Il futuro del calcio: scoprire i talenti nascosti con algoritmi e big-data

L'intelligenza artificiale ha assunto un ruolo di rilievo nello scouting moderno, da alcuni definito Scouting 2.0, rivoluzionando il modo in cui vengono identificati i giovani talenti.

Foto Mosca Iervolino

Nel mondo del calcio, la ricerca di talenti nascosti è diventata un’arte e una scienza allo stesso tempo. Le squadre di tutto il mondo sono costantemente alla ricerca di nuovi calciatori che possano dare un contributo immediato e che abbiano un buon potenziale di crescita nel medio-lungo periodo. Proprio per raggiungere tale obiettivo sono sempre più numerose le società che stanno abbracciando l’innovazione tecnologica per migliorare l’approccio allo scouting e le performance dei giocatori. E così negli ultimi anni sono emerse una nuova generazione di dirigenti sportivi e di società che stanno adottando strategie innovative, sfruttando l’intelligenza artificiale (IA), l’analisi dei dati e gli algoritmi per scoprire talenti nascosti e massimizzare il potenziale dei calciatori a disposizione.

Avevamo già affrontato tale argomento in questo articolo, ma riteniamo che il tema meriti un ulteriore approfondimento, per capire se il ricorso all’IA stile machine learning, che utilizza algoritmi per le attività di scouting, rappresenta davvero il futuro del calcio o è soltanto una moda passeggera.

Una delle squadre pionieristiche che ha abbracciato questo approccio innovativo è la Salernitana, guidata dal direttore sportivo Morgan De Sanctis, che sta dimostrando di essere all’avanguardia nell’acquisizione dei giocatori. Ed è proprio la figura del direttore sportivo che riveste un ruolo cruciale in questo contesto. La sua filosofia di reclutamento è guidata da un approccio basato sulla combinazione dell’analisi dei big-data, analisi delle performance, con l’utilizzo di algoritmi e dell’intelligenza artificiale, senza però trascurare le competenze tradizionali di scouting. 

Il Presidente Danilo Iervolino, in un’intervista a Sky Sport, ha delineato la filosofia innovativa della Salernitana, incentrata sulla scoperta di talenti nascosti. ” Io sono un tecno-entusiasta, poi ci sono i tecno-scettici che non vedono di buon occhio l’utilizzo dei big-data. Noi Stewart lo abbiamo individuato anche così, i dati parlavano di un giocatore con una forza incredibile. Prendere giocatori maturi era troppo facile, a noi interessa soprattutto fare delle scoperte interessanti“. L’attenzione perciò si è spostata verso giocatori poco noti ma promettenti, una scelta che mira a creare “scoperte interessanti” e, aggiungiamo noi, anche buone plusvalenze. Questo approccio comporta naturalmente dei rischi, ma la società è convinta che la strada della scoperta dei talenti misconosciuti sia quella giusta da seguire.

Anche l’esempio del Sassuolo e della sua collaborazione con Wallabies, una startup italiana specializzata nell’applicazione dell’intelligenza artificiale nello sport, è una ulteriore conferma di come sempre più società italiane stanno abbracciando l’innovazione tecnologica. Wallabies utilizza algoritmi di machine learning per analizzare enormi quantità di dati e fornire agli allenatori e agli addetti ai lavori informazioni preziose sui calciatori e sulle loro prestazioni.

L’intelligenza artificiale ha perciò assunto un ruolo di rilievo nello scouting moderno, da alcuni definito Scouting 2.0, rivoluzionando il modo in cui vengono identificati i giovani talenti.

Un altro esempio notevole è Algorithm Soccer Oracle (Asm), sviluppato negli Stati Uniti, ma da cervelli italiani. Si tratta di un algoritmo creato da un team di esperti che analizza le prestazioni dei giocatori attraverso una vasta gamma di parametri, attraverso la registrazione delle partite in video e l’analisi delle statistiche dei giocatori. Questo algoritmo consente di valutare il potenziale di un giocatore e di prevedere la sua possibile evoluzione nel tempo. Grazie a questa tecnologia, le squadre possono individuare con precisione i talenti promettenti e avere molte più informazioni prima di prendere decisioni nell’ambito del reclutamento.

