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Quando a Copa do Mundo da FIFA de 2026 começou, ela trouxe consigo a ajuda de inteligência artificial para a marcação de impedimentos , uma bola equipada com sensores, escaneamentos 3D de todos os 1.248 jogadores e um assistente de IA para cada seleção nacional . Rastreamento em tempo real, modelos de recrutamento e painéis táticos agora são ferramentas comuns no futebol de elite. Há profissionais por trás de cada um desses dados.
As conversas sobre tecnologia na Copa do Mundo geralmente param na tela: a linha de impedimento ou as estatísticas ao vivo. Poucas pessoas perguntam quem produz os dados subjacentes, onde e em que condições. Em meu novo projeto de pesquisa, " Trabalhadores da Tecnologia no Futebol" , sediado no núcleo de Trabalho Criativo e Futuros Críticos da Universidade de Toronto , estou mapeando a força de trabalho por trás das cadeias de valor de dados do futebol.
A inteligência artificial , em qualquer lugar, funciona com base em dados, no trabalho humano que anota e valida esses dados e em infraestrutura física. O futebol depende desse tipo de trabalho há muito mais tempo do que o atual entusiasmo pela IA sugere. Há mais de uma década, um dos maiores clubes do Reino Unido, o Arsenal, comprou uma pequena empresa de análise de dados com a qual já trabalhava e a incorporou ao clube como um departamento interno de ciência de dados, cuja filmagem das partidas era codificada, por sua vez, por uma equipe de dados no Camboja e no Laos . A força de trabalho de dados no futebol vem se consolidando há mais de dez anos e tem sido negligenciada pela academia e pela mídia.
Existem três camadas principais nas cadeias de valor de dados do futebol. Mais próximas do jogo estão as equipes de tecnologia internas: os analistas e cientistas de dados contratados diretamente pelos clubes, que trabalham em conjunto com os treinadores. Mesmo entre clubes da mesma liga, não há uma única maneira de organizar esse trabalho. As equipes têm nomes diferentes e ficam em áreas distintas do clube, os arranjos de trabalho variam e os funcionários vêm de formações muito diversas, como doutorados em física ou matemática, profissionais recrutados de grandes empresas de tecnologia e, em lugares como o Brasil, até mesmo formação em educação física. Essas estruturas variam de um clube para outro e tendem a ser mantidas em segredo . Até o momento, nenhuma pesquisa documentou o perfil desses profissionais de tecnologia no futebol.
Além dos clubes, existem os fornecedores de dados, e não se trata de um único tipo de empresa. Alguns coletam os dados oficiais dos eventos, o registro estruturado das ações com a bola, e alguns deles também detêm os direitos de coletar e distribuir a transmissão oficial de uma liga para a mídia e apostas. Outros se especializam em rastreamento, usando câmeras nos estádios para determinar a posição de cada jogador em campo, e seus engenheiros são os responsáveis por transformar o vídeo bruto em dados . Uma startup parisiense , fundada em 2016, utiliza visão computacional e aprendizado de máquina para extrair dados de rastreamento de jogadores a partir das transmissões das câmeras. O principal problema que resolveu é que as câmeras de transmissão seguem a bola, deixando os jogadores fora da ação fora do campo de visão da câmera. A empresa criou modelos para extrapolar as posições de todos os 22 jogadores ao longo dos 90 minutos, mesmo quando não estão visíveis na tela.
Ao redor deles, existe um ecossistema mais amplo: fabricantes de dispositivos vestíveis com GPS e sensores inerciais que medem a distância e a intensidade das corridas dos jogadores, plataformas de vídeo que gravam e etiquetam partidas, bancos de dados de olheiros que os clubes exploram para encontrar seus próximos reforços, consultorias de análise de dados que modelam o desempenho com base em seus próprios dados ou nos de terceiros, empresas originárias do setor de apostas que agora vendem previsões e sistemas de gestão de atletas que tentam prever o risco de lesões. Em todas essas camadas, as pessoas que realizam o trabalho geralmente estão sujeitas a acordos de confidencialidade e concentradas em alguns poucos polos de negócios. E o mercado está se estreitando: um pequeno número de empresas agora controla os dados dos quais a maioria dos clubes de futebol depende, várias delas reunidas por meio de ondas de aquisições, e o setor atraiu investimentos de capital privado e do mercado de ações à medida que se consolida.
