L'analisi AI sta rivoluzionando lo sport moderno

Gli sport professionistici sono sempre stati competitivi, ma di recente l'uso dell'intelligenza artificiale ha trasformato il modo in cui vengono praticati. Dal tracciamento preciso dei movimenti alle decisioni arbitrali, fino alla ricerca di nuovi talenti, l'uso dell'intelligenza artificiale nei vostri stadi sportivi preferiti è ora più comune che mai.

Oggi, l'intelligenza artificiale è considerata da molte squadre sportive uno strumento potente che offre un vantaggio competitivo in un'arena già ipercompetitiva. Pertanto, comprendere i dati è diventato importante tanto quanto migliorare le abilità dei giocatori.

Quindi, cosa sta guidando questa "sportificazione" del settore tecnologico e come ha cambiato le vostre squadre preferite? Ecco tutto quello che c'è da sapere sull'attuale rivoluzione dell'analisi sportiva basata sull'intelligenza artificiale.

L'intelligenza artificiale ha fatto il salto dalla finanza

Da anni gli esperti finanziari utilizzano sistemi di intelligenza artificiale per fare previsioni di mercato, eseguire transazioni e valutare determinati asset. Questi sistemi si basano sul riconoscimento avanzato di pattern e sulla modellazione predittiva per determinare la probabilità di determinati movimenti di mercato.

Con la saturazione dei mercati finanziari, i professionisti dell'intelligenza artificiale hanno iniziato a trovare una nuova collocazione nel settore sportivo. Hanno rapidamente notato che le stesse strategie di intelligenza artificiale potevano essere applicate a giocatori, squadre e campionati, anziché ad azioni, obbligazioni e criptovalute.

Molti di questi data scientist hanno dedicato anni a perfezionare i loro modelli per il settore finanziario e hanno subito capito che potevano applicare questi algoritmi all'analisi sportiva. Come nel settore finanziario, questi modelli valutano set di dati enormi e spesso complessi per individuare modelli e prevedere tendenze. In ambito sportivo, questi stessi metodi possono aiutare gli allenatori a determinare la decisione giusta, i potenziali nuovi membri della squadra o persino lo stato di salute di un giocatore in tempo reale.

L'evoluzione dell'analisi sportiva

Il termine "Moneyball" si riferisce all'uso di un sistema di punteggio analitico per valutare i giocatori. Questo sistema integra dati complessi che consentono alle squadre di determinare quanto le abilità di un giocatore contribuiscano alla vittoria. In particolare, gli Oakland A's hanno introdotto questo metodo per monitorare le abilità dei giocatori nel 2002. Oggi è utilizzato dalla maggior parte delle squadre della MLB.

Negli anni '1970, la pubblicazione Baseball Abstracts portò il monitoraggio dei giocatori a un livello superiore. Bill James, l'autore della pubblicazione, introdusse diverse statistiche e metriche uniche, ancora oggi in uso. Un decennio dopo, sempre più squadre iniziarono a monitorare i giocatori utilizzando analisi complesse.

Fonte - Modalità Analytics

Negli anni 2000, l'approccio ufficiale Moneyball prese piede dopo che gli Oakland A's lo utilizzarono per effettuare diverse acquisizioni di giocatori di valore. Da allora, l'uso dell'intelligenza artificiale si è espanso. Sistemi come PECOTA offrivano prospettive uniche sul potenziale dei giocatori. Questo sistema poteva valutare i giocatori del passato per trovare confronti storici e quindi fare previsioni future sul potenziale dei nuovi giocatori.

Come l'intelligenza artificiale si è evoluta parallelamente all'industria sportiva

Con il miglioramento dei sistemi di intelligenza artificiale, è aumentato anche il loro livello di integrazione nel settore sportivo. Aggiornamenti chiave, come la visione artificiale, hanno consentito l'analisi di video e immagini in tempo reale. Altri progressi, come gli algoritmi di modellazione predittiva, possono aiutare le squadre a prendere decisioni in materia di reclutamento, scambi e allenamento sulla base di modelli passati.

