El camino hacia la simplicidad: construyendo Veo Go
Frederik Hvillum
Cómo la evolución de Veo desde complejas configuraciones de hardware hasta una simple aplicación móvil revela la realidad experimental y desordenada que hay detrás de la innovación revolucionaria.
En una oficina abarrotada en el patio trasero de Nørrebro, Copenhague, las impresoras 3D zumbaban en los baños mientras ocho personas se apretujaban alrededor de escritorios, trabajando intensamente en lo que se convertiría en una de las tecnologías más revolucionarias del fútbol.
Hoy, millones conocen Veo como la cámara de IA que graba automáticamente partidos de fútbol. El camino serserpenteante que llevó a la innovación más reciente de Veo, Veo Go, la aplicación móvil que pone esa misma tecnología en el bolsillo de todos, involucró experimentos fallidos, dedos congelados y el tipo de persistencia que convierte la "magia negra" en realidad cotidiana.
"Todo funcionaba localmente en un ordenador. Así que entregábamos un portátil gaming, entregábamos todo tipo de cables, baterías extra: era muy complejo", recuerda Kawus Nouri, Product Manager de Veo, recordando la configuración de hardware inicial de la empresa.
La ironía era clara para el equipo. La visión original había sido en realidad mucho más simple: usar móviles para grabar partidos de fútbol. Pero en aquel entonces, la tecnología simplemente no estaba lista. "No podías grabar vídeos en 4K - la batería no era tan buena. Capacidad de almacenamiento, campo de visión, no tenías eso entonces", explica Kawus Nouri. "Había simplemente demasiados puntos de fallo".
Así que Veo tomó el camino largo. Construyeron cámaras especializadas, desarrollaron sofisticados modelos de IA y crearon un sistema que funcionaba, pero que requería portátiles gaming, cámaras de acción montadas en soportes de plástico y suficientes cables para alimentar un pequeño concierto.Kawus Nouri recuerda claramente los primeros días: "Fui el primer empleado que no era programador. Probablemente era un poco outsider. Era una buena forma de simplemente llegar como principiante y ser: 'tírame algo de tecnología encima, y intentaré convertirlo en producto'."
La base de IA que lo hizo posible
Mientras Veo construía hardware complejo, Kawus Nouri y su equipo resolvieron silenciosamente un problema aún más complejo: enseñar a las máquinas a entender el fútbol.
"Cuando hablamos de IA, necesitamos desglosarlo en algo que sea fácil de digerir", explica Kawus Nouri. "Cuando le muestras un plátano, y muestras diferentes ejemplos de un plátano, entonces sabe que es un plátano. Si pintas uno de los plátanos de rojo y le muestras eso, entonces de repente no sabe que es un plátano".
El desafío de entrenar la IA para reconocer un balón de fútbol es sorprendentemente complejo. "Si un balón es algo que es blanco, entonces cualquier cosa que sea blanca sería reconocida como balón", señala Kawus Nouri.
El equipo tuvo que alimentar sus modelos con miles de ejemplos: diferentes balones, diferentes campos, diferentes condiciones de iluminación. "Recibimos algunas grabaciones de un campo completamente azul. Era muy, muy azul. Y nuestros modelos se confundieron con esto", recuerda Kawus Nouri riéndose.
El pipeline de IA que desarrollaron incluye tres componentes principales: Seguimiento del Balón ("entrenar un modelo para mantener el seguimiento de dónde está el balón"), Detección de Eventos ("encontrar marcas de tiempo en la grabación donde ocurren eventos específicos") y Follow Cam ("la experiencia de retransmisión que obtienes, donde una cámara virtual sigue la acción").
Regreso a la simplicidad
Años después, cuando la tecnología de móviles alcanzó las ambiciones de Veo, el equipo se encontró en una posición familiar: probando ideas locas en pequeños laboratorios.
"Veo Labs parece los primeros días de Veo", señala Kawus Nouri. "Hay unas pocas personas en una oficina, encontrando soluciones a ideas locas".
