Diz-se frequentemente que o futebol é um jogo simples e, de certa forma, é.
Mas também é verdade que o esporte mais popular do mundo é um grande negócio hoje em dia. Em 2025, o futebol moderno incorpora elementos de ciência, psicologia, teoria tática e, cada vez mais, montanhas e montanhas de dados.
Neste artigo, examinaremos o campo da análise do futebol e veremos como os dados estão revolucionando o esporte. Também analisaremos a história dos dados no futebol e consideraremos como o auge da inteligência artificial poderá afetar o jogo nos próximos anos.
A história dos dados no futebol
O primeiro caso conhecido do uso de dados no futebol é o de Charles Reep. Contador de profissão, serviu na Força Aérea Britânica durante a Segunda Guerra Mundial e foi também um grande aficionado por futebol que frequentemente se sentia frustrado pela forma como o esporte era jogado na Inglaterra.
Reep preferia um estilo de jogo direto, de passes longos, e produziu análises que pretendiam demonstrar a superioridade deste estilo sobre um jogo baseado na posse de bola. Em colaboração com Bernard Benjamin, Reep publicou um estudo no “Journal of the Royal Statistical Society” em 1968.
O trabalho de ambos concluiu que a maioria dos gols era marcada a partir de jogadas de três passes ou menos. Reep acreditava que a chave do futebol era levar a bola à “posição de máxima oportunidade” (perto do gol na área adversária) tão frequentemente e tão rápido quanto fosse possível.
O trabalho de Reep tem sido questionado desde então, mas foi influente em certos setores do futebol inglês durante décadas. De fato, o diretor de treinamento da Associação Inglesa de Futebol, Charles Hughes, levou em conta muitas das conclusões de Reep. Treinadores como Dave Bassett e Graham Taylor — este último com uma passagem infeliz à frente da seleção da Inglaterra — compartilhavam a forma de pensar de Reep e Hughes.
Outro pioneiro do uso de dados no futebol foi Valeriy Lobanovskyi, um lendário treinador que assumiu o comando do Dínamo de Kiev, da União Soviética e da sua Ucrânia natal, durante uma trajetória distinta que atingiu seu auge na década de 1980.
Junto com um cientista chamado Anatoly Zelentsov, Lobanovskyi utilizou modelos matemáticos para garantir que seus jogadores não trabalhassem nem demais, nem de menos durante os treinamentos. “Os jogadores têm que reagir mais rápido. Em todos os momentos, as ações acontecem mais rápido. É preciso pensar mais rápido e agir mais rápido, assim é o futebol do futuro”, afirmou.
O AC Milan, o gigante italiano, também se adiantou ao seu tempo em mais de uma ocasião. Primeiro, em 1986, criaram a "Sala da Mente" com a ajuda do Dr. Bruno Demichelis, um psicólogo de renome.
A pressão arterial e a frequência respiratória dos jogadores eram medidas periodicamente. Demichelis também entrevistou os integrantes do elenco do Milan para medir seu estado de ânimo e sentimentos e, depois, utilizou seus métodos para quantificar as respostas. Esses dados deram ao Milan uma vantagem quando era o melhor time da Europa sob a direção de Arrigo Sacchi, no final dos anos 80 e início dos 90.
Mais tarde, em 2002, o clube abriu o Milan Lab em colaboração com o médico belga Jean-Pierre Meersseman. Foi graças a essa criação que os jogadores do Milan, em geral, conseguiram continuar jogando até os 30 e 40 anos, e os dados foram a base de tudo isso. Graças à grande quantidade de informações que o Milan coletou sobre seus jogadores, puderam adaptar os regimes de condicionamento físico e os métodos de prevenção de lesões a cada indivíduo.
Como podemos ver nos exemplos anteriores, os dados podem ser empregados de muitas maneiras diferentes no futebol. O uso dos dados disparou durante a última década, aproximadamente, e agora nos concentraremos na época atual.
