Por que a IA poderia ser ‘salto gigante’ para os tomadores de decisão do futebol

“A análise de dados foi um grande passo”, diz Jan Wendt Esportes de céu. “Este é um salto gigante na evolução dos dados do futebol”. Wendt é o co-fundador de Plaieruma empresa que está ajudando a trazer tecnologia de inteligência synthetic para o futebol da Premier League.

Eles já estão trabalhando com quatro clubes da Premier League e 10 vezes esse número globalmente. Ao colher vastos dados e utilizar a IA para entender isso, eles estão fornecendo orientação sobre transferências, coesão do esquadrão e se agora é hora de demitir o treinador.

O plano inicial de Wendt e seu parceiro de negócios period usar a IA como uma ferramenta de previsão, mas emblem perceberam que apenas medir o futebol é o principal desafio para os tomadores de decisão do jogo. “Isso é tão importante agora para tomar melhores decisões”.

Tendo construído o que eles afirmam ser o maior banco de dados já construído no futebol – “uma malha exótica de dados de eventos, dados de lesões e dados salariais em mais de 100 ligas” – eles estão trabalhando com todos, desde proprietários a analistas de dados para ajudar a mudar o jogo.

“Nós olhamos para isso em três etapas. Um, podemos dizer exatamente o quão forte é o seu esquadrão e o quão forte você precisa ser para alcançar seus objetivos. Dois, podemos lhe dizer o impacto esperado de cada jogador no objetivo do seu time diferença no closing da temporada.

“Fornecemos informações muito claras para que você saiba exatamente quais posições segmentar para ficar mais forte. A terceira parte está ajudando os clubes a encontrar os jogadores certos, investindo o dinheiro da melhor maneira possível. É melhor uma visão para ajudar a tomar melhores decisões, basicamente .

“Think about que você é médico e precisa fazer um diagnóstico sem raio-x. Você sabe que a perna dói, mas só pode tocá-lo com as mãos para ver se está quebrado ou apenas machucado. Ou alguém tem problemas pulmonares, mas Você só pode ouvi -los tossir.

“Então um cara com um raio-X aparece. Isso não significa que as decisões anteriores estavam erradas, apenas fornece um nível further de perception sobre o que está acontecendo. Oferecemos uma ferramenta further. Isso dá a um proprietário um proprietário muito transparente Vista do que está acontecendo em seu clube.

“Se você quiser chegar à Europa, esses são seus concorrentes e é assim que eles são fortes. Quer superá -los? Você terá que fazer isso e isso. Podemos mostrar o quão forte seu esquadrão precisará ser, fornecendo uma imagem clara de como chegar ao próximo nível. “

Enquanto todos os clubes têm acesso aos mesmos dados através Plaiercomo eles o usam difere. Alguns também estão dispostos a usá-lo como filtro para segmentar seus batedores, enquanto outros são mais cautelosos e preferem tê-lo lá como uma verificação de sentido em suas contratações.

“Eles criam uma lista de jogadores que gostam, criamos uma lista de jogadores que nosso sistema recomenda e vemos se há uma sobreposição. É assim que os clubes mais cuidadosos operam. A maneira mais avançada é realmente usá -la para encontrar recomendações . “

Surpreenda a previsão de Kane

Quais são as lições aprendidas? “As posições defensivas são mais baratas que as posições ofensivas”. Não é surpresa lá, talvez. Mas as conseqüências de adquirir esse novo atacante caro podem ser complexas. Há mais do que os objetivos eles pontuação.

Algumas das idéias podem chocar. Quando Harry Kane contratou o Bayern de Munique, por exemplo, Plaier fez manchetes na Alemanha quando foi revelado que seus modelos previam a assinatura recorde da Bundesliga não teria um impacto positivo na equipe.

“No closing, eles tinham uma diferença de gol de 54 sem ele e 49 com ele”, diz Wendt. O Bayern é o mais baixo por 13 anos. “O Tottenham também se tornou melhor, ganhou mais pontos, marcou mais gols e teve uma melhor diferença de gols. Foi assim que simulamos também”.

Não é um pouco de Kane, apenas um reconhecimento de que o futebol é um esporte de equipe com muitas partes móveis. Adicione algo a uma equipe e você pode perder algo em outro lugar. “A primeira temporada com Erling Haaland, o Manchester Metropolis também marcou menos gols”, acrescenta Wendt.

O cálculo do impacto particular person do jogador é extremamente útil para os clubes ao tomar decisões sobre recrutamento e retenção. “Esta é a ferramenta mais usada.” Com o clique de um botão, o Wendt pode mostrar a provável consequência de substituir um jogador por outro.

“Os dados de eventos existem há 15 anos ou mais agora. O que queremos medir é a eficiência dos sistemas, não como eles podem driblar ou quão rápido eles são. Como o jogador contribui para o sucesso de uma equipe? É isso que temos para malhar.

“Isso é tudo o que importa, porque esse é um esporte de equipe com muitas dependências e correlações. O que a IA faz é como um helicóptero, é uma visão geral. Então ele tenta encontrar padrões nesses bilhões de correlações. Há tanta coisa Dados, o que é importante?

“Se estivéssemos propondo um jogador para ingressar no Manchester Metropolis, simularíamos 38 jogos contra cada time da Premier League 100.000 vezes para ver como isso funciona. Você não pode processar esses dados manualmente, isso mataria um computador. Você precisa de inteligência synthetic”.

Continuando com o Manchester Metropolis, ele faz seu ponto de vista. “Por exemplo, Ederson ou Stefan Ortega? A pontuação é quase a mesma.” Mas então ele take away Rodri do lado da cidade. “Tem um impacto maciço”. E isso teria sido sinalizado como um risco muito antes de sua lesão.

“Um jogador como Rodri está na faixa de 7000 em nossa métrica. Há talvez 200 jogadores em todo o mundo no nível 6000, então há um risco de ter um jogador tão bom. Substituindo -os é muito difícil. Você poderia substituir Roger Federer em sua equipe da Copa Davis? “

Impacto do treinador superestimado

Em contraste com a visão de Wendt sobre o impacto significativo dos jogadores de classe mundial, o impacto dos treinadores é algo que ele considera exagerado. Ele não entrou nisso com idéias pré-concebidas. Foi uma descoberta. “Isso foi meio surpreendente para nós”, ele admite.

“Um dos aprendizados mais interessantes da IA ​​é que a qualidade do jogador é responsável por cerca de 90 % do sucesso esportivo e a contribuição do treinador é de apenas 10 %. Agora, lembre -se, 10 % ainda podem fazer a diferença.

“Mas os treinadores tendem a executar apenas o excesso de desempenho com uma equipe por um ano no máximo. Nenhum treinador em nosso sistema nos últimos 10 anos superou por muito tempo, com algumas exceções”. Quem são eles? “Christian Streich em Freiburg e Pep Guardiola no Manchester Metropolis”.

As lutas recentes de Guardiola – sem Rodri, é claro – servem apenas para destacar o ponto. Também pode funcionar de outra maneira. Os modelos também sugeriram, ao contrário da opinião common na época, que Jurgen Klopp não estava muito tremendous -desempenho no Liverpool.

Wendt mostra um gráfico que tem Klopp diretamente na linha de onde pode ser esperado que os resultados sejam para uma equipe dessa qualidade. “Você pode ver que Jurgen está aqui, bem na linha verde, como ele estava na temporada anterior”. Essa linha representa o desempenho de acordo com as expectativas.

Novamente, não é desacreditar o Klopp. Parte da razão pela qual esses jogadores são tão classificados é porque o KLOPP os melhorou. “Jurgen contribuiu para isso, é claro. E não é que Arne Slot também não mereça crédito. Mas é um esquadrão muito forte”, diz Wendt.

“No momento, acho que nossos modelos mostram que o Liverpool tem o esquadrão mais forte da Europa, talvez o segundo esquadrão mais forte. Se um novo treinador entra com uma nova motivação, e ele é capaz de adicionar outros dois por cento, então os resultados disso pode ser surpreendente. “

A tentação de mudar os treinadores só crescerá agora a janela de transferência está fechada. “É a única coisa actual que você pode mudar agora. É como um passe de Hail Mary no futebol”. Mas através das idéias fornecidas por Plaiera esperança é que melhores decisões sejam tomadas.

“Os proprietários sempre têm esse problema, meu esquadrão não é bom o suficiente ou é o treinador que não está obtendo o melhor desempenho da equipe? Thomas Tuchel no Chelsea, por exemplo. Isso não period necessário. Ele estava basicamente atuando tão bem quanto o esquadrão period.”

Wendt fala em “educar o mercado” e “fornecer uma base mais precisa para decisões” em um setor que ainda pode ser guiado pela emoção e pela sensação. Suspeita -se que isso possa ser apenas o começo porque Plaier pretende expandir seu alcance.

“Temos alguns parâmetros psicológicos agora. Podemos prever lesões. É uma ferramenta extraordinária e adicionamos coisas a cada poucas semanas, mas de uma maneira cuidadosa, porque já existe demais. Se colocarmos tudo, as pessoas também o encontrariam difícil de operar. “

Parece o futebol se tornando mais complicado. Ironicamente, o objetivo de tudo isso é tornar as decisões mais simples. “Queremos torná -lo preto e branco para o clube. Esse jogador é bom o suficiente para melhorar você ou não. Simples assim.” Bem -vindo ao mundo da IA.