Applicazioni

Il ruolo crescente dell’AI nello sport

Gli utilizzi vanno dal migliorare le prestazioni degli atleti all'arbitraggio, dal fornire agli spettatori e ai fan contenuti personalizzati alla biglietteria automatizzata. Inoltre, scouting dei giocatori, previsioni delle partite e gestione delle sedi, nonché nella strategia e nel reporting [...]
Giovanni Sisinna

Direttore Program Management www.linkedin.com/in/giovannisisinna/

AI sport
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L’intelligenza artificiale sta trasformando il settore dello sport sotto molteplici aspetti: dal migliorare le prestazioni degli atleti all’arbitraggio, dal fornire agli spettatori e ai fan contenuti personalizzati alla biglietteria automatizzata. Strumenti basati sull’intelligenza artificiale vengono utilizzati per lo scouting dei giocatori, la previsione delle partite e la gestione delle sedi, l’AI ha anche potenziali applicazioni nella strategia e nel reporting.

Come l’AI sta cambiando il panorama dello sport

L’intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo sempre più importante nel settore dello sport, con applicazioni che spaziano dall’arbitraggio, all’ottimizzazione delle prestazioni dei giocatori allo scouting e al reclutamento, dal coinvolgimento dei media e dei tifosi, alle previsioni delle partite, alla strategia di gioco, alla gestione delle sedi. Il potenziale nel rivoluzionare il settore è enorme.

 

AI sport

  • AI e arbitraggio: migliorare la precisione nell’arbitraggio. Alcuni potenziali vantaggi per le decisioni arbitrali includono l’analisi in tempo reale degli incidenti sul campo, l’analisi post-partita, una migliore precisione e coerenza delle decisioni e un processo decisionale più rapido.
  • Prestazioni dei giocatori, allenamento, coaching: l’industria sportiva sta adottando la tecnologia dell’AI per migliorare le prestazioni degli atleti. Vengono utilizzati diversi approcci, come l’analisi dei dati con algoritmi di Machine learning, l’elaborazione del linguaggio naturale delle conversazioni tra atleti e allenatori e il monitoraggio dei movimenti dei giocatori sul campo. Queste applicazioni possono fornire feedback accurati e personalizzati che possono aiutare atleti e allenatori a ottimizzare il loro gioco ed evitare gli infortuni.
  • Scouting e reclutamento: per identificare gli atleti di talento in modo rapido e accurato analizzando i dati dei rapporti di scouting, creando simulazioni di realtà virtuale di partite o sessioni di allenamento e fornendo alle squadre l’accesso a un pool più ampio di giocatori.
  • Coinvolgimento dei media e dei fan: fornire a club e federazioni comunicazioni personalizzate, analisi del sentiment, traduzioni automatiche e può inoltre migliorare il livello di esperienza dei fan e automatizzare attività di giornalismo. Gli strumenti basati sull’AI possono aiutare i club sportivi a comprendere meglio i propri fan e a fornire loro contenuti su misura che “risuonino” in modo più efficace. Questa tecnologia ha un grande potenziale anche per ridurre i costi di produzione di contenuti di qualità.
  • Previsioni delle partite: fare previsioni più accurate analizzando dati come le formazioni delle squadre, la forma dei giocatori e le condizioni meteorologiche.
  • Strategia di gioco: l’AI sta trasformando la strategia sportiva fornendo ai team più dati e approfondimenti. Consente agli allenatori di prendere decisioni migliori, aiuta le squadre ad allenarsi in modo più efficiente e migliorano la qualità della competizione. Questa tecnologia ha un forte potenziale per migliorare le strategie.
  • Gestione degli impianti: per gli operatori delle sedi sportive, consentendo di automatizzare le attività. Può essere utilizzata per programmare la manutenzione, gestire le prenotazioni, emettere i biglietti e fornire assistenza ai clienti, liberando tempo al personale e fornendo preziose informazioni.

AI e arbitraggio

Negli ultimi anni, c’è stata una crescente tendenza a utilizzare la tecnologia nello sport per aiutare a migliorare l’arbitraggio. Un’area che ha visto investimenti significativi è l’uso dell’intelligenza artificiale.

