Desde INDIGO plantearon cómo es realmente el atleta de alto rendimiento de un país, y aunque la pregunta parezca sencilla, responderla exige bastante más que medir cuánto corre, cuánto salta o qué resultados obtiene.
Durante décadas, buena parte del deporte de alto rendimiento se desarrolló a partir de metodologías, parámetros y referencias construidas en distintos lugares del mundo.
Esas experiencias permitieron establecer estándares y acelerar procesos, pero también dejaron una pregunta abierta acerca de qué ocurre cuando el atleta que se quiere comprender pertenece a otra población, otra estructura deportiva y otro contexto.
Las características físicas, técnicas y deportivas no son idénticas entre poblaciones ni entre disciplinas, pero tampoco lo son los sistemas de formación, las condiciones de entrenamiento o las trayectorias que llevan a un deportista hasta la élite.
En ese punto aparece una nueva frontera para la tecnología aplicada al deporte, donde no se analiza solamente al atleta, sino que se ayuda a cada país a comprender las características de su propia población deportiva.
Ese es uno de los objetivos que INDIGO desarrolla actualmente junto a diferentes países de la región, en el marco de los Juegos Suramericanos.
La propuesta combina evaluaciones, información y modelos de inteligencia artificial con un componente que, ninguna tecnología puede aportar por sí sola, acerca del conocimiento de quienes llevan años dentro de cada disciplina.
De esta forma, la premisa es clara, ya que la tecnología no busca sustituir al experto, sino que busca aprender de él.
Entrenadores, preparadores físicos, médicos y especialistas aportan el contexto necesario para interpretar la información.
La tecnología, a su vez, permite organizar ese conocimiento distribuido, encontrar patrones y construir modelos capaces de evolucionar a medida que aparece nueva evidencia.
"Durante años, los países aprendieron observando a sus atletas. Hoy podemos ayudarlos a transformar esa experiencia en conocimiento que permanezca, evolucione y pueda ser utilizado por todo el sistema", explicó Cristian Paludi, Chief Growth Officer de INDIGO.
Se debe recordar que la historia de INDIGO tiene una particularidad, ya que el problema apareció mucho antes de que existieran las herramientas actuales para abordarlo a escala.
En 2014, referentes y profesionales de distintas disciplinas del deporte argentino comenzaron a trabajar junto a un equipo multidisciplinario para incorporar ciencia del deporte, evaluaciones y análisis de información a los procesos de desarrollo del talento.
Uno de los principales escenarios de validación llegó con los procesos vinculados a los Juegos Olímpicos de la Juventud Buenos Aires 2018.
Allí, los modelos no se utilizaron únicamente para identificar talento en las disciplinas que los jóvenes ya practicaban, lo que también permitió detectar atletas cuyas características podían indicar un potencial diferente al de su especialidad original.
Pero el principal activo acumulado durante aquella experiencia no fue un algoritmo, sino que se trató de puro y exacto conocimiento.
Durante años se incorporaron nuevas evaluaciones, experiencias y programas deportivos.
Cuando la inteligencia artificial alcanzó las capacidades que hoy permiten automatizar y escalar parte de esos procesos, el equipo ya había recorrido un camino mucho más importante, ya que había aprendido cuáles eran las preguntas que valía la pena hacerle a la tecnología.
Ese recorrido terminó convirtiéndose en INDIGO, una solución concebida para llevar a escala un conocimiento construido durante más de una década.
El siguiente gran salto llegó en los Juegos Olímpicos de París 2024, donde INDIGO desarrolló soluciones de inteligencia artificial aplicadas al análisis táctico y estratégico del equipo argentino de yachting.
El propósito no era reemplazar al cuerpo técnico, sino procesar información y generar nuevas capacidades de análisis que pudieran acompañar la preparación y la competencia.
La experiencia terminó con una medalla olímpica para la Argentina y le dejó a la compañía una conclusión que excedió el resultado deportivo, ya que la inteligencia artificial puede integrarse al alto rendimiento sin desplazar la experiencia profesional.
"La inteligencia artificial es extraordinariamente poderosa cuando tiene contexto. Nuestro trabajo no consiste en reemplazar el conocimiento de quienes llevan décadas dentro del deporte, sino en conseguir que la tecnología pueda aprender de ese conocimiento y ayudar a multiplicar su valor", aseveró Paludi.
El deporte profesional produce hoy una cantidad de información inédita como:
Un mismo atleta puede pasar por un club, una federación, una selección nacional, un centro médico, una universidad y un programa de alto rendimiento.
En cada etapa genera información valiosa, pero esos datos suelen quedar distribuidos entre organizaciones y sistemas que no necesariamente se comunican entre sí.
Para INDIGO, el próximo salto no consiste en sumar una nueva fuente de datos, sino en conectar mejor las que ya existen y aportarles contexto.
"No creemos que el deporte necesite otra aplicación para cada problema. Necesita que las tecnologías que ya existen puedan conversar entre sí y que la información tenga contexto. Ahí es donde empieza a aparecer inteligencia", señaló Damián Tocchetto, CTO de INDIGO.
