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Campo di allenamento del Burnley Football Club, che ospita l'annuale torneo internazionale giovanile.
E accanto ai campi c’è un laboratorio che fa parte dell’ondata di cambiamento che negli ultimi dieci anni ha trasformato ogni aspetto di questo sport.
Tutti i giocatori nel corso del fine settimana verranno in laboratorio, faranno una serie di test e forniremo alcuni spunti.
Come la Formula 1, il basket e il cricket, il calcio ha abbracciato il mondo dei big data. Le squadre utilizzano la tecnologia per ottenere un vantaggio in tutte le aree del gioco. Gli stadi di tutta Europa sono coperti da telecamere che seguono ogni movimento dei giocatori. Sensori indossabili e unità GPS monitorano le loro prestazioni fisiche complessive, il che significa che ogni gioco di 90 minuti raccoglie oltre un milione di set di dati, fornendo allo staff le chiavi per un possibile successo.
Enormi quantità di denaro stanno affluendo allo sport e, con le regole finanziarie che impongono vincoli alla spesa, la ricerca di talenti è diventata un gioco di numeri. La società di scienze sportive basata sull'intelligenza artificiale, ai.io, utilizza i dati per aiutare le squadre a identificare la firma perfetta.
Penso che ci siano quasi 300 milioni di calciatori in tutto il mondo che cercano un'opportunità. Vogliono solo essere esplorati. Vogliono essere visti da un club. E in realtà, quel processo richiede molta fortuna. Hai bisogno che gli scout vengano alla tua partita, ti guardino e trascorrano una bella giornata. E abbiamo visto questo mondo in cui… come mettiamo il potere nelle mani dei giocatori?
I giocatori in erba caricano video di vari esercizi e, utilizzando la loro tecnologia, ai.io è in grado di valutare le loro abilità.
Quando analizziamo un video cerchiamo, fondamentalmente, parametri basati sul calcio e sull'atletica. Quindi quanto velocemente puoi muoverti? Quanto in alto puoi saltare? Quanto velocemente puoi cambiare direzione? Se mettiamo una palla nella scena, quanto bene dribbli? Usi il piede sinistro, il piede destro? Con questa visione artificiale basata sull'intelligenza artificiale, il video va sul cloud. È qui che iniziamo a lavorare con Intel, utilizzando molto calcolo basato sull'intelligenza artificiale. Analizza tutte le caratteristiche specifiche del movimento. Dove si muovono nella scena di quel video?
Ciò che è veramente importante è che abbiamo parametri di riferimento professionali, quindi analizzeremo tutti i giocatori con cui lavoriamo in tutti i club. Quindi analizziamo nuovamente i giocatori del Chelsea e quelli del Burnley. E questo crea un sistema di punteggio unico per ciascuno di questi club, quindi è davvero significativo per i giocatori ricevere un feedback. Lo rende anche davvero significativo per gli scout. E vedranno un punteggio rilevante per i giocatori che già conoscono all'interno della propria organizzazione.
Sai, non c'erano analisi dei dati, niente del genere. Non c’era l’intelligenza artificiale. Erano operatori esperti che sapevano che aspetto aveva il talento. Ed era tutto molto soggettivo. Ogni squadra di calcio avrà probabilmente i propri parametri su come cercherà di confrontare i giocatori, ma alla fine è potenziale. E questa è la cosa più difficile da identificare, è che puoi vedere cosa ha un giocatore in quel momento, ma stai cercando di identificare come apparirà in futuro.
La quantità di denaro che affluisce al calcio dalla TV e dalle sponsorizzazioni non è mai stata così alta, eppure in tutto il mondo sono pochi i club che realizzano profitti. Invece, le entrate elevate vanno direttamente agli stipendi dei giocatori e alle commissioni di trasferimento. Per contribuire ad affrontare questo problema, i club stanno investendo sempre più nello sviluppo giovanile nella speranza di creare, piuttosto che acquistare, le loro future stelle.