L’AI può essere utilizzata per arbitrare le partite. Ad esempio, l’International Basketball Federation (FIBA) ha sperimentato l’utilizzo di telecamere che forniscono immagini all’AI che può tracciare i movimenti dei giocatori durante le partite e segnalare eventuali falli di gioco. Il sistema utilizza algoritmi di visione artificiale per rilevare le infrazioni e inviare avvisi agli arbitri in campo. Hawk-Eye – un sistema che utilizza la visione artificiale per tracciare la traiettoria delle palline – viene ora utilizzato per il monitoraggio delle partite di tennis. Nel calcio, la FIFA ha sperimentato un sistema di intelligenza artificiale chiamato “Ref Cam” che tiene traccia dei movimenti dei giocatori in campo e fornisce agli arbitri dati in tempo reale per aiutarli a prendere decisioni su potenziali falli o fuorigioco.

Ci sono una serie di potenziali vantaggi nell’usare l’AI per le decisioni arbitrali.

AI sport

  • Analisi in tempo reale: monitorare i giocatori in campo, identificare potenziali infrazioni e ridurre il numero di decisioni errate prese dagli arbitri. Questo si ottiene fornendo agli arbitri informazioni che potrebbero non essere in grado di individuare da soli, ad esempio nel caso in cui un giocatore si trova in fuorigioco quando è stato segnato un goal.
  • Analisi post-partita: fornire l’analisi post-partita delle decisioni arbitrali. Questo può essere utilizzato per identificare le aree di possibile miglioramento, nonché per evidenziare eventuali errori commessi durante il gioco.
  • Accelerare il processo decisionale: aiutare ad accelerare il processo decisionale nei casi in cui è necessaria una decisione immediata, ad esempio se è stato commesso o meno un fallo. Avendo accesso rapidamente a tutte le informazioni pertinenti, gli arbitri possono prendere decisioni in modo più rapido ed efficiente.
  • Migliorare la coerenza delle decisioni: migliorare il livello di coerenza delle decisioni arbitrali. Questo si ottiene fornendo agli arbitri le stesse informazioni e indicazioni al momento di prendere una decisione. Ciò contribuirebbe a migliorare l’equità per tutte le squadre e a garantire che nessuna squadra ottenga dei vantaggi a causa di un arbitraggio incoerente.

Se da una parte sono evidenti i potenziali vantaggi nell’uso dell’AI per le decisioni arbitrali, bisogna comunque evidenziare che esistono anche alcuni potenziali svantaggi che dovrebbero essere considerati prima della sua implementazione.

  • Decisioni errate: una preoccupazione è che l’AI potrebbe anche prendere delle decisioni sbagliate se non usata correttamente.
  • Rallentamento del processo decisionale: nel caso di sistemi semiautomatici, l’AI potrebbe rallentare in alcuni casi il processo decisionale. Gli arbitri, infatti, potrebbero aver bisogno di tempo per comprendere le informazioni fornite dal sistema prima di decidere.
  • Introduzione di bias: c’è anche il rischio che l’AI possa introdurre pregiudizi nel processo decisionale se l’AI venisse addestrata su dati di partite precedenti che contengono decisioni arbitrali non corrette e a favore di una squadra o di un’altra.

Prestazioni dei giocatori, allenamento, coaching

Il settore sportivo utilizza sempre di più l’AI per migliorare le prestazioni dei giocatori. Analizzando i dati, l’AI può fornire feedback ad allenatori e giocatori su vari aspetti quali la tecnica, metodi di allenamento e rischio di infortuni.

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Esistono diversi approcci basati sull’AI che vengono utilizzati per la preparazione e il coaching.

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  • Ottimizzare gli stati fisici, fisiologici e psicologici: algoritmi di Machine learning possono analizzare dati prestazionali, biomedici e biomeccanici degli atleti mentre il Natural Language Processing (NLP) può analizzare le trascrizioni delle interviste agli atleti o i dialoghi allenatore-atleta. Tutte queste analisi possono essere utilizzate per identificare gli stati fisici, fisiologici e psicologici dei giocatori, le tendenze, i modelli e i fattori combinati che possono influire sulle prestazioni di ciascun atleta. I risultati vengono utilizzati per personalizzare i programmi di allenamento o fornire feedback agli allenatori.
  • Prevenzione degli infortuni: la prevenzione degli infortuni è un tema particolarmente importante nello sport in quanto non solo protegge gli atleti da danni a lungo termine, ma li aiuta a mantenere in uno stato ottimale. Gli infortuni non solo possono porre fine ad una carriera da professionista, ma hanno anche un enorme impatto finanziario sui team. Con l’aiuto dell’AI, la prevenzione degli infortuni dei giocatori può essere portata a un livello superiore: si possono analizzare i dati di ciascun atleta e fornire agli allenatori informazioni sul livello di affaticamento e sulla necessità di recupero dell’atleta. Per prevedere gli infortuni, i team possono adottare misure per evitarli o, almeno, essere meglio preparati nel caso si dovessero verificare.
  • Analisi dei movimenti in campo: L’AI può fornire un’analisi dettagliata dei movimenti dei giocatori sul campo, nonché statistiche e approfondimenti sui punti di forza e di debolezza di ciascun giocatore in modo da apportare modifiche a tecniche e strategie.

