L’intelligenza artificiale e la data science stanno trasformando il business sportivo e in particolare il mondo del calcio. Ai e analisi dei dati, algoritmi e machine learning sono ormai elementi chiave dentro e fuori il campo, protagonisti di una rivoluzione silenziosa destinata a cambiare radicalmente l’industria del pallone. Un colosso economico che soltanto in Italia vale 7 miliardi di euro di ricavi e un impatto sul Pil per 12,4 miliardi.
Un’analisi di Market.us mostra come il mercato globale dell’intelligenza artificiale nello sport passerà dai 2,6 miliardi di dollari del 2023 a 36,7 miliardi entro il 2033, con un tasso di crescita medio annuo del 30,3%. La GenAi sta vivendo una rapida crescita perché i club adottano sempre più soluzioni tecnologiche di questo tipo per ottenere un vantaggio competitivo. Ma non solo: le applicazioni sono così numerose, in particolare nel calcio professionistico, che coinvolgono tutti gli aspetti della gestione di una società.
In questo articolo:
- Come l’intelligenza artificiale sta cambiando il calcio
- L’industria calcistica a un bivio: l’Ai irrompe nel settore
- La nuova frontiera tecnologica nello scouting
Come l’intelligenza artificiale sta cambiando il calcio
Grazie alla data analysis e all’implementazione dei modelli predittivi, l’intelligenza artificiale è utilizzata per il supporto tattico ai team tecnici con l’analisi delle partite e delle prestazioni dei calciatori in gara e in allenamento. Oltre ad analizzare le performance in tempo reale e a monitorare i progressi dei giocatori, gli strumenti di Ai vengono usati per la previsione e la prevenzione degli infortuni, ottimizzando i tempi di riposo e recupero.
Nelle attività di scouting, la GenAi è diventata essenziale per la ricerca dei calciatori e la selezione dei profili durante il calciomercato. Molte società stanno introducendo piattaforme di fan engagement Ai-based per un coinvolgimento iper-personalizzato di tifose e tifosi, in modo da ottenere maggiore visibilità, fidelizzare il pubblico e attrarne di nuovo e più giovane. È un passaggio chiave per modernizzare la raccolta dati e comprendere meglio le esigenze dei fan e ottimizzarne l’esperienza.
L’impiego dell’intelligenza artificiale arriva fino all’introduzione di modelli per il miglioramento della logistica degli eventi e per la riduzione dei costi operativi. Non sono da meno applicazioni per semplificare le operazioni di biglietteria, abbonamento, benefit e prezzi trasparenti per generare una domanda sostenibile e un valore a lungo termine. Le possibilità future dell’Ai generativa e predittiva nello sport sono infinite, come dimostra il caso dell’Nba: il basket statunitense ha già diffuso l’Ai per allenamenti con robot personalizzati, tracciamento dei giocatori e potenziamento dell’arbitraggio.
PwC definisce l’intelligenza artificiale come “l’Mvp per la personalizzazione dello sport”. Per Mvp si intende il Most Valuable Player: il miglior giocatore in campo. Tra opportunità e nuove sfide, c’è anche quella della sostenibilità: l’Ai svolgerà un ruolo decisivo per contribuire a migliorare i flussi di lavoro interni e ridurre le spese operative, trasformare le strategie di business dei club e degli sponsor, mantenendo la crescita del pubblico e dei ricavi commerciali.
L’industria calcistica a un bivio: l’Ai irrompe nel settore
La startup francese PrediTwins sta lavorando concretamente ad una piattaforma di intelligenza artificiale biomeccanica per prevenire gli infortuni. Il modello simula il comportamento dei tessuti umani (muscoli, tendini, legamenti) generando un gemello digitale completo dei calciatori e analizzando le reazioni dei corpi alle partite e alle sessioni di allenamento. L’algoritmo è allenato con i dati dei test fisici, i biomarcatori e lo storico degli infortuni dei singoli giocatori. PrediTwins sta già collaborando con il Lens in Ligue 1, il Red Star nella Ligue 2 e il Valenciennes in Championnat National.
Due casi di studio che hanno per protagonisti club importanti in Spagna e Inghilterra sono quelli di Siviglia e Liverpool. Scout Advisor è un innovativo strumento di intelligenza artificiale generativa sviluppato dal colosso informatico Ibm che il Siviglia utilizza “per fornire al proprio team di ricerca dei talenti un’identificazione e una valutazione completa, basata sui dati, dei potenziali nuovi acquisti”.
La piattaforma si basa sull’ambiente watsonx.ai (il sistema Ai di Ibm che unisce intelligenza artificiale tradizionale e generativa) e analizza enormi quantità di informazioni presenti nei database del club andaluso per valutare i potenziali nuovi acquisti. I dati esaminati sono sia quantitativi (altezza, peso, velocità, numero di gol, minuti giocati) che qualitativi non strutturati, come l’analisi testuale contenuta in oltre 200.000 report relativi alla ricerca di talenti.
