Nell’industria dello sport l’intelligenza artificiale si sta affermando in maniera dirompente, rivoluzionando regole e dinamiche che fino a poco tempo fa sembravano intoccabili. I numeri infatti non mentono: secondo alcuni report di settore, l’82% delle organizzazioni sportive ha già implementato algoritmi basati sull’AI e prevede di incrementare gli investimenti nei prossimi 12 mesi.
La centralità delle nuove tecnologie per il futuro delle attività sportive mondiali è dunque fuori discussione. Gli algoritmi stanno cambiando la cultura dello sport, sempre più orientata all’analisi e al machine learning per innalzare il livello competitivo, dentro e fuori dal campo.
Come le nuove tecnologie impattano sulle prestazioni dell’atleta
In ambito sportivo, l’introduzione dell’AI permette un focus sull’atleta senza precedenti. Grazie all’utilizzo di dispositivi ad alto contenuto tecnologico, ogni professionista potrà contare su strategie di allenamento mirate, misurazione delle prestazioni e valutazione delle aree di miglioramento. Tali piattaforme possono lavorare in sinergia e trasformare un’enorme quantità di dati grezzi in insight ad alto valore predittivo.
I tool forniti dai sistemi AI, inoltre, sono in grado di monitorare l’intensità dell’allenamento, scoperchiando così quei trend che sono alla base dell’affaticamento e del rischio di infortunio. Il monitoraggio si estende anche alla gestione completa della salute dell’atleta: sonno, nutrizione, idratazione. In questo senso, l’intelligenza artificiale è in grado di incidere anche sui tempi di recupero, contribuendo a ottimizzare il rientro in campo dell’atleta stesso.
Dal campo all’esperienza del tifoso
Anche sul piano tattico l’impatto sarà altrettanto rilevante. Allenatori e staff tecnici potranno affidarsi a soluzioni tecnologiche in grado di minimizzare il margine di errore legato al fattore umano. Ad esempio, si potrà accedere ad informazioni legate al posizionamento dei calciatori, heat maps, possesso palla: questo potrà suggerire strategie di gioco sempre più flessibili e adattabili nel corso della gara.
Tra i migliori esempi di AI applicati al calcio spicca sicuramente il Liverpool, che utilizza sistemi integrati di analisi relativi al perfezionamento dei calci piazzati. L’obiettivo è quello di ottenere un vantaggio competitivo da sfruttare durante lo svolgimento della partita, attraverso schemi e metodi di attacco sempre più innovativi.
Se prima solo una piccola parte di appassionati di sport aveva la capacità di partecipare ai grandi eventi, oggi, le tecnologie digitali permettono alle organizzazioni di arrivare in ogni parte del mondo.
Ed è proprio con l’espansione delle fanbase globali che le società sportive “monetizzano” il tifoso attraverso sponsorizzazioni, e-commerce e abbonamenti. Lo sport quindi si sta allontanando dai tradizionali metodi di coinvolgimento digitale, aprendo a un’esperienza sempre più immersiva e totalizzante.
Non è un caso che il mercato a più alto potenziale per le piattaforme di intelligenza artificiale sia il coinvolgimento dei tifosi (34%) e la creazione (e distribuzione) di contenuti sempre più pertinenti (32%). In questo contesto, la differenza la fanno i nuovi strumenti predittivi di engagement, dai chatbot agli assistenti vocali.
I club, da parte loro, sottolineano come la fidelizzazione del tifoso sia alla base delle loro operazioni tecnologiche. Stabiliscono così importanti connessioni con il proprio pubblico anche attraverso piattaforme media come YouTube e Instagram (76%), Tik Tok (52%) Facebook e X (49%).
Broadcast e intelligenza artificiale
Poche tecnologie hanno rivoluzionato il mondo dello sport come la TV e la radio. Tuttavia, oggi, le nuove tecnologie hanno sbloccato modi nuovi di creare, veicolare e consumare contenuti. Quindi, se è vero che le emittenti TV restano ancora le piattaforme più utilizzate per guardare lo sport, è vero anche che un quarto degli spettatori oggi utilizza un secondo schermo per migliorare la propria esperienza visiva. Per i principali broadcaster ciò significa un approccio meno lineare al nuovo mercato, cercando di intrattenere l’utente il più a lungo possibile. DAZN, ad esempio, ha aggiunto nuove funzionalità social, betting online, previsioni interattive delle partite, ticketing e merchandising.
Lo stesso ha fatto ESPN con il suo nuovo DTC. Sulla falsariga delle piattaforme video digitali, che catalizzano l’attenzione con contenuti sempre più eterogenei e diversificati, anche le TV dovranno rinnovarsi. Come? Proponendo un approccio meno lineare e più multiforme rispetto alle esigenze degli utenti.
Resistenze all’implementazione dell’AI nello sport
Costi di implementazione, preparazione tecnica di nuove figure adatte alla lettura dei dati, diffidenza verso gli algoritmi, paura di perdita del controllo decisionale, qualità stessa dei numeri. Non mancano dunque colli di bottiglia e resistenze a quei cambiamenti che riguardano diversi aspetti del mercato AI. I modelli basati sugli algoritmi potrebbero essere visti come un limite alla “lettura umana” del gioco, ma anche come un attacco verso sistemi di allenamento, scouting e gestione già consolidate.
L’apertura in questo senso ancora non è totale: anche tra gli atleti stessi potrebbero sorgere preoccupazioni etiche e sulla privacy. Vi è ancora un ulteriore aspetto da considerare: i sistemi predittivi potrebbero generare disuguaglianze tra club? In definitiva, l’AI nello sport non rappresenta la fine dell’elemento umano, ma una sfida e una prova di maturità per tutto il sistema sportivo.
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