AWS convierte cada jugada de la NFL en datos que pueden analizarse mientras ocurre. Como proveedor oficial de cloud y machine learning de Next Gen Stats desde 2017, AWS procesa el seguimiento de jugadores y objetos para generar métricas de retransmisión, herramientas para equipos y aplicaciones de salud deportiva.
Qué papel desempeña AWS en la NFL
AWS no instala una aplicación aislada en el campo. Opera la infraestructura en la nube y los modelos de aprendizaje automático que transforman el seguimiento físico en información utilizable. La NFL amplió su alianza con AWS en septiembre de 2024, incorporando nuevos modelos, estadísticas y herramientas para NFL Media.
Next Gen Stats combina sensores colocados en el estadio con modelos que interpretan la posición, la velocidad, la aceleración y el contexto de cada jugada. El resultado sirve a tres públicos distintos: aficionados y retransmisiones, analistas y entrenadores de los equipos, y personal médico.
“Machine learning is unlocking potential for us to do more than we otherwise could, in a timely manner with a high degree of confidence.”
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AWS/NFL, caso de cliente sobre NFL Next Gen Stats
Cómo se capturan los datos durante un partido
Sensores UWB y etiquetas RFID
Cada sede utiliza aproximadamente entre 20 y 30 receptores de banda ultraancha (UWB). Los jugadores llevan entre dos y tres etiquetas RFID instaladas en las hombreras. También se etiquetan los árbitros, los pilones, los sticks, las cadenas y el balón.
| Elemento | Implementación aproximada | Función |
|---|---|---|
| Receptores UWB | 20–30 por estadio | Reciben señales para calcular la ubicación y el movimiento en el terreno. |
| Etiquetas RFID en hombreras | 2–3 por jugador | Identifican y siguen la trayectoria de cada jugador. |
| Etiquetas RFID adicionales | Árbitros, balón, pilones, sticks y cadenas | Añaden referencias del balón, los oficiales y los elementos del campo. |
| Total de dispositivos | Unos 250 por estadio en un partido, según NFL Football Operations | Escala estimada de la infraestructura de seguimiento durante el encuentro. |
Los receptores y las etiquetas capturan la posición y el movimiento en cada jugada. AWS ejecuta el procesamiento y los modelos que convierten esas señales en estadísticas y herramientas de análisis. No existe una cifra editorial única y estable sobre el volumen total de datos generado, por lo que la escala debe entenderse a partir de los dispositivos instalados y de las salidas que producen.
Del movimiento bruto a una métrica
- Captura: los sensores registran dónde están jugadores, balón y objetos etiquetados.
- Contextualización: el sistema relaciona esas posiciones con la jugada y el movimiento de los participantes.
- Inferencia: los modelos de machine learning calculan variables que no se observan directamente, como la probabilidad de completar un placaje.
- Distribución: las métricas llegan a retransmisiones, herramientas de equipos y experiencias digitales de la NFL.
Tackle Probability convierte el placaje en una probabilidad continua
Una de las aplicaciones más visibles de la ampliación de 2024 es Tackle Probability. El modelo estima la probabilidad de que un defensor complete un placaje en cualquier instante de la jugada, en lugar de limitarse a registrar si el placaje terminó ocurriendo.
La salida es una métrica dinámica: puede cambiar a medida que varían la distancia, la velocidad y las trayectorias de los jugadores. Para una retransmisión, permite explicar cómo evoluciona una oportunidad defensiva; para un equipo, ofrece otra forma de estudiar la ejecución de una jugada. La probabilidad es una estimación del modelo, no una certeza sobre el resultado.
Diez estadísticas de IA y machine learning para la temporada 2024
AWS documentó diez nuevas estadísticas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para la temporada 2024. Estas métricas amplían el uso del seguimiento más allá de las cifras tradicionales de yardas, tiempo o resultado final, aunque cada estadística responde a una pregunta concreta del juego y no sustituye el análisis completo de una jugada.
La infraestructura se utiliza simultáneamente para análisis interno de los equipos, gráficos y explicaciones de las retransmisiones, y funciones para aficionados. El mismo registro físico puede alimentar productos diferentes según el modelo aplicado y el usuario que lo consulte.
La búsqueda generativa de NFL Media
NFL Media incorporó una herramienta generativa construida sobre Amazon Bedrock para localizar jugadas y metraje mediante lenguaje natural. En vez de depender exclusivamente de filtros técnicos, un usuario puede formular una consulta descriptiva y pedir que el sistema encuentre los clips relacionados.
Bedrock proporciona la capa de modelos generativos; los resultados dependen de los metadatos y del archivo de vídeo disponible para la NFL. La función está orientada a descubrir y recuperar contenido, no a reemplazar la revisión editorial ni a convertir una respuesta generada en una estadística oficial.
Digital Athlete lleva los datos al tratamiento y la rehabilitación
La colaboración también se extiende a la salud de los jugadores mediante Digital Athlete. Este sistema combina:
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- datos de seguimiento y posición;
- tipo de jugada;
- equipamiento utilizado;
- superficie del campo;
- condiciones ambientales; y
- datos agregados de lesiones.
El objetivo inmediato es ayudar a mejorar el tratamiento y la rehabilitación. A más largo plazo, la colaboración plantea anticipar riesgos de lesión. Esa anticipación es una meta del programa, no una garantía clínica ni un diagnóstico automático: las decisiones sanitarias siguen requiriendo evaluación de profesionales y del contexto individual del jugador.
Dos corrientes de tecnología, dos horizontes de uso
| Aspecto | Next Gen Stats y modelos de juego | Digital Athlete |
|---|---|---|
| Entrada de datos | Seguimiento físico en tiempo real mediante UWB y RFID, combinado con el contexto de la jugada. | Seguimiento, posición, tipo de jugada, equipamiento, superficie, entorno y datos agregados de lesiones. |
| Salida principal | Métricas de retransmisión y análisis, como Tackle Probability. | Información operativa para tratamiento, rehabilitación y evaluación de riesgos. |
| Usuario | Aficionados, medios, analistas y cuerpos técnicos. | Entrenadores, personal médico y responsables del rendimiento. |
| Horizonte temporal | Inferencia durante la jugada o poco después de ella. | Seguimiento de procesos de salud y análisis a más largo plazo. |
Qué cambia para aficionados y equipos
Para las retransmisiones
Las métricas permiten narrar aspectos que antes eran difíciles de cuantificar, como la evolución de una oportunidad de placaje o la relación entre velocidad, espacio y trayectoria. El valor está en añadir contexto a la imagen, no en sustituirla.
Para los equipos
Los entrenadores y analistas pueden consultar mediciones derivadas de cada movimiento y comparar patrones de ejecución con el resultado de la jugada. La utilidad depende de cómo integren esas métricas con vídeo, conocimiento táctico y evaluación humana.
Best Value
Para la salud deportiva
Digital Athlete conecta datos del campo con información de lesiones y rehabilitación. Su promesa es apoyar decisiones mejor informadas; la documentación disponible describe una dirección de trabajo y objetivos de futuro, no una tasa publicada de predicción clínica.
La idea clave
La apuesta de AWS en la NFL consiste en convertir señales físicas —ubicación, velocidad, aceleración y contexto— en productos distintos según la necesidad. Tackle Probability muestra la inferencia durante una jugada; la búsqueda de NFL Media aplica modelos generativos al archivo audiovisual; y Digital Athlete utiliza datos históricos y de seguimiento para apoyar la atención médica. La tecnología funciona como una capa de medición y análisis sobre el fútbol, con estimaciones que deben interpretarse dentro de sus límites y del contexto profesional en que se usan.
Quick Recap
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