Scouting e reclutamento

Per soddisfare la domanda di atleti di talento, varie organizzazioni hanno iniziato a utilizzare l’intelligenza artificiale. Analizzando i dati delle partite precedenti, l’AI può infatti identificare schemi che potrebbero indicare le potenziali abilità di un particolare atleta. Queste informazioni possono quindi essere utilizzate dai club per ingaggiare determinati giocatori.

L’intelligenza artificiale può essere utilizzata in diversi modi per individuare e reclutare atleti.

  • per analizzare i dati dai rapporti di scouting e identificare i modelli che possono indicare il potenziale di un particolare atleta.
  • per analizzare i dati dei giocatori per identificare modelli e tendenze che potrebbero non essere evidenti ad esaminatori umani.
  • per creare simulazioni di realtà virtuale di partite o sessioni di allenamento, da utilizzare per valutare le abilità dei giocatori in un ambiente più realistico.

Ci sono una serie di vantaggi nell’usare l’AI per lo scouting e il reclutamento:

  • risparmiare tempo e denaro riducendo la necessità di spostamento dei reclutatori
  • fornire alle squadre l’accesso a un pool più ampio di giocatori, dato che questo tipo di ricerca non ha limiti geografici
  • migliorare l’accuratezza delle valutazioni e renderle più obiettive.

Le organizzazioni che utilizzano l’intelligenza artificiale per lo scouting e il reclutamento stanno ottenendo risultati significativi. Un’organizzazione ha riportato un aumento del 50% nell’accuratezza nell’identificare gli atleti di talento. Un’altra ha riferito di aver risparmiato milioni di dollari all’anno utilizzando l’intelligenza artificiale per semplificare il processo di scouting.

Tuttavia, ci sono anche alcuni potenziali svantaggi nell’usare l’AI in quest’ambito.

  • se non utilizzata correttamente, l’AI potrebbe portare a valutazioni distorte o addirittura discriminazioni nei confronti di determinati giocatori.
  • c’è anche il rischio che l’intelligenza artificiale possa rendere il processo di reclutamento troppo impersonale eliminando l’elemento umano dal processo.

Tuttavia, l’intelligenza artificiale può integrare i metodi di scouting tradizionali fornendo una prospettiva più obiettiva e liberando tempo agli scout che potranno concentrarsi su altri compiti, come lo sviluppo delle relazioni con i giocatori.

Media e coinvolgimento dei fan

L’intelligenza artificiale può essere utilizzata, nel settore dei media, per il coinvolgimento dei fan e per il giornalismo automatizzato. In questo modo vari club e federazioni stanno migliorando le modalità di comunicazione con i propri fan e follower, e come utilizzano i dati per comprendere e servire meglio il proprio pubblico.

Ai sport

  • Personalizzare le comunicazioni con i fan: aiutando i club e le federazioni a personalizzare le loro comunicazioni con i propri fan, utilizzando i dati per identificare quali messaggi hanno più probabilità di catturare l’attenzione degli utenti. Ciò consente di rivolgersi a gruppi specifici di fan con contenuti personalizzati che hanno maggiori probabilità di indurre una reazione positiva.
  • Monitorare i canali dei social media: monitorare i canali dei social media per l’analisi del sentiment, offrendo alle organizzazioni una comprensione in tempo reale del “sentimento” dei propri fan. Queste informazioni possono quindi essere utilizzate per regolare di conseguenza le comunicazioni.
  • Tradurre automaticamente i resoconti delle partite: generare traduzioni automatiche dei resoconti delle partite e di altre notizie del club, in più lingue, agevolando la comunicazione con i fan internazionali. Ciò non solo migliora l’accessibilità, ma aiuta anche i club a raggiungere un pubblico maggiore che altrimenti prima non sarebbe stato coinvolto.
  • Migliorare l’esperienza complessiva dei fan: i dati raccolti tramite strumenti basati sull’AI vengono utilizzati da club e federazioni per migliorare l’esperienza complessiva dei fan. Comprendendo ciò che i fan desiderano e di cui hanno bisogno, le organizzazioni possono apportare modifiche che si traducono in un’esperienza più piacevole per tutti i soggetti.
  • Commentare automaticamente le partite: analizzare i dati durante lo svolgimento della partita e fornire commenti che includono informazioni su biografie dei giocatori, statistiche storiche e altre informazioni di interesse. Questo tipo di analisi e commenti in tempo reale alimentati dall’AI migliora decisamente l’esperienza degli spettatori durante la visione di evento sportivo.
  • Generazione di articoli: raccogliendo dati da più fonti e utilizzando tecniche di elaborazione del linguaggio naturale, i sistemi di AI sono in grado di scrivere articoli su eventi sportivi di qualità comparabile a quella umana. L’AI può aiutare i giornalisti a scrivere storie più accurate e tempestive, nonché a fornire ai fan maggiori informazioni sulle loro squadre e giocatori preferiti. Questa tecnologia ha un grande potenziale per ridurre i costi di produzione dei contenuti pur mantenendo alti livelli di qualità.

