Da Wired.it :
IBM e la squadra di calcio del Siviglia hanno presentato un interessante progetto che porta l’AI generativa nel mondo dello scouting, ovvero della ricerca di giocatori da ingaggiare per migliorare la rosa del team. Chiamato non a caso Scout Advisor, il nuovo servizio si basa sull’analisi degli ampi database di atleti da considerare per trovare i match da considerare per le prossime sessioni di mercato. La piattaforma è basata sul modello Watsonx di Ibm e offre un pacchetto che include una serie di tool e informazioni omnicomprensive per velocizzare e semplificare i processi.
L’AI che Ibm ha allestito per il Siviglia assomiglia graficamente a un videogioco manageriale e utilizza i grandi modelli di linguaggio proprietari per un’interazione più immediata e naturale. Il sistema stila un elenco di giocatori che potrebbero essere presi seriamente in considerazione per migliorare la rosa, analizzando gli ingenti pacchetti di dati già in possesso della squadra, che includono parametri fisici (altezza, peso, velocità), storico della carriera (minuti giocati, reti) e tutta una serie di informazioni stilate in centinaia di migliaia di pagine di rapporto dagli scout in carne e ossa inviati a seguire giovani talenti, campionati esteri e/o minori. Il sistema darà in pasto tutti i dati all’AI che elaborerà un’analisi completa e approfondita, personalizzabile a seconda delle esigenze del club. Ogni giocatore consigliato avrà una sua scheda con tutto ciò che c’è da sapere, che sarà prodotta dall’AI. Insomma, anche in questo caso l’intelligenza artificiale punta a condensare in pochi minuti un lavoro che altrimenti richiederebbe anche settimane a un intero team di umani.
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Detto questo, va da sé che il Siviglia continuerà a utilizzare gli scout umani ancora a lungo, perché per il momento l’occhio, l’istinto e l’esperienza dei professionisti che da decenni seguono (soprattutto) i campionati minori o giovanili sono ancora difficili da pareggiare per l’AI. Tuttavia, strumenti come quello allestito da Ibm torneranno sempre più utili per organizzare e strutturare al meglio tutti i dati inserendo molte più variabili e informazioni per una gestione più analitica della ricerca di nuovi talenti, ottimizzando tempi e risorse.