L'intelligenza artificiale è ormai entrata stabilmente nello sport professionistico. Non viene utilizzata soltanto per generare statistiche o contenuti per i tifosi, ma anche per analizzare il gioco, prevedere situazioni, ottimizzare le strategie e migliorare le prestazioni degli atleti. Computer vision, machine learning, tracking dei giocatori e modelli predittivi permettono di trasformare ogni movimento in dati.
Le squadre possono così analizzare migliaia di situazioni che sarebbero impossibili da studiare manualmente. Parallelamente, federazioni e leghe stanno introducendo sistemi automatizzati per arbitraggio, broadcasting, replay e statistiche avanzate. In alcuni casi l'AI è persino in grado di generare nuove soluzioni tattiche, come TacticAI di Google DeepMind. E gli eventi sportivi stanno diventando vere e proprie piattaforme tecnologiche, dove AI, sensori, telecamere e cloud lavorano contemporaneamente. Di seguito, i principali casi d'uso disponibili nel 2026.
CALCIO
Il calcio è probabilmente lo sport di squadra nel quale l'AI sta diventando più interessante, soprattutto grazie alla computer vision e al tracking dei 22 giocatori.
- TacticAI (Google DeepMind): analizza la posizione dei giocatori e genera possibili configurazioni tattiche, inizialmente per i calci d'angolo. Gli analisti del Liverpool hanno preferito le soluzioni generate dall'AI circa il 90% delle volte nei test. Un'evoluzione del progetto passa dal corner al gioco aperto, utilizzando immagini broadcast per modellare i 22 giocatori e prevedere l'evoluzione dell'azione fino a circa 8 secondi.
- Tracking tattico: sistemi di computer vision ricostruiscono posizione, velocità, accelerazioni, spazi e movimenti dei giocatori, permettendo di studiare pressing, linee difensive, occupazione degli spazi e transizioni.
- xG / xA e modelli predittivi: machine learning viene utilizzato per stimare la probabilità che un tiro diventi gol, la qualità delle occasioni e il contributo dei giocatori.
- Scouting: algoritmi possono confrontare migliaia di giocatori sulla base di caratteristiche tecniche, fisiche e tattiche, individuando profili compatibili con un determinato sistema di gioco.
- Nuovi casi d'uso riguardano i Mondiali. La "Semi-Automated Offside Technology (SAOT)" introdotta dalla FIFA utilizza telecamere di tracking per rilevare la posizione dei giocatori. Nel sistema utilizzato a Qatar 2022, 12 telecamere tracciavano il pallone e 29 punti del corpo di ogni giocatore, 50 volte al secondo. A questo si aggiunge la "Connected Ball Technology": un sensore all'interno del pallone produce dati in tempo reale sul movimento e sulla posizione della palla, aiutando a determinare con maggiore precisione il momento esatto del tocco. Nel Mondiale 2026 FIFA ha ulteriormente evoluto la tecnologia del fuorigioco automatizzato, rendendo più rapida la produzione dell'alert per gli arbitri.
BASKET (NBA)
L'NBA è uno degli sport più avanzati nell'utilizzo del tracking.
- Player Tracking: il sistema rileva continuamente la posizione dei giocatori e permette di ricostruire ogni movimento sul parquet.
- NBA + AWS: la nuova piattaforma di basketball intelligence utilizza AI e machine learning sui dati di tracking, arrivando a considerare 29 punti del corpo per giocatore e generando statistiche avanzate in tempo reale.
- Defensive Box Score: modelli avanzati cercano di quantificare l'efficacia difensiva individuale, andando oltre punti, rimbalzi e palle rubate.
- Shot analysis: AI e tracking permettono di analizzare posizione del tiro, distanza, contest del difensore, movimento precedente e probabilità di realizzazione.
- Tattica: i dati permettono di studiare spacing, pick-and-roll, closeout, transizioni e schemi offensivi/difensivi.
- Broadcasting: il tracking alimenta statistiche e visualizzazioni generate automaticamente durante le partite.
