Come l’intelligenza artificiale si sta facendo spazio nel mondo del calcio
L’intelligenza artificiale è entrata nel calcio senza bisogno di sostituire allenatori, osservatori o arbitri. La trasformazione più importante sta avvenendo dietro le quinte, attraverso sistemi capaci di analizzare quantità di informazioni che fino a pochi anni fa sarebbero state ingestibili. Posizioni dei giocatori, movimenti senza palla, intensità della pressione, carichi di lavoro, immagini delle partite e dati storici possono essere elaborati in pochi secondi e trasformati in indicazioni utilizzabili da staff tecnici e società.
Il fenomeno riguarda ormai praticamente ogni livello del calcio professionistico. FIFA e UEFA stanno sperimentando e adottando strumenti basati sull’AI, mentre club, società specializzate in dati e broadcaster hanno progressivamente integrato algoritmi e computer vision nelle proprie attività. L’obiettivo non è tanto affidare le decisioni alle macchine quanto fornire agli esseri umani una quantità maggiore di elementi su cui basarle.
L’analisi tattica diventa sempre più dettagliata
Uno dei campi nei quali l’intelligenza artificiale ha trovato l’applicazione più evidente è l’analisi delle partite. Le tradizionali statistiche su possesso palla, passaggi, tiri e chilometri percorsi rappresentano ormai soltanto il primo livello di lettura.
I sistemi più avanzati ricostruiscono continuamente la posizione dei ventidue giocatori, consentendo di osservare la struttura delle squadre con e senza pallone, le distanze tra i reparti, i movimenti effettuati lontano dalla zona dell’azione e l’intensità della pressione.
Opta Vision, per esempio, combina event data e tracking e arriva a raccogliere più di due milioni di punti informativi per partita. Attraverso modelli arricchiti dall’AI può identificare movimenti senza palla, passaggi che superano linee avversarie, pressione difensiva e variazioni della disposizione tattica. Una parte del sistema utilizza inoltre modelli generativi per ricostruire il movimento dei calciatori quando momentaneamente escono dall’inquadratura televisiva.
Il risultato è un calcio nel quale lo staff può studiare non soltanto ciò che è successo, ma anche il contesto nel quale una determinata scelta è stata compiuta. Un passaggio laterale, per esempio, assume un significato differente se l’algoritmo mostra che davanti al portatore erano disponibili due linee di passaggio più aggressive.
La stessa tecnologia può essere utilizzata nella preparazione dell’avversario. Schemi ricorrenti, modalità di costruzione dal basso, direzioni preferite di sviluppo e comportamenti dopo la perdita del pallone possono essere individuati su decine di incontri in tempi molto più brevi rispetto alla sola analisi manuale.
Lo scouting cambia: milioni di giocatori diventano confrontabili
Il secondo grande settore interessato è quello del reclutamento. Lo scouting tradizionale rimane fondamentale, ma l’AI permette alle società di effettuare una prima selezione all’interno di database molto più ampi.
Un club alla ricerca di un centrocampista può definire caratteristiche precise: capacità di ricevere tra le linee, progressioni, recuperi, passaggi verticali, comportamento sotto pressione, velocità o rendimento in determinate zone del campo. Gli algoritmi possono successivamente individuare profili statisticamente compatibili anche in campionati che gli osservatori seguono meno frequentemente.
UEFA ha sottolineato come l’intelligenza artificiale sia già impiegata nel calcio per analizzare performance, contratti e identificazione dei talenti, pur ribadendo la centralità della valutazione umana degli scout.
È un equilibrio particolarmente importante. Un algoritmo può segnalare che due calciatori presentano caratteristiche statistiche simili, ma difficilmente può esaurire elementi come personalità, capacità di adattamento culturale, leadership o reazione alla pressione di un grande club. L’AI, quindi, tende ad ampliare il campo di ricerca invece di eliminare l’osservatore.
