Tecnologia no futebol: era dos dados em campo
Por que todo mundo no futebol virou “meio analista”
Nos últimos três anos o futebol deu um salto digital que, em termos de bastidores, é comparável à chegada do VAR em campo. O que muda agora não é só o árbitro, e sim a forma de treinar, montar elenco e até negociar jogadores.
Em vez de olheiros com caderninho e treinadores confiando só no “olho clínico”, hoje se fala em software de análise de desempenho no futebol, modelos de probabilidade, GPS em colete e algoritmos que ajudam a decidir quem entra, quem sai e quanto vale cada atleta.
E o mais curioso: quem não entra nessa onda começa, de fato, a ficar para trás.
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Estatísticas dos últimos três anos: o que mudou de verdade
Crescimento do uso de dados e vídeo
Mesmo sem dados públicos perfeitos para todos os clubes, o movimento global é claro. Levando em conta relatórios de mercado e comunicados de ligas e empresas de tecnologia até o fim de 2023:
– O mercado global de sports analytics saiu da casa de ~US$ 1,5–2 bilhões em 2021 para algo em torno de US$ 3–3,5 bilhões em 2023, com futebol respondendo pela maior fatia entre os esportes coletivos.
– Em grandes ligas europeias, a adoção de soluções de tracking (GPS e vídeo com rastreamento automático) já passava de 80–90% dos clubes da primeira divisão até 2023. Basicamente: quem tem orçamento profissional, tem dados.
– Plataformas de ferramentas de análise tática e vídeo para treinadores de futebol deixaram de ser “coisa de elite”; clubes de segunda e até terceira divisão em países como Inglaterra, Alemanha e Brasil passaram a contratar pacotes mais simples, focados em categorias de base e análise de adversários.
No treino de terça-feira de manhã, isso significa que o assistente técnico não revisa mais o jogo “de memória”: ele puxa um relatório, filtra todas as ações de pressão alta, solta clipes de 5–10 segundos e mostra para o time onde o bloco de marcação quebrou.
Dados físicos e prevenção de lesão
Outra frente que explodiu entre 2021 e 2023 foi a mensuração de carga física:
– Clubes que usam monitoração regular via GPS relatam, em média, redução entre 10% e 20% em lesões musculares evitáveis quando o departamento de performance tem autonomia para ajustar carga de treino.
– Em seleções que disputaram grandes torneios recentes, já é padrão diário medir distância total, sprints em alta intensidade, acelerações e “carga interna” (frequência cardíaca, percepção de esforço).
Isso não significa que todo mundo virou robô monitorado, mas que “sensação de cansaço” deixou de ser apenas uma conversa no vestiário e passou a ser também uma curva em um dashboard.
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Como funcionam os softwares e plataformas que mudaram o jogo
Do Excel para o “controle de voo” do clube
O que antigamente era uma planilha com gols e assistências virou um ecossistema inteiro. A típica plataforma de estatísticas e dados para clubes de futebol hoje centraliza:
– Eventos do jogo (passes, finalizações, desarmes, pressões).
– Dados físicos (GPS, testes de força e velocidade).
– Informação médica (histórico de lesões, minutagem, tempo de recuperação).
– Vídeo sincronizado com os dados, para que cada evento possa ser visto em segundos.
Na prática, um analista pode filtrar “todos os chutes de fora da área do meia X nos últimos seis meses” e em menos de um minuto ter números e vídeos organizados, prontos para mostrar na sala de vídeo.
Software de análise de desempenho: muito além de “quem correu mais”
Quando se fala em software de análise de desempenho no futebol, não é só um relatório de quem correu 11 ou 12 km. As plataformas mais avançadas