Inoltre, i sistemi di intelligenza artificiale biomeccanica offrono un modo valido per monitorare le prestazioni e il posizionamento dei giocatori lungo tutto l'arco della loro carriera. Questi sistemi offrono un modo intelligente per ottimizzare le prestazioni e possono essere utili in ogni ambito, dalla strategia di gioco alla prevenzione degli infortuni. Infine, le reti neurali offrono metodi di allenamento avanzati personalizzati in base alle esigenze di ciascun giocatore.

Come i team utilizzano l'analisi dell'intelligenza artificiale per ottenere un vantaggio competitivo

La sportivizzazione della tecnologia ha fornito alle squadre un livello di conoscenza senza precedenti. Questi gruppi utilizzano questi potenti strumenti per ottenere un vantaggio competitivo ove possibile e migliorare l'esperienza dei tifosi. Ecco alcuni dei principali modi in cui i sistemi di intelligenza artificiale vengono attualmente utilizzati nel settore sportivo.

Ottimizzazione delle prestazioni e prevenzione degli infortuni

Uno dei maggiori vantaggi offerti ai team deriva dall'integrazione di dispositivi indossabili e altri dispositivi intelligenti nei loro programmi di allenamento. Sistemi come quello australiano Catapulta offrono dati biometrici in tempo reale, consentendo agli allenatori di monitorare la salute dei giocatori, il recupero e persino i rischi di infortunio.

Esistono anche sistemi come WHOOP che monitorano il recupero e i ritmi del sonno, garantendo che i giocatori rimangano in campo il più possibile senza rischiare infortuni. WHOOP 4.0 si concentra sul recupero e sullo sforzo tramite la rilevazione ottica della frequenza cardiaca (PPG), un accelerometro a 3 assi, un giroscopio e il rilevamento della temperatura cutanea (non GPS/magnetometro).

L'utilizzo da parte della NFL di dispositivi indossabili Zebra per tracciare i giocatori durante le partite è un altro esempio di integrazione dell'intelligenza artificiale. Questi sistemi sfruttano il tracciamento della posizione in tempo reale per catturare con precisione i movimenti e le azioni dei giocatori. Nello specifico, utilizzano tag RFID integrati nell'equipaggiamento dei giocatori per acquisire dati completi sull'intera squadra. Questi dati vengono poi utilizzati per l'allenamento, il reclutamento e il miglioramento delle prestazioni.

1. Ricerca e reclutamento di talenti

Anche l'intelligenza artificiale ha avuto un impatto significativo sullo scouting e sul reclutamento dei giocatori. Diverse squadre della MLB utilizzano un sistema di visione artificiale per valutare i potenziali giocatori da assumere. Il sistema esamina automaticamente i filmati passati dei giocatori e crea una panoramica completa e un punteggio in base al loro potenziale impatto sulla squadra.

Questa strategia è ben lontana da quella di un reclutatore che stringeva la mano ai giocatori e cercava di giudicarne il potenziale basandosi sul proprio intuito. Sono finiti i tempi in cui uno scout reclutava un giocatore perché sentiva di avere il potenziale per fare la differenza. Ora, tutto ruota attorno ai numeri. In questo modo, l'intelligenza artificiale ha reso lo scouting più simile alla valutazione di un titolo azionario che di una persona.

2. Arbitraggio

Tutti conoscono la sensazione di quando la propria squadra è impegnata in una serrata lotta per la vittoria e, all'improvviso, una decisione sbagliata altera l'andamento della partita. In passato, le leghe sportive si affidavano esclusivamente agli arbitri umani per determinare se le regole di una partita fossero state rispettate. Tuttavia, tutto, dagli errori all'avidità, ha reso questo approccio meno attraente. Ora, quei tempi sembrano essere ormai lontani, poiché le nuove opzioni di intelligenza artificiale hanno trasformato l'arbitraggio in una scienza esatta, priva di errori umani.

