Un nuovo modo di condividere esperienze sempre più connesse e basate sui dati: è uno dei (tanti) compiti che esperti e addetti ai lavori assegnano all’intelligenza artificiale e agli algoritmi di machine learning. Tale assunto dovrebbe valere in tutti i settori ma nello sport, a quanto dice una nuova ricerca promossa da NTT, una delle più importanti aziende tecnologiche al mondo nel campo dei servizi gestiti, questa tendenza è ancora poco sviluppata. Le organizzazioni sportive, in altre parole, devono fare ancora molto per offrire le esperienze che gli appassionati digitali richiedono e lo prova il fatto, per esempio, che solo il 46% del campione dei circa 3.700 appassionati di tutto il mondo oggetto di intervista ha affermato di aver vissuto (allo stato attuale) un’esperienza di fruizione soddisfacente di eventi sportivi arricchiti dall’analisi dei dati soddisfacente. Un deficit, secondo gli autori dello studio, che rivela la necessità di soluzioni adeguate per fornire le esperienze che i fan sportivi si aspettano. E l’AI e il machine learning sono naturalmente la risposta a queste esigenze.
L’esigenza (poco sentita) di un’infrastruttura IT adeguata. Più della metà (il 54% per la precisione) dei Millennials crede che l’intelligenza artificiale sia in grado di prevedere con successo i risultati di un evento sportivo e più o meno la stessa percentuale (il 52%) è dell’idea che la disponibilità di previsioni accurate contribuiscano a rendere un evento più coinvolgente. Un plebiscito per le nuove tecnologie, dunque? Sì, ma c’è di più. Solo un quarto delle persone coinvolte (il 26%), infatti, è consapevole del fatto che l’AI e il machine learning vengano utilizzati attualmente negli eventi sportivi, rivelando inconsapevolmente enormi potenzialità per creare un migliore coinvolgimento. “Nel comparto dello sport – questa l’osservazione di Ruth Rowan, Global Chief Marketing Officer di NTT – c’è una reale fame per tutto quello che contribuisce a rendere le esperienze visive più futuristiche per i tifosi. E come per qualsiasi organizzazione che vuole continuare a crescere, anche quelle sportive devono trasformarsi per rimanere rilevanti e competitive in questo mondo che si sta digitalizzando rapidamente”. La ricetta per seguire questo processo, secondo la multinazionale giapponese, e per offrire servizi di analytics in tempo reale, esperienze basate sull’intelligenza artificiale o stadi connessi è necessario dotarsi di un’infrastruttura IT (cloud e servizi mobili compresi) adeguata.
Creare un’esperienza più connessa. Analizzando le abitudini e le preferenze degli appassionati sportivi, la ricerca dipinge anche un quadro interessante delle esperienze sportive live e digitali del futuro rispetto alle mutevoli consuetudini del popolo dei Millennials. Più della metà degli intervistati ha affermato di voler incrementare, entro i prossimi tre anni, l’utilizzo di un “secondo display” per seguire gli eventi live e accedere a dati e statistiche mentre il 51% di chi tiene traccia degli aggiornamenti in tempo reale di un evento sportivo attraverso un secondo dispositivo (cellulare o tablet) almeno una volta alla settimana, evidenzia il desiderio di una maggiore esperienza digitale e connessa. Allo stesso tempo, sempre la maggioranza dei giovani tra i 18 e i 34 anni (il 55%) è convinto che esperienze più evolute all’interno dei uno stadio (come la presenza di una migliore connettività e di strutture tecnologicamente avanzate) li incoraggerebbe a partecipare a eventi sportivi in diretta. Il desiderio dei millennial di essere costantemente connessi si concretizza, infine, nella partecipazione all’evento live, con quasi tre quarti del campione (il 73%) sicuro del fatto che la scarsa connettività di un luogo sportivo riduce il divertimento di assistere all’evento.
Il Tour de France fa scuola. L’edizione di quest’anno della corsa ciclistica a tappe più famosa del mondo è sicuramente (da un paio di anni a questa parte) un esempio virtuoso di applicazione delle funzionalità dell’AI a supporto dell’esperienza di fruizione visiva di un evento sportivo. Un nuovo modello di machine learning, in fase di sperimentazione per la prima volta al Tour de France 2019, analizza i movimenti all’interno del gruppo dei corridori per pronosticare i potenziali momenti chiave, come la probabilità che si verifichi un incidente, uno spaccamento del gruppo stesso o un cambiamento delle dinamiche di gara. Le previsioni dei favoriti della tappa basate su algoritmi sono state utilizzate con successo per prima volta nel 2017 e quest’anno sono state migliorate per essere aggiornate in tempo reale in base agli eventi che si susseguono durante la corsa. Altri modelli di machine learning, infine, vengono creati per tenere conto delle differenti strategie di gara in atto nei diversi punti della tappa per ogni sezione di 10km della gara stessa. A tutto beneficio di chi sta in poltrona a seguire le scalate su Alpi e Pirenei.