Ansiosos para causar uma impressão positiva, os jovens jogadores de futebol corriam e driblavam em torno dos cones roxos espalhados no gramado irregular. A velocidade, o controle e o trabalho deles com os pés estavam sendo cuidadosamente avaliados —mas não por um olheiro experiente.
Nem mesmo por um ser humano.
Na verdade, os atletas brasileiros estavam sendo analisados por um aplicativo móvel com inteligência artificial, parte de um conjunto de novas ferramentas que prometem revolucionar a forma como os talentos são descobertos no país apaixonado pelo esporte.
“Estamos falando de milhões de meninos e meninas desconhecidos. Essa é uma grande oportunidade para que eles se destaquem”, disse Roger Wittmann, agente esportivo alemão que criou o Cuju, aplicativo de prospecção de talentos que tem ganhado espaço no Brasil.
Com muita rapidez, plataformas como o Cuju atraíram centenas de milhares de usuários em uma nação onde jogar futebol profissional é um sonho compartilhado por muita gente. As ferramentas também chamaram a atenção de grandes clubes, alguns dos quais já estão usando aplicativos para recrutar jogadores.
No Brasil, onde o futebol está profundamente entrelaçado com a vida cotidiana, a exportação de talentos de ponta é maior do que em qualquer outro país do mundo. Alguns de seus atletas ganham milhões de dólares nos principais clubes europeus.
As plataformas de prospecção de talentos baseadas em IA já são comuns na Europa. Lá, a avaliação de talentos no futebol há muito se baseia em métricas e estatísticas. No Brasil, entretanto, as profundas desigualdades econômicas e regionais têm historicamente dificultado a padronização das práticas de prospecção.
Até recentemente, a descoberta de talentos do futebol brasileiro dependia dos tradicionais olheiros. Esses caçadores de talentos experientes costumam passar décadas observando partidas amadoras, campeonatos de bairro e torneios escolares, nas mais diversas partes do país, em busca do próximo grande astro (ou estrela).
Agora, contudo, uma tecnologia poderosa de IA pode identificar talentos emergentes de forma mais rápida e eficaz do que apenas o olho humano. Também pode alcançar mais aspirantes a atleta profissional em todo o imenso território brasileiro, dando até mesmo àqueles que vivem em uma região remota a chance de serem descobertos.
A maior parte das plataformas de prospecção baseadas em IA funciona analisando vídeos que os usuários enviam ou exercícios que gravam diretamente nos aplicativos. Avaliando uma gama vasta de habilidades, desde a velocidade até o controle de bola, elas geram uma pontuação e incluem os atletas em um banco de dados. Neste, agentes humanos em busca de talentos podem encontrá-los, ou os próprios aplicativos podem apresentar os atletas diretamente a clubes específicos.
Por enquanto, pelo menos parte do recrutamento de talentos permanece sob o controle de humanos. Mas os avanços na IA estão gerando discussões sobre quanto desse processo deve ser delegado às máquinas.
Em uma manhã fria de domingo, segurando chuteiras gastas e enlameadas, algumas dezenas de adolescentes ocupavam as arquibancadas de concreto desbotadas de um estádio modesto no interior do estado de São Paulo.
Muitos tinham viajado centenas de quilômetros para fazer um teste que poderia lhes garantir uma vaga no elenco de um time local em Aguaí, cidade pacata de 30 mil habitantes. Os atletas, todos com idade entre 14 e 19 anos, haviam sido selecionados com base em sua pontuação em um aplicativo móvel alimentado por IA. Agora, esperavam mostrar suas habilidades na vida real.
Na beira do campo, alguns jovens faziam exercícios de um minuto enquanto o aplicativo capturava e avaliava seus movimentos em tempo real. Mais tarde, em campo, os adolescentes disputavam a posse de bola sob o olhar atento de uma equipe de treinadores.
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Davi Barossi, de 18 anos, se destacou com rapidez. Driblou dois defensores e mandou a bola no canto da rede. Viajara dez horas de carro, vindo de Santa Catarina. “Estou aqui perseguindo meu sonho”, comentou, um dia depois de assistir a um jogo da seleção brasileira na Copa do Mundo.
Nathan Moraes, também de 18 anos e natural do Pará, estava enfrentando mais dificuldades. Depois de uma dividida que deu errado, saiu mancando do campo, fazendo caretas de dor.
“Você tem de dar o melhor de si em cada oportunidade que tem”, afirmou, massageando a canela com cãibra.
Durante uma pausa, os jogadores trocaram provocações, devoraram frutas picadas e beberam água. “Estou em segundo lugar no aplicativo”, Moraes se vangloriou. “Qual é sua classificação?”
Em um celular surrado, Barossi exibiu as próprias métricas. Disse que estava preocupado, porque é mais baixo do que muitos jogadores da sua idade. Mas, depois de fazer exercícios pelo aplicativo todo dia, ele subira, em nível nacional, para o grupo dos 30 melhores em sua faixa etária. “Estou sempre jogando bola por aí e gravando os lances”, contou.
A maior parte dos especialistas concorda que as ferramentas de IA têm a capacidade de ajudar a definir critérios precisos e padronizados para os jogadores, mas alerta que a tecnologia pode ter pontos cegos.
As métricas podem favorecer atletas mais altos ou mais fortes, ignorando talentos menos convencionais. Embora grande parte do Brasil esteja conectada à internet, esses aplicativos continuam menos acessíveis a atletas de baixa renda que não dispõem de uma conexão adequada ou de um aparelho com uma câmera de qualidade. Além disso, os usuários podem excluir ou trocar os vídeos enviados quantas vezes quiserem, obtendo uma pontuação mais alta que nem sempre reflete suas habilidades.
Há também quem acredite que, por mais avançada que seja, a IA não é capaz de superar a perspicácia de um olheiro profissional.
“É um dom que Deus te dá. Ninguém pode te ensinar a identificar, em apenas 15 ou 20 minutos, aquele talento bruto que é realmente especial”, disso João Maradona, olheiro cujo trabalho vasculhando o Nordeste revelou vários atletas que passaram a jogar pela seleção brasileira.
Autor: Folha