El momento de la verdad llegó durante un día helado de enero en Dinamarca. "Recuerdo salir y hacer grabaciones en enero en Dinamarca. Hacía un frío glacial", recuerda Zamzam Farzamipooya, Engineering Manager de Veo. "Y luego mirar el resultado pensando 'Esto podría funcionar realmente, esto está realmente bien'."
Kawus Nouri recuerda claramente los primeros días: "Fui el primer empleado que no era programador. Probablemente era un poco outsider. Era una buena forma de simplemente llegar como principiante y ser: 'tírame algo de tecnología encima, y intentaré convertirlo en producto'."
La base de IA que lo hizo posible
Mientras Veo construía hardware complejo, Kawus Nouri y su equipo resolvieron silenciosamente un problema aún más complejo: enseñar a las máquinas a entender el fútbol.
"Cuando hablamos de IA, necesitamos desglosarlo en algo que sea fácil de digerir", explica Kawus Nouri. "Cuando le muestras un plátano, y muestras diferentes ejemplos de un plátano, entonces sabe que es un plátano. Si pintas uno de los plátanos de rojo y le muestras eso, entonces de repente no sabe que es un plátano".
El desafío de entrenar la IA para reconocer un balón de fútbol es sorprendentemente complejo. "Si un balón es algo que es blanco, entonces cualquier cosa que sea blanca sería reconocida como balón", señala Kawus Nouri.
El equipo tuvo que alimentar sus modelos con miles de ejemplos: diferentes balones, diferentes campos, diferentes condiciones de iluminación. "Recibimos algunas grabaciones de un campo completamente azul. Era muy, muy azul. Y nuestros modelos se confundieron con esto", recuerda Kawus Nouri riéndose.
El pipeline de IA que desarrollaron incluye tres componentes principales: Seguimiento del Balón ("entrenar un modelo para mantener el seguimiento de dónde está el balón"), Detección de Eventos ("encontrar marcas de tiempo en la grabación donde ocurren eventos específicos") y Follow Cam ("la experiencia de retransmisión que obtienes, donde una cámara virtual sigue la acción").
Regreso a la simplicidad
Años después, cuando la tecnología de móviles alcanzó las ambiciones de Veo, el equipo se encontró en una posición familiar: probando ideas locas en pequeños laboratorios.
"Veo Labs parece los primeros días de Veo", señala Kawus Nouri. "Hay unas pocas personas en una oficina, encontrando soluciones a ideas locas".
El momento de la verdad llegó durante un día helado de enero en Dinamarca. "Recuerdo salir y hacer grabaciones en enero en Dinamarca. Hacía un frío glacial", recuerda Zamzam Farzamipooya, Engineering Manager de Veo. "Y luego mirar el resultado pensando 'Esto podría funcionar realmente, esto está realmente bien'."
Pero incluso con tecnología probada, surgieron nuevos desafíos. ¿Realmente la gente prestaría sus teléfonos? ¿Sería esto algo que la gente podría averiguar cómo usar?
La filosofía de diseño: complejidad invisible
Para Caglar Araz, Lead Product Designer de Veo Go, el objetivo era ambicioso: hacer invisible la complejidad. "Mi trabajo es hacerlo lo más fácil posible para que usen nuestro producto. Idealmente, no quiero que te des cuenta cuando hemos hecho un buen producto, ¿verdad?"
La filosofía de diseño se volvió radicalmente simple. "Pones dos teléfonos en un soporte. Levantas el trípode, y graba, y no necesitas pensar en ello", explica Kawus Nouri. "Estás ahí para entrenar. O simplemente recuéstate y disfruta del partido y espera los momentos divertidos en el vídeo que puedes compartir con tus amigos".
Esta simplicidad fue una elección deliberada. "Podrías sobre-ingeniarlo y asegurarte de que funciona en todo tipo de clima y demás. Esa no fue la elección. La elección fue la simplicidad", enfatiza Zamzam Farzamipooya.
Pero lograr esa simplicidad requería abrazar el fracaso. "Necesitas ser lo suficientemente valiente para pasar por muchos fracasos hasta que alcances algo que esté realmente bien", señala Caglar Araz.
