L'IA può analizzare una partita dilettantistica?

L'analisi automatica esiste e funziona, su immagini televisive: inquadrature alte, più videocamere, giocatori professionisti con maglie contrastanti. I modelli sono stati addestrati su quelle. Un video di club, girato a quattro metri d'altezza dalla linea laterale, con maglie da allenamento e un pallone che scompare dietro un giocatore due volte al minuto, è un altro problema. Ecco cosa dà oggi ciascuna promessa su questo tipo di immagine.

Rilevare i giocatori: sì

Individuare che c'è una persona in un certo punto del campo funziona bene, anche su un video dilettantistico, anche a sessanta metri. È la base di tutto il resto, ed è solida. Gli errori vengono dagli spettatori in piedi dietro la linea, dai sostituti che si riscaldano e dall'arbitro: il modello li conta come giocatori, e bisogna dirgli dove finisce il campo.

Seguire il pallone: a metà

Il pallone è piccolo, spesso nascosto, e somiglia a una scarpa chiara, a una testa, al pallone del riscaldamento dietro la porta. Su un'inquadratura larga dilettantistica, il tracciamento lo perde regolarmente e lo ritrova qualche secondo dopo, a volte su un altro pallone. L'inquadratura automatica che ne dipende se la cava smussando: quando perde il pallone, segue il gruppo di giocatori, e si nota poco. Una statistica di possesso costruita su questo tracciamento, invece, è sbagliata senza che si veda.

Riconoscere chi è chi: no

È la promessa più fragile. Leggere un numero di maglia alto venti pixel, di schiena, in movimento, non funziona in modo affidabile. I sistemi che «seguono vostro figlio» in genere chiedono di indicarlo all'inizio e lo perdono al primo assembramento, oppure si appoggiano al riconoscimento dei volti. Per giocatori minorenni, quest'ultimo pone una questione che va oltre la tecnica, trattata in filmare giocatori minorenni: chiedete su quale base legale funziona prima di chiedervi se funziona.

Le statistiche: il numero giusto e il numero plausibile

Possesso, passaggi riusciti, distanza percorsa, mappe di calore: su un video dilettantistico questi numeri vengono prodotti, e sembrano giusti. Derivano da un tracciamento del pallone incerto e da un'identificazione dei giocatori approssimativa, e l'errore si accumula. Il pericolo è che siano plausibili, anche quando sono sbagliati. Un allenatore che corregge un «possesso del 38 %» corregge forse un numero che non esiste.

Il test che decide richiede una partita: contare a mano un solo indicatore semplice, i rilanci persi o i tiri, e confrontarlo con il numero automatico. Se la differenza supera un quarto, il sistema serve solo a guardare. Il modo di contare a mano è descritto in servono le statistiche a livello dilettantistico.

Cosa fa bene l'IA su un video dilettantistico

• Ritrovare le fasi. Calci d'inizio, interruzioni di gioco, intervallo, time-out: dividere un file di un'ora e mezza in fasi di gioco è affidabile e fa risparmiare tempo.
• Reinquadrare per guardare. Il montaggio che segue il gioco è gradevole per genitori e giocatori, e non pretende di misurare nulla.
• Trovare i gol e le parate. Il pubblico reagisce, il gioco si ferma, il modello lo vede.
• Unire due immagini. Cucire due apparecchi in un panorama e correggere la distorsione è un problema risolto, che non ha nulla a che vedere con la comprensione del gioco.

Cosa cambia per l'allenatore

Niente di ciò che precede sostituisce il gesto che conta: decidere cosa si cerca, e ritrovare tre situazioni. L'IA aiuta a ritrovare, ma non sa ancora cosa merita di essere ritrovato in una partita di club, perché dipende dal tema della settimana e dalla squadra. Uno strumento che lascia all'allenatore indicare il momento e si occupa del resto è oggi più utile di uno strumento che indovina.