L’evoluzione tecnologica ridefinisce completamente il modo in cui si allena una squadra, e non solo: anche la costruzione di una rosa e la strategia seguono nuovi percorsi.
«La Serie A, così come tutti gli altri campionati top europei, affronta una trasformazione radicale che prende in considerazione investimenti, metodologie e cultura sportiva», dice a Il Bollettino Edoardo Degli Innocenti, Chief Innovation Officer di Kama Sport.
Il Mercato globale dell’intelligenza artificiale applicata al calcio ha superato quota 1,2 miliardi di dollari, con una crescita di anno in anno superiore al 25%.
Oltre il 60% dei club professionistici utilizza algoritmi predittivi e sistemi di machine learning per lo scouting, mentre il 55% impiega strumenti di AI per ottimizzare le trattative di calciomercato, con una riduzione stimata dei costi pari al 35%. In Serie A, squadre come Juventus, Inter e Milan hanno visto crescere il valore delle rispettive rose tra il 12% e il 20% negli ultimi due anni, anche grazie a decisioni maggiormente data-driven sia sul piano sportivo sia su quello finanziario.
Ci sono diverse tecnologie emergenti che stanno avendo un impatto sulla scoperta dei talenti. In Sud America, tra i territori più fertili per la nascita di futuri campioni, oltre 100mila giovani calciatori utilizzano piattaforme dedicate, in grado di attirare finanziamenti per svariati milioni di euro. Questi servizi hanno un funzionamento molto semplice: si parte dalla raccolta dati di migliaia di giocatori, per poi elaborarli in tempo reale e fornire segnalazioni ai club.
E sul piano della preparazione atletica, l’AI è già uno strumento impattante. Circa l’80% degli allenatori professionisti impiega algoritmi e sensori indossabili, per un impatto significativo nella prevenzione degli infortuni, consentendo una valutazione precisa di fatica, stress e rischio muscolare. Ci sono club come il Manchester City che hanno dichiarato di avere ridotto gli infortuni del 42% grazie a tecnologie predittive e analisi biomeccaniche. Anche in Italia, diverse squadre stanno iniziando a collaborare con Startup specializzate in analisi applicata alla performance, ottenendo progressi anche sul piano della personalizzazione dei carichi di lavoro.
Le nuove tecnologie sono poi protagoniste nell’analisi tattica. La Liga spagnola elabora oltre 3,5 milioni di data point per partita attraverso una piattaforma sviluppata con Microsoft, utile tanto agli allenatori quanto agli staff tecnici e ai media. In Premier League, il Liverpool ha testato TacticAI, ossia un sistema sviluppato da DeepMind capace di simulare schemi su calcio d’angolo con una precisione predittiva del 70%, migliorando le probabilità di tiro del 13%. Anche in Serie A si stanno muovendo i primi passi verso modelli di match intelligence capaci di analizzare non solo i movimenti in campo, ma anche le reazioni emotive e psicologiche dei calciatori. Infine, l’AI sta cambiando il rapporto tra club e tifosi. Chatbot conversazionali, highlight personalizzati e sistemi di raccomandazione stanno ridefinendo l’esperienza dello spettatore, con un aumento del 50% delle interazioni digitali.
Il tempo di montaggio delle sintesi video si è ridotto del 35%, mentre cresce l’interesse per le esperienze live, soprattutto tra le nuove generazioni.
«L’intelligenza artificiale è un ambito in cui l’umanità investe da oltre settant’anni, attraversando fasi alterne. Oggi sta trasformando profondamente quasi tutti i settori, e il calcio non fa eccezione. Negli ultimi anni, realtà come Kama Sport e Math&Sport stanno guidando questa evoluzione. Va però sottolineato che l’AI generativa rappresenta una svolta radicale. Si tratta di una nuova generazione di tecnologie in grado di modificare profondamente le regole del gioco. Consente di sviluppare soluzioni efficaci anche a partire da pochi dati, talvolta non strutturati, accelerando in modo significativo le attività di preparazione, analisi live e revisione post-partita.
Da un lato, si producono volumi di dati sempre più elevati; dall’altro, è fondamentale interpretarli e tradurli in insight utili e tempestivi. Noi utilizziamo l’AI non solo per analizzare i dati, ma anche per renderli comprensibili allo staff tecnico in modo rapido e intuitivo. Lo stesso approccio vale per la generazione di contenuti media: è oggi possibile automatizzare la produzione di report, commenti delle partite e analisi giornalistiche, migliorando velocità, coerenza e qualità narrativa».
Quali sono i principali ambiti in cui l’AI sta già apportando vantaggi concreti e quelli, invece, ancora poco esplorati?
«Il primo utilizzo è nello scouting di nuovi talenti. Grazie alla capacità di analizzare rapidamente grandi quantità di informazioni, anche poco strutturate, l’AI consente di individuare profili interessanti in tempi molto ridotti rispetto al passato. Anche l’analisi video e la generazione automatica di dati rappresentano settori in cui l’AI sta facendo la differenza, permettendo una lettura più dettagliata e sistematica delle prestazioni. Un ambito ancora in fase iniziale, ma estremamente promettente, è quello della prevenzione degli infortuni. Si sta lavorando per costruire modelli predittivi in grado di segnalare in anticipo situazioni di rischio. Pensiamo a un allenatore che riceve una notifica automatica quando la probabilità di infortunio per un giocatore supera una soglia prestabilita: uno scenario che oggi può sembrare futuristico, ma che si avvicina rapidamente alla realtà, anche grazie alla crescente disponibilità di dati raccolti attraverso tecnologie avanzate, come Hawk-Eye».
Nel calciomercato, quanto può contare oggi un’analisi algoritmica nella valutazione di un giocatore o nella previsione del suo rendimento futuro?
«Può aiutare moltissimo a ridurre gli errori di investimento, non solo riguardo al singolo giocatore, ma anche alle dinamiche di squadra. Si parla sempre di più di approcci Moneyball, per citare il famoso film. Non è facile vedere i risultati perché si tratta di aumentare le probabilità di vincere il più possibile, ma non si può averne certezza. Dobbiamo ricordarci che un modello matematico resta pur sempre tale. Ci dice le probabilità che qualcosa accada, ma in una stagione si può essere anche semplicemente sfortunati. Specie nel calcio, che vive anche di episodi».
Si sono stime sul potenziale impatto economico dell’AI per i club calcistici?
«Per quanto riguarda l’abbattimento dei costi dipende sempre da caso a caso. In media, l’AI è in grado di ridurre anche del 90% il tempo speso dallo staff per generare video e reportistica, liberando disponibilità per attività più produttive e ad alto valore aggiunto come l’analisi delle partite e lo studio degli avversari. Non dobbiamo dimenticarci che piattaforme come Kama Sport rendono anche i sistemi informatici aziendali più sicuri da attacchi hacker e furti di informazioni sensibili. La reputazione è importante e si può dire che non abbia prezzo».
L’adozione di tecnologie basate sull’AI rischia di aumentare il divario tra i grandi club e le realtà minori o può diventare uno strumento di democratizzazione anche per le piccole squadre?
«Credo che possa diminuire il gap tra attori di piccole e grandi dimensioni, in quanto sta diventando una tecnologia sempre più alla portata di tutti. La difficoltà vera è saperla utilizzare nel modo corretto. È una novità che si vede già oggi nelle Startup: sempre più società con pochissime persone riescono ad ottenere grandi risultati perché “potenziate” dall’intelligenza artificiale. I piccoli club non fanno eccezione».
Come cambia il lavoro degli scout e degli analisti con l’integrazione dell’intelligenza artificiale?
«Cambia un po’ il ruolo, come d’altronde succede anche nelle aziende, passando da generatori di contenuto a verificatori di contenuto. Sempre con l’intento di mettere l’essere umano al centro dei processi. Di fatto la generazione del materiale avviene grazie all’intelligenza artificiale di Kama Sport, denominata KAI. Lasciando tutto il lavoro ad alto valore aggiunto di verifica, analisi, studio e presentazione a scout e analisti. Il nostro team data science sta facendo un lavoro incredibile per portare le più moderne tecniche direttamente ai club di Serie A».
Si può contribuire anche alla gestione efficiente del carico fisico degli atleti?
«Sì, è un caso d’uso futuristico, ma che già sta diventando realtà. A oggi siamo in una fase descrittiva e predittiva, ossia piattaforme come Kama Sport possono descrivere i dati inerenti al carico fisico degli atleti, dando stime di affaticamento se si esce da certi range. Questo consente di prevenire potenziali infortuni. Sarà curioso raggiungere la fase finale prescrittiva, in cui gli algoritmi inizieranno a dare indicazioni precise. Come fossero dei preparatori esperti, riguardo agli esercizi perfetti per minimizzare gli infortuni».
Guardando al calcio come industria, quali sono i nuovi modelli di business che potrebbero nascere grazie all’intelligenza artificiale, anche lato fan experience e diritti media?
«In primis, bisogna chiedersi cosa vogliono i fan. La Gen Z per esempio sta dimostrando di amare sempre di più gli sport innovativi. Dal contenuto veloce e dove non ci si può distrarre per un secondo. Ne è un esempio la Kings League di calcio a 7, di cui Kama Sport gestisce tutta la data collection per Italia, Spagna, Messico, Germania, Francia e Brasile. L’AI potrebbe rendere più coinvolgente il calcio avvicinandolo a una esperienza più immersiva e personalizzata. Si creerebbe così una fan experiencesartoriale. Cosa che l’AI è perfettamente in grado di fare: recepisce i dati dei tifosi e fornisce risposte e informazioni puntuali semplicemente rispondendo in una chat. Si passa quindi da una esperienza uguale per tutti a milioni di esperienze uniche generate dall’AI».
Quali sono i rischi principali legati a un’implementazione estensiva nel calcio?
«I tool di AI, come tantissime altre tecnologie, portano con sé i loro rischi. I bias sono un problema noto e arginabile, ma da non sottovalutare. Vengono ereditati in gran parte dai dati su cui alleniamo i modelli di intelligenza artificiale. E sono tanto più dannosi quanto più grande è la scala cui sono applicati questi modelli. Se dovessimo avere un bias di qualche tipo che favorisce, per esempio, i giocatori che calciano di destro, potremmo andare a penalizzare ingiustamente tutti i giocatori mancini dei prossimi anni. Specialmente se la scala di applicazione dovesse essere mondiale.
Si tratta di un esempio banale, ma rende l’idea di quanto i bias, se diffusi su grandi numeri, possono causare danni ingenti. Non da meno sono le tematiche di etica, privacy e governance. I modelli devono essere etici by design, ossia fin dall’inizio. Non si può pensare di applicare delle regole solo successivamente, quando ormai il danno è stato fatto. Lo stesso vale per tematiche di privacy dei dati e governance. L’AI Act sta entrando nella realtà di qualunque azienda, comprese le squadre di calcio».
Immaginando lo scenario tra cinque o dieci anni: quanto sarà ancora riconoscibile il calcio di oggi?
«Credo che sarà molto diverso, sia all’interno sia all’esterno delle squadre. Mi auguro che i club siano più consapevoli degli incredibili tool che hanno a disposizione già ora, per portare il calcio italiano sempre più in alto. Si parla tanto di crisi del talento, ma chissà che l’AI magari possa rappresentare un’opportunità per vincere nuovi trofei a livello europeo o mondiale…».©
📸Credits: Canva
Articolo tratto dal numero del 1° settembre 2025 de Il Bollettino. Abbonati!