Professora da Uerj e pesquisadora do uso da IA no esporte, Bianca Gama, que participou de um painel sobre o tema nos de Jogos Olímpicos de Inverno em Milão-Cortina, conta como a inteligência artificial já se tornou fundamental para ganhar títulos e alcançar pódios. A tecnologia também tem quebrado barreiras físicas e de inclusão, alcançando inclusive os amadores e os jovens. No alto rendimento, os dados dos atletas se tornaram “segredo de Estado”, mas há questões éticas a serem discutidas. A inteligência artificial virou um tema central no esporte de alto rendimento. Por quê? A interseção entre tecnologia e esporte não é mais uma promessa do futuro. Hoje a IA já define, em muitos casos, quem sobe ao pódio e por que sobe ao pódio. Esse tipo de tecnologia vem sendo desenvolvido há décadas nas universidades, mas nos últimos anos ganhou escala. Clubes e treinadores passaram a enxergar o atleta como um conjunto de dados vivos e viram que isso cria um super poder. Isso permite compreender melhor treinamento, recuperação, prevenção de lesões e desempenho. Como as grandes empresas de tecnologia entraram nesse processo? Nos últimos dez anos, as big techs entraram nessa corrida com o que já tinham. Empresas como Google, Microsoft e Amazon passaram a desenvolver soluções aplicadas ao esporte. O Google, por exemplo, tem projetos com o Liverpool por meio do DeepMind (analisa dados de escanteios). A Microsoft estabeleceu parcerias com La Liga para usar computação em nuvem tanto na análise de desempenho quanto na prevenção de lesões e na gestão da experiência dos fãs. Essas empresas perceberam que o esporte é um excelente campo de testes para processamento massivo de dados. O que muda na prática no esporte? Mudou completamente a forma de observar talentos. Antigamente era preciso viajar para acompanhar peneiras e ter olheiros espalhados pelo mundo. Essa barreira acabou. Hoje isso pode ser feito em milissegundos por meio de drones, vídeos e plataformas globais de análise. A inteligência artificial consegue identificar padrões invisíveis ao olho humano, inclusive prever probabilidades de lesões ou potencial de evolução do atleta. Existem exemplos de clubes que usam ciência de dados de forma avançada? Sim. O City Football Group, que administra uma rede global de clubes, é um dos líderes em ciência de dados aplicada ao futebol. Eles têm uma infraestrutura para coletar e analisar dados de atletas em várias ligas ao redor do mundo. Outro exemplo interessante foi quando Kevin De Bruyne (hoje no Nápoli) renegociou seu contrato com o City sem agentes. Ele contratou analistas de dados para demonstrar, por métricas avançadas, que era o jogador mais influente da Europa naquele momento. Se ele tem essas informações em mãos, ele saberá se vender melhor. Como esses dados são utilizados para avaliar jogadores? Cada ação em campo gera dados. Um passe para trás pode ter valor negativo em determinados contextos, enquanto um drible pode gerar alto valor. Esses dados alimentam bancos gigantescos que permitem simular cenários fictícios de jogos. Alguns algoritmos conseguem prever como um jogador se adaptaria a outra liga, as reações dele sob pressão ou como a contratação dele melhoraria a equipe. E na descoberta de jovens talentos? Existe o chamado scouting preditivo. A inteligência artificial analisa milhares de horas de jogos de categorias de base no mundo inteiro. Ela observa biomecânica, tomada de decisão, desempenho físico e outros indicadores para identificar atletas com alto teto de desenvolvimento antes de se tornarem estrelas muito caras. É uma estratégia semelhante à lógica do “Moneyball”. Encontrar talentos antes que eles valham milhões de euros. E também ajuda a prevenir lesões... Sim. Hoje é possível cruzar dados de treinamento, exames médicos, histórico de lesões e padrões de movimento para identificar predisposição a problemas físicos e agir a partir disso. Alguns clubes já desistiram de contratações promissoras porque os algoritmos apontaram alto risco de lesões crônicas. A IA gera um índice de risco que ajuda os comitês técnicos a decidir se vale ou não investir naquele atleta. As informações coletadas por clubes e comitês olímpicos são totalmente sigilosas ? Eles guardam seus algoritmos a sete chaves por conta de espionagem. Ali está o código da sua vantagem competitiva. Se o Manchester City descobre que o Real Madrid dá um peso a jogadores de um certo tipo em seus cálculos, isso pode ser usado a seu favor. É tratado como o segredo do negócio. A IA também chega aos atletas amadores? A inteligência artificial democratizou o acesso ao treinamento. Hoje existem aplicativos que analisam movimentos por vídeo e corrigem postura em exercícios como agachamento ou arremesso no basquete. Isso permite que qualquer pessoa tenha uma espécie de “coach digital”. Esse tipo de ferramenta pode estimular muito as novas gerações a praticar esporte. Como isso muda a forma de consumir esporte? As novas gerações, especialmente as gerações Z e Alpha, querem interagir mais com o conteúdo esportivo. Elas também querem ser protagonistas do jogo, tendo informações em tempo real além do que é mostrado. E não querem apenas assistir a uma partida inteira. A inteligência artificial identifica micromomentos relevantes de um jogo e os transforma em conteúdo curto para plataformas como TikTok. Isso muda o engajamento com o esporte. A IA pode substituir os olheiros tradicionais? Não. O olheiro continua sendo essencial. O que a inteligência artificial faz é ampliar a capacidade de análise, dando uma base científica e preditiva com visão de big data.. Um olheiro pode avaliar um jogador em campo, mas a IA consegue analisar milhares de partidas e identificar padrões ao longo do tempo. Ela transforma uma “foto” em um “filme”, trazendo contexto histórico e previsões futuras. Há aplicações importantes também na inclusão? Projetos com visão computacional já ajudam a traduzir informações esportivas para linguagem de sinais para pessoas com deficiência auditiva. Para atletas com deficiência visual, existem tecnologias como toucas com sensores vibratórios na natação que indicam a proximidade da borda da piscina. A inteligência artificial pode quebrar muitas barreiras de acesso ao esporte. O que se tem de mais novo de IA no esporte? O gêmeo digital é um modelo virtual do atleta alimentado por dados de sensores, de sono, frequência cardíaca, estresse e biomecânica. Ele permite simular como aquele corpo reagiria em determinadas condições. Por exemplo, correr uma maratona a 40 graus. Equipes de ciclismo do Tour de France já utilizam isso para simular gasto energético em cada etapa e ajustar dieta e cadência em tempo real. Muito em breve veremos em outras modalidades. Existem desafios éticos nesse cenário? Muitos. Um deles é definir o limite entre vantagem tecnológica e doping tecnológico. Outro debate é sobre a propriedade dos dados. Os dados pertencem ao atleta ou ao clube? Além disso, existe o risco de viés nos algoritmos. Se um sistema for treinado com dados de um grupo étnico de atletas, pode acabar excluindo talentos de outras origens. Por isso, a governança e a ética na inteligência artificial são fundamentais no esporte.