La nuova rivoluzione del calcio passa dai dati e dall’AI

Abbiamo tutti presente – i tifosi interisti un po’ di più – l’inizio della finale di Champions League dello scorso anno, con il PSG che al fischio d’inizio calcia direttamente il pallone in fallo laterale. Dietro quella scelta tattica apparentemente assurda potrebbe esserci una delle trasformazioni più profonde che il calcio abbia vissuto negli ultimi anni: l’ingresso massiccio dell’AI e dell’analisi avanzata dei dati nelle decisioni tattiche. 

Non stiamo parlando soltanto di statistiche post-partita o di grafici per addetti ai lavori. Stiamo parlando di modelli capaci di mettere in discussione convinzioni radicate da decenni, suggerendo che alcune delle mosse considerate meno logiche possano in realtà aumentare le probabilità di segnare.

Al centro di questa rivoluzione c’è il lavoro di Jesse Davis, professore di informatica alla KU Leuven in Belgio e responsabile del Sports Analytics Lab, uno dei laboratori che più hanno contribuito a cambiare il modo in cui il calcio interpreta sé stesso.

Si, il calcio oggi si fa anche con l’AI

Chi vi scrive ha un problema: ama il baseball pur essendo italiano. E nel mondo del baseball l’analisi statistica è parte integrante del gioco (per maggiori informazioni guardate il film Moneyball, che vi piaccia o meno lo sport). Il calcio però è un mondo diverso. O almeno così credevamo.

In effetti a differenza del basket (o del baseball, ancora) non è che la maggioranza dei movimenti sul terreno di gioco produca immediatamente un tiro o un gol. È un gioco fluido, caotico e difficile da scomporre. Ed è proprio questa complessità ha reso il calcio un terreno ideale per il machine learning.

Uno degli esempi più sorprendenti arriva da una ricerca presentata nel 2024 dal team di Davis. Analizzando oltre 1,4 milioni di passaggi e circa 60.000 rimesse laterali, i ricercatori hanno simulato scenari di gioco attraverso modelli basati su ensemble di alberi decisionali. Il risultato? In determinate zone del campo, calciare volontariamente il pallone fuori dal terreno di gioco nella metà avversaria può aumentare le probabilità di arrivare a una situazione da gol nel giro di poche azioni.

La logica è semplice solo in apparenza: concedere una rimessa può permettere di recuperare il possesso in una posizione favorevole, trasformando una perdita controllata in un’opportunità offensiva. A patto, ovviamente che il pressing sia portato in maniera efficace, ma questo dipende dalle capacità degli 11 in campo.

Ad ogni modo è il tipo di scelta tattica che sfida l’intuito, ma che i dati riescono a sostenere con una forza sempre maggiore.

Il laboratorio che ha insegnato al calcio a leggere sé stesso

Quando Davis arrivò alla KU Leuven nel 2010, il suo lavoro era legato soprattutto all’intersezione tra intelligenza artificiale e salute. Il calcio entrò nel suo percorso quasi per caso, grazie all’incontro con Jan Van Haaren, studente di ingegneria e grande appassionato del gioco. Da quella collaborazione nacque un’idea ambiziosa: utilizzare l’AI per comprendere passaggi, tiri, progressione del pallone e dinamiche tattiche in modo molto più sofisticato rispetto a quanto fosse possibile allora.

Nel 2014 prende forma ufficialmente lo Sports Analytics Lab. Da quel momento il gruppo inizia a costruire quelle che oggi sono definite le fondamenta intellettuali dell’analisi calcistica moderna. I ricercatori sviluppano modelli per valutare il valore del possesso palla, studiare le strategie sui rigori, misurare l’efficacia dei tiri dalla distanza e identificare schemi tattici nascosti all’interno delle partite.

E non si tratta mica di teorie confinate nelle università. Le metodologie sviluppate dal laboratorio sono state adottate da club professionistici e organizzazioni calcistiche in Europa e negli Stati Uniti, contribuendo alle decisioni su scouting, sviluppo dei giocatori e costruzione delle rose. Ancora una volta: per conferma chiedete agli amici interisti

Il futuro è tutto da giocare analizzare

La prossima frontiera riguarda qualcosa di ancora più ambizioso: insegnare alle macchine a comprendere il calcio come farebbe un analista umano.

Oggi gran parte della raccolta dati richiede ancora ore di lavoro manuale. Gli analisti osservano le partite e catalogano azioni, movimenti e situazioni tattiche una per una. Un processo lento, costoso e spesso difficile da standardizzare.

Per superare questo limite, Davis e altri ricercatori stanno sperimentando l’utilizzo dei transformer, la stessa architettura neurale alla base di modelli come ChatGPT. L’idea è addestrare sistemi capaci di riconoscere automaticamente schemi di gioco complessi dopo aver osservato soltanto alcuni esempi annotati da esseri umani.

Nel frattempo, il contributo del laboratorio si diffonde anche attraverso strumenti open source utilizzati quotidianamente da professionisti del settore. Framework per valutare l’impatto di ogni azione sul pallone, modelli di expected goals e sistemi per sincronizzare dati di evento e tracciamento dei giocatori vengono scaricati migliaia di volte ogni mese.

Il risultato è un calcio che continua a essere imprevedibile, emotivo e umano, ma che oggi possiede una nuova lente attraverso cui osservare sé stesso. E quella lente, sempre più spesso, parla il linguaggio dell’algoritmo.

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