Proyecto · Ciencia de datos e IA · Experiencia de equipo

Un agente deportivo de IA para datos de rendimiento

Un agente de IA de razonamiento para un departamento deportivo: recorre varias bases de datos que nunca se conectaron, cruza lo que encuentra y responde a preguntas complejas con gráficos e informes completos.

ClienteUn departamento deportivo de atletismo
DatosEstructurados y no estructurados, muchas bases de datos
ResultadoRespuestas, gráficos e informes
Nuestro papelDel diseño a producción
El reto

Los datos estaban ahí; las respuestas tardaban

Los datos de rendimiento, entrenamiento y médicos estaban en sistemas separados que no se comunicaban entre sí.

Bases de datos nunca conectadas

Cada sistema guardaba una parte de la información, sin claves compartidas ni un lugar único donde preguntar.

Más que un gráfico

Los entrenadores y científicos planteaban preguntas que requerían cruzar varias fuentes y razonar, no solo representar una tabla.

Informes largos a mano

Los grandes informes de datos complejos tardaban días en montarse.

Lo que hicimos

Un agente que piensa antes de graficar

01

Lee todas las fuentes

Consulta bases de datos estructuradas y lee documentos y notas no estructurados, incluso cuando los sistemas nunca se conectaron entre sí.

02

Razonamiento metódico

Planifica la pregunta paso a paso, reúne las pruebas, las verifica y solo entonces responde.

03

Correlaciona datos entre sistemas

Une formación, rendimiento y otros datos en una sola imagen, y explica cómo llegó a ella.

04

Gráficos e informes bajo pedido

Una pregunta se convierte en el gráfico adecuado en segundos, o en un informe completo para datos muy complejos.

Resultados

Lo que consiguió

Segundos

de una pregunta a un gráfico

Muchos

bases de datos desconectadas, respondidas como una sola

Días → minutos

para informes analíticos complejos

Caso de uso

Antes de una reunión de selección

Un científico del deporte

Asistente

¿Qué velocistas mejoraron su marca de 100 m esta temporada mientras su carga de entrenamiento bajaba?

Razonamiento paso a paso: se han cruzado los resultados de carrera con la base de datos de carga de entrenamiento y las encuestas de bienestar, se han emparejado los atletas en ambas fuentes por nombre y fecha de nacimiento, y se ha tomado la temporada desde septiembre. Encajan cuatro velocistas. El caso más claro es el atleta 14: de 10,62 a 10,41, con una carga un 12 % menor.

Muéstralo en un gráfico, también con el sueño.

Aquí tienes un gráfico con el tiempo, la carga semanal y el sueño medio de los cuatro atletas. El sueño aumentó unos 40 minutos por noche en tres de ellos durante las mismas semanas.

Resúmelo en un informe de una página para el primer entrenador.

El informe está listo: el hallazgo, el gráfico, el método y las fuentes de datos, con una nota que indica que el sueño es autodeclarado.

Entre bastidores
  1. Planificó la pregunta en pasos antes de consultar
  2. Consultó tres bases de datos que nunca estuvieron conectadas y emparejó atletas entre ellas
  3. Comprobó el resultado y señaló sus límites
  4. Creamos el gráfico y el informe
Proyectos conectados

Parte de un programa más amplio

Capacidades

En qué se basó

IA agénticaModelos de razonamientoTexto a SQL sobre muchas bases de datosExtracción de datos no estructuradosCorrelación de datosGráficos e informes automatizadosCiencia del deporte

Convierte la ambición en resultados.

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