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Tecnologia Inteligência artificial já é capaz de escolher o próximo camisa 10 do seu time

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Uso de algoritmos para a contratação de jogadores ganha força, mas ainda não é hora de aposentar os "olheiros". (Foto: Reprodução)

Por muito tempo, contratações de jogadores de futebol passaram pelo aval de “olheiros”, gente com conhecimento suficiente para separar os craques dos pernas de pau. A partir da década de 90, parte dessas avaliações deixaram de ser feitas diretamente dos estádios e passaram a acontecer por vídeos em fitas VHS. Nas décadas seguintes, vieram os DVDs e vídeos no YouTube. Agora, o próximo ídolo do seu time já pode ser escolhido por robôs.

Na última década, a produção de dados sobre uma partida de futebol explodiu: firmas privadas, ligas, associações e os próprios clubes passaram a gerar um volume gigante de informações. Agora, times, federações e empresários tentam encontrar sentido nos dados por meio de inteligência artificial (IA). É um garimpo que nem sempre acontece dentro dos clubes. Parte desse trabalho vem sendo realizado por consultorias especializadas – uma das aplicações mais procuradas para os algoritmos é o de contratação de novos atletas.

Não é para menos: com os custos cada vez mais elevados em transferências, a chegada de um novo atleta ganha importância não apenas esportiva, mas também econômica. Ela precisa ser certeira. “Temos uma plataforma que é uma espécie de Google para contratações”, diz ao Estadão Salvador Carmona, fundador da consultoria espanhola Driblab.

Formado em economia pela Universidade do Arizona (EUA), o executivo desenvolveu uma ferramenta que recebe dados de partidas e jogadores e faz sugestões de contratações baseadas naquilo que os clubes procuram – a interface é tão simples que lembra a de um jogo de videogame. Os jogadores podem ser sugeridos com base na performance em determinados atributos ou na possível adaptação a certos esquemas táticos. A IA também pode sugerir atletas por seu potencial econômico.

“Em 2017, o Watford (clube da primeira divisão inglesa) nos procurou querendo um jovem atacante que também tivesse potencial econômico. O algoritmo fez algumas sugestões. O primeiro nome da lista era um atacante belga e o negócio não andou. O segundo era o de Richarlison”, conta Carmona. Então no Fluminense, o centroavante brasileiro foi contratado por € 12,4 milhões. Na temporada seguinte, o Watford vendeu Richarlison por € 40 milhões ao Everton.

Para quem acompanha de fora, a trajetória do atacante brasileiro pode ter sido apenas um golaço acidental da ciência de dados. Porém, predizer o sucesso de novos craques por meio de IA vem se tornando fundamental para muitos clubes. O Liverpool, por exemplo, está colaborando com a DeepMind, empresa “irmã” do Google, para o desenvolvimento de algoritmos sofisticados que aumentem o grau de previsibilidade de um esporte no qual acontecimentos aleatórios existem em maior volume do que comparado a esportes com eventos mais estruturados por partida, como basquete, beisebol e futebol americano.

Com os algoritmos da DeepMind, seria possível prever o tipo de movimentação no campo de diferentes atletas caso aconteça um único lançamento para o campo de ataque. “Uma partida de futebol gera entre 10 mil e 12 mil linhas de código com milhares de pontos de informação, então a IA ajuda a tomar decisões importantes”, diz Carmona.

Bicho difícil

“Contratação é o bicho mais difícil do mundo. Você pode contratar o ‘Kaká’ para o seu time, mas ele pode não se adaptar ao clube, à cidade e aos colegas. E daí danem-se as valências”, afirma Daniel de Paula Pessoa, ex-diretor de futebol do Fortaleza.

Na temporada de 2020, Pessoa trouxe a Driblab para ajudar o departamento de análise de dados do clube. Após alguns meses de experiência, considera que a IA pode ser uma ferramenta importante, mas que está longe de superar o olho humano. “Se você olhasse só os dados do Romário, você jamais traria ele para o time, mas uma contratação vai além”, diz. Os especialistas concordam que ainda há um longo caminho para a “IA boleira”.

“O futebol está num estágio de uso de dados e algoritmos em que grandes empresas estavam 20 anos atrás”, explica AJ Swoboda, diretor para as Américas do Twenty First Group. O executivo trabalhou nos anos 2000 em uma empresa que usava dados e análise estatística para ajudar empresas a tomar decisões – entre os clientes estavam Coca-Cola, Walmart e Starbucks. Durante a década passada, ele percebeu que poderia aplicar os mesmos princípios ao futebol.

“Há bastante espaço para o desenvolvimento. O futebol é um esporte bastante caótico no curto prazo. Mas, no médio e no longo prazos, é possível fazer previsões. Isso é o que nos interessa”, diz ele. Em vez de uma plataforma ampla, a Twenty First desenvolve projetos personalizados para clubes e federações com o objetivo de aumentar o grau de efetividade.

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