Quando o MLS anunciou seus planos de implantar tecnologias movidas por IA em seu programa de recrutamento até o final do ano, os céticos levantaram as sobrancelhas. Trabalhando com a startup de Londres ai.io, a liga usará o aplicativo ‘aiScout’ para descobrir atletas amadores em todo o mundo. Esta colaboração inédita marca a primeira vez que o MLS utilizará Inteligência Artificial em seu programa de recrutamento anteriormente controlado, deixando os fãs de futebol e de IA intrigados se a Inteligência Artificial finalmente chegou ao mainstream na indústria profissional de futebol.
Não há dúvida de que os esportes profissionais têm a capacidade de aproveitar o potencial da inteligência artificial. Essas inovações têm a capacidade de alterar a maneira como acompanhamos e analisamos jogos, seja desde o ponto de vista de um administrador ou de um fã. No caso do futebol, existem opções para análise de jogos em tempo real, modelagem de resultados de partidas, monitoramento de bola, recrutamento de jogadores e até mesmo previsão de lesões – as possibilidades são praticamente infinitas.
Segundo Joel Shapiro, professor da Northwestern University na Kellogg School of Management, ao iniciarmos a utilização de inteligência artificial e análises complexas para compreender e prever o comportamento humano, caminhamos em direção a um progresso incrível. Ainda assim, alguns especialistas começam a acreditar que seria o momento certo para usarmos essa tecnologia na indústria do futebol profissional. O futebol é o esporte mais jogado no mundo e tem milhares de seguidores, já que a FIFA é formada por 205 associações membros com mais de 300.000 clubes, como o Biblioteca do Congresso informa. Durante a Copa do Mundo das Mulheres na Austrália e na Nova Zelândia, os oficiais da FIFA anunciaram que a partida de 64 jogos superou todos os recordes de presença.
A necessidade de mais atletas e mais talentos no grande palco tem mantido as organizações de recrutamento de faculdade, como Sports Recruiting USA (SRUSA), muito ocupadas. Chris Cousins, fundador e chefe de operações da SRUSA, disse que eles estão enviando pessoal para todo o mundo, principalmente nos EUA, à procura de jogadores. Cousins expressou seu entusiasmo em relação ao potencial impacto da inteligência artificial na sua empresa e, de fato, não teme a implementação da análise preditiva afetando o lucro da SRUSA.
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Cousins comentou que provavelmente substituirá os batedores, contudo ao mesmo tempo, ele manifestou que acredita que a implementação da Inteligência Artificial tornará as tarefas mais ágeis. “Ele essencialmente aperfeiçoará os recursos… o que economizará às companhias dinheiro.” O sr. Cousins indicou que a SRUSA já iniciou a experiência com a IA, mesmo que somente com um nível modesto. Ele foi parceiro de uma empresa designada Veo que implanta drones que seguem os jogadores e recolhem vídeo para os batedores para examinar mais adiante.
Luís Cortell, treinador sênior de recrutamento para o futebol masculino para NCSA College Recruiting, é um pouco menos “firme”, mas ainda acredita que a Inteligência Artificial pode ser uma ferramenta útil. “Agora, o futebol envolve mais uma sensação para o jogador e uma compreensão do jogo, e não existe nenhuma medida de sucesso para o desempenho na faculdade”, disse ele. “Enquanto a Inteligência Artificial não preencher inteiramente esta lacuna, há uma oportunidade de ajudar a fornecer informações adicionais”.
Ao mesmo tempo, as pessoas envolvidas na indústria precisam ter cautela ao considerar a IA como uma benção. “As pessoas esperam que a Inteligência Artificial seja incrível, pois não deve cometer erros ou, se houver erros, serão muito raros”, afirmou Shapiro. A verdade é que os modelos preditivos sempre vão produzir erros, mas tanto os pesquisadores quanto os investidores querem ter a garantia de que as inovações em IA nesse setor poderão gerar “erros menos frequentes e com menores prejuízos” em comparação com os erros cometidos por humanos.