La MLB passerà a un sistema di Automated Ball/Strike (ABS) basato sulle sfide per la stagione 2026. Gli arbitri umani continueranno a chiamare i lanci, ma le squadre potranno contestare l'ABS, che si basa sulle telecamere Hawk-Eye che tracciano la posizione del lancio. Questo è il risultato di anni di test nelle Minor League e di prove all'All-Star Game.

3. Strategia e decisioni di gioco

È possibile osservare gli effetti dell'intelligenza artificiale sull'allenamento di squadra. Nella NFL, il programma Digital Athlete di AWS crea simulazioni a livello di giocatore per studiare i carichi di lavoro e il rischio di infortuni, informando i piani di allenamento e di coaching. I club della MLB utilizzano modelli basati su Statcast e analisi biomeccaniche per la pianificazione degli scenari, anche se non li etichettano come "gemelli digitali".

Questa versione digitale è realizzata tramite scansione 3D del giocatore e cattura delle sue esatte dimensioni corporee. Da lì, i sensori monitorano con precisione i movimenti del giocatore e persino le sue decisioni durante il gioco.

Questi dati vengono poi utilizzati per creare programmi di allenamento personalizzati per i giocatori. Evidenziano le abilità che devono migliorare e possono anche essere utilizzati per simulare scenari di gioco e le probabili reazioni del giocatore. Questa strategia consente agli allenatori di testare le proprie strategie e i propri concetti prima che il giocatore li apprenda realmente.

4. Coinvolgimento dei fan e contenuti personalizzati

L'intelligenza artificiale non ha solo migliorato l'aspetto tecnico e calcistico del gioco. Ha avuto anche un impatto significativo sul modo in cui i tifosi seguono e partecipano alle partite. I sistemi che forniscono trasmissioni basate sull'intelligenza artificiale offrono ai tifosi un'interfaccia personalizzata completa di statistiche, momenti salienti, commenti extra e altro ancora. Questi sistemi offrono ai tifosi un modo più interattivo per partecipare alle community delle loro squadre preferite.

5. Scommesse sportive e approfondimenti predittivi

La recente svolta di legislatori e squadre sportive per consentire le scommesse nei loro modelli di business ha aperto le porte a una maggiore integrazione dell'intelligenza artificiale. I modelli di intelligenza artificiale sono ideali per prevedere le quote, monitorare le prestazioni e riconoscere gli schemi. Questi sistemi sono utilizzati da entrambe le parti, con le piattaforme di scommesse che utilizzano l'intelligenza artificiale per impostare le quote e monitorare i pagamenti, e gli scommettitori che li utilizzano per fare pronostici.

Per quanto riguarda i dati di mercato, Sportradar fornisce servizi di quote e integrità a circa 800 bookmaker e 900 società di media in tutto il mondo. Separatamente, Sporttrade gestisce un exchange di scommesse sportive negli Stati Uniti, distinto dall'attività di dati/servizi di Sportradar.

Le tecnologie dell'intelligenza artificiale guidano la rivoluzione

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Esistono diverse tecnologie che hanno trovato impiego comune in questi sistemi di intelligenza artificiale. Ad esempio, sistemi di visione artificiale come Hawkeye e Second Spectrum analizzano i video fotogramma per fotogramma, estrapolando gigabyte di dati relativi al giocatore e al gameplay. Un'altra tecnologia popolare sono i dispositivi indossabili.

I dispositivi indossabili offrono un nuovo livello di tracciabilità a squadre e dirigenti. Questi sistemi forniscono un monitoraggio 24 ore su 24, 7 giorni su 7, dentro e fuori dal campo. Per la prima volta, consentono alle squadre di verificare se i loro giocatori sono ben riposati o se si stanno appena presentando. Questi dati vengono poi inseriti in algoritmi di apprendimento automatico che ordinano le informazioni rilevanti e le presentano alle squadre in modo fruibile.

