O uso de dados no esporte profissional cresceu significativamente nos últimos anos. No futebol, o volume de dados disponíveis para as equipes está crescendo exponencialmente. É cada vez mais difícil capturar todos os pontos de dados relevantes disponíveis e destilar as informações complexas contidas nesses milhões de pontos de dados por jogo em uma série de representações simples. Essas representações precisam ser rapidamente absorvidas, adaptadas e compartilhadas para melhorar o desempenho das equipes e ganhar mais jogos.
O ditado de que o big data fornece grandes percepções nunca foi tão importante, mas também está cada vez mais difícil de ser alcançado. Os analistas esportivos dependem de dados para realizar seu trabalho, reunindo e recortando informações de sessões de treinamento e partidas competitivas, o que ajuda a gerenciar equipes, lidar com lesões e ajudar os técnicos a tomar as decisões que importam.
A inteligência de dados esportivos é um setor em expansão devido ao grande valor por trás dos dados. As tecnologias de monitoramento e rastreamento de jogadores estão em vigor há algum tempo, mas sem um contexto oportuno e relevante, os números simplesmente não batem. Encontrar o contexto por trás de cada situação é crucial para que os analistas de dados obtenham respostas imediatas nas quais possam confiar para tomar decisões informadas.
O poder do aprendizado de máquina e da inteligência artificial está sendo aproveitado por empresas de primeira linha que buscam ampliar o potencial humano. O mesmo está acontecendo no esporte profissional. Nos bastidores, novas tecnologias estão maximizando o valor dos dados - tão importantes em uma partida de futebol complexa, com milhares de eventos por jogo que se traduzem em milhões de pontos de dados. O aprendizado de máquina está ajudando os jogadores e suas equipes de ciência esportiva a criar medidas objetivas e identificar cenários impossíveis ao olho humano.
A Inteligência Artificial pode simular uma quantidade tão grande de eventos que permite a um cientista de dados traduzir os insights e fazer recomendações sobre o que acontecerá no campo. Isso permite que os técnicos tomem decisões informadas sobre jogadores individuais e é vital na preparação para um jogo. O insight adicional pode influenciar os jogadores que são selecionados em esportes coletivos e ser útil quando o intervalo entre os jogos é curto, como é o caso do futebol. Além dos cronogramas de treinamento individuais que devem ser organizados, isso pode ajudar a determinar as táticas com base no estilo de jogo do adversário.
Quando se imagina um cientista ou analista esportivo, geralmente se imagina uma sala cheia de telas, passando o tempo analisando imagens (semelhante ao assistente de Billy Beane em Moneyball). O aprendizado de máquina está aprimorando essa função que consome muito tempo para permitir uma tomada de decisão mais rápida e melhor. Portanto, o uso de insights acionáveis, em vez de uma série de números sem contexto relevante, ajuda os que desempenham essa função a obter análises mais rápidas e profundas e agregar ainda mais valor à equipe técnica.
A tecnologia só está melhorando. A Inteligência Artificial está sendo implementada rapidamente em nossa vida cotidiana com assistentes digitais em nossos telefones e em nossas casas. E ela veio para ficar. Ao aplicar a tecnologia ao esporte, onde os ganhos marginais são vitais, estamos vendo uma análise eficaz que permite que os clubes de futebol e os jogadores saiam na frente.
O esporte cria algumas das maiores conquistas humanas e mantém uma conexão emocional tão inspiradora para os torcedores de todo o mundo. É fascinante ver a relação entre a inteligência artificial e o desempenho da equipe. Ao comemorar o auge do desempenho e da emoção humana ou da equipe, são as máquinas que fornecem os dados para que as percepções sejam extraídas. À medida que os algoritmos de aprendizado de máquina evoluem e se tornam mais sofisticados, eles têm um grande potencial para desbloquear o desempenho no campo esportivo.
