A inteligência artificial (IA) está entrando nos clubes de base com força para identificar jovens promessas. Plataformas como Cuju e Footbao, entre outras, permitem que atletas gravem seus desempenhos, passes, controle de bola, agilidade, velocidade – por vídeo ou via smartphone e enviem para análise automática.
Estas ferramentas ajudam na elaboração de relatórios técnicos atualizados que servem de apoio para olheiros e clubes decidirem se devem se interessar por esse jovem talento.
Além disso, alguns clubes grandes já aplicam a IA para avaliar não só aspectos físicos, mas também socioemocionais. Um exemplo é o Atlético Mineiro, que recentemente adotou a solução Speck, que usa algoritmos de IA para mapear padrões comportamentais e comparar jovens de base com jogadores de referência.
O objetivo desta sofisticada tecnologia é usar essas métricas para ajustar treinamentos, acompanhamento psicológico e suporte individualizado, entre outras vantagens.
ALGUMAS EMPRESAS QUE ATUAM NA ÁREA
Do lado das empresas/plataformas, temos algumas que se destacam:
- Footbao: plataforma sediada na Suíça e já atuando no Brasil. Faz avaliações por vídeo, análise de dados de performance técnica e física, e já fechou parcerias com clubes como Avaí e Goiás para “seletivas” com IA. I
- Cuju: Combina especialistas do futebol e inteligência de dados, com exercícios padronizados, envio de gravações pelos jovens, e uso de visão computacional e redes neurais para gerar rankings regionais e globais. Esta plataforma permite visibilidade além dos centros tradicionais do futebol.
- Speck: empresa que fornece ferramentas de análise de padrões socioemocionais (hábitos, comportamentos, tomada de decisão etc.), aplicada pelo Atlético Mineiro e outros clubes em suas categorias de base
Outros clubes que já usam IA para descobrir talentos:
- Palmeiras e Corinthians já usam ferramentas como Cuju e Footbao para ampliar o leque de avaliação de jovens, principalmente em regiões fora dos grandes centros.
- Avaí e Goiás há algum tempo firmaram parcerias com a Footbao para buscar talentos com IA, com organização de seletivas e monitoramento ampliado
CUSTO-BENEFÍCIO
A adoção de IA pode implicar custos iniciais não triviais: tecnologia para processar vídeos (armazenamento, banda de internet), desenvolvimento ou licenciamento de algoritmos, profissionais técnicos (cientistas de dados, engenheiros de software, analistas de desempenho), hardware e infraestrutura para treinos gravados.
Para os clubes de maior porte ou com bom orçamento, os custos são mais fáceis de serem absorvidos, é claro, e o retorno pode aparecer mais rápido: com descobertas de atletas que possam se destacar ou até serem vendidos ou incorporados para o time profissional, ou ainda otimização no trabalho de olheiros, reduzindo deslocamentos ou peneiras presenciais.
Já para clubes pequenos, o principal valor está em democratizar o acesso: com plataformas como Cuju ou Footbao, jogadores de regiões periféricas ou de estados com menos tradição podem mostrar seu talento.
Os clubes de menor porte enfrentam desafios como: acesso à internet de qualidade, custo para que os jovens tenham celulares ou dispositivos decentes para gravar vídeos, dificuldade de interpretar os resultados técnicos da IA sem equipe especializada, e risco de pagar por soluções que não entreguem insights realmente úteis.
POSSÍVEIS LIMITAÇÕES
Embora a IA prometa maior objetividade, há algumas limitações importantes que devem ser considerados:
- Região: jovens de áreas remotas ou com infraestrutura básica podem ter dificuldade de gravar vídeos de qualidade ou de participar das seletivas digitais. Eles já enfrentam desvantagem técnica em relação a quem está em centros urbanos ou clubes com bom equipamento.
- Condição socioeconômica: para participar plenamente, muitas vezes é necessário ter smartphone com boa câmera, acesso à internet, luz adequada, local para gravar etc. Se essas condições faltarem, talentos podem ficar de fora não por falta de capacidade, mas de oportunidade.
- Gênero: embora algumas plataformas declarem que são “independentes de gênero”, historicamente meninas e jovens mulheres têm recebido menos visibilidade, menos convites para seletivas, menos financiamento. A IA pode reproduzir vieses se os dados de treinamento forem majoritariamente masculinos ou se os avaliadores humanos (olheiros) tiverem preconceitos.
- Características físicas vs “potencial invisível”: algoritmos tendem a priorizar métricas facilmente mensuráveis (velocidade, explosão, tamanho) e podem subestimar jogadores com outras qualidades menos quantificáveis — liderança, visão tática, criatividade, resiliência. Por exemplo, o uso de IA no Atlético Mineiro com a Speck avalia padrões comportamentais, mas ainda depende de comparação com jogadores de referência que foram selecionados por métodos humanos pré-existentes, o que pode perpetuar estereótipos.
CASOS E TESTEMUNHOS
- Mariana Sensini, diretora geral da Footbao, comentou a respeito da parceria com o Goiás: “O trabalho conjunto com o Goiás reforça nosso compromisso em criar uma rede de captação que alcance talentos em diferentes regiões do país. Estamos ansiosos para identificar e apoiar o desenvolvimento de atletas que, em breve, poderão despontar no cenário profissional.”
- Em reportagem recente sobre a identificação de talentos, foi destacado: “A plataforma criada na Suíça já tem parceria com clubes profissionais e já beneficiou equipe brasileira”. A frase reforça que plataformas internacionais estão se integrando ao ambiente brasileiro, trazendo uma expectativa de mudança nas práticas tradicionais.
PERSPECTIVAS E CONSIDERAÇÕES FINAIS
A médio prazo, a IA tende a se consolidar como ferramenta complementar essencial nos clubes de base. Alguns possíveis desdobramentos:
- Treinamentos mais personalizados, com feedback constante baseado em métricas automáticas, ajudando o atleta a melhorar pontos específicos com orientação técnica.
- Aumento de parcerias entre plataformas de IA e clubes locais ou estaduais para criar redes de captação mais fortes.
- Necessidade de regulação ou normatização, para garantir transparência nos algoritmos, evitar discriminação, assegurar privacidade dos dados dos atletas jovens.
CONCLUSÃO
O uso de IA para identificar talentos nas categorias de base é uma inovação com enorme potencial, tanto para clubes grandes quanto para pequenos. Mas, como qualquer tecnologia, carrega desafios.