Ci dà la possibilità di misurare un giocatore con informazioni oggettive. E si tratta di uno strumento davvero vantaggioso per il Burnley Football Club perché i giocatori del settore giovanile possono entrare in laboratorio. Passeranno attraverso una serie di serie di test.
Grazie. In che posizione ti trovi, Maurice?
Ala destra.
Ala destra? Meno di 14 anni. Quindi se adesso vuoi andare al computer, sarò da te tra un minuto.
Otteniamo informazioni su ciò che sono attualmente in termini di livelli. E ciò che poi ci permette di fare è sviluppare un piano di apprendimento individuale per quel giocatore nei prossimi mesi.
Buoni punteggi. E passiamo alla prova successiva.
Sappiamo su cosa deve lavorare il giocatore. E si spera che entro quel periodo di quattro mesi, ad esempio, tornino in laboratorio e ci informeranno sui progressi compiuti da quel giocatore.
Dai. Grande salto. Su, su, su.
Non penso che non avremo mai più scout nel modo tradizionale.
Grande salto. Salto.
È solo un altro aiuto e un altro strumento nel processo di reclutamento.
Per i principianti e per i dilettanti è sempre stato difficile perché non hai molte opportunità di raccogliere dati a meno che non ti trovi in un ambiente professionale. Disponiamo di tutti i dati longitudinali, quindi mentre li raccogliamo ogni anno, ogni volta che lavoriamo con i nostri club, il potere di tale prevedibilità aumenta.
Più forte che puoi, va bene?
Ora stiamo ottenendo questi dati. Penso che stiamo ricevendo milioni in un telefono cellulare? Poi abbiamo i nostri laboratori che si aggiungono ai dati professionali, è quel livello di prevedibilità del talento, ma penso che aiuti anche a sostenere il talento, sei nella posizione giusta? Pratichi lo sport giusto? Dare loro altre opportunità per affrontare lo sport nella vita. Potrebbe piacerti un po' di più perché hai un ottimo profilo corrispondente.
Guida con i fianchi. Bene. Tirati su. Tira forte.
Ogni squadra di calcio del paese sta cercando di trovare il prossimo diamante. Se hai una mentalità aperta agli strumenti disponibili, aumenterà solo la capacità della squadra di calcio di reclutare giocatori. Sai, quando ho iniziato tanti anni fa non ci pensavamo nemmeno.
Verde, verde, verde. Bene. Velocità, velocità.
E in realtà, direi anche 10 anni fa, l’analisi dei dati stava diventando una parte davvero importante del processo di reclutamento. Adesso non utilizziamo solo i dati e l’intelligenza artificiale in termini di reclutamento. Viene utilizzato anche nei giorni delle partite e nei modelli di gioco e analizza gli avversari. È solo un ampio spettro. Quindi al livello più alto sarei stupito se nessuno lo usasse.
Mentre il calcio cerca di controllare le spese galoppanti con regole più severe, nessun club può permettersi di sprecare decine di milioni di sterline per ingaggiare il giocatore sbagliato. È qui che molti sperano che i big data possano aiutare. Per le squadre d'élite, trovare il miglior giocatore per una particolare posizione può essere la chiave per sbloccare una stagione vincente.
Questo è il motivo per cui mi hanno portato, ovviamente.
E per i club più piccoli, ampliare ulteriormente i budget limitati non è mai stato così importante. Molti stanno anche cercando di portare alla luce una gemma nascosta che possa essere venduta per quelli che a volte possono essere enormi profitti.
Nel calcio si parla di soldi, e il modo migliore per prevedere il campionato è guardare le entrate e la spesa salariale delle squadre.
Il 65% delle entrate viene speso per gli stipendi dei giocatori, e questo varia in base alle dimensioni del club. Lo schema generale è che i club più grandi con entrate maggiori spendono una frazione leggermente inferiore al 65%, mentre i club più piccoli spendono di più. In termini di commissioni di trasferimento, circa il 25% delle entrate va alle commissioni di trasferimento.