Embora Shapiro concorde com Cousins de que a tecnologia inteligente substituirá certos setores da folha de pagamento, ele acredita que os tomadores de decisão sobre como os recursos serão utilizados não serão substituídos pela Inteligência Artificial por algum tempo. Por outro lado, Richard Felton-Thomas, diretor de ciências esportivas e diretor de operações da ai.io, acredita que a tecnologia desenvolvida e usada pelo MLS não substituirá os batedores. Ele afirma que eles são extremamente importantes para o lado da mentalidade e personalidade, e que você precisa ver os seres humanos se comportando em sua arena esportiva para realmente identificar o talento.
Em breve, quando o aplicativo aiScout for lançado e estiver em uso pelo MLS no fim deste ano, os jogadores poderão criar vídeos de si mesmos realizando exercícios específicos e enviá-los para o recrutador de talentos. Estes, por sua vez, poderão encontrar jogadores usando qualquer critério que desejarem, como por exemplo, um goleiro de uma altura particular com uma pontuação de chute específica. Neste contexto, o aiScout é como uma combinação de uma rede social e um mecanismo de busca. Contudo, antes de tomar uma decisão de recrutamento, um observador terá de ver o jogador em pessoa.
Felton-Thomas afirmou que a IA principal não gira em torno da pontuação, mas mais em relação ao processamento de vídeo e à localização. “O esporte é de 200 quadros por segundo, certo? Então, você não pode apenas ter qualquer modelo de rastreamento antigo. Ele não será capaz de acompanhar o humano com suficiente rapidez”, disse ele. Os algoritmos de inteligência artificial desenvolvidos para examinar o conteúdo de vídeo podem transformar os movimentos humanos em métricas e capacidades de desempenho globais de um atleta.
Essas métricas de desempenho podem incluir dados biográficos, destaques de vídeo e benchmarks específicos do clube que podem ser feitos por recrutadores. A empresa disse em uma declaração que a tecnologia de IA da plataforma também é capaz de marcar e comparar a capacidade técnica, atlética, cognitiva e psicométrica dos jogadores individuais. Além disso, a IA pode gerar feedback com base em classificações de referência a partir da gama de ensaios do clube disponíveis. O Programa de Inovação da FIFA, o braço experimental da associação que testa e se envolve com novos produtos que querem entrar no mercado profissional de futebol, informou que as ferramentas movidas por IA da ai.io demonstram um nível de precisão de 97 por cento quando comparado aos padrões atuais de ouro.
Além de usar ferramentas de Inteligência Artificial para otimizar alguns procedimentos da MLS, a Cousins expressou que muita da seleção de talentos é muito subjetiva e tendenciosa. O aplicativo de recrutamento AI.io, pois é disponível para qualquer jogador com um telefone celular, aumenta o alcance da MLS para comunidades menos favorecidas.
O objetivo principal do aiScout é interromper o viés, contribuindo para quem obtém as oportunidades e no processo de pré-seleção. Agora, um scout pode fazer uma chamada baseada em dados objetivos para avaliar o desempenho físico de um jogador. “Os clubes estão começando a perceber que não podemos confiar apenas na opinião de alguém”, explicou Felton-Thomas. Embora a inteligência artificial não elimine completamente o favoritismo, é um passo na direção certa.
AiScout pode oferecer uma porta de entrada para jogadores de comunidades distantes ou desprivilegiadas que não têm os meios ou a oportunidade de serem avistados por olheiros em competições e campeonatos. “Alguém que mora em algum lugar remoto como o Alasca, ou no Texas, ou onde quer que seja, mas não tem a capacidade de jogar para um clube importante, pode nunca ser visto pelas pessoas certas, mas com essa plataforma, pow! Eles estão indo diretamente para os olhos das pessoas certas”, disse Cousins sobre o aplicativo da ai.io.
A MLS declarou que a tecnologia AI.io “vence barreiras como custo, geografia e falta de tempo que normalmente restringem a acessibilidade a programas de descoberta de talentos”. De acordo com Felton-Thomas, o mais importante é entender que a AI.io vai “popularizar” o processo de recrutamento para a MLS, certificando que habilidades físicas são a variável mais importante quando ligações e clubes decidem em que investir seu dinheiro. “Estamos tentando dar aos clubes uma maior confiança quando tomam decisões sobre quem assinar e quem observar”. Ao aplicar o aplicativo movido pela IA, os prazos de recrutamento também devem ser reduzidos.