Allenamenti, condizione fisica e rischio di infortuni
Un altro fronte riguarda la preparazione atletica. I dispositivi indossabili e i sistemi di tracking raccolgono informazioni relative a velocità, accelerazioni, decelerazioni, sprint e carico complessivo sostenuto durante allenamenti e partite.
Gli algoritmi possono mettere questi dati in relazione con la storia individuale dell’atleta, il numero di minuti giocati, il recupero e altre informazioni monitorate dagli staff. L’obiettivo è individuare variazioni anomale e situazioni nelle quali il rischio potrebbe aumentare.
La ricerca scientifica sta esplorando anche modelli di machine learning capaci di stimare la probabilità e la tempistica degli infortuni partendo da dati longitudinali relativi a allenamento, partite e stato di benessere degli atleti. Si tratta ancora di strumenti probabilistici e non di sistemi in grado di prevedere con certezza un problema fisico, ma gli studi mostrano quanto questo settore sia diventato centrale nell’applicazione dell’AI allo sport.
Per preparatori atletici e medici significa disporre di un supporto aggiuntivo nella gestione dei carichi. La decisione finale, naturalmente, rimane clinica e sportiva.
Anche gli allenatori possono ricevere un supporto dall’AI
La frontiera successiva riguarda l’assistenza diretta agli staff tecnici. Durante il Mondiale 2026 FIFA ha reso disponibile alle 48 nazionali Football AI Pro, uno strumento costruito utilizzando centinaia di milioni di dati calcistici appartenenti all’organizzazione.
Il sistema può restituire analisi attraverso testo, grafici, video e visualizzazioni tridimensionali, consentendo agli staff di interrogare una grande quantità di dati prima e dopo gli incontri. FIFA ha scelto di garantire l’accesso alla tecnologia a tutte le partecipanti, riducendo almeno in parte il vantaggio delle federazioni dotate dei maggiori budget dedicati alla data analysis.
L’aspetto interessante è il passaggio da dashboard complesse a interfacce conversazionali. In prospettiva, un allenatore potrebbe formulare domande direttamente al sistema: dove una squadra perde più frequentemente il pallone, come cambia la pressione dopo il vantaggio oppure quali spazi vengono maggiormente concessi sulla fascia sinistra. L’analista non scompare. Cambia invece la velocità con cui può raggiungere l’informazione utile.
Arbitraggio, fuorigioco e computer vision
Il terreno nel quale l’AI è diventata maggiormente visibile al pubblico resta l’arbitraggio. La tecnologia semi-automatica del fuorigioco utilizza tracking ottico, riconoscimento delle parti del corpo e dati relativi al movimento del pallone per assistere VAR e arbitri nell’individuazione delle posizioni irregolari. La Premier League utilizza un sistema che può lavorare attraverso numerose telecamere installate negli stadi e migliaia di punti tridimensionali associati al corpo dei giocatori.
Al Mondiale 2026 FIFA ha introdotto una versione ulteriormente evoluta della tecnologia, accompagnata da avatar tridimensionali dei giocatori realizzati attraverso scansioni specifiche. I modelli migliorano l’identificazione e il tracking anche in situazioni nelle quali i corpi si sovrappongono o i movimenti risultano particolarmente rapidi. Rimane comunque una tecnologia di assistenza. Nei casi che richiedono interpretazione, la responsabilità della decisione continua a spettare agli ufficiali di gara.
Televisione e racconto delle partite
L’intelligenza artificiale sta modificando anche il modo in cui il calcio viene mostrato. Il tracking permette alle televisioni di aggiungere durante le trasmissioni grafiche, mappe di movimento, probabilità e statistiche avanzate quasi in tempo reale. Gli stessi dati utilizzati dagli analisti dei club possono diventare strumenti narrativi per commentatori e giornalisti.
