Da Ferrari a Wimbledon, a inteligência artificial está redefinindo o esporte de elite: como partidas, corridas e contratos são decididos.

A inteligência artificial é mais do que a ideia de humanoides nos substituindo. Ela já está aqui e, como a água transbordando de um lago, está se infiltrando em todos os cantos da vida cotidiana. A boa notícia é que, em muitos casos, ela acrescenta algo em vez de subtrair.

Este é o caso do esporte , onde, há algum tempo , a análise de dados permite que treinadores de diferentes disciplinas saibam onde focar mais. Agora, esses mesmos registros de milhares de pontos de dados chegam aos fãs e entusiastas em segundos, permitindo que vivenciem cada competição de alto nível com maior certeza.

Usando sete milhões de pontos de dados capturados, armazenados na nuvem e automatizados, o US Open, realizado em Nova York no mês passado, foi vivenciado de uma nova maneira para os 14 milhões de fãs que baixaram o aplicativo do torneio.

Além de oferecer dados em tempo real sobre a velocidade dos golpes dos tenistas e tabelas de simulação que preveem o potencial de cada tenista, graças à inteligência artificial (IA), as partidas que não foram televisionadas e, portanto, não tiveram um comentarista designado, contaram com um comentarista virtual que descreveu cada partida, incluindo a disputada na quadra inferior. Além disso, havia telões no estádio com informações sobre cada jogador e seu histórico de partidas.

No centro dessas inovações está o novo recurso "Catch Me Up" no aplicativo do torneio de Wimbledon, que utiliza a IA de linguagem avançada da IBM para gerar histórias dinâmicas de jogadores e informações da partida.

Antes de cada partida, os fãs recebem prévias geradas por IA com análises de desempenho e previsões de probabilidade de vitória para seus jogadores favoritos. Após o término da partida, resumos detalhados, destaques e estatísticas serão gerados automaticamente.

O Sevilla FC, na Espanha, é um caso emblemático. O clube usa inteligência artificial para recrutar jogadores . Mas como, e o olhar clínico do recrutador?

Nesta ferramenta digital, o clube primeiro descreve o jogador que deseja usando linguagem natural, e o software realiza uma extração inicial. Por exemplo, Watson X poderia ser questionado: "Olá, Watson. Procure um meio-campista central com personalidade dinâmica, temperamento e que não tenha recebido mais de três cartões vermelhos por ano. E que não tenha mais de 25 anos e não tenha lesões graves."

O Watson pesquisará seu banco de dados com mais de 200 relatórios e retornará uma lista de jogadores de futebol cujos dados mostram uma similaridade semântica com a solicitação.

O clube pode então acessar o perfil do jogador, onde encontrará um resumo de todos os seus relatórios agregados rapidamente. E é aí que o olhar humano realmente entra. Mas a primeira seleção , o trabalho duro, será feito em minutos.

A seleção alemã também está usando IA para melhorar o desempenho da equipe. "O software de gestão esportiva que usamos é muito importante para a seleção nacional de futebol como uma plataforma central para coletar e analisar dados e apresentar os insights estratégicos obtidos a partir desses dados aos nossos jogadores. Usamos os recursos de visualização e vídeo da plataforma SAP Sports One para nos ajudar a ilustrar nossas descobertas sobre nossos adversários e seus principais jogadores", explicou Benjamin Glück, assistente técnico da seleção alemã.

O Liverpool foi um dos primeiros a colaborar com o Google DeepMind para desenvolver o TacticAI, um software projetado para melhorar a eficácia de jogadas como escanteios.

Se existe uma equipe icônica na Fórmula 1, é a Ferrari. Estima-se que existam quase 400 milhões de fãs da marca em todo o mundo. E para isso, eles estão trabalhando para aprimorar o aplicativo móvel e preenchê-lo com dados. Até o momento, o aplicativo Scuderia Ferrari oferece muitas informações das mídias sociais, principalmente a repercussão das corridas e o desempenho dos pilotos em cada uma delas. Mas, por meio de uma parceria com o IBM Watson X, o Cavalo Rampante incluirá mais oportunidades de interação, maior personalização e um Race Center com visualizações de dados, informações históricas e resumos das corridas gerados por modelos de IA.

No momento da corrida, espera-se que o aplicativo tenha dados sobre quantas vezes o piloto fez a curva no local mais adequado, consumo de combustível, influência do vento, desgaste dos pneus e quaisquer outras informações que possam ser geradas pelos dados enviados pelos sensores dos veículos, bem como pelas câmeras instaladas nas pistas. Com o vento soprando a 370 quilômetros por hora, cada Ferrari gera 1 milhão de pontos de dados por segundo na pista.

Também haverá resumos pós-corrida do desempenho da equipe Ferrari, disponíveis poucas horas após a corrida. Os dados complexos da equipe sobre a corrida serão transformados em narrativas que incluem reflexões dos pilotos e do diretor da equipe. As implementações já estão sendo implementadas gradualmente.

Muitos desses dados também são usados ​​pela Ferrari para melhorar o desempenho de seus carros em cada corrida.

Mais de 800 atletas lutam no mundialmente renomado UFC. E com a IA generativa, esses dados estão sendo transformados em análises avançadas, insights estatísticos e histórias envolventes compartilhadas no local, em transmissões ao vivo e nas redes sociais por meio do UFC Insights Engine .

A equipe editorial do UFC utiliza um painel personalizado para extrair informações do Insight Engine . Este painel conta com um assistente que permite à equipe consultar rapidamente vários conjuntos de dados usando prompts simples.

No geral, espera-se que a IA se torne mais precisa a cada dia. Noventa e oito por cento das empresas já a incorporaram, mas apenas 1% dos dados que essas empresas têm em seus servidores são realmente utilizados . O que acontecerá quando elas finalmente decidirem colocar todos os ovos na mesma cesta?

“Existem várias técnicas para entregar meus dados com segurança à inteligência artificial. Porque esse é o problema. Há dados que não são públicos e que as empresas não querem entregar à IA. E a ideia é que dados sensíveis, para qualquer empresa, sejam enviados para uma nuvem segura. É o caso da América Latina, que está adicionando muita IA, mas tem seus dados sensíveis enviados para uma nuvem interna ”, explica Hernán Sotomayor, especialista da WatsonX.

Previsões baseadas em inteligência artificial são baseadas na análise de milhões de pontos de dados. E as coisas não são tão ruins assim. Watson previu que as seleções da Colômbia e da Argentina chegariam à final da última Copa América. E ele deu à Argentina 65% de chance de vitória.