Marta Kostyuk llegó este año a Roland Garros con un potente revés a dos manos.[s] La tenista de 23 años, originaria de Kiev, también entró en un deporte cada vez más empeñado en medir ese golpe. Sistemas recientes de cámaras, sensores e inteligencia artificial han convertido los movimientos de la raqueta en flujos de datos, y el campo que realiza estas mediciones tiene un nombre: biomecánica del tenis.
Kostyuk es un buen punto de partida, no porque su revés haya sido analizado públicamente con sensores, que no lo ha sido, sino porque su ascenso muestra lo que premia el tenis moderno. Cabeza de serie número 15 y llegando con una racha de 10 victorias consecutivas en tierra batida tras títulos en Ruan y Madrid[s], es conocida por su rapidez de pies y su habilidad para pasar de la defensa al ataque dentro de un mismo punto.[s] La parte de su juego que ha mejorado de forma más visible es su drive, antes un blanco para los rivales con mayor potencia y ahora un golpe que puede dirigir por la línea[s], parte de un ascenso general que Bolavip atribuye al trabajo con su entrenadora Sandra Zaniewska, más que a cualquier dispositivo.[s]
Qué mide realmente la biomecánica del tenis
Durante la mayor parte de la historia de este deporte, la técnica se juzgaba a simple vista. La biomecánica moderna del tenis reemplaza el ojo humano por la medición. Un estudio de 2026 de la Universidad de Bath demostró que un sistema de vídeo sin marcadores con ocho cámaras de alta definición, procesado por inteligencia artificial que estima la posición del cuerpo fotograma a fotograma, puede rastrear cuánto trabajo mecánico realiza el cuerpo de un jugador durante una sesión, y que esta medida se correlaciona estrechamente con un indicador de fatiga basado en sprints.[s] Los autores lo describieron como una herramienta prometedora para el monitoreo no invasivo de la carga de trabajo en la cancha.[s] Sin trajes especiales ni marcadores en el cuerpo.
La otra mitad de los datos proviene de sensores. Las unidades de medición inercial, los mismos chips que detectan la rotación en un teléfono, ahora se integran en pulseras, prendas y mangos de raquetas, capturando el más mínimo detalle de cada golpe.[s] Registran la velocidad de la cabeza de la raqueta, el plano del swing y el efecto, aunque las normas sobre el uso de wearables durante los partidos siguen siendo desiguales: los torneos del circuito permiten dispositivos aprobados, pero los torneos de Grand Slam aún gestionan las autorizaciones caso por caso.[s]
Por qué importan los números: mantener a los jugadores en la cancha
Uno de los mayores beneficios es la prevención de lesiones. Un estudio de 2026 publicado en Scientific Reports utilizó mediciones de sensores portátiles en tenistas profesionales para entrenar modelos de aprendizaje automático que identifican patrones de lesión y predicen el riesgo de sufrirlas. El mejor modelo alcanzó una precisión del 91,5%, y las lesiones se concentraron en dos zonas: el hombro y el codo, y la zona lumbar y la cadera.[s] Juntas, estas dos áreas representaron alrededor del 79% de los casos.[s] El estudio plantea que la alerta temprana es la base para una prevención más inteligente, aunque no demuestra que un jugador señalado vaya a evitar la lesión.
Algunos jugadores de élite ya están adoptando estas herramientas. La número 1 del mundo, Aryna Sabalenka, ha declarado que la empresa de análisis DDSA influyó en cómo estudia a sus rivales y desarrolla su juego[s], y en diciembre de 2025 la empresa de ciencias del deporte Orreco anunció la adquisición de DDSA para construir lo que denomina la primera plataforma integrada del tenis, que fusiona biomarcadores, análisis de partidos con inteligencia artificial y biomecánica basada en visión por computadora.[s] Algunas de estas herramientas no requieren wearables: basta con una grabación con el teléfono para extraer un esqueleto y medir la velocidad del saque, el efecto y el movimiento de pies.[s] Lo que antes era un análisis de laboratorio ahora está al alcance de cualquiera con un móvil.
El punto ciego de la biomecánica del tenis
Hay un detalle que importa especialmente para una jugadora como Kostyuk. Gran parte de la literatura sobre la biomecánica del saque se ha basado en grupos pequeños de hombres expertos. Una revisión de 2026 sobre la mecánica del saque encontró que la investigación se apoyaba en muestras reducidas de jugadores masculinos y pidió explícitamente más estudios con atletas femeninas[s], señalando que solo identificó un estudio que comparaba las cargas en las articulaciones de hombres y mujeres durante un saque.[s] Esto significa que algunos aspectos del juego femenino aún se interpretan a partir de evidencia recopilada principalmente en cuerpos masculinos. Y los juegos no son idénticos: cuando los investigadores utilizaron métricas basadas en entropía para mapear patrones de golpeo en más de 200 partidos de Grand Slam, las mujeres mostraron mayor variedad direccional en el revés que los hombres.[s] Sin embargo, la principal conclusión del estudio fue reveladora para quienes buscan el espectáculo: la consistencia técnica importaba más que la variedad, mientras que los jugadores que perdían tendían a tener un repertorio de golpes más amplio, una diferencia pequeña y no estadísticamente significativa.[s]
Para Kostyuk y sus compañeras, la promesa de la biomecánica del tenis no es un entrenador robótico. Es menos lesiones, una planificación más inteligente y una imagen más clara de un deporte que, hasta hace poco, se regía en gran medida por el instinto. La pregunta abierta es si finalmente se recopilarán datos sobre las jugadoras que realmente ejecutan los golpes.
