A tecnologia está a virar de pernas para o ar a história secular e o mundo rico em práticas do futebol. Liderando esta revolução, a Inteligência Artificial é uma disciplina que tem o potencial de mudar fundamentalmente a forma como entendemos, jogamos e até prevemos o futuro do Belo Jogo. Tem um potencial incomparável para analisar grandes quantidades de dados e reconhecer padrões que de alguma forma escapam à observação humana.

Desde a procura de jovens talentos até aos gráficos das trajetórias das lendas do futebol, a diferença que a IA fará não pode ser sobrevalorizada. Mas realmente, pode a IA dizer a sorte de um homem sobre ser a próxima lenda do futebol? Imagine apostar no Bacana Melhores Cassinos naquela equipa porque sabe quem é o jogador que tem por hábito marcar muitos golos. Este artigo apresenta uma visão geral das aplicações atuais da IA no futebol, a ciência por detrás da previsão de carreira e as considerações éticas que devemos enfrentar com este avanço tecnológico.

Já imaginou o que seria uma equipa conseguir prever a frequência com que um jogador se pode lesionar? Imagine aquele craque português que está na mira do Fluminense e que tem um valor de mercado bem apetecível. Porém, já ouviu a expressão "o barato sai caro"? Quantas vezes um clube contrata uma estrela que fica lesionado a época toda e o que parecia um negócio excelente passa a ser um negócio ruinoso?

Muitas vezes. Estas aplicações vêm mudar o jogo. E esse jogo é facilitado com a introdução de aplicações que usam a IA como os clubes usam jogadores jovens para fazer boas contratações. Mas não só.

Uma dessas aplicações notáveis é a previsão do desempenho do jogador. Com base nos seus dados históricos e nas métricas de desempenho atuais, a IA poderia examinar minuciosamente o desempenho dos jogadores nas próximas partidas. Qualquer clube valorizaria esta capacidade ao tomar decisões de transferência ou escolher alinhamentos. Os sistemas de observação alimentados por IA, a próxima fronteira, avaliam os jovens talentos comparando estatísticas com jogadores famosos para indicar onde as suas carreiras podem terminar.

Outra área crítica onde a IA se destaca é na prevenção de lesões. A monitorização das condições físicas e da carga de trabalho dos jogadores permite aos sistemas de IA não só estabelecer a possibilidade de lesões, mas também dar medidas para essa prevenção. Tal acordo permite o prolongamento da carreira do jogador e mantém o desempenho da equipa com um plantel saudável.

O que está no futuro para as lendas do futebol tem a ver com a intrincada dança entre dados, algoritmos e aquela pitada extra de intuição humana. Na verdade, no fundo, é a aprendizagem automática que torna todo este processo possível. É este subconjunto de inteligência artificial que permite aos sistemas aprender com os dados para melhorar as previsões ao longo do tempo. A base dos modelos de aprendizagem automática é o treino em grandes conjuntos de dados que contêm probabilidades e estatísticas dos jogadores, dados sobre o desempenho dos jogos, registos de treino e até mesmo o que acontece fora do campo.

As principais métricas das previsões incluiriam atributos físicos como velocidade, resistência e agilidade, competências técnicas como precisão de passe, drible e remate e, por último, fatores psicológicos de resiliência, trabalho em equipa e liderança. Modelos mais avançados podem detetar correlações obscuras entre estas variáveis e o sucesso a longo prazo – por exemplo, um jogador que atua sob pressão e produz desempenhos ao longo de várias temporadas.

O poder da IA, no entanto, não se estende à elaboração da OMC ou a previsões perfeitas, pois o futebol é um jogo de espontaneidade e imprevisibilidade determinado por tantos factores externos: lesões, configuração da equipa, questões pessoais e afins. Embora a IA possa, sem dúvida, acrescentar valor a tais insights, cada um pode ser tido em conta; portanto, estas previsões são tratadas como probabilidades e não como baseadas em certezas.

A IA na previsão da carreira no futebol acompanha uma questão de grave relevância ética: como evitar preconceitos nos modelos de IA. As projeções que são produto de uma IA perpetuarão ainda mais este preconceito se já forem captadas na identificação, valorização ou avaliação de talentos nos próprios dados de treino. Por exemplo, se alguns dados históricos captarem valores baixos atribuídos a jogadores provenientes de regiões ou origens específicas, é bem possível que um sistema de IA possa recomendar ou prever injustamente um potencial inferior para jogadores semelhantes no futuro.

Tais problemas podem ser resolvidos através da incorporação de transparência e prestação de contas. Em primeiro lugar, as partes interessadas devem garantir que os modelos de IA são treinados em conjuntos de dados diversos e representativos. Limpar e atualizar estes modelos de tempos a tempos também ajudará a reduzir os preconceitos. O julgamento humano precisa de apoiar decisões tomadas por previsões de IA para fornecer contexto e ter em conta nuances que os algoritmos podem perder.

Outra consideração ética em relação às previsões da IA seria o seu efeito na carreira em jogo. Rotular jovens talentos com grande potencial pode colocar muita pressão e expectativa, enquanto previsões menos favoráveis podem desencorajar ou desviar jogadores promissores. Assim, poderia perceber-se que a IA deveria tornar-se uma ferramenta de apoio e não um juiz definitivo do futuro de um jogador.

Por Sidney Barbosa da Silva - Página adicionada em 22 Outubro 2024.