Mais distantes da vista, na base da hierarquia, estão os analistas de dados que anotam o que acontece durante o jogo. Eles assistem às partidas e transformam cada passe, desarme e chute em dados estruturados, competindo com a transmissão em tempo real. O trabalho se concentra em cidades com salários mais baixos: mais de 100 analistas de dados etiquetam partidas em um único escritório em Ternopil, na Ucrânia, e uma força de trabalho semelhante faz o mesmo no Cairo. No nível mais baixo, grande parte desses dados ao vivo é coletada por pessoas contratadas jogo a jogo como freelancers . Uma empresa alemã, agora parte de uma empresa australiana de tecnologia esportiva, tem suas partidas anotadas por uma equipe de analistas de dados nas Filipinas , onde eles podem passar de três a quatro horas em um único jogo .
No livro Expected Goals (Gols Esperados) , o jornalista Rory Smith relata que os novos analistas de dados em Manila aprendem o trabalho com base em uma única partida: a vitória da Alemanha por 7 a 1 sobre o Brasil na semifinal da Copa do Mundo de 2014. Apesar de o Brasil ter finalizado mais vezes e registrado mais toques na bola, foi goleado. Isso ensina aos analistas quais outros fatores devem ser considerados ao assistir e classificar uma partida. Esse trabalho está por trás de quase todos os debates públicos sobre futebol.
Essas camadas sustentam a forma como o futebol é assistido e gerenciado atualmente em suas diferentes dimensões, como os gráficos na transmissão e a probabilidade de vitória. Esses diferentes profissionais nas cadeias de valor de dados são essenciais para o futebol. No entanto, são pouco conhecidos pelo público em geral. Mesmo os cientistas de dados, os mais proeminentes desses profissionais, raramente são conhecidos pelo nome fora de seus clubes.
A cadeia de valor dos dados no futebol também possui um componente geográfico. O trabalho de ciência de dados concentra-se em alguns poucos centros ricos, enquanto o trabalho de anotação de dados se concentra em cidades do Leste Europeu, África, Sul da Ásia e Sudeste Asiático. Clubes fora das principais ligas, no Brasil, por exemplo, muitas vezes pagam esses fornecedores em moeda estrangeira pelos dados dos quais seus próprios profissionais de tecnologia dependem.
Mas seria um erro entender essas ligas fora da Europa como simplesmente atrasadas. O futebol brasileiro construiu um sistema próprio. Possui empresas de dados que montam suas próprias equipes para registrar cada partida a partir das transmissões de televisão , e consultorias de dados que treinam os analistas que os clubes agora disputam para contratar . E tem um mercado de trabalho em ciência de dados que opera dentro da América do Sul, estruturado em torno de departamentos internos de análise de dados , que circulam entre os clubes brasileiros.
A Argentina tem uma história semelhante. A ATENEA ID fornece dados oficiais de eventos para todos os 30 clubes da Liga Profesional. A LibroDePases , uma plataforma de scouting assistida por IA, é a parceira oficial de IA da liga. A Genius Sports publica anúncios de vagas para coletores de dados de futebol na Argentina, e os trabalhadores são contratados jogo a jogo por meio de um aplicativo próprio.
Compreender as complexas relações político-econômicas e geográficas nas cadeias de valor de dados do futebol é uma tarefa para pesquisas futuras. Por exemplo, um número crescente de investidores possui vários clubes em diferentes países e os administra como um único portfólio. Métodos, dados e pessoal transitam entre esses clubes por meio de transferências internas: a diretoria de um clube brasileiro afirma utilizar, por contrato, os mesmos analistas de desempenho, dados e softwares que o clube inglês que ocupa o topo de seu grupo proprietário. O RB Leipzig e o Red Bull Bragantino, no Brasil, compartilham ferramentas de observação e jogadores dentro da rede Red Bull.
A Copa do Mundo colocará os dados e a inteligência artificial do futebol em evidência. Nada disso existiria sem a força de trabalho por trás disso. O futebol que assistimos depende tanto do trabalho deles quanto do dos jogadores. Políticos, pesquisadores e a mídia precisam levar essa força de trabalho mais a sério: quem são, onde trabalham, quanto ganham e qual a influência que exercem sobre as tecnologias das quais dependem. E, ao contrário do beisebol , jogo dominado primeiro pelos dados, o futebol jamais se rende completamente aos números. Ele permanece mágico, imprevisível. Como brasileiro apaixonado pelo esporte, sei disso melhor do que ninguém.
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