BASEBALL (MLB)
Il baseball è particolarmente adatto all'AI perché ogni azione può essere scomposta in migliaia di variabili.
- Statcast: utilizza sistemi di tracking ad alta precisione per misurare traiettoria della palla, velocità, spin, posizione e movimento dei giocatori.
- Hawk-Eye: le telecamere ad alta velocità alimentano il sistema di tracking utilizzato dalla MLB.
- Automated Ball-Strike Challenge System (ABS): dal 2026 la MLB utilizza il tracking Hawk-Eye per consentire ai giocatori di contestare determinate chiamate di ball/strike; il sistema determina matematicamente la posizione della palla rispetto alla zona.
- Pitch prediction: machine learning può analizzare migliaia di lanci precedenti per studiare quali pitch utilizzare contro un determinato battitore.
- Scouting e player development: i dati permettono di individuare problemi nella meccanica del lancio o nello swing e confrontare un giocatore con profili storici.
- Difesa: velocità, traiettoria e posizione dei giocatori permettono di valutare quanto rapidamente un difensore raggiunge una palla e quale sia la probabilità di effettuare una presa.
FOOTBALL AMERICANO (NFL)
La NFL utilizza da anni uno dei sistemi di tracking più sofisticati nello sport professionistico: "Next Gen Stats". La NFL dichiara che vengono generati oltre 200 nuovi datapoint per ogni azione.
- Player Tracking: sensori e sistemi RFID determinano posizione, velocità, accelerazione e distanza percorsa.
- Route Detection: machine learning identifica automaticamente le tracce percorse dai ricevitori.
- Coverage Detection: gli algoritmi possono stimare quale difensore sia responsabile di un determinato ricevitore.
- Completion Probability: il modello calcola la probabilità che un determinato passaggio venga completato.
- Expected Rushing Yards: stima quante yard dovrebbe ottenere un running back sulla base della situazione.
- Win Probability: modelli predittivi stimano la probabilità di vittoria durante la partita.
- Game Planning: le squadre utilizzano i dati per studiare formazioni, matchup e tendenze degli avversari.
HOCKEY (NHL)
L'hockey è particolarmente difficile da analizzare manualmente per la velocità del gioco. Per questo la NHL ha sviluppato "NHL Edge". Il sistema produce dati fino a 60 volte al secondo per il puck e 15 volte al secondo per i giocatori.
- Puck & Player Tracking: fino a 20 telecamere per arena e sensori infrarossi su puck e divise permettono di tracciare giocatori e disco.
- Skating analytics: velocità massima, accelerazione e distanza percorsa.
- Shot analytics: velocità del tiro, posizione e traiettoria.
- Goalie analysis: posizione e tipo di parata.
- Tactical analysis: i dati permettono di studiare movimenti, transizioni e occupazione delle zone.
- AI/analytics: i milioni di dati generati dal tracking possono essere elaborati con modelli statistici e machine learning.
RUGBY
Nel rugby l'utilizzo dell'AI è meno diffuso rispetto a calcio, NBA o F1, ma l'analisi dei dati è ormai fondamentale.
- GPS + tracking: velocità, distanza, accelerazioni e carichi di lavoro vengono monitorati durante allenamenti e partite.
- Injury prevention: i dati fisici vengono utilizzati per identificare sovraccarichi e situazioni potenzialmente rischiose.
- Tactical analysis: sistemi di video analysis identificano pattern di gioco, ruck, line break, distribuzione dei giocatori e comportamenti difensivi.
- Machine learning: modelli sperimentali vengono utilizzati per prevedere risultati e valutare quali variabili influenzino maggiormente le prestazioni.
- Oval Insights: utilizza modelli di machine learning per fornire insight alle squadre e analizzare il gioco.
FORMULA 1
La F1 è probabilmente lo sport nel quale l'AI ha il ruolo più importante a livello ingegneristico. Una monoposto produce enormi quantità di dati e ogni decisione deve essere presa in pochi secondi. Nel 2026 l'AI è diventata ancora più centrale: team come Williams, Red Bull e Aston Martin stanno utilizzando sistemi AI per strategia, ingegneria e operazioni.
