Dietro il calcio “automatico” della Coppa del Mondo 2026 ci sono annotatori in Brasile, Filippine, Cambogia e altri Paesi: guardano le partite, registrano passaggi, tiri, contrasti e dati in tempo reale. Servono alle squadre, alle tv, ai videogiochi e soprattutto a un’industria delle scommesse sempre più affamata di informazioniDietro il calcio “automatico” della Coppa del Mondo 2026 ci sono annotatori in Brasile, Filippine, Cambogia e altri Paesi: guardano le partite, registrano passaggi, tiri, contrasti e dati in tempo reale. Servono alle squadre, alle tv, ai videogiochi e soprattutto a un’industria delle scommesse sempre più affamata di informazioniOrmai ci siamo abituati. A metà dei sedicesimi di finale possiamo dire che questa è la coppa del Mondo dell’Ai. Tutto è tecnologico: il pallone ha un sensore, i giocatori vengono scansionati in 3D, il fuorigioco viene segnalato con l’aiuto dell’intelligenza artificiale. Ogni nazionale, anche quelle con meno mezzi, ha un assistente Ai per analizzare le partite. La Fifa ha confermato l’introduzione dell’Advanced Semi-Automated Offside Technology per la prima volta in un Mondiale, l’uso di Football Ai Pro per tutte le 48 squadre e la scansione 3D dei giocatori per migliorare le ricostruzioni del fuorigioco. Lenovo, partner tecnologico ufficiale della Fifa, ha spiegato di aver messo in campo infrastrutture Ai, server, dispositivi e soluzioni per broadcast e analisi in tempo quasi reale.Ma l’intelligenza artificiale si nutre dei dati registrati dagli umani. C’è una parte meno visibile che sta da un’altra parte. Dietro avatar, grafici, modelli predittivi e decisioni semi-automatiche ci sono migliaia di persone che guardano ore di partite e trasformano il gioco in dati. Un’inchiesta di Rest of World racconta una filiera fatta di data worker in Brasile, Cambogia, Filippine, India e altri Paesi: annotatori che registrano ogni movimento, ogni passaggio, ogni tiro, ogni contrasto. Sono loro a produrre una parte dei dati che poi alimentano gli strumenti usati da squadre, broadcaster, videogiochi e società legate alle scommesse.Ogni azione diventa un datoIl lavoro è ripetitivo, metodico, molto meno spettacolare del linguaggio con cui viene venduta l’intelligenza artificiale nello sport. Un annotatore guarda una partita e segnala cosa succede: passaggio corto, passaggio lungo, tiro, recupero, tackle, fallo, corner, rigore, cartellino. In alcuni casi lo fa su partite di alto livello, in altri su gare minori, tornei locali, campionati poco seguiti e spesso nemmeno trasmessi. Il risultato è una partita scomposta in migliaia di eventi. Secondo i dati citati da Rest of World, i data worker possono arrivare a registrare fino a 3 mila azioni per singolo match. Tutto materiale che diventa la base per analisi tattiche, report delle squadre e grafiche televisive. Non solo: tutti questi numeri finiscono nei sistemi di scouting, nei videogiochi sportivi o ancora negli algoritmi di computer vision che imparano a riconoscere automaticamente ciò che prima veniva etichettato a mano.La situazione paradossale sta nel fatto che più si automatizza uno sport, il calcio in questo caso, più si ha bisogno di lavoro umano alle spalle. L’Ai che riconosce un movimento, un tipo di passaggio o una posizione in campo viene addestrata su dati registrati da persone vere. La promessa è quella di un sistema sempre più veloce, pulito, oggettivo. La base resta una rete globale di occhi, clic e turni pagati a partita.Il lavoro nascosto nelle città del Sud globaleLa filiera ha una geografia precisa: l’analisi ad alto valore si concentra nei centri ricchi, mentre l’annotazione dei dati è distribuita in città dell’Europa orientale, dell’Africa, dell’Asia meridionale e del Sud-est asiatico. Tra Manila, Cairo, Chennai, Ternopil e altre città, gli “annotators” sono persone che conoscono bene il calcio. Alcuni giocano o hanno giocato: per loro il data work può diventare un secondo lavoro: guardano partite europee, compilano eventi, traducono il linguaggio del campo in righe di database. Un calciatore filippino intercettato da Rest of World ha lavorato per circa un anno nell’annotazione dei dati per Packing Sports, l’unità di Manila della società tedesca Impect. Durante i grandi tornei, dal Mondiale agli Europei, il