Ian Graham è stato direttore della ricerca del Liverpool FC fino al 2023 e ha attribuito il titolo di Premier League della squadra nel 2021 all'utilizzo dei dati.
La domanda è: come posso ottenere più valore per ogni sterlina che spendo? Un trasferimento può andare storto in molti modi diversi, anche quando un giocatore sembra davvero bravo, e anche quando l'analisi dei dati dice che questo giocatore sarà davvero bravo, quel trasferimento può andare storto.
Il portiere più costoso del mondo.
Se si guarda allo storico dei trasferimenti della Premier League, il 50% dei trasferimenti fallisce, quindi l’efficienza è davvero pessima. E l’analisi dei dati può aiutare in questo perché possiamo confrontare e misurare i giocatori sulla stessa scala tra loro. Poi negli ultimi 10 anni circa i dati di tracciamento sono diventati ampiamente disponibili.
Per le squadre professionistiche, nei grandi campionati, come la Champions League o la Premier League, la lega paga per la raccolta dei dati. Puoi vedere 29 coordinate per giocatore, quindi conosci la posizione delle caviglie, delle ginocchia, di tutte le articolazioni, persino della testa e degli occhi. Puoi dedurre in quale direzione sta guardando un giocatore. Quindi è davvero passato da una piccola attività individuale a un'azienda in cui è necessario un team di ingegneri del software.
Negli ultimi dieci anni l’analisi dei dati nel calcio è cresciuta, ma molti hanno ancora difficoltà a utilizzarla per ottenere un vantaggio competitivo.
Molti team hanno i propri dipartimenti dati e investono in quest'area. Ogni investitore ha accesso ai prezzi del mercato azionario. Non è questa una condizione di parità? Ma non tutti diventano Warren Buffett, giusto? E quindi la differenza sta nella disciplina e nell’attuazione. Quindi alcuni team hanno effettivamente implementato un processo decisionale basato sui dati. Quindi al Liverpool, dalla proprietà e dal direttore sportivo, è stato richiesto che il club si basasse sull'evidenza, e l'analisi dei dati per comprendere la qualità dei giocatori è stata una parte importante di questo.
Brentford, di proprietà di giocatori d'azzardo professionisti, che hanno fatto fortuna comprendendo l'analisi dei dati di squadre sportive e giocatori, e richiedono un approccio basato sui dati. Quindi, con le entrate che in realtà non avrebbero dovuto sostenere la loro ascesa in Premier League, ci sono riusciti.
Il calcio europeo ha avuto un afflusso di proprietari americani, molti dei quali hanno visto l’impatto dell’approccio incentrato sui dati presente nella maggior parte degli sport americani. Ciò potrebbe significare che le squadre di calcio saranno sempre più competitive fuori dal campo in una corsa agli armamenti tecnologici.
Il futuro della tecnologia, il calcio, penso che ovviamente ci sia ancora molto da fare. Penso che ciò che vedremo sempre di più, e credo che siamo in prima linea in questo, sarà in realtà la combinazione di questi strumenti di intelligenza artificiale con l'intuizione e l'abilità umana.
Sempre più team si stanno rendendo conto dell’importanza dell’analisi dei dati. È difficile perché i dati non sono tradizionalmente una competenza che si vede nei club. I club hanno difficoltà ad assumere talenti. Trovano difficile capire come implementare il processo decisionale, utilizzando i dati nei loro processi. Ma c'è stata sicuramente un'esplosione di interesse a causa delle storie di successo che abbiamo visto.
In termini di futuro, hai già visto il mercato dei trasferimenti diventare un po’ più razionale. Penso che per competere, i team sarebbero costretti ad adottare un approccio più basato sui dati perché è necessario essere efficienti quanto i propri rivali.