- Race strategy: machine learning può valutare pit stop, pneumatici, degrado, traffico e comportamento degli avversari.
- Predictive modelling: simulazione di scenari futuri durante la gara.
- Aerodynamics: AI e simulazioni computazionali vengono utilizzate per studiare il comportamento aerodinamico della vettura.
- Car development: modelli ML aiutano gli ingegneri a identificare relazioni tra migliaia di parametri.
- Real-time telemetry: enormi quantità di dati vengono analizzate durante qualifiche e gara.
- Generative AI: viene utilizzata anche per analizzare documentazione tecnica, problemi operativi e conoscenza accumulata dai team.
- AWS: la Formula 1 utilizza machine learning, AI e cloud per analisi statistiche, broadcasting e fan experience.
TENNIS
Il tennis combina perfettamente tracking, computer vision e modelli predittivi.
- Hawk-Eye: tracking della palla utilizzato per line calling e analisi delle traiettorie.
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- Electronic Line Calling: sistemi automatizzati possono determinare se una palla è dentro o fuori senza bisogno del giudice di linea.
- Player analytics: velocità del servizio, posizione in campo, direzione dei colpi, lunghezza degli scambi e pattern tattici.
- Win Probability: modelli AI calcolano in tempo reale la probabilità che un giocatore vinca.
- Key Moments: identificazione automatica dei punti che hanno modificato maggiormente l'andamento del match.
- Wimbledon Match Chat: nel 2026 Wimbledon utilizza AI basata su IBM watsonx per permettere ai tifosi di interrogare in linguaggio naturale i dati della partita.
- Likelihood to Win: modello AI che aggiorna continuamente la probabilità di vittoria combinando statistiche, andamento del match e informazioni storiche.
GOLF
Il golf è un altro sport nel quale l'AI viene utilizzata soprattutto per trasformare enormi quantità di dati in informazioni comprensibili.
- Shot Tracking: posizione precisa della pallina e dati del colpo.
- Hole Insights/Masters: AI analizza ogni buca e fornisce informazioni storiche su rischi e ricompense di determinate strategie.
- AI Agents: il Masters utilizza più di due dozzine di agenti AI per funzionalità come Hole Insights e ricerca nello storico del torneo.
- Player Analytics: analisi di club, distanza, precisione e performance nelle diverse zone del campo.
- Predictive Analytics: modelli possono stimare probabilità di birdie, par o bogey sulla base della situazione.
OLIMPIADI
A Parigi 2024, Intel è stata Official Worldwide AI Platform Partner e ha utilizzato AI, computer vision e hardware dedicato in diverse aree.
- Automatic Highlights: AI addestrata con Intel Geti ha generato automaticamente highlights personalizzati in oltre 30 discipline. Sono stati prodotti oltre 100.000 video.
- Computer Vision Per Talent Identification: il sistema analizzava esercizi fisici degli spettatori e cercava di associarli allo sport olimpico più adatto.
- Volumetric Video: creazione di contenuti 3D/immersivi degli atleti.
- Broadcasting: AI e processori Intel hanno contribuito alla produzione e distribuzione di contenuti, compreso il broadcasting 8K.
- Athlete365 AI assistant: un sistema conversazionale basato su LLM e RAG forniva agli atleti informazioni operative in sei lingue.
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RECAP FINALE
L'AI viene utilizzata principalmente in cinque grandi aree: performance (analizzare il corpo e i movimenti dell'atleta per migliorare allenamento e prestazioni), tattica (prevedere cosa potrebbe succedere e trovare configurazioni migliori), officiating (computer vision e sensori aiutano arbitri e giudici a prendere decisioni più precise), prediction (win probability, xG, expected yards, strategie di gara, degrado degli pneumatici e moltissime altre previsioni) e broadcasting/fan experience (generazione automatica di highlights, statistiche in tempo reale, commento AI, chatbot e contenuti personalizzati).