A professora Silvia Ferrari, da Engenharia Mecânica e Aeroespacial da Cornell e Assistente de Direção para a Pesquisa de Engenharia Cross-Campus, que supervisiona o “Laboratório para Sistemas Inteligentes e Controles” da universidade, está de acordo com a ideia de que a Inteligência Artificial tem o poder de melhorar a experiência dos recrutadores. Ela também acredita que a IA pode ajudar a “reduzir viés que treinadores às vezes podem ter em relação a um determinado jogador ou a uma equipe específica”, explicou Ferrari.
O Laboratório da Ferrari tem desenvolvido algoritmos que conseguem prever ações em jogos de voleibol com precisão superior a 80%. Os trabalhos por trás dessa ferramenta preditiva movida pela IA já tem três anos e, agora, eles estão colaborando com a equipe de hóquei no gelo dos homens Big Red da Cornell para expandir as aplicações do projeto. Os algoritmos são treinados para extrair dados de vídeos de jogos e, em seguida, usar essa informação para prever estatísticas de jogo e desempenho dos jogadores quando expostos a novos conjuntos de dados.
Ferrari comentou que a pesquisa que ela faz é facilmente aplicável ao futebol, mas que não está focada nele devido aos campos extensos dificultando a gravação de informações analisáveis. Além disso, a previsão de trajetória e o rastreamento dos jogadores também são problemas. No entanto, com menos jogadores e campos menores, essas variáveis são mais controláveis no hóquei.
Apesar de o foco da Ferrari no laboratório não ser o futebol, acredita-se que a pesquisa na área da Inteligência Artificial tornou-se “mais promissora para o desenvolvimento de IA em esportes, permitindo um avanço maior”. Os algoritmos criados pelo laboratório da Ferrari potencializam a análise de diferentes estratégias, auxiliando os treinadores a avaliar as qualidades e fraquezas dos jogadores e dos adversários. Segundo Ferrari, “estamos tendo um avanço muito rápido”.
A próxima área na qual a Ferrari planeja aplicar a pesquisa de seu laboratório inclui mergulho e skydiving. No entanto, existem alguns obstáculos técnicos que precisam ser superados pelos pesquisadores. Segundo Ferrari, o principal desafio é a análise em tempo real. Esta limitação é baseada na incapacidade da tecnologia de prever resultados com base em dados históricos escassos. Além disso, a implementação de sistemas de inteligência artificial no mundo real é cara e, sem as certas parcerias como Intel e AWS, não seria possível financeiramente.
Felton-Thomas disse que ai.io espera atrair milhões de usuários ao longo dos próximos anos. A empresa crê que isto será possível graças às parcerias formadas com times como Chelsea FC e Burnley FC, no Reino Unido, e o MLS nos Estados Unidos. Inicialmente, o aiScout foi projetado para o futebol, no entanto a empresa afirma que suas principais características podem ser adaptadas para outros esportes.
Embora AI.io preveja um crescimento significativo e haja muito entusiasmo em volta da Inteligência Artificial, a tecnologia ainda tem um longo caminho a percorrer antes de ser considerada totalmente confiável. Como observou Ferrari, “ainda há muito o que fazer” no que diz respeito à melhoria da tecnologia, o que não se limita apenas ao processo de alimentação de algoritmos com dados anteriores. Os modelos preditivos devem ser suficientemente inteligentes para se ajustar às variáveis em constante mudança. Além disso, a inteligência artificial ainda desperta ceticismo e desconfiança na sociedade, muito menos no futebol.
Shapiro opina que, se as regras do esporte, a maneira como os atletas são empregados e os protocolos de cuidado dos jogadores maduros forem alterados, nossas previsões poderão não ser tão acuradas. No entanto, ele continua confiante de que os modelos existentes serão úteis e informativos por um longo período.
