AI4BI от Raft: ИИ-аналитик для тренеров и скаутов в футболе, хоккее и баскетболе

En 2026, Raft describió el camino de desarrollo de AI4BI — una plataforma de inteligencia artificial para el análisis deportivo, creada en 2017 para el críquet y que en nueve años creció hasta convertirse en una herramienta universal para clubes de cinco deportes y el mercado masivo del fitness.

Cómo AI4BI Llegó a su Escala Actual

Raft construyó el primer prototipo de AI4BI en 2017 específicamente para el críquet — un deporte prácticamente exótico en el mercado ruso. Según el propio equipo, la solución de entonces parecía "una especie de nave espacial": el mercado aún no estaba acostumbrado al análisis de IA en el deporte.

En nueve años, la plataforma evolucionó de una sola disciplina a un producto integral:

• 2017 — lanzamiento del primer prototipo, deporte: críquet
• 2026 — soporte para fútbol, hockey, voleibol, baloncesto y bandy
• Bases de conocimiento basadas en RAG para conectar experiencia de dominio sin reentrenar el modelo
• Módulo AI/ML para predicciones, análisis de patrones y recomendaciones
• Nueva rama — análisis de fitness "civil" para el mercado no profesional

Para Qué Roles Está Diseñado AI4BI

AI4BI no está construido como un único panel de control universal, sino como un sistema basado en roles: cada usuario recibe su propia capa de datos y lógica de trabajo. El entrenador ve cargas de trabajo y patrones tácticos, el scout dispone de herramientas de comparación de candidatos, el analista deportivo obtiene cortes profundos por partidos. El director deportivo y el dueño del club trabajan con un panorama financiero-estratégico vinculado a los resultados.

La característica técnica clave: el mecanismo RAG permite cargar información específica del club o la liga — reglamentos tácticos, partidos históricos, protocolos médicos — y el modelo comienza a responder preguntas teniendo en cuenta este contexto sin necesidad de reentrenamiento. Según Raft, esto reduce el umbral de implementación: la experiencia del dominio puede conectarse sin la participación de ingenieros de ML.

"Ahora es una herramienta accesible para organizaciones deportivas, desde equipos profesionales hasta gimnasios", señala el blog corporativo de

Raft.

Tres Casos — Tres Deportes, Tres Roles

La parte central de la presentación de AI4BI consta de tres casos de uso de demostración, cada uno abarcando un deporte diferente y un rol de usuario diferente. Esta combinación muestra cuánto cambia la interfaz y la lógica de la plataforma según el contexto: el análisis para un scout de hockey se construye en torno a métricas fundamentalmente distintas de las herramientas para un entrenador de voleibol.

La rama de fitness de AI4BI opera sobre la misma base arquitectónica, pero con datos distintos: no estadísticas de juego de partidos, sino indicadores biométricos y dinámicas individuales de los clientes. Un entrenador de gimnasio recibe recomendaciones para ajustar los programas, mientras que el cliente obtiene una visualización de su propio progreso.

Qué Significa Esto

AI4BI es un ejemplo práctico de "dominización" de la IA mediante RAG: en lugar de un LLM deportivo entrenado por separado — un motor de AI universal enriquecido con bases de conocimiento específicas de dominio. Este enfoque permite el escalado horizontal — del críquet de 2017 a cualquier deporte y fitness en 2026 — sin los costes de reentrenamiento para cada disciplina.