La magia detrás de la cortina
Lo que hace notable a Veo Go es cómo aprovecha años de desarrollo complejo para entregar algo que se siente como magia. "Parece magia negra. Realmente no sabemos qué está pasando bajo el capó", admite Zamzam Farzamipooya.
El avance vino de darse cuenta de que no necesitaban reconstruir todo desde cero. "Algo genial sobre Veo Go para mí fue que no requería más", explica Zamzam Farzamipooya. "Teníamos las cámaras, teníamos las lentes, teníamos toda esa información. Teníamos modelos bastante robustos que el equipo de Go podía tomar del estante y empezar a usar. Solo teníamos que averiguar los iPhones y la parte de grabación".
Todos esos años construyendo hardware complejo y entrenando sofisticados modelos de IA habían creado algo invaluable: una base que podía funcionar en todas partes.
La historia humana
Detrás de la tecnología yace una misión profundamente personal. "Ver a jugadores de fútbol divirtiéndose, esa es simplemente una misión y un producto del que soy apasionado yo mismo", dice Tobias Lindberg, Lead Machine Learning Engineer. "He jugado bastante fútbol yo mismo, pero no llegué tan lejos como finalmente esperaba".
Esta conexión con el juego impulsa todo lo que hacen. "E incluso ahora, cuando juego con Veo un par de veces a la semana, es algo fantástico poder simplemente grabar tus partidos. Capturar los momentos destacados y compartirlos con colegas después".
Veo Go representa más que logro tecnológico. Democratiza el acceso a algo que anteriormente solo estaba disponible para clubes de élite. "Veo Go es uno de los productos que tenemos que es fiel a la misión de Veo", explica Tobias Lindberg. "Hay miles de millones de teléfonos por ahí. Y podemos aprovechar esos, para que todos tengan la oportunidad de verse jugando fútbol".
La validación real vino de encuentros inesperados cuando Kawus Nouri y su equipo estaban probando Veo Go en un club local. "Algunos padres se acercaron y dijeron: '¿Qué es esto?'", recuerda Kawus Nouri. "Porque realmente querían hacer grabaciones, pero no podían permitirse una cámara. Y yo dije: 'Tío, estaremos ahí pronto'."
La evolución desde portátiles gaming hasta aplicaciones móviles ilustra cómo a veces las soluciones más elegantes requieren el camino más complejo para lograrlas. Al dominar primero los problemas difíciles - IA, visión por computadora, diseño de hardware - Veo creó la base para algo aparentemente mágico.
"El Veo que todos conocen es una pieza compleja de hardware. Go es básicamente una simplificación de eso", concluye Kawus Nouri. Pero llamarlo una "simplificación" subestima el logro. No es solo más simple. Es accesible para miles de millones de personas que nunca podrían haberse permitido el hardware original.
Desde mesas de futbolín hasta escala global
La evolución incluso tuvo sus momentos peculiares. Los primeros prototipos se probaron en mesas de futbolín, un detalle que ahora parece tanto encantador como profético. "Nunca fue realmente la intención hacer vídeos en mesas de futbolín. Es solo una forma en que los chicos pudieron demostrar que la tecnología podía hacer lo que prometimos que haría", recuerda Kawus Nouri.
Esa mesa de futbolín representa algo importante: la disposición a empezar pequeño, probar ideas e iterar sin descanso. Desde esa pequeña prueba de concepto hasta una plataforma global usada por millones representa el tipo de escalado que solo sucede cuando la tecnología, el momento y la necesidad humana se alinean perfectamente.
Hoy, Veo Go pone el análisis profesional de partidos en el bolsillo de cada padre en la banda, cada entrenador base y cada jugador que simplemente quiere verse mejorar. Es la democratización de una tecnología que una vez requería inversión significativa y experiencia técnica.
La historia de Veo Go se centra en construir mejor software y demuestra paciencia, persistencia y la creencia de que los problemas complejos a veces requieren soluciones complejas para finalmente entregar experiencias simples.