Si se elimina el marketing, la biomecánica moderna del tenis se sustenta en dos cambios clave en la medición: capturar el movimiento tridimensional sin marcadores y registrar la carga fisiológica sin necesidad de un laboratorio. Ambos han avanzado lo suficiente como para que el cuerpo de un jugador y sus decisiones puedan cuantificarse a partir de imágenes y flujos de sensores que ya no siempre requieren un laboratorio.
Captura sin marcadores y la señal del trabajo mecánico
El sistema de la Universidad de Bath ilustra el primer cambio. Ocho cámaras sincronizadas graban a 200 Hz[s]; una cadena de inteligencia artificial que utiliza Faster R-CNN para la detección y HRNet para la estimación de poses genera puntos clave bidimensionales en cada fotograma, que luego se triangulan en 3D y se utilizan para alimentar un modelo esquelético restringido en OpenSim. A partir de las trayectorias resultantes del centro de masa y los segmentos, el equipo calculó el trabajo mecánico, es decir, el costo energético de acelerar y levantar el cuerpo. En 15 jugadores, ese trabajo y la fatiga neuromuscular medida mediante sprints avanzaron casi al unísono, con una correlación de aproximadamente 0,93 en términos absolutos.[s] Los indicadores más económicos del centro de masa del cuerpo presentaban un error de alrededor del 40% en magnitud bruta, pero este era sistemático, por lo que el método sirve para rastrear a un jugador a lo largo del tiempo, no para comparar a dos.[s]
Entropía, estabilidad y la forma de un punto
La biomecánica del tenis basada en datos no solo se ocupa del cuerpo; también analiza las decisiones. Para cuantificar la variedad en la selección de golpes de un jugador, los investigadores tomaron prestadas métricas basadas en entropía de la teoría de la información, dividiendo la entropía de Shannon por su máximo para producir una puntuación de diversidad entre 0 y 1.[s] Al analizar más de 200 partidos individuales del Abierto de Australia y el Abierto de Estados Unidos de 2023, descubrieron que las mujeres presentaban mayor diversidad direccional en el revés, con 0,71 frente a 0,66 en los hombres, mientras que estos distribuían más sus drives y tipos de golpe.[s] La conclusión principal contradecía la intuición: la estabilidad técnica importaba más que la variedad, y los jugadores que perdían mostraban una diversidad de tipos de golpe ligeramente mayor que los ganadores, una diferencia pequeña y no estadísticamente significativa.[s] Un repertorio amplio no es lo mismo que uno ganador.
El saque, el hombro y la brecha de datos
El saque, más que el revés, domina los datos cinemáticos analizados en la revisión de 2026, y las cifras son contundentes. Durante la fase de aceleración del saque, la velocidad de rotación interna del hombro en hombres de élite alcanza aproximadamente 2420 grados por segundo, frente a unos 1370 en mujeres[s], lo que supone un valor masculino un 77% superior. Las velocidades del saque rondan los 53 metros por segundo en hombres y 44 en mujeres, equivalentes a unos 191 y 158 km/h.[s] Esa carga deja huella: un estudio prospectivo encontró que siete de los nueve picos de carga articular durante el saque eran mayores en jugadores que luego sufrieron lesiones[s], y datos de jugadores universitarios atribuyen entre el 10,3% y el 12,0% de las lesiones por golpe al saque, frente al 3,0%-5,2% del revés.[s]
Aquí se evidencia la debilidad de la disciplina. La misma revisión de 2026 que recopiló estas cifras encontró que la mayoría de los estudios sobre el saque utilizaban muestras pequeñas de hombres sin discapacidad y solo identificó un estudio que comparaba las cargas articulares entre sexos.[s] Los instrumentos de la biomecánica del tenis son precisos; la población a la que se han dirigido es limitada. Las recientes adquisiciones de Orreco apuntan en esa dirección: la empresa combinó su compra de DDSA en tenis con la adquisición de Jennis, una plataforma de salud femenina centrada en el entrenamiento y el ciclo menstrual.[s]
Fusión de sensores y modelos predictivos
El riesgo de lesión es el ámbito donde los modelos de aprendizaje automático demuestran su valor en la biomecánica del tenis. Un estudio de 2026 en Scientific Reports fusionó unidades inerciales de 9 ejes, sensores ópticos de frecuencia cardíaca, GPS y sensores de fuerza, y luego procesó los flujos mediante redes LSTM y Transformer. El modelo Transformer alcanzó una precisión del 91,5% con un AUC de 0,956[s]; las lesiones se concentraron en el complejo hombro-codo (47,3%) y la región lumbar-cadera (31,8%)[s], y el 73,2% de la varianza provenía de la interacción entre cuándo se aplicaba la carga y dónde impactaba.[s] Una precisión tan alta es llamativa, aunque un modelo basado en una sola cohorte aún debe demostrar que funciona con nuevos jugadores y temporadas.
Incluso los datos de arbitraje se están convirtiendo en una fuente de información sobre el rendimiento. Tennis Australia afirma que Bolt6 ha proporcionado la tecnología de arbitraje electrónico del Abierto de Australia desde 2025;[s] un informe técnico describe el sistema como un modelo de movimiento continuo con seis grados de libertad, en lugar de eventos discretos de «dentro» o «fuera».[s] Como ya rastrea el movimiento de los jugadores, puede ofrecer medidas como la velocidad del brazo en el saque junto a la velocidad de la pelota como subproducto, sin necesidad de captura adicional.[s] La cámara de arbitraje y el laboratorio de biomecánica se están fusionando en un solo flujo de datos.
La trayectoria de la biomecánica del tenis es clara: captura más económica, modelos más ricos y datos extraídos de infraestructuras que ya existen. El próximo desafío de la disciplina es menos técnico que demográfico: dirigir esos instrumentos hacia las mujeres, los juniors y los jugadores de menor ranking, cuya mecánica sigue, por ahora, en gran medida sin medir.