Rasmus Ankersen, figura di spicco in questo movimento di innovazione nel calcio, ha introdotto metodi analitici nel reclutamento, nell’analisi delle performance e nello sviluppo dei talenti. L’uso di dati e statistiche per migliorare l’efficacia dello scouting e la formazione dei giocatori è diventato un pilastro fondamentale nelle strategie di club come il Midtjylland e il Brentford.

A seguito dell’inaspettato licenziamento del duo Maldini e Massara, il Milan capitanato da Gerry Cardinale ha deciso di sostituirli con l’intelligenza artificiale, più dettagliatamente con gli algoritmi di Billy Beane, ideatore di Moneyball. Si tratta di algoritmi che utilizzano l’intelligenza artificiale basati sulla Sabermetrica (Society for American Baseball Research). Infatti questa metodologia è nata nel mondo del Baseball negli Oackland Athletics, come racconta Bennet Miller nel film Moneyball, l’arte di vincere uscito nel 2011. Con il baseball, Moneyball ha portato risultati ottimi, utilizzando solo i big data. Questi algoritmi sono stati poi implementati in ambito calcistico con buoni risultati, prima in Inghilterra con il Brentford e poi in Norvegia nel Midtjylland. Non abbiamo informazioni di dettaglio, ma sappiamo che per eseguire al meglio Moneyball, gli studi si concentrano anche sul sonno, sull’umore e sull’alimentazione dei giocatori.

L’IA non si limita solo all’identificazione dei talenti, ma viene anche utilizzata per migliorare le performance complessive della squadra. L’istituto di scienze e tecnologie della cognizione del Cnr, in collaborazione con l’Università di Pisa, ha sviluppato sistemi di intelligenza artificiale come “Injury Forecaster” e “PlayeRank“. Questi strumenti forniscono suggerimenti per evitare infortuni e valutare le performance dei calciatori, contribuendo a prendere decisioni tattiche più efficaci e allenamenti mirati per massimizzare il potenziale di ciascun calciatore della squadra, lavorando di più sulle sue aree di miglioramento.

Il recente Festival dello Sport di Trento ha ulteriormente enfatizzato l’importanza dell’analisi dei dati nel calcio. Una hackathon (evento in cui programmatori, informatici, ma anche grafici, si incontrano mettendo insieme le proprie competenze per sviluppare e realizzare un progetto) è stata organizzata per elaborare i dati relativi ai tocchi di palla nella Serie A della stagione 2017-2018, dimostrando l’ampio potenziale delle analisi statistiche nel comprendere lo stile di gioco delle squadre.

Tuttavia, l’introduzione dell’IA nello sport non è priva di sfide e dibattiti. L’utilizzo dei big data solleva questioni relative alla gestione delle informazioni personali. È necessario trovare un equilibrio tra un uso così massivo dei dati personali e il rispetto delle normative sulla privacy, garantendo che le informazioni sensibili dei giocatori siano trattate con responsabilità. Infatti tra i dati che possono essere vagliati rientrano, sempre più spesso, anche i tratti caratteriali/psicologici, che assumono in uno sport di squadra un rilievo fondamentale.

Nonostante i progressi nell’uso dell’IA, che sta aprendo nuove prospettive nel calcio moderno, è fondamentale sottolineare che questa tecnologia non sostituirà mai l’uomo. L’IA si conferma sempre più un supporto strategico che aiuta a prendere decisioni più informate, ma gli allenatori e gli osservatori rimarranno sempre elementi chiave nel processo di scouting. Ecco perché il ds Morgan De Sanctis con i suoi collaboratori Giulio Migliaccio e Simone Lo Schiavo continuano a girare per il mondo per visionare i talenti individuati anche con l’ausilio di queste nuove tecnologie.