El uso de Watson ayuda a aportar profundidad, velocidad y escala a la cobertura editorial de la USTA, dijo Brian Ryerson, director senior de estrategia digital de la USTA. Dijo que también ayuda a resolver el “problema de las páginas en blanco”, ya que el equipo se mantiene al día con más de 200 partidos. IBM también está utilizando el torneo para mostrar su plataforma de gobernanza Watsonx, que agrega barreras para monitorear y mitigar las imprecisiones del LLM. Los modelos de IA recopilan más de 7 millones de puntos de datos durante el torneo, desde estadísticas de velocidad de servicio y ratios de victorias y derrotas hasta análisis de miles de artículos y blogs de tenis.

“Estos informes de partidos permitirán a nuestro equipo editorial, a pocos minutos de finalizar el partido, tener realmente una vista previa generada de lo que podría ser una recompensa del partido: los momentos clave, lo que sucedió, todo eso”, dijo Ryerson. “Y nuestro equipo editorial puede tomar eso, editarlo, agregar su propio estilo editorial, como me gusta llamarlo, y luego publicarlo en el mundo”.

Cuando se utiliza con las barreras adecuadas, la IA puede ayudar a los equipos editoriales a crear más contenido y ofrecer más personalización, dijo Randy Picht, director ejecutivo del Instituto de Periodismo Reynolds de la Universidad de Missouri, un centro de investigación e innovación periodística. Dio el ejemplo del uso de la IA para recopilar y compartir contextos pasados ​​y actuales que de otro modo serían difíciles de recopilar, algo que podría ayudar tanto a escritores como a lectores y jugadores.

“La capacidad de acceder a un archivo rico y extraer contexto y demás también es muy prometedora”, afirmó. “Puedes enseñarle a alguien a escribir una historia de dos párrafos sobre quién ganó un partido de tenis, pero no puedes enseñarle que hace 20 años algo le pasó a un jugador zurdo de Ucrania”.

entrenador asistente

Más allá de los aficionados que miran las retransmisiones, los conocimientos tenísticos de Watson también podrían algún día ayudar a jugadores y entrenadores. Uno de los jugadores que siente curiosidad por el potencial de la IA es Andre Agassi, una de varias estrellas del tenis antiguas y actuales que colaboran con IBM y la USTA. Antes de jugar en el evento anual Stars of the Open, Agassi recorrió la sala de datos de IBM y compartió ideas sobre lo que podría ser útil para los jugadores que ascienden en el ranking.

Según Agassi, el uso de la IA podría ayudar a analizar qué o cómo sucedió algo, pero deja en manos de los jugadores y entrenadores descubrir por qué sucedió algo. Aunque la IA podría proporcionar a los jugadores “una excelente hoja de ruta” para entenderse mejor a sí mismos (y a la competencia), también señaló que es importante no obsesionarse demasiado con las estadísticas estáticas.

“Nunca se sabe si jugaron contra siete zurdos seguidos”, dijo Agassi, señalando que la IA podría ayudar a discernir esas minucias. “Hay ciertas cosas que no puedes y con las que definitivamente no puedes correr”.

Usar IA visual para analizar imágenes podría ser especialmente útil cuando se juega contra alguien por primera vez o para pensar en cómo es alguien en diversos entornos y superficies. Por ejemplo, Agassi dijo que una pelota tiene un cierto rebote dependiendo de dónde se golpea, qué tipo de giro tenía antes de ser golpeada y cómo cambia el arco después de un rebote. También señaló que la IA podría ayudar a los fanáticos a comprender mejor lo que se siente al servir contra alguien que es mucho más alto o más bajo que el otro jugador.

“Sería muy importante nunca jugar contra alguien para entender qué tiros realmente están intentando hacer, ya sea en el pico, o justo antes del pico o después del pico”, dijo Agassi. “Eso me dice un poco de su mentalidad y agresividad, y puedo deducir mucho al ver ese punto de contacto en particular”.

Llevando la IA a la cancha central

En línea y fuera de línea, el US Open atrae a una gran audiencia. Según IBM y la USTA, casi 1 millón de fanáticos del tenis asisten al torneo en la ciudad de Nueva York, mientras que más de 15 millones de dispositivos únicos visitan el sitio web y la aplicación del US Open durante un período de tres semanas.

Entrenar a Watson significó entrenarlo en los últimos modelos de IA en la lengua vernácula del deporte (y cómo pronunciar los nombres de los jugadores) junto con otros aspectos como la velocidad y el tono de cómo deberían sonar los comentarios de tenis. En el futuro, podría considerar el uso de diferentes voces según cada evento. También está explorando formas de traducir comentarios a otros idiomas, comenzando con el español como nueva incorporación para 2024.

“Tal vez haya un tipo diferente de comentarista: un comentarista principiante, un comentarista tonto o cualquier cosa que apoye a la marca”, dijo Monica Ellingson, líder de práctica de deportes y entretenimiento de IBM Consulting. “Seguimos enfocándonos en la experiencia de los fanáticos, personalizándola para ellos”.

La colaboración de IBM y la USTA en el análisis generado por IA y la creación de contenido representa solo una de las formas en que IBM comercializa Watsonx este año. Otros incluyen el uso de Watson durante el torneo de golf Masters y a principios de este año durante los Grammy 2024.

El US Open es más que una simple jugada de marca, dijo Kristi Kolski, directora del programa de marketing de IBM Sports and Entertainment Partnerships. Mejorar la participación de los fanáticos y la personalización para una audiencia global de tenis también permite a IBM comercializar sus capacidades de inteligencia artificial en medio de una categoría cada vez más concurrida. También señaló que IBM está utilizando la misma nube híbrida y otras tecnologías de inteligencia artificial que utiliza para clientes en una variedad de industrias, presentadas de maneras que son “fácilmente identificables y aplicables”.

“En el pasado, hemos dado prioridad al desarrollo de conocimientos únicos a partir de datos para generar debates deportivos, utilizando datos como puntuaciones, estadísticas y velocidades de servicio para crear predicciones como ‘la probabilidad de ganar'”, dijo Kolski. “Ahora, estamos enfocados en ofrecer contenido digital personalizado del US Open con la ayuda de tecnologías de inteligencia artificial generativa, por ejemplo, diferentes personajes de fanáticos y diferentes estilos de contenido, como formato corto y largo”.