Por muito tempo, contratações de jogadores de futebol passaram pelo aval de “olheiros”, gente com conhecimento suficiente para separar os craques dos pernas de pau. Agora, o próximo ídolo do seu time já pode ser escolhido por robôs. Na última década, a produção de dados sobre uma partida de futebol explodiu: empresas privadas, ligas, associações e os próprios clubes passaram a gerar um volume gigante de informações. Atualmente, times, federações e empresários tentam encontrar sentido nos dados por meio de inteligência artificial (IA) – uma das aplicações mais procuradas é a de contratação de novos atletas.
Não é para menos: com os custos cada vez mais elevados em transferências, a chegada de um novo atleta ganha importância não apenas esportiva, mas também econômica. Ela precisa ser certeira. “Temos uma plataforma que é uma espécie de Google para contratações”, diz ao jornal O Estado de S. Paulo o fundador da consultoria espanhola Driblab, Salvador Carmona.
O executivo desenvolveu uma ferramenta que recebe dados de partidas e jogadores e faz sugestões de contratações baseadas naquilo que os clubes procuram – a interface é tão simples que lembra a de um videogame. Os jogadores podem ser sugeridos com base na performance em determinados atributos ou na possível adaptação a certos esquemas táticos. A IA também pode sugerir atletas por seu potencial econômico.
“Em 2017, o Watford (clube da primeira divisão inglesa) nos procurou querendo um jovem atacante que também tivesse potencial econômico. O algoritmo fez algumas sugestões. O primeiro nome da lista era um atacante belga, e o negócio não andou. O segundo era o de Richarlison”, conta Carmona.
Então no Fluminense, o centroavante brasileiro foi contratado por € 12,4 milhões. Na temporada seguinte, o Watford vendeu Richarlison por € 40 milhões ao Everton.
Para quem acompanha de fora, a trajetória do atacante brasileiro pode ter sido apenas um golaço acidental da ciência de dados. Porém, predizer o sucesso de novos craques por meio de IA vem se tornando fundamental para muitos clubes. O Liverpool, por exemplo, está colaborando com a DeepMind, empresa “irmã” do Google, para o desenvolvimento de algoritmos sofisticados que aumentem o grau de previsibilidade.
Bicho difícil
“Contratação é o bicho mais difícil do mundo. Você pode contratar o ‘Kaká’ para o seu time, mas ele pode não se adaptar. E daí danem-se as valências”, afirma Daniel de Paula Pessoa, ex-diretor de futebol do Fortaleza.
Na temporada de 2020, Pessoa trouxe a Driblab para ajudar o departamento de análise de dados do clube.
Após alguns meses de experiência, considera-se que a IA pode ser uma ferramenta importante, mas está longe de superar o olho humano.
Química
Mesmo com jeito de craque promissor, a IA ainda navega por funções bem menos empolgantes dentro do futebol, como automação de tarefas. “Estima-se que um analista humano gaste até oito horas para gerar informações sobre uma única partida. Os algoritmos tentam reduzir esse tempo para até duas horas”, diz Floris Goes, cientista de dados da firma SciSports, consultoria holandesa que tem entre os clientes a liga do país.
“Estamos trabalhando para que nosso algoritmo possa predizer o nível de sucesso de um jogador que sai de um campeonato para jogar em outro. Por exemplo, qual será a performance de um jogador que vai bem no Brasileirão ao se transferir para a Inglaterra? Isso ainda não é feito”, afirma Goes.
Essa não é a única tentativa da SciSports de ampliar o escopo de sua IA. A empresa já apresentou estudo no qual tentava montar um modelo matemático capaz de prever a “química” entre atletas. Ou seja, a IA seria capaz de detectar o Bebeto de cada Romário. Dessa maneira, os clubes poderiam contratar nomes com características complementares independentemente da fama. A pesquisa não foi incorporada à plataforma da empresa, mas indica possibilidades.
“Algoritmos para a combinação de jogadores é um desafio, pois depende de estilos de jogo e preferências do técnico”, diz Rodrigo Picchioni, gerente de análise do Atlético Mineiro. “É muito difícil, por exemplo, criar um modelo matemático que consiga identificar boas ações defensivas. Muitas vezes, um zagueiro não precisa pegar na bola para ser um bom jogador.”
Capitão
Com o avanço da IA, clubes de futebol em todo o mundo começam a atrair um perfil de profissionais pouco comum ao mundo da bola: matemáticos, engenheiros de dados e programadores.
Ian Graham, nome mais famoso na fronteira entre a bola e a IA, é um físico da Universidade de Cambridge. Ele é o chefe do departamento de dados do Liverpool e fica com parte dos créditos pelo projeto que levou o clube a títulos como a Liga dos Campeões e a liga inglesa.
“Os grandes clubes terão departamentos de dados e IA. Aqueles que não puderem estruturar equipes terão os serviços de consultoria”, prevê Carmona. Porém, todos ainda acreditam no papel do observador humano. O futebol, afinal, tem muitos detalhes que passam despercebidos pela máquina. E como todo torcedor sabe: bola na trave não altera o placar.
