O entusiasta Luciano Colicchio Fernandes, apresenta que a incorporação de inteligência artificial no esporte profissional deixou de ser um experimento restrito a centros de pesquisa e passou a integrar a rotina de clubes, comissões técnicas e departamentos de desempenho. Mais do que apoiar treinos, a tecnologia começa a influenciar decisões com impacto direto no orçamento, na gestão de ativos esportivos e na competitividade das equipes.
Esse movimento ocorre em um contexto de profissionalização crescente da indústria esportiva, na qual a margem de erro se torna cada vez menor e a pressão por resultados se traduz em necessidade de decisões mais precisas, rápidas e baseadas em evidências.
Da intuição ao modelo preditivo: O que mudou na tomada de decisão?
Tradicionalmente, avaliações sobre desempenho, condição física e potencial de atletas eram feitas a partir de observação técnica e histórico estatístico limitado. Com a entrada de sistemas de visão computacional, sensores vestíveis e plataformas de análise em tempo real, os clubes passaram a trabalhar com modelos preditivos capazes de estimar risco de lesão, fadiga acumulada e impacto de carga de treino.
Essa mudança afeta diretamente o planejamento esportivo e financeiro, ressalta Luciano Colicchio Fernandes. A indisponibilidade de um atleta-chave não representa apenas um problema tático, mas também um prejuízo econômico, considerando salários, contratos de patrocínio e valorização de mercado. Reduzir a probabilidade de afastamentos significa proteger investimentos relevantes.
Para além desses fatores, a IA começa a apoiar decisões de contratação e formação de elenco, cruzando métricas de desempenho, perfil físico, histórico médico e adaptação a estilos de jogo. O processo de scouting, antes altamente dependente de redes de observadores, passa a incorporar filtros algorítmicos que reduzem custos e ampliam o alcance de busca.
Onde a tecnologia entrega valor real? E onde ainda há limitações?
Apesar do avanço, o uso de inteligência artificial no esporte não elimina a necessidade de avaliação humana. Modelos estatísticos dependem da qualidade dos dados coletados, da padronização de métricas e da interpretação adequada dos resultados. Erros de coleta, amostras reduzidas ou contextos mal interpretados podem levar a conclusões equivocadas.
Luciano Colicchio Fernandes destaca que o maior valor da tecnologia está na capacidade de identificar padrões que não seriam perceptíveis a olho nu, mas não em substituir completamente o julgamento técnico. A combinação entre análise de dados e experiência prática continua sendo o modelo mais eficiente, especialmente em ambientes de alta variabilidade, como o esporte de alto rendimento.
Outro limite importante está no custo de implementação, visto que, plataformas avançadas de monitoramento, infraestrutura de dados e equipes especializadas exigem investimentos significativos, o que tende a ampliar a diferença entre clubes com maior capacidade financeira e aqueles com estrutura mais enxuta.
Impactos econômicos: Eficiência, ativos e vantagem competitiva
Do ponto de vista de gestão, a inteligência artificial passa a atuar como ferramenta de eficiência operacional. Luciano Colicchio Fernandes expõe que o melhor controle de carga de treino, planejamento de calendário e recuperação física reduz desperdícios, otimiza o uso de recursos médicos e melhora a previsibilidade de desempenho ao longo da temporada.
Há também reflexos no mercado de transferências. Atletas avaliados com base em dados consistentes tendem a ter precificação mais alinhada ao risco real, o que influencia negociações, contratos de longo prazo e estratégias de revenda. A tendência é que clubes que dominem melhor seus sistemas de informação consigam extrair mais valor de seus elencos, não apenas em campo, mas também no balanço financeiro.
Além disso, patrocinadores e investidores demonstram interesse crescente por organizações esportivas capazes de demonstrar gestão profissional, controle de risco e métricas claras de performance, fatores que se tornam diferenciais na captação de recursos.
Um novo padrão de profissionalização no esporte
Conforme resume o entusiasta, Luciano Colicchio Fernandes, o principal desafio não está apenas em adquirir tecnologia, mas em integrá-la de forma estratégica aos processos de decisão, com profissionais capacitados para interpretar dados e traduzi-los em ações práticas. Nesse cenário, o esporte se aproxima cada vez mais de setores altamente orientados por analytics, como finanças, logística e indústria, consolidando-se como um negócio intensivo em informação.
Autor: Mikhail Vasiliev
