Passei longas horas na sala de cinema do futebol universitário, analisando as jogadas quadro a quadro. Como centro, você é responsável por toda a linha ofensiva. Você está fazendo chamadas de proteção, lendo a defesa e comunicando a ameaça antes do snap. Treinadores, manuais e filmagens suas e de seus oponentes – cada uma dessas informações se torna parte de sua vantagem. Você obteve esses insights da maneira mais difícil, e a preparação que você fez durante a semana se tornou o sucesso da equipe.
Também fica com você. Você não compartilha isso fora da equipe.
O instinto de proteger o que lhe dá uma vantagem é exatamente o quadro certo para entender por que tantas organizações desportivas estão presas à IA neste momento. E é por isso que o que provamos com uma equipe da NFL no SHI AI Labs é importante.
Através do nosso Aceleração Digital do País (CDA), implantamos uma infraestrutura de IA projetada para executar análises avançadas inteiramente no próprio ambiente da organização. Nenhum dado saindo do prédio, nenhum modelo de caixa preta e nenhuma dependência da nuvem em sistemas que não têm interesse na vitória do time no domingo. O resultado não foi apenas um pipeline mais rápido. Era algo mais difícil de construir e mais valioso de possuir: confiança. A confiança para realmente agir de acordo com o que os dados lhes diziam.
A IA só se torna útil quando se baseia nos seus dados: nos seus manuais, nos seus sistemas, na sua forma de operar. Modelos prontos para uso não podem oferecer isso. Sem essa base, você perde relevância e confiança.
O problema não são os modelos. É tudo ao seu redor.
Equipes de toda a liga estão experimentando IA. Eles têm os dados: rastreamento de jogadores, métricas de desempenho, tendências dos oponentes, relatórios de observação e comportamento dos torcedores. Eles têm acesso a modelos poderosos. Mas a maioria das equipes ainda está presa no modo piloto.
Não porque a tecnologia não seja capaz o suficiente. Porque o ambiente ao seu redor não foi construído para o que a IA realmente exige em um contexto esportivo.
Pense no que está em jogo. Playbooks, detalhes de contrato e estratégia de jogo proprietária desenvolvida ao longo de meses. Mesmo as novas fitas de treino representam uma vantagem competitiva genuína, até que não o fazem. As organizações desportivas estão a trabalhar com alguns dos dados mais sensíveis e urgentes de qualquer indústria. Eles operam em ciclos semanais onde um único insight vazado no momento errado pode ter consequências reais.
Noutras partes do ecossistema, como a transmissão e as experiências dos fãs, essas restrições tornam-se ainda mais imediatas, onde a entrega em tempo real é crítica. Um atraso de alguns segundos pode prejudicar a experiência, seja na sincronização de estatísticas ao vivo com uma transmissão, interações no local ou envolvimento na segunda tela.
O manual padrão de IA empresarial – mover seus dados para um ambiente de nuvem, executar modelos lá, obter insights – cria uma tensão fundamental com essa realidade. Você está pedindo às organizações que entreguem seus ativos competitivos mais sensíveis a infraestruturas que não controlam totalmente, em troca de poder analítico que poderiam ter mantido internamente.
A maioria das organizações sente essa tensão. Muito poucos resolveram isso.
É exatamente aí que entra o SūmerSports. Sua plataforma foi desenvolvida especificamente para esportes, projetada para ingerir os conjuntos de dados exclusivos nos quais as equipes confiam e aplicar modelos ajustados às realidades do jogo, desde o desempenho do jogador até a estratégia da equipe.
Esta é uma IA construída para saber como as equipes esportivas realmente operam.
Não mova os dados. Mova a inteligência.
A abordagem que provamos com aquele time da NFL é conceitualmente simples: executar a IA onde os dados já estão. Mantenha tudo dentro do ambiente da própria organização — governado, protegido e totalmente sob seu controle — e traga a inteligência para os dados, e não o contrário.
Essa mesma filosofia se aplica à própria infraestrutura.
SūmerBrain, o mecanismo de IA da SūmerSports desenvolvido especificamente para operações esportivas profissionais, agora é executado em Cisco AI PODs: soluções full-stack pré-integradas e validadas, projetadas para eliminar a parte mais difícil da IA.
Esta é uma infraestrutura de IA plug-and-play: fácil de montar, sem esperança de que os componentes funcionem juntos. É um sistema que as organizações podem implementar rapidamente e confiar para funcionar de forma consistente desde o primeiro dia.
Essa simplicidade é mais importante do que parece. A maioria das equipes não falha na IA por causa do modelo. Eles ficam presos porque fazer com que tudo em torno do modelo funcione em conjunto – computação, rede, segurança, pipelines de dados e operações – é muito lento, muito complexo e muito arriscado.
Nos esportes, o custo de ficar preso é medido pelos resultados em campo. Quando você elimina esse atrito, a IA deixa de ser um projeto – e começa a se tornar uma vantagem operacional.
Como A CEO Lorrissa Horton postou recentemente: “As organizações não falham na IA porque o modelo tem um desempenho inferior. Elas falham porque tudo em torno do modelo…é mais lento e mais difícil do que o planejado.”
Juntos, os PODs SūmerBrain e Cisco AI tornam possível passar dos dados aos insights com muito mais rapidez, sem o trabalho de integração que normalmente atrasa as equipes.
O momento Moneyball já aconteceu. Este é o próximo.
A constatação de que dados melhores poderiam remodelar os resultados competitivos já é notícia velha. Toda organização aceita isso. A questão não é mais se devemos usar dados. É se você consegue operacionalizar a IA com rapidez e segurança suficientes para transformar esses dados em uma vantagem real antes que alguém o faça.
Vindo do mundo do futebol universitário, entendo algo sobre essa pressão. A vantagem que você está perseguindo não é abstrata. É a diferença entre uma comissão técnica que entra no sábado com convicção e outra que chega com dúvidas. A IA deveria construir essa convicção. Ele não poderá fazer isso se as pessoas que o utilizam não confiarem totalmente em onde ele está sendo executado ou no que está fazendo com seus dados.
A mesma lógica vai além das operações de futebol. No front office, a infraestrutura segura de IA muda o que é possível no rascunho de estratégia, na construção de listas e nas decisões contratuais. Isto não ocorre porque a análise melhora, mas porque os executivos podem confiar nela e agir de acordo com ela.
No back office, o mesmo rigor aplicado ao jogo pode ser aplicado ao negócio: traduzir o comportamento dos torcedores em experiências personalizadas, otimizar as operações do estádio, encontrar oportunidades e padrões de receita que seriam impossíveis de surgir manualmente, simplesmente pela escala e complexidade envolvidas.
As organizações que avançarem não serão as que terão acesso aos melhores modelos. Todo mundo tem bons modelos agora. Os vencedores serão aqueles que construíram o ambiente para realmente utilizá-los – onde os dados são confiáveis, a infraestrutura é confiável e a lacuna entre o insight e a decisão é medida em segundos, e não em reuniões.
Foi isso que provamos em um ambiente real, com um time real da NFL, em condições reais.
A tecnologia está pronta. A questão é se sua infraestrutura está.
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