O auge da análise do futebol
Todos os clubes importantes da Europa (e muitos dos pequenos também) agora têm analistas de dados trabalhando para eles. Atualmente restam poucas pedras sem revirar, e os dados são empregados de muitas maneiras diferentes para tentar dar a uma equipe uma vantagem competitiva.
Também existem empresas privadas que trabalham neste campo. Um dos primeiros líderes do mercado foi a StatDNA, uma empresa com sede nos EUA fundada em 2009. Para demonstrar sua influência, o Arsenal comprou a organização apenas três anos depois.
“A empresa é especialista na área de análise de desempenho de dados esportivos, que é um campo em rápido desenvolvimento que eu, e outros, acreditamos que será fundamental para a posição competitiva do Arsenal”, afirmou Ivan Gazidis, diretor executivo do clube na época. “Os conhecimentos que a empresa gera são empregados amplamente em todas as nossas operações futebolísticas: na busca e identificação de talentos, na preparação das partidas, na análise pós-jogo e na obtenção de informações táticas”.
A Football Radar, com sede em Londres, não foi comprada diretamente por nenhum clube, mas também emprega técnicas de vanguarda para elaborar seus resultados. A empresa afirma que utiliza uma “abordagem única que combina informações subjetivas de analistas altamente treinados com técnicas de modelagem inovadoras”. Os funcionários da Football Radar analisam meticulosamente as partidas e registram suas observações. Os dados são depois analisados por estatísticos para classificar as equipes e jogadores de todo o mundo.
A Statsbomb associou-se a dezenas de clubes em todo o mundo, incluindo a Roma, o Celtic e o Borussia Dortmund. Seu site afirma que “as plataformas de dados e inteligência [da empresa] permitem que as equipes de futebol e futebol americano obtenham uma vantagem sobre a concorrência em termos de recrutamento e observação de jogadores, análise de desempenho e avaliação da oposição”.
No mundo atual, não são apenas os profissionais que têm acesso a tais informações. Plataformas como Wyscout, fundada na Itália em 2004, oferecem análises de partidas, estatísticas detalhadas e horas e horas de gravações a qualquer pessoa com uma assinatura. Quando era adolescente, Ashwin Raman, residente na Índia, conseguiu um cargo de meio período no Dundee United, após impressionar a equipe escocesa com as análises baseadas em dados de jogadores e equipes que compartilhava online.
O recrutamento é uma área do esporte onde os dados agora são considerados uma ferramenta fundamental. Hoje em dia, os maiores clubes da Europa habitualmente contratam jogadores de todos os cantos do mundo. Mas este não foi o caso durante grande parte da história do futebol. Na temporada inaugural da Premier League, 1992-1993, havia apenas 13 jogadores de fora do Reino Unido e da Irlanda.
Naquela época, os treinadores costumavam estar a cargo das transferências. Junto com os olheiros, normalmente observavam presencialmente os possíveis jogadores antes de emitir um julgamento. Mas uma vez que o mercado se tornou global, isso não foi mais possível. Os treinadores continuam vendo vídeos dos jogadores, mas agora são apenas uma de várias vozes no processo de recrutamento.
Atualmente, são os diretores esportivos quem, em geral, dirigem o processo, e a maioria trabalha em estreita colaboração com os departamentos de dados do clube. Sabe-se que estes funcionários conseguiram encontrar tesouros a partir de números. Por exemplo, se uma equipe busca um volante de contenção aguerrido, os possíveis jogadores podem ser filtrados com base em seu desempenho em várias métricas relevantes. Este processo tem o benefício de reduzir uma base de milhares de futebolistas a apenas um punhado.
O Liverpool esteve na vanguarda da aplicação de dados deste modo. Em 2012, contrataram o Dr. Ian Graham como diretor de pesquisa. Ele demonstrou ser uma grande parte do sucesso do clube durante a década seguinte, liderando decisões influentes como aquela que levou os "Reds" a nomearem Jürgen Klopp como seu treinador em 2015.
