IA para o setor de esportes: estratégia de jogo para o sucesso baseado em dados

Em qualquer competição é crucial fazer a jogada certa, no momento certo, tendo como base as informações certas. Isso pode representar a vitória para os times e seus fãs.

Atualmente, a inteligência artificial (IA) está criando oportunidades incríveis para as organizações esportivas e empresas de apostas que buscam meios de superar a concorrência, melhorando suas estratégias personalizadas de interação com os fãs, com novas oportunidades de monetização e melhores estratégias de operação da liga, ou dos times existentes, usando as melhores ferramentas disponíveis.

À medida que as organizações esportivas se esforçam para atender o aumento das expectativas dos fãs e permanecer competitivas, líderes do setor estão usando a IA para ter sucesso.

Conheça o adversário

Estabelecer estratégias vencedoras dentro e fora de campo requer um esforço colaborativo. Também exige pesquisa, conhecimento, estratégia e, acima de tudo, tempo.

As organizações esportivas empregam muitos recursos para coletar grandes quantidades de dados sobre fãs, jogadores e muito mais. Sistemas legados, métodos antigos e dados segmentados podem tornar difícil extrair e maximizar resultados de dados estruturados, como transações de compra de ingressos ou mercadorias, e de dados não estruturados, como imagens de jogos.

Empregar o que há de mais moderno em IA e aprendizado de máquina (machine learning, ML) oferece um grupo completo de parceiros virtuais capazes de implementar análises de dados preditivas para acelerar, simplificar e melhorar a qualidade dos dados, ou permitir que as organizações esportivas utilizem a tecnologia e as informações para oferecerem algo que todos nos escritórios de ataque e defesa desejam: uma vantagem.

Melhore seu guia estratégico

Pense em uma estratégia de dados moderna como sua estratégia de jogo. Isso permite que as organizações façam perguntas honestas sobre o estado de seus dados, fortaleçam suas pontos fracos, elevem seus pontos fortes e, o que é fundamental, consigam a redução de custos e o aumento da eficiência.

Assim que as empresas começarem a organizar seus data houses, a IA generativa será usada para abrir novas oportunidades e criar experiências mais significativas para os fãs, gerando mais valor para os patrocinadores e melhorando o desempenho dos jogadores e dos times. O crescente mercado de IA generativa traz enormes oportunidades para todo o ecossistema esportivo com uma estratégia de dados moderna que as principais organizações esportivas já estão implementando:

• Interação e marketing personalizados com os fãs: melhores programas de fidelidade, recomendações de conteúdo personalizado e campanhas de marketing personalizadas que funcionam com o apoio do aprendizado de máquina, da IA generativa e da experiência Fan 360 estão permitindo que as organizações esportivas identifiquem e animem públicos mais amplos por meio de experiências personalizadas.

• Criação e melhoria de conteúdo automatizado: organizações esportivas estão usando IA generativa para melhorar a experiência de transmissão e streaming para os fãs. Elas estão automatizando opções alternativas de comentários, a tradução das transmissões em várias linguagens,  e também as visualizações baseadas em dados incorporadas às transmissões para interagir melhor com os fãs, desde os casuais até os mais apaixonados.

• Análise de desempenho do jogador e do time: as principais organizações estão maximizando o desempenho e protegendo o bem-estar dos atletas usando IA generativa e ML para analisar os dados dos atletas, incluindo métricas físicas e performances anteriores. Isso ajuda a entender quais são os pontos fortes e fracos dos atletas e desenvolver treinamento personalizado. Elas também estão empregando insights automatizados em estratégias de criação de listas de escalação e usando a IA generativa para analisar os times adversários e simular jogos como parte da criação da estratégia de jogo.  

• Ativação de patrocínio: otimizar a implementação de patrocínio está se ficando cada vez mais importante, pois o aumento das taxas de direitos autorais de mídia esportiva está fazendo com que os patrocínios fiquem mais caros. A IA generativa, juntamente com o ML, está possibilitando implementações bem-elaboradas e gratificantes para ajudar as organizações a garantir que os patrocinadores continuem sendo prioridade para os públicos-alvo.

• Principais métricas para medição de patrocínio: os patrocinadores estão percebendo o aumento dos investimentos, usando análises de dados avançadas para monitorar impressões, medir o alcance e a conscientização da marca, analisar dados demográficos, avaliar o sentimento da marca, oferecer análises dos concorrentes, métricas de vendas e muito mais.

Transformando o cenário com uma estratégia moderna de dados e IA

Nesse cenário dinâmico, organizações esportivas que utilizam o poder da IA/ML tradicional, da IA generativa e dos dados, bem como adotam uma estratégia de dados moderna, são as que estão do lado vencedor. 

Em qualquer esporte, às vezes, o próprio time é o seu adversário mais difícil. Tanto nas operações de atendimento quanto em campo, isso pode ser do tipo:

• Plataformas ou ferramentas de tecnologia legada que não são mais ágeis.

• Um pequeno número de funcionários encarregados de gerenciar um grande volume de dados.

• Falta de ferramentas de hardware e software para ajudar a equipe a ser flexível e ágil.

As organizações que modernizaram a sua própria estratégia de dados são as que conseguiram criar um ecossistema de dados conectado que ofereça à sua equipe uma vantagem sobre a concorrência.

As principais plataformas modernas de dados na nuvem fornecem estratégias (e pontos fortes) cruciais à sua organização:

• Redução da complexidade: organizações esportivas, como todas as outras organizações, muitas vezes lidam com o gerenciamento de soluções de IA complexas e personalizadas. Criar uma ponte entre as equipes de dados técnicos e as equipes de negócios e operações esportivas é um desafio. A capacidade de um Data Cloud de usar a IA para avaliar e interpretar dados espalhados, mas específicos, permite que as organizações esportivas utilizem por completo as ferramentas baseadas em IA para análise de desempenho ou o engajamento dos fãs. 

• Menor custo total de propriedade: o manuseio de grandes volumes de dados de interações entre jogadores e fãs para modelos de IA pode ser caro e demorado. As modernas plataformas de dados na nuvem, que permitem trazer todos os dados para um local seguro e governado, são configuradas para que você pague apenas pelo que usar. Além disso, elas são de baixo risco, pois podem gerenciar o risco de infraestrutura para você. 

• Facilidade de uso: as nuvens de dados modernas são plataformas totalmente gerenciadas, que eliminam a sobrecarga do gerenciamento da infraestrutura. Elas são flexíveis, permitindo agilidade, eficiência, implementação (e sucesso) com maior rapidez. 

• Segurança e governança integradas: as organizações esportivas lidam com dados confidenciais (que incluem dados de fãs e estratégias proprietárias de desempenho). Esses dados devem ser protegidos pela privacidade. Garantir que a plataforma tenha uma supervisão adequada das ferramentas de IA usadas para analisar as estatísticas dos jogadores e engajar os fãs é de fundamental importância, bem como o cumprimento das regulamentações relativas à privacidade de dados e à ética de IA.

Pronto para entrar em campo?

Essas são apenas algumas das formas como a IA generativa e uma estratégia de dados sólida estão ajudando as organizações esportivas a expandir e mobilizar seus fãs, aumentar a receita e melhorar as operações em campo. As equipes que investem em uma estratégia de dados moderna estão tirando proveito de novas oportunidades, tornando seus dados mais completos e utilizáveis, ficando à frente da concorrência.

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