Pronostici delle partite

Negli ultimi anni, c’è stata una crescente tendenza all’utilizzo dell’intelligenza artificiale per le previsioni delle partite, poiché questa è in grado di fornire previsioni più accurate rispetto agli umani e può farlo con maggiore velocità.

Analizzando dati come le formazioni delle squadre, la condizione fisica dei giocatori, le condizioni meteorologiche e i risultati storici, i sistemi di AI sono in grado di generare previsioni estremamente accurate per le partite future. Queste informazioni possono essere utilizzate dai bookmaker per impostare le quote nel mercato delle scommesse o dai fan per puro divertimento.

Esistono diversi modi in cui l’AI può essere utilizzata per le previsioni delle partite.

  • Previsioni sulle partite future: un metodo popolare consiste nell’utilizzare i dati delle partite passate per addestrare un algoritmo di Machine learning. Questo algoritmo può quindi essere utilizzato per fare previsioni sulle partite future.
  • Previsioni sulle prestazioni dei giocatori: un altro approccio consiste nell’usare l’AI per analizzare le statistiche dei giocatori. Queste informazioni possono essere utilizzate per identificare modelli e tendenze che possono indicare come si comporterà un giocatore nelle partite future.

Strategia di gioco

L’industria sportiva si rivolge sempre più all’AI per supportare le scelte strategiche di gioco, poiché questa  può fornire informazioni che gli esseri umani potrebbero non essere in grado di vedere e può farlo in modo rapido e preciso.

  • Analizzare i dati di giocatori e squadre: analizzando i dati di giocatori e squadre, l’AI può identificare modelli e tendenze che possono essere utilizzati per migliorare le prestazioni.
  • Crea simulazioni di giochi futuri: creare simulazioni di giochi o di eventi futuri al fine di preparare meglio squadre e atleti per le nuove sfide da affrontare.
  • Osservare gli avversari: varie aziende realizzano software basati su AI che aiutano le squadre ad analizzare gli avversari e le loro strategie, creare piani di gioco di risposta e rivedere le prestazioni.
  • Identificare e analizza le abilità dei giocatori: altre soluzioni utilizzano l’analisi video alimentata da algoritmi di Machine learning per analizzare i giocatori, le loro abilità e generare report con relativi consigli strategici su come gestire al meglio le partite.

Gestione di impianti ed eventi

La gestione degli impianti sportivi è una parte cruciale per garantire operazioni senza intoppi nel settore. I luoghi devono essere adeguatamente mantenuti e gestiti per soddisfare le esigenze sia degli atleti che degli spettatori. Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale è emersa come una potenziale soluzione per la gestione di queste strutture.

  • Automatizzare le attività: può essere utilizzata per automatizzare attività come la pianificazione della manutenzione, la gestione delle prenotazioni e l’assistenza clienti. Ciò può liberare il tempo del personale in modo che possa concentrarsi su compiti più importanti.
  • Migliorare gli eventi futuri: può migliorare l’accuratezza delle previsioni fatte su eventi e tendenze futuri. Queste informazioni possono essere utilizzate per prendere decisioni sulla capacità dell’impianto coinvolto, sulle necessità del personale e sulle strategie di marketing.
  • Gestione biglietteria: l’emissione dei biglietti è un processo spesso lungo e complesso. Con l’aiuto dell’AI, questo processo può essere reso più efficiente e snello automatizzando alcune delle attività coinvolte nell’emissione di biglietti. Questo consente al personale di concentrarsi su altre attività e ridurre gli errori. Inoltre, l’AI può aiutare a migliorare il servizio clienti fornendo consigli su eventi futuri di potenziale interesse per l’acquirente basandosi sul suo comportamento passato. Ciò può agevolare i clienti nel trovare i biglietti che desiderano e aiutare i club a vendere i biglietti più pregiati e costosi.

