Inteligência artificial na identificação de talentos de futebol: uma revisão sistemática

Revisão sistemáticaNível 1 · Evidência consolidadaFrontiers in sports and active living20 ago 20260 citações

O que aconteceu

O rápido desenvolvimento da inteligência artificial (AI) nos esportes tem impulsionado uma mudança na identificação de talentos de futebol de julgamento tradicional baseado em experiência para tomada de decisão orientada por dados. No entanto, as evidências existentes sobre a aplicação da IA na identificação de talentos estão dispersas, e uma síntese sistemática de seus métodos de aplicação e eficácia em diferentes etapas do processo de identificação está faltando. Analisar sistematicamente a aplicação de IA na identificação de talentos de futebol, comparar características da amostra, tipos de modelos, fontes de dados e contextos de aplicação em diferentes técnicas de IA e resumir suas vantagens, limitações e direções futuras. Esta revisão sistemática seguiu as diretrizes do PRISMA e foi registrada no PROSPERO. As pesquisas foram realizadas em Web of Science, Scopus, SportDiscus e PubMed para identificar estudos elegíveis, que foram avaliados quanto à qualidade metodológica. Foram extraídas e sintetizadas informações sobre características da amostra, tipo de técnica de IA, características de entrada, desempenho do modelo e contexto de aplicação. https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD420251196817, PROSPERO: CRD420251196817.

O que encontraram

Foram incluídos 20 estudos, abrangendo jovens e profissionais do sexo masculino. Modelos tradicionais de aprendizado de máquina foram os mais utilizados, enquanto que modelos híbridos e de aprendizagem profunda foram menos comuns. A IA demonstrou potencial em três áreas principais: identificação do potencial de desenvolvimento, identificação do desempenho e do papel, valor do jogador e tomada de decisão de recrutamento. Embora a maioria dos estudos tenha adotado conjuntos multidimensionais de características, permanecem limitações quanto à qualidade dos dados, interpretabilidade do modelo, rigor metodológico e validade externa.

Por que isso importa

A IA tem mostrado valor substancial na identificação de talentos de futebol, mas a pesquisa atual ainda está passando da exploração metodológica para a aplicação sistemática. O trabalho futuro deverá centrar-se no desenvolvimento de conjuntos de dados mais representativos, na promoção do compartilhamento de dados interinstitucionais, no aumento da transparência e interpretabilidade dos modelos e na validação de modelos de IA em contextos de futebol do mundo real para garantir a sua aplicação segura, fiável e eficaz na prática de identificação de talentos.

Tradução automática do resumo original, publicado em Frontiers in sports and active living sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.