Da tempo il Liverpool collabora con Google DeepMind (il team del gigante tech che si occupa di intelligenza artificiale avanzata) per lo sviluppo di TacticAi, un assistente tattico elaborato per migliorare gli schemi dei Reds. L’attenzione si focalizza in particolare su situazioni di gioco da fermo come i calci d’angolo: l’Ai predittiva e generativa di DeepMind “raggiunge risultati all’avanguardia utilizzando un approccio di deep learning geometrico per contribuire a creare modelli più generalizzabili”.
Nello specifico, TacticAi ha analizzato decine di migliaia di corner battuti nel corso di diverse stagioni di Premier League dal Liverpool e suggerisce quali posizioni devono assumere i calciatori prima di un calcio d’angolo per aumentare le possibilità di segnare, di impedire un gol o di non subire un contropiede. I consigli della piattaforma si stanno rivelando migliori degli schemi dei tattici nel 90% dei casi.
La nuova frontiera tecnologica nello scouting
All’interno di Solaria Space, il suo hub per l’Ai generativa, Deloitte si sta impegnando per mettere diversi modelli di intelligenza artificiale al servizio dei dirigenti e degli allenatori di società in tutta Europa. “L’intelligenza artificiale nel mondo del calcio professionistico sta registrando una forte crescita – spiegano Luigi Renis e Luigi Capitanio di Deloitte Italia –, in particolar modo su attività delle performance in gara e in allenamento, prevenzione degli infortuni, scouting e selezione dei profili migliori da ingaggiare durante il calciomercato”.
“L’ecosistema attuale è caratterizzato da una struttura a bilanciere – precisano i partner Deloitte –. Da un lato, colossi tecnologici come Ibm e Google offrono soluzioni di Ai generativa su misura ma a costi sostenuti ad un numero ristretto di club d’élite, come dimostra, ad esempio, la partnership tra il Siviglia e Ibm per lo sviluppo di Scout Advisor oppure tra Google DeepMind e il Liverpool. Dall’altro lato, il mercato è dominato da piattaforme di analisi dati e video consolidate, che offrono funzionalità potenti ma non prettamente generative ad una base di clienti. Questa polarizzazione crea un’opportunità significativa per lo sviluppo di un prodotto specializzato basato sull’intelligenza artificiale generativa che sia più potente e mirato degli strumenti di massa, ma più accessibile e scalabile delle soluzioni enterprise”.
L’Ai di Deloitte sarà un’evoluzione della sabermetrica o il cosiddetto modello Moneyball, l’approccio ai dati e all’analisi statistica ideato da Billy Beane nel mercato del baseball per individuare talenti sottovalutati e meno noti e farli sbocciare in un contesto a loro adatto. “La soluzione studiata dal nostro network – precisano Renis e Capitanio – ha l’ambizione di passare dall’analisi descrittiva degli eventi e delle caratteristiche dei calciatori a una ‘generazione prescrittiva’ degli stessi, suggerendo attivamente le strategie ottimali per raggiunge i risultati prefissati”.
Oltre a “identificare dei percorsi per lo sviluppo iper-personalizzato dell’atleta” allo scopo di “massimizzare il potenziale individuale e minimizzare il rischio di infortuni da sovraccarico”, il modello di Deloitte verrà sfruttato per una “profilazione cognitiva e psicologica, poiché il successo ai massimi livelli dipende in modo cruciale da attributi mentali come la resilienza, la capacità decisionale sotto pressione e l’adattabilità tattica”.
“Questo aspetto – raccontano Renis e Capitanio – è particolarmente importante per identificare non solo i talenti più ovvi, ma anche i ‘late bloomers’ o i giocatori con un potenziale di crescita non lineare, sempre più preziosi in un mercato globale basato sui dati, dove i prospetti più evidenti sono sistematicamente preda delle società più facoltose, agevolando di fatto una democratizzazione dello scouting che possa consentire a tutti i club di scovare nuovi Messi e nuovi Cristiano Ronaldo”.
Quello che si profila all’orizzonte è un cambiamento significativo per un calcio aperto e immersivo che incroci umano e digitale. “La disponibilità di dati multimediali granulari e certificati unitamente alle nuove possibilità offerte dell’intelligenza artificiale generativa creano uno scenario unico nel contesto del calcio professionistico – concludono Renis e Capitanio –, democratizzando l’accesso al capitale umano e restituendo alle società calcistiche dominio sul loro patrimonio informativo, avviando una rivoluzione culturale ed economica di questo settore senza precedenti”.