Graham e sua equipe colocam os dados em primeiro plano no recrutamento do Liverpool. É bem sabido que convenceram Klopp a escolher Mohamed Salah em vez de Julian Brandt, quando o treinador preferia este último. Os dados sugeriram a Graham e seus colegas que Salah seria a melhor contratação para o Liverpool, e o tempo lhes deu razão retumbantemente.
Os dados também ajudam as equipes a analisarem seus oponentes. No passado, a observação envolvia enviar um funcionário para ver uma equipe jogar uma ou duas vezes pessoalmente. Com certeza ainda há lugar para isso, mas agora se combina com estudos numéricos que detalham o estilo de jogo de uma equipe, seus pontos fortes e fracos. Isso proporciona aos treinadores e jogadores uma visão mais ampla.
O que nos reserva o futuro?
A análise do futebol avançou muito em um espaço de tempo relativamente curto. Enquanto figuras como Reep e Lobanovskyi não viram muitos de seus contemporâneos copiarem seus métodos, hoje em dia os clubes de futebol estão imersos em uma corrida armamentista no campo dos dados. Com equipes de todo o mundo decididas a acompanhar o ritmo, as novas ideias e formas de trabalhar popularizam-se muito rapidamente.
É interessante refletir sobre o que o futuro reserva para este campo. A inteligência artificial continua crescendo exponencialmente e seria tolice acreditar que não terá efeito no futebol. De fato, já estamos vendo evidências do seu impacto. A FIFA e a UEFA utilizam um sistema semiautomatizado para julgar impedimentos em suas competições. Em nível de clubes, algumas equipes já estão aproveitando a capacidade da IA para processar consideravelmente mais dados do que os seres humanos.
Tomemos o exemplo do Liverpool, que também foi pioneiro nesta área. Os Reds assinaram um acordo com a TacticAI, que utiliza o modelo de inteligência artificial DeepMind do Google para sugerir rotinas de jogadas de bola parada. Foram analisados 7.000 escanteios batidos na Premier League para detectar padrões e revelar quais cenários levam com maior frequência a oportunidades de gol.
Dois dos cérebros por trás da TacticAI, Zhe Wang e Petar Velickovic, descrevem-na assim: “TacticAI é um sistema de IA completo que poderia oferecer aos treinadores informações táticas instantâneas, extensas e precisas, que também são práticas no campo. Com a TacticAI, desenvolvemos um poderoso assistente de IA para táticas de futebol e alcançamos um marco no desenvolvimento de assistentes úteis em IA esportiva”.
A inteligência artificial pode trabalhar em conjunto com a análise do futebol. À medida que os dados coletados se tornam mais complexos, fará sentido empregar IA para analisar os números. A IA também tem um papel a desempenhar na coleta de dados. Por exemplo, os clubes podem usar IA para fornecer dados de rastreamento mais sofisticados para destrinchar realmente suas ações no campo.
Também se falou do uso da IA para ajudar a prevenir e gerenciar lesões. “O esporte, por natureza, é imprevisível”, declarou ao The Guardian o Dr. Brian Moore, diretor executivo da Orreco, uma empresa de bioanálise. “As novas ferramentas de IA podem ajudar os melhores atletas do mundo a reduzir o risco de doenças e lesões, e a jogar por mais tempo.”
Com certeza, a IA também apresentará seus próprios desafios. Será necessário atualizar as leis de proteção de dados para garantir que informações potencialmente sensíveis e privadas sobre a saúde de um jogador estejam adequadamente protegidas. Isso é especialmente importante se considerarmos que adolescentes de apenas 15 anos já chegaram a treinar com o time principal de um clube. Existem também questões especificamente relacionadas ao esporte, que se baseia em determinados valores de jogo limpo e, em certa medida, na igualdade de condições. Se houver um mau uso da IA, ela poderá prejudicar o futebol em vez de melhorá-lo.
Ninguém sabe o que o futuro nos reserva no esporte e em outros âmbitos. Mas uma coisa é certa: os dados continuarão revolucionando o futebol nos próximos anos.