carico aumenta perché squadre, analisti e media chiedono dati più rapidi.Per chi gioca, annotare può anche diventare una forma di studio: guardare decine di partite azione per azione aiuta a leggere movimenti, spazi e scelte tattiche. Ma resta un lavoro di base dentro un’industria molto ricca, dove il valore economico cresce man mano che il dato risale la catena: dall’annotator alla piattaforma, dalla piattaforma alla squadra, dalla squadra alla tv, dal dato grezzo al prodotto vendibile.Il calcio americano e l'eredità di MoneyballLa fame di dati cresce anche perché il calcio è sempre più attraversato da investimenti statunitensi, lo stiamo vedendo anche in Italia. Diversi club, soprattutto quelli gestiti da proprietà americane, come Roma o Monza hanno ottenuto ottimi risultati mentre il Milan non ha raggiunto nemmeno l’obiettivo minimo. Anche nei campionati internazionali il sistema si ripete. Più della metà dei club di Premier League è controllata da società con base negli Stati Uniti.Scott Powers, docente di sport analytics alla Rice University ed ex data scientist di Zelus Analytics, lega questa tendenza alla cultura sportiva americana. Il riferimento è Moneyball, il metodo reso celebre dal baseball: usare i dati per trovare valore dove il mercato vede meno. Nel calcio questo significa scouting più sofisticato, prevenzione degli infortuni e analisi delle prestazioni. Inoltre, secondo il modello, lo studio degli avversari e decisioni di mercato sono guidate dai numeri: l’obiettivo è ottenere risultati aumentando ricavi. Il Mondiale 2026 va esattamente in questa direzione. Il main sponsor del toreno, Lenovo, ha annunciato l’uso di un’infrastruttura Ai in tempo quasi reale per distribuzione video, controllo operativo, broadcast e strumenti analitici. C’è anche una piattaforma dedicata: si chiama Football Ai Pro, secondo l’azienda, viene fornita a tutte le 48 squadre per dare accesso a insight tattici a tecnici, giocatori e analisti.La narrazione ufficiale parla di democratizzazione: anche le nazionali meno ricche possono accedere a strumenti che prima erano più facili da avere per chi poteva permettersi grandi staff di match analyst. È vero, almeno in parte. Ma la democratizzazione del dato non elimina la diseguaglianza dentro la sua produzione. Qualcuno interroga l’assistente AI. Qualcun altro, spesso lontano dai riflettori, ha contribuito a costruire il materiale che quell’assistente usa.Il ruolo delle scommesseLa parte più delicata di questo mondo è legata al betting. Il calcio genera dati per le squadre e per le tv, ma anche per un mercato che vive di aggiornamenti istantanei. Le quote delle case di scommesse cambiano in base a ciò che accade sul campo. Un corner, un cartellino, un rigore, un cambio di ritmo possono modificare le probabilità di un evento e quindi il valore di una puntata.Vengono seguite anche gare minori, neanche trasmesse in streaming o in tv. Durante queste partite si registrano soprattutto gol, corner, cartellini e rigori tramite un’app. La paga è di circa 60 euro a partita, più il trasporto. Il punto centrale è la velocità: se il dato arriva in ritardo, l’annotator può perdere parte o tutto il compenso.L'Ai ha ancora bisogno di chi guarda le partireQui l’automazione ha un limite economico. Su una finale mondiale, telecamere, sensori e algoritmi possono avere senso. Su una partita minore, in un campionato poco visibile, mandare una persona allo stadio può costare meno di un sistema automatico. Il lavoro umano resta conveniente proprio dove il calcio è meno coperto e più opaco. È una delle conseguenze meno raccontate della crescita del betting sportivo: nonostante tutta questa tecnologia, serve ancora qualcuno che sia fisicamente lì, o davanti a uno schermo, e dica al sistema che cosa è appena successo.Nel racconto pubblico l’intelligenza artificiale sembra arrivare sempre come un salto improvviso. Nel calcio, però, il salto è costruito sopra vent’anni di dati, video analisi e lavoro di annotazione. Le squadre professionistiche usano da tempo informazioni su carichi, posizionamenti, distanze percorse, intensità, movimenti senza palla, passaggi progressivi, pressing, duelli, expected goals e mille altre metriche. Tag LEGGI ANCHE L'E COMMUNITYEntra nella nostra community Whatsapp