LaLiga transforma a experiência dos torcedores com IA

Jul 07, 2023

A IA e a aprendizagem automática estão a trazer estratégias e experiências melhoradas em dados para a principal liga de futebol espanhola, que criou uma subsidiária tecnológica para oferecer plataformas e serviços à indústria do desporto e do entretenimento.

As TI estão a desempenhar um papel fundamental na forma como o desporto mais popular do mundo é praticado e vivido em Espanha. A principal divisão de futebol do país, LaLiga, está a aproveitar a inteligência artificial e a aprendizagem automática (ML) para fornecer novas informações aos jogadores e treinadores e para transformar a forma como os adeptos apreciam e compreendem o jogo.

A transformação, que começou em parceria com a Microsoft em 2016, também está a permitir que a LaLiga expanda os seus negócios, oferecendo plataformas tecnológicas e serviços à indústria do desporto e do entretenimento em geral.

“Com nosso primeiro acordo, começamos a nos tornar uma organização tecnológica, orientada a dados e em nuvem”, afirma Ana Rosa Victoria Bruno, gerente de inovação da LaLiga, uma das principais ligas de futebol do mundo, com uma audiência mundial de mais de 2,8 bilhões.

No centro da transformação da LaLiga está uma plataforma de análise de dados chamada Mediacoach, que usa a infraestrutura do Azure para coletar, interpretar e apresentar insights de aproximadamente 3,5 milhões de pontos de dados capturados quase em tempo real por partida. A Mediacoach evoluiu para se tornar a peça central da LaLiga Tech, uma subsidiária de tecnologia ponta a ponta que aproveita as inovações da LaLiga para oferecer plataformas tecnológicas, serviços e consultoria para a indústria de esportes e entretenimento.

Os insights obtidos do Mediacoach destinam-se à equipe técnica – treinadores e médicos, por exemplo – mas a LaLiga também criou o Beyond Stats, um portal desenvolvido pela Mediacoach que empacota e apresenta dados para a mídia e fãs por meio de uma variedade de painéis acessíveis.

“Começamos entregando esses dados às equipes técnicas dos clubes, mas decidimos que era o momento de oferecer essas estatísticas avançadas aos torcedores e à mídia”, diz Bruno. “Identificamos a tendência de os torcedores ficarem ansiosos para consumir esses dados e saber mais sobre as competições.”

A LaLiga Tech conta com IA e ML para uma série de iniciativas. Por exemplo, a LaLiga utiliza IA para envolver e reter os fãs, recomendando conteúdo e fornecendo informações adicionais sobre a experiência dos fãs através da análise de sentimento. A LaLiga também criou uma solução de ML chamada Calendar Selector para maximizar o público de TV e a participação no estádio ao agendar jogos. Também desenvolveu modelos preditivos para detectar tendências, fazer previsões e simular resultados. Esses recursos de envolvimento dos fãs, gerenciamento de competição e análise avançada de desempenho fazem parte das ofertas da LaLiga Tech.

Durante as partidas, 16 câmeras de rastreamento óptico instaladas em cada um dos estádios da liga capturam dados em tempo real sobre o posicionamento dos jogadores, o posicionamento do árbitro e o movimento da bola para capturar 3,5 milhões de pontos de dados por partida.

“Com essa enorme quantidade de dados por mês, conseguimos oferecer estatísticas e relatórios”, afirma Bruno. “Com 112 mil relatórios no sistema e 8 milhões de bits de informação, é uma enorme quantidade de informação para 42 clubes.”

A IA pega esses dados e os combina com dados históricos de rastreamento de cerca de 2.000 partidas para criar novos insights, como o modelo de probabilidade de gol, uma das 21 novas estatísticas que estreou em 2022.

Criado por uma equipa multidisciplinar de analistas de futebol, analistas de business intelligence e pela equipa de análise, o modelo avançado de Probabilidade de Golos aproveita uma série de variáveis, incluindo a linha de visão do jogador (tendo em conta as posições dos jogadores adversários), a distância entre o bola e o goleiro, a distância entre a bola e o gol, e a distância e ângulo do defensor mais próximo, para medir a probabilidade de finalizar uma determinada chance de gol. O cálculo também leva em consideração o indicador de eficiência de um jogador com base em variáveis ​​como a proporção de gols do jogador por partida e por chute.

“Um dos desafios é que, para transformar esses dados brutos em conhecimento, precisamos não apenas de cientistas de dados, mas também de analistas de futebol, especialistas em UX e treinadores”, diz Bruno.