Le sfide dell’AI nello sport

L’uso dell’intelligenza artificiale nello sport si sta diffondendo sempre di più con l’avanzare della tecnologia. Tuttavia, ci sono ancora molte sfide da superare prima che questa possa essere completamente integrata in questo settore.

  • Mancanza di comprensione su ciò che l’AI può fare: c’è ancora una mancanza di comprensione delle capacità dell’AI e di come può essere utilizzata nello sport. Ciò significa che vi è una mancanza di investimenti nella tecnologia e una mancanza di comprensione su come utilizzarla in modo efficace.
  • Problemi relativi ai dati: per essere efficace, l’AI ha bisogno di accedere a dati di alta qualità. Tuttavia, i dati nello sport sono spesso incompleti, imprecisi o semplicemente non disponibili. Ciò limita la capacità dei sistemi di fornire previsioni o raccomandazioni accurate.
  • Mancanza di competenze: attualmente mancano esperti con le competenze necessarie per sviluppare e implementare sistemi di intelligenza artificiale nello sport. In particolare, le conoscenze specifiche del dominio (ad esempio, scienze dello sport).
  • Problemi organizzativi: molte organizzazioni sportive sono strutturate in modo tale da rendere difficile l’implementazione efficace di soluzioni di AI. Ad esempio, potrebbero esserci dipartimenti all’interno dell’organizzazione che impediscono la condivisione dei dati tra i reparti. In alternativa, se il processo decisionale dovesse essere centralizzato all’interno dell’organizzazione, questo potrebbe ostacolare l’implementazione di nuove idee.
  • Preoccupazioni etiche: ci sono preoccupazioni etiche associate all’uso dell’AI nello sport, in particolare per quanto riguarda l’uso di dati personali e informazioni biometriche. Ad esempio, esiste il rischio che gli atleti possano essere valutati non adeguatamente in base alle loro caratteristiche genetiche o che i loro dati personali possano essere utilizzati senza consenso. Queste preoccupazioni devono essere gestire prima che l’AI possa essere ampiamente adottata nello sport.
  • Costo: il costo dello sviluppo e dell’implementazione di soluzioni di AI può essere un ostacolo per molte organizzazioni sportive. Inoltre, mancano spesso i fondi per la ricerca sulle applicazioni nello sport. Ciò significa che molte potenziali applicazioni rimangono allo stadio di prototipi da laboratorio e non entrano mai in contesti reali.
  • Interoperabilità: affinché i sistemi di AI siano efficaci, devono essere in grado di interfacciarsi con altri sistemi e condividere dati. Tuttavia, molte organizzazioni sportive utilizzano software proprietario non compatibile con altri sistemi. Ciò limita la capacità delle soluzioni di essere utilizzate in modo efficace.
  • Problemi di implementazione: anche quando vengono sviluppate soluzioni di AI, possono esserci difficoltà nell’implementarle all’interno delle organizzazioni sportive. Ad esempio, la formazione del personale per l’utilizzo del nuovo sistema, l’integrazione del sistema nei flussi di lavoro esistenti o l’implementazione del sistema su larga scala.
  • Valutazione: può essere difficile valutare le prestazioni dei sistemi di AI nello sport poiché spesso non esistono metriche o standard concordati. Questo rende difficile capire se un determinato sistema funziona come previsto o se sia necessario apportare miglioramenti.
  • Resistenza al cambiamento: nei soggetti interessati, all’interno delle organizzazioni sportive, c’è spesso resistenza all’utilizzo di soluzioni di AI, spesso dovuta a una mancanza di comprensione di ciò che questa può fare, preoccupazioni sui costi o semplicemente una preferenza per i metodi tradizionali. Superare questa resistenza può essere la chiave per implementare con successo l’AI nello sport.

Conclusione

Il potenziale e il futuro dell’intelligenza artificiale nello sport sono enormi ed entusiasmanti. Man mano che la tecnologia continua a svilupparsi lo saranno anche i modi in cui l’AI verrà utilizzata per migliorare l’esperienza sportiva di atleti, allenatori, tifosi e operatori del settore.

 

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