No mês de março do ano passado o Palmeiras deu um passo histórico ao nomear o profissional Leandro Rojas Diretor de Inovação. Em entrevista exclusiva ao site oficial do clube paulista, Rojas destacou:
“A tecnologia será o alicerce do próximo ciclo de conquistas do Verdão. Queremos transformar cada dado em vantagem competitiva, da base ao profissional.”
Desde então, o Palmeiras Analytics Lab processou mais de 50 milhões de pontos de dados – de treinos com GPS a vídeos de partidas – e implementou modelos preditivos, que são capazes de ajustar cargas de trabalho, antecipar riscos de lesão e otimizar escolhas táticas. Tudo isso é feito em tempo real.
Sobre os resultados positivos para os atletas, o meio-campista Gustavo Scarpa comentou, em conversa com a equipe de análise de desempenho:
“Treinamos menos, mas treinamos melhor. O sistema avisa quando posso exigir mais do meu corpo e quando devo poupar, sem abrir mão da intensidade.”
Abaixo, apresentamos Tabela 1, mostrando a evolução na redução de lesões musculares do elenco, antes e depois da implantação dos protocolos de IA.
† até a 12ª rodada do Brasileirão 2025.
A Tabela 2 ilustra o fluxo de dados do Analytics Lab – desde a coleta em campo até as recomendações ao departamento médico e à comissão técnica o clube.
Big Data & Scouting Automatizado
O Palmeiras Analytics Lab reuniu um vasto “data lake” com informações que vão desde cada frame de vídeo de partidas oficiais até métricas de GPS e wearables nos treinos. Estes dados alimentam pipelines de limpeza, normalização e análise, o que permitem ao clube fazer a prospecção de talentos de maneira totalmente automatizada.
Fontes de dados
- Partidas oficiais: processamento frame‐by‐frame de passes, finalizações, deslocamentos, etc, a partir de sistemas de tracking.
- Treinos internos: dados de GPS, acelerômetros e frequência cardíaca de todos os jogadores em cada sessão, seja de campo ou na academia.
- Bancos públicos e parceiros: estão disponíveis estatísticas de competições na América do Sul na Europa, além de relatórios de agências parceiras.
Ferramentas e algoritmos
- Machine learning para prospecção (datascouting): modelos de deep learning empilhados (stacking) que filtram perfis promissores a partir de grandes volumes de variáveis técnicas, físicas e temporais
- Dashboards interativos: painéis em nuvem, acessíveis para a comissão técnica e a diretoria, contendo filtros por idade, posição e indicadores de estilo de jogo.
- Filtros customizados: são sistemas que cruzam os atributos desejados em um atleta (por exemplo: “zagueiro destro, +1,90 m, bom no jogo aéreo”) contra a base de milhares de atletas.
Resultados
Em menos de 14 meses de funcionamento, o scouting já gerou cinco promoções/contratações de atletas do sub-20 da própria base e de clubes parceiros, todos já integrados às divisões de base ou aos profissionais.
Performance do scouting automatizado
Cases de Sucesso
O Palmeiras Analytics Lab já soma diversos projetos com ganhos concretos a curto prazo, reforçando a credibilidade da “Era Rojas”. Abaixo, listamos três iniciativas que podem ser consideradas emblemáticas, seus objetivos e os resultados.
Projetos de sucesso no Analytics Lab (março/2024–maio/2025)
Depoimentos
“O Scout IA Américas superou nossas expectativas: conseguimos trazer três promessas que hoje treinam com o elenco principal e têm futuro promissor.”
— Leandro Rojas, diretor de inovação
“Com o Fitness Monitor 4.0, fomos capazes de ajustar a carga de trabalho em tempo real. Isso fez toda a diferença na recuperação e na prevenção de lesões.”
— Dr. Rafael Sartori, chefe do departamento médico
“O Tático Previsor nos dá um ‘ensaio’ digital contra nossos oponentes da Libertadores. As simulações ajudaram a equipe a somar pontos decisivos.”
— Luiz Fernando Garcia, analista de performance tática
Os cases ilustram como o Palmeiras conseguiu transformar dados brutos em decisões práticas e resultados muito eficientes: da prospecção de talentos às escolhas táticas e à gestão de condicionamento físico.
No próximo ponto, discutiremos os desafios de privacidade de dados e as ambições de expansão do Analytics Lab para as categorias de base e o futebol feminino.
Desafios e Próximos Passos
Mesmo com ganhos expressivos, o Palmeiras Analytics Lab ainda tem alguns desafios para se consolidar como uma referência global. A tabela abaixo resume tais pontos e as estratégias para superá-los:
Conclusão
A “Era Rojas” no Verdão comprova que o casamento entre futebol e tecnologia deixou de er apenas uma tendência, mas tornou-se uma necessidade para quem busca vantagem competitiva sustentável. Alguns dados para comprovar isso:
- Queda de 31% nas lesões musculares em menos de dois anos;
- Cinco confirmações de jovens talentos por meio do scouting automatizado;
- Aumento de dois pontos em aproveitamento na Libertadores graças às simulações táticas;
O alviverde paulista não apenas modernizou sua estrutura, mas inspirou outros clubes a investirem em ciência de dados e IA. Os próximos desafios—como garantir a privacidade, escalar o laboratório às categorias de base e ao feminino, e medir rigorosamente o retorno financeiro e esportivo—serão determinantes para alçar o Palmeiras à vanguarda global nesta área.
Palmeiras Analytics Lab: da coleta de dados brutos à decisão que faz diferença dentro e fora de campo.
Próxima etapa: aprofundar cada KPI em relatórios semestrais e apresentar case studies em conferências de esporte e tecnologia.