La integración, sin embargo, no termina en el software, ya que la tecnología también tiene que aprender de las organizaciones, ya que el nivel de madurez digital es muy diferente entre instituciones.
Mientras algunas empresas cuentan con equipamiento de última generación, otras todavía gestionan procesos críticos mediante planillas o sistemas que no están integrados.
Por eso, implementar tecnología en el deporte implica comprender primero cómo funciona la organización que deberá utilizarla.
De esta forma, INDIGO construyó para ese desafío un equipo interdisciplinario que reúne perfiles de tecnología, ciencia del deporte, medicina, inteligencia artificial, transformación digital, gestión y alto rendimiento.
La compañía fue reconocida en Argentina y en el ámbito internacional con distinciones como los Premios Sadosky, WITSA y el Premio GLORIA, recibido en Madrid en 2026.
"En el deporte, implementar tecnología es un desafío técnico. Conseguir que una organización confíe en ella, la adopte y la convierta en mejores decisiones es un desafío humano. Y probablemente sea el más difícil", afirmó Paludi.
Por otra parte, una parte sustancial de lo que hace funcionar a un sistema de alto rendimiento está en la experiencia de entrenadores, médicos, preparadores físicos y especialistas, debido a que son profesionales que acumulan años de observación y aprendizaje sobre sus atletas y disciplinas.
Cuando un entrenador cambia de función, un especialista se retira o un programa deportivo termina, una parte de esa experiencia puede quedar atrapada en personas y no en el sistema.
La tecnología abre la posibilidad de construir una suerte de memoria deportiva institucional con un conocimiento que no dependa exclusivamente de quienes lo poseen y que pueda seguir creciendo con nuevas generaciones.
Ese principio está detrás del trabajo que INDIGO desarrolla junto a países de la región en los Juegos Suramericanos y la idea no es establecer una fotografía definitiva del "atleta ideal".
Indigo apuesta a construir modelos capaces de incorporar nueva evidencia y ayudar a comprender cómo son los atletas de un país, cómo evolucionan y qué características aparecen en quienes alcanzan determinados niveles de rendimiento.
"No queremos decirle a un país cómo tiene que ser su atleta. Queremos darle herramientas para que pueda descubrirlo a partir de su propia realidad, sus propios profesionales y su propia experiencia", ejemplificó Martín Vago, CEO de INDIGO.
Por otro lado, INDIGO lleva su experiencia a otros mercados y participa en proyectos y conversaciones con gobiernos, organismos deportivos nacionales, comités olímpicos, federaciones, clubes e instituciones de distintos países.
El desafío consiste en combinar una base tecnológica común con la capacidad de adaptación necesaria para aprender de cada contexto.
"Escalar no significa llegar a un país con todas las respuestas. Significa tener una tecnología suficientemente sólida para integrarse y suficientemente flexible para aprender de quienes conocen esa realidad mejor que nosotros", explicó Paludi.
En ese sentido, el producto no es solamente software, ya que también cuenta con la metodología, la investigación, la experiencia institucional y el conocimiento deportivo acumulado desde 2014.
Además, nunca fue tan sencillo acceder a sensores, plataformas de scouting, sistemas de video o herramientas de inteligencia artificial, aunque esa democratización tecnológica está generando una nueva pregunta sobre quién consigue convertir todo eso en mejores decisiones.
La próxima brecha del deporte podría no estar entre quienes tienen datos y quienes no, sino entre quienes saben interpretarlos y quienes simplemente los acumulan.
"Durante mucho tiempo la ventaja estuvo en acceder a la información. Ahora que todos podemos generar cada vez más datos, la diferencia empieza a estar en la capacidad de interpretarlos y convertirlos en conocimiento", resumió Tocchetto.
La inteligencia artificial y las tecnologías de integración pueden acercar capacidades que hasta hace pocos años estaban reservadas a estructuras capaces de financiar grandes equipos de especialistas.
Por otra parte, la próxima transformación del alto rendimiento difícilmente dependa de una sola tecnología, ya que habrá mejores sensores, más datos, modelos de inteligencia artificial más sofisticados y nuevas herramientas de análisis.
A medida que las herramientas se vuelvan más accesibles, disponer de tecnología dejará de ser, por sí solo, una ventaja diferencial, y la capacidad de combinar información, experiencia y conocimiento para comprender mejor a los atletas será cada vez más importante.
Allí aparece el desafío que INDIGO busca llevar a escala desde Argentina, en relación a transformar una cantidad creciente de información en una capacidad creciente para comprender.
Porque si durante décadas el deporte de alto rendimiento avanzó aprendiendo de sus mejores atletas, el próximo paso podría ser conseguir que ese aprendizaje no se pierda.
Y que cada país pueda responder, con evidencia propia, una pregunta que durante mucho tiempo respondió mirando a otros: cómo es realmente el atleta que produce, forma y puede llevar hasta la elite.