Euro2024: secondo l'Intelligenza Artificiale è Georges Mikautadze l'acquisto migliore

Indice

Che cosa succede quando un'intelligenza artificiale si mette nei panni di un dirigente sportivo?

L’europeo di calcio 2024 si è concluso ormai da qualche giorno e come ogni volta sono tante le squadre e i talenti che si sono messi in mostra durante la competizione. Yamal, Bellingham, Mbappe sono campioni facili da individuare anche da un occhio poco esperto, ma la vera sfida è quella dei Dirigenti sportivi : scovare i campioni nascosti, di cui nessuno (o quAIsi) si è accorto e soprattutto trovare dei veri e propri affari di mercato.

A supporto di questa ricerca oggi abbiamo tantissimi dati che ci aiutano ad analizzare le prestazioni di ogni singolo atleta, valutando in maniera più oggettiva e dettagliata le performance. Così abbiamo pensato…chi meglio di chiunque altro riesce ad analizzare dati scovando informazioni nascoste?

Neodata: AI e Innovazione nell'Analisi Dati

Neodata, leader nell'analisi avanzata dei dati e soluzioni AI, ha accettato la sfida di utilizzare l'IA per identificare i migliori giocatori per rapporto performance/prezzo dell'Europeo 2024. Abbiamo chiesto all’IA di comportarsi come un dirigente di una squadra di club con un budget di mercato limitato, 100 milioni di euro, l’obiettivo? Portare i migliori giocatori rapporto performance/prezzo del torneo al proprio allenatore. Grazie ai nostri sistemi siamo stati in grado in poco tempo di analizzare e scovare i migliori affari di questo europeo. Vediamo che è successo.

Primo step: dati precisi ed adeguati per risultati precisi ed adeguati

Innanzitutto abbiamo raccolto i dati necessari per l’elaborazione da OPTA, un portale specializzato in statistiche calcistiche che ha una sezione dedicata proprio all’europeo. Il dataset mette a disposizione 19 statische diverse che indicano le performance dei calciatori in alcuni fondamentali e in diverse situazioni di gioco.

Oltre a questi dati, abbiamo fortino all’AI i dati relativi alle caratteristiche demografiche dei calciatori (età, nazionalità, squadra di club etc…) e ai loro valori di mercato, il sistema è stato così in grado, da solo, di capire le corrispondenze e creare un unico dataset di analisi completo.

Secondo step: Inizia l’analisi delle prestazioni

L’AI ha innanzitutto fatto delle analisi esplorative, elencando i migliori giocatori per gol, assist, minuti giocati etc… analisi abbastanza basilari, ma qui inizia il bello.

Il sistema, per determinare i calciatori con le migliori prestazioni, ha creato in autonomia una metrica composita che considera diverse categorie e statistiche prestazionali e dopo aver normalizzato ciascuna metrica e sommato i valori ha restituito un punteggio totale per ciascun giocatore.

Questi sono i giocatori con le migliori prestazioni:

Questa analisi considerava però, solamente i dati più offensivi, quindi ho chiesto al sistema di analizzare anche le migliori prestazioni a livello difensivo (purtroppo mancando i dati non si è riusciti a farlo anche con i portieri). Per valutare le migliori prestazioni difensive, il sistema ha deciso di utilizzare metriche diverse come:

  • Minuti giocati (Min)
  • Cartellini gialli (CrdY)
  • Cartellini rossi (CrdR)
  • Expected Goals Against (xGA)
  • Expected Assists Against (xAA)

Ecco il risultato di questa nuova analisi:

Terzo step: Arriva il direttore sportivo

Una volta analizzati i migliori calciatori del torneo è il momento di prendere decisioni, il budget non è illimitato e forse molti di quei giocatori non possiamo permetterceli, entra quindi in gioco un nuovo parametro: il prezzo.

Il focus adesso è quello di trovare i calciatori dal miglior rapporto performance/prezzo così da scovare affari di mercato senza sforare il budget iniziale di 100 mln.

Per determinare i migliori giocatori da acquistare in base al rapporto performance/prezzo, il sistema combina i dati delle performance con i valori di mercato, seguendo questi passaggi:

  1. Unire i dati delle performance con i dati dei valori di mercato.
  2. Calcolare il punteggio di performance per ogni giocatore.
  3. Calcolare il rapporto performance/prezzo.
  4. Ordinare i giocatori in base a questo rapporto.

Ma questo non ci basta, vogliamo che venga considerata come variabile anche l’età dei calciatori, parametro importante in questo contesto, dato che l’età è un parametro che condiziona molto il valore presente e futuro di un calciatore (più è giovane e meglio è per noi). Dunque alla nostra richiesta l’AI aggiunge ai passaggi precedenti dei nuovi:

  1. Normalizzare l'età dei giocatori.
  2. Modificare il calcolo del punteggio totale per includere l'età.
  3. Calcolare il nuovo rapporto performance/prezzo/età.
  4. Ordinare i giocatori in base a questo nuovo rapporto.

Migliori Giocatori da Acquistare

Migliori acquisti rispettando il budget

Ecco dunque secondo l’AI quali sono i giocatori da acquistare e i migliori giocatori da prendere con 100 milioni di budget:

  • Georges Mikautadze: €15,000,000
  • Breel Embolo: €12,000,000
  • Arda Güler: €30,000,000
  • Christoph Baumgartner: €18,000,000
  • Dan Ndoye: €14,000,000
  • Stefan Posch: €14,000,000

Totale: €103,000,000

Il sistema inoltre segnala che per evitare di sforare il budget o potremmo provare a trattare un po’ il prezzo o prendere qualcuno in prestito.

Direi bel lavoro caro Dirigente AI, contratto prolungato e CFO del club contento, speriamo arrivino anche i risultati sul campo.

Riflessioni e conclusioni

Quello che vi abbiamo mostrato è solo un semplice caso d’uso, utilizzando sistemi più complessi che utilizzano ad esempio l’analisi video è possibile raggiungere risultati eccezionali anche in settori pieni di variabili stocastiche come quello calcistico. In generale questo è un esempio di come l’AI può aiutarci con semplicità e velocità a gestire meglio il processo decisionale all’interno della nostre attività. Noi di Neodata offriamo soluzioni AI altamente tecnologiche e personalizzate adatte a risolvere le esigenze delle organizzazioni. Contattaci a info@neodatagroup.ai per scoprire come possiamo aiutarti.

Neodata AI Team
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