08–10–2026]. Disponible en: https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/ai-sports-market-report

[18] Grand View Research. Europe AI in Sports Market. 2026. [Consultado el 08–10–2026]. Disponible en: https://www.grandviewresearch.com/horizon/outlook/ai-in-sports-market/europe

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