Esempi specifici della lega

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Analizzando l'uso dell'IA in esempi specifici per ogni campionato, è possibile comprendere come i protocolli di IA abbiano trovato applicazione in quasi tutti gli aspetti dell'esperienza sportiva. Dal contatto con i tifosi alla ricerca di talenti, questi sistemi possono offrire alla tua squadra del cuore un vantaggio competitivo. Ecco alcuni esempi di sistemi di IA adottati dalle principali leghe sportive.

MLB: Statcast

Statistica è il sistema di tracciamento dell'intera lega MLB (telecamere ottiche Hawk-Eye + radar, elaborati su AWS) che cattura i dati del campo e dei giocatori in ogni stadio. È entrato ufficialmente negli stadi nel 2015 ed è attualmente implementato in ogni stadio della lega. Questo algoritmo di intelligenza artificiale si basa su 12 telecamere di precisione e tecnologia radar per fornire all'algoritmo di intelligenza artificiale informazioni precise sulla posizione della palla. In questo modo, fornisce una vasta gamma di dati, tra cui velocità del lancio, velocità di rotazione, velocità, traiettoria e tipo.

NFL: statistiche di nuova generazione

La NFL ha iniziato a integrare i tag RFID per tracciare i giocatori in campo in tempo reale tramite Statistiche di prossima generazione piattaforma. Questi sistemi si basano su sensori posizionati nell'attrezzatura da gioco e nel pallone. Questi sensori RFID possono fornire dati precisi relativi alla posizione, alla velocità e alla direzione del giocatore, il tutto in relazione alla palla.

Questi dati possono quindi essere inseriti nell'ecosistema AWS AI Coach, dove vengono utilizzati per determinare nuove strategie di gioco. Questa opzione può fornire sessioni di allenamento personalizzate per i giocatori in base alle aree di miglioramento. Arricchisce inoltre l'esperienza dei tifosi attraverso visualizzazioni approfondite e approfondimenti dettagliati sui dati.

NBA: Secondo Spettro

Anche la NBA si è unita alla rivoluzione dell'intelligenza artificiale con l'integrazione dell' Secondo spettro Protocollo. Questa piattaforma monitora i giocatori utilizzando telecamere ad alta velocità in tempo reale. I fotogrammi vengono scansionati e il posizionamento esatto dei giocatori, la posizione della palla, i movimenti e le azioni dei giocatori vengono acquisiti e presentati tramite un'interfaccia di facile navigazione. Queste informazioni aiutano le squadre ad adattare le loro strategie difensive e offensive in base alle loro reali capacità del momento.

Premier League, MLS: Visione artificiale

I campionati di calcio hanno adottato sistemi di intelligenza artificiale per determinare fattori come il fuorigioco di un giocatore. Questi sistemi catturano 100 fotogrammi al secondo, consentendo loro di tracciare il pallone e i giocatori simultaneamente per tutta la partita con una precisione eccezionale.

Incredibilmente, può tracciare migliaia di punti mesh sul corpo di ogni giocatore per fornire il posizionamento in tempo reale. Inoltre, questi dati possono essere condivisi con i tifosi tramite animazioni 3D.

Corse: monitoraggio delle prestazioni

Sono state inoltre siglate diverse partnership di alto livello tra fornitori di servizi di intelligenza artificiale e team di Formula 1. Quest'anno, Mercedes ha stretto una partnership con Meta AI. Questa partnership ha permesso all'azienda di acquisire una conoscenza approfondita della propria strategia di gara, della sua efficacia passata e dei cambiamenti che avrebbero migliorato le prestazioni.

Mercedes non è la sola a impegnarsi per integrare i sistemi di intelligenza artificiale. McLaren ha collaborato con Dell Technologies per semplificare la propria strategia di analisi dei dati di gara. Oggi, l'azienda utilizza l'intelligenza artificiale per gestire le condizioni delle sue auto da corsa, migliorarne le prestazioni e individuare eventuali rischi.

Il business dei dati: chi ne trae profitto?

Il settore dell'analisi sportiva è un grande business, con alcuni rapporti prevedendo che il mercato supererà i 5.80 miliardi di dollari entro la fine del 2025. Gli stessi dati suggeriscono che questo sia l'inizio di un trend che potrebbe portare il mercato a raggiungere un tasso di crescita annuo composto del 30%. In particolare, diverse aziende attualmente dominano questo mercato.

Aziende come AWS, SAP, IBM Watson, SAS, Stats Perform e Sportradar continuano a guidare la carica. Queste piattaforme hanno semplificato l'integrazione di algoritmi avanzati nelle strategie di campionati e squadre. Inoltre, hanno trovato il modo di migliorare anche l'esperienza dei tifosi, creando nuove opportunità di monetizzazione. Dagli annunci personalizzati alle esperienze di realtà virtuale, il futuro dei sistemi di intelligenza artificiale per lo sport è roseo.

Sfide e preoccupazioni etiche

Sono numerose le sfide che il settore dell'intelligenza artificiale dovrà superare se intende proseguire sulla sua traiettoria attuale. Innanzitutto, ci sono gravi problemi di privacy sia per i giocatori che per i tifosi. I sistemi di intelligenza artificiale raccolgono enormi quantità di dati e possono creare profili unici per ogni utente, contenenti molti dati personali. Tuttavia, non esistono leggi che stabiliscano come i dati vengano utilizzati o condivisi.

I sostenitori della privacy sostengono che questi sistemi potrebbero essere utilizzati per monitorare tifosi e giocatori anche molto tempo dopo la fine delle partite. Inoltre, molti ritengono che un eccessivo affidamento a questi sistemi abbia svuotato di umanità alcuni di questi sport. Quando le squadre si preoccupano solo delle prestazioni e dei profitti, a farne le spese sono i tifosi.

Pertanto, ci sono alcuni campanelli d'allarme che risuonano riguardo all'attuale rivoluzione dell'analisi sportiva basata sull'intelligenza artificiale. Questi gruppi ritengono che si verifichino gravi rischi quando le persone dipendono eccessivamente dall'intelligenza artificiale e rimuovono l'elemento umano da processi che richiedono più della semplice analisi dei dati grezzi.

Il futuro: allenatori AI e atleti virtuali

Il futuro dell'integrazione dell'intelligenza artificiale nello sport assomiglierà a un film di fantascienza. Gli allenatori potranno giocare intere partite simulate utilizzando gemelli digitali prima di scendere in campo. Effettueranno aggiustamenti basati su informazioni che potrebbero essere rilevanti solo per i sistemi di intelligenza artificiale e non per l'occhio umano, come il potenziale di rischio o l'efficacia passata della squadra.

Man mano che i sistemi di intelligenza artificiale continuano ad apprendere e ad adattarsi, è probabile che assumano sempre più ruoli nel settore sportivo. Le squadre già integrano i bot per favorire le vendite e l'hype sui social media. In futuro, potremmo vedere intere squadre allenate da protocolli di intelligenza artificiale anziché da esseri umani. Chissà, forse un giorno l'intelligenza artificiale sostituirà persino i giocatori.

Conclusione: i dati sono la nuova strategia

Questa nuova era di sport ad alta intensità di dati è destinata a durare. Queste tecnologie continuano a ridefinire il significato di partecipazione a un evento sportivo. Hanno modificato quasi ogni aspetto del gioco, dal reclutamento all'allenamento e persino alle scommesse. Pertanto, i futuri campioni dovranno fare di più che affinare le proprie abilità di gioco. Dovranno anche imparare a padroneggiare i propri dati.

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