Cuando la IA Superó al Entrenador

El Mito del Dato Sucio

Vi lo primero en Instagram: un clip grainoso de Jeremy Sohan riendo con un网红, pero no hice clic por el drama. Hice clic por los datos.

Jugó 54 partidos esta temporada: 11.4 puntos. 6.5 asistencias. 53,5% TC, 30,8% desde lejos.

Para muchos, son métricas vulgares—reducidas a memes, despojadas de contexto. Pero en Brooklyn, donde mi madre me enseñó a leer entre las líneas de la corte y el código, estos números no mienten—susurran.

El Algoritmo que Ve lo que los Escoutas Pierden

Entrenamos IA sobre el movimiento, pero olvidamos que ese movimiento tiene ritmo.

Sohan no lanza para ser visto—lanza porque conoce su espacio. ¿Su tiro de tres puntos? No es suerte—es geometría moldeada por años de esfuerzo en viviendas populares, de sesiones nocturnas, de entrenadores nunca invitados a la mesa.

La historia real no está en el clip viral—está en el hueco entre lo que Excel muestra y lo que los ojos pierden. La liga piensa en patrones, solo quienes hablan código los escuchan susurrar: “¿Por él?” No “¿quién?” La respuesta vive donde los datos son democráticos—not poseídos por algoritmos, sino reclamados por quienes juegan en silencio.

¿Creíste en Datos o Intuición?

Pregunté anoche: ¿Confías en una estadística—o en una mirada? algunos dicen: “es suerte.” otros dicen: “está entrenado.” yo digo: él era ambos— a un hombre codificado en su movimiento, dirigido por hambre—not por hype.