Arsène Wenger spunea recent că inteligența artificială va deveni imposibil de ignorat în recrutare.
La tot mai multe cluburi europene mari, un fotbalist nu mai ajunge pe masa directorului sportiv printr-un raport de scouting, ci printr-un model statistic.
Cluburile care au schimbat piața înaintea bogaților
Brighton e unul dintre exemplele cele mai ”la modă”. Clubul l-a luat pe Moisés Caicedo de la Independiente del Valle înainte să explodeze în Premier League și pe Alexis Mac Allister de la Argentinos Juniors înainte să devină campion mondial.
Brentford, Toulouse sau Midtjylland și-au construit deja de ani buni strategia pe analytics. Ideea e simplă: dacă nu poți bate financiar marile cluburi, încerci să ajungi primul la jucător.
Citește și: Esta noche juega El Trinche!
Brighton l-a vândut apoi pe Caicedo la Chelsea pentru peste 100 de milioane de euro. Mac Allister a ajuns la Liverpool. Brentford l-a luat pe Ollie Watkins din League One și l-a vândut la Aston Villa pentru aproape 34 de milioane.
Iar dintre granzi, Liverpool a fost unul dintre cluburile care au împins puternic recrutarea bazată pe date încă din perioada lui Michael Edwards. Presa engleză a asociat de multe ori modelele statistice ale clubului cu transferuri precum Salah, Mané, Robertson sau Diogo Jota.
Cum funcționează „fabrica de date”
Totul pornește de la date. Foarte multe date.
StatsBomb, Wyscout, Hudl sau SkillCorner colectează orice se întâmplă într-un meci. Nu doar goluri și assist-uri. Sprinturi, dueluri, intensitate, pressing, poziționare, recuperări. Adică TOTUL.
SkillCorner și Second Spectrum merg și mai departe și folosesc computer vision. Practic, camerele urmăresc permanent poziția fiecărui jucător și a mingii. Cluburile primesc apoi modele 3D, heatmap-uri și date tactice extrem de detaliate.
În multe cazuri, un club știe despre un fundaș din Ecuador sau un mijlocaș din Danemarca mai multe date decât știe propriul lui antrenor.
Momentul în care algoritmul taie lista de transferuri
Wyscout, una dintre cele mai folosite platforme din fotbal, are sute de mii de jucători în baza de date și milioane de clipuri video indexate. Un scouter poate căuta în câteva secunde toți fundașii U21 din America de Sud care câștigă peste 70% din duelurile aeriene și joacă într-o echipă cu pressing avansat.
Apoi începe filtrarea. Un club poate introduce exact profilul pe care îl caută: extremă sub 23 de ani, minimum un anumit număr de sprinturi și acțiuni progresive pe meci, rezistență la pressing agresiv, disponibil la un anumit preț.
Algoritmul reduce apoi piața de la mii de jucători la câteva zeci.
De ce scouterii n-au dispărut
Abia dup-aceea pleacă oamenii pe teren. Scouterii merg la meciuri live, discută cu foști antrenori, colegi, oameni din cluburi. Verifică lucrurile pe care modelul nu le poate măsura: comportament, disciplină, personalitate, reacție la presiune.
„Datele îți spun ce face un jucător. Omul trebuie să afle de ce face acel lucru”, a fost una dintre explicațiile venite chiar din zona de scouting din Premier League.
Mulți directori sportivi folosesc acum AI-ul ca prim filtru și abia apoi scoutingul clasic, ca verificare finală.
Next level: cluburile încearcă să simuleze transferurile înainte să le facă
Mai mult, cluburile încearcă acum să afle și cum ar arăta echipa înainte să facă un transfer.
Mai multe firme folosesc modele inspirate din arhitecturi Transformer, asemănătoare celor folosite în AI-ul conversațional, pentru a estima dacă un jucător se potrivește într-un alt campionat sau într-un alt stil tactic.
Practic, sistemele încearcă să răspundă la câteva întrebări de bază cum ar fi adaptarea la un alt sistem de joc, potrivirea cu stilul antrenorului, intensitatea campionatului sau potențialul maxim pe care fotbalistul îl poate atinge.
Compania londoneză aiSCOUT a mers și mai departe. Folosește aplicații bazate pe AI prin care jucătorii pot încărca teste video și date fizice, iar cluburile îi pot evalua fără să-i vadă live. Chelsea și Burnley sunt printre cluburile care au colaborat cu platforma.
Cât costă recrutarea bazată pe AI
În Premier League, unele cluburi bagă milioane de euro anual în departamentele de analytics, baze de date și modele predictive. Chiar și accesul complet la platforme precum Wyscout sau StatsBomb costă zeci sau sute de mii de euro pe sezon, în funcție de nivelul serviciilor și numărul competițiilor analizate.
Cluburile insistă însă că investiția se amortizează rapid dacă eviți măcar un transfer ratat sau dacă găsești primul un jucător care explodează ulterior pe piață.
Frica din scouting: „toți caută același tip de jucător”
Totuși, mulți oameni din scouting spun că modelele favorizează jucătorii „curați” statistic și pot rata exact fotbaliștii ieșiți din tipar.
„Dacă Messi apărea azi la 13 ani, multe modele fizice probabil îl respingeau”, comenta recent un fost scouter din Spania într-o dezbatere despre AI și fotbal.
Și mai există o teamă: că toate cluburile ajung să caute același tip de jucător. Același profil fizic, aceleași cifre, aceleași date. În Premier League deja există discuții că multe echipe filtrează aproape identic extremele și mijlocașii defensivi: intensitate mare, dueluri multe, pressing agresiv, capacitate de efort.
Oamenii din scouting spun că aici apare riscul cel mare. Să dispară exact fotbaliștii care nu arată perfect în modele, dar care pot schimba un meci doar din talent și personalitate.
„Datele nu pot măsura curajul”, spunea recent un scout din Championship, într-un material despre recrutarea bazată pe AI.
Be First to Comment