Un esempio particolarmente evidente è la Referee View sviluppata nell’ambito delle innovazioni FIFA. Le immagini provenienti dalla telecamera indossata dall’arbitro vengono stabilizzate attraverso algoritmi AI, riducendo gli effetti dei movimenti bruschi e rendendo più utilizzabile la prospettiva in prima persona all’interno delle trasmissioni televisive. L’AI generativa può inoltre accelerare attività editoriali come produzione di highlight, indicizzazione delle azioni, ricerca all’interno degli archivi video, generazione di statistiche e personalizzazione dei contenuti.
Dai settori commerciali alla gestione dei tifosi
Fuori dal terreno di gioco le applicazioni aumentano ulteriormente. Club, federazioni e organizzatori dispongono di enormi quantità di dati relativi al pubblico e possono utilizzare sistemi di intelligenza artificiale per organizzare contenuti, assistenza digitale, comunicazioni e servizi destinati agli spettatori.
FIFA considera esplicitamente AI e tecnologie digitali uno degli strumenti destinati a sviluppare il coinvolgimento dei tifosi, sia negli stadi sia attraverso piattaforme digitali. Football AI Pro, nato principalmente come strumento tecnico, è stato pensato anche per alimentare in prospettiva l’esperienza di broadcaster e pubblico.
Algoritmi di raccomandazione possono inoltre determinare quali video, statistiche o approfondimenti mostrare a utenti differenti. Chatbot e assistenti automatici possono gestire una parte delle richieste relative a biglietti, stadi, calendario e servizi, mentre modelli predittivi possono aiutare organizzatori e società a studiare domanda, affluenza e comportamento digitale.
Anche statistiche, previsioni e quote utilizzano algoritmi
Esiste infine un settore più indiretto, ma fortemente collegato alla disponibilità crescente di dati calcistici: quello delle piattaforme che elaborano probabilità, previsioni e quote come quelle delle scommesse Italia online.
Modelli matematici e sistemi di machine learning possono analizzare risultati storici, rendimento delle squadre, statistiche individuali, assenze, andamento recente e numerosi altri parametri per stimare la probabilità di determinati eventi. Lo stesso principio trova applicazione in differenti attività: previsioni editoriali, simulatori statistici, fantasy game, prediction market e portali autorizzati di scommesse che ospitano quote sugli incontri.
In quest’ultimo caso l’AI può intervenire nell’elaborazione e nell’aggiornamento dei modelli probabilistici, soprattutto quando durante una partita arrivano continuamente nuovi dati. L’informazione prodotta rimane comunque una stima probabilistica: nessun algoritmo può conoscere in anticipo il risultato di un evento sportivo.
Tecnologie analoghe vengono inoltre utilizzate sul versante della sicurezza digitale, dell’individuazione di anomalie e del controllo automatico di grandi flussi di dati, applicazioni che non riguardano soltanto il settore delle quote ma gran parte dei servizi online collegati allo sport.
Un calcio sempre più tecnologico, ma ancora umano
La vera portata dell’intelligenza artificiale nel calcio emerge quindi osservando l’intera filiera. L’AI può seguire contemporaneamente ventidue calciatori, individuare schemi tattici ricorrenti, confrontare migliaia di possibili acquisti, supportare la gestione atletica, accelerare una verifica del fuorigioco e trasformare milioni di dati in una spiegazione comprensibile.
Eppure nessuna di queste applicazioni elimina completamente la componente umana. Il direttore sportivo deve interpretare il profilo suggerito dagli algoritmi. L’allenatore deve decidere se un’indicazione tattica abbia realmente senso per la propria squadra. Il medico deve valutare la condizione dell’atleta. L’arbitro continua a intervenire nei casi interpretativi. Persino i dati più sofisticati acquistano valore soltanto quando vengono inseriti nel contesto corretto. È probabilmente questa la direzione più realistica della rivoluzione tecnologica nel calcio: non una partita governata dalle macchine, ma un ambiente nel quale uomini e professionisti dispongono di strumenti molto più potenti per leggere ciò che accade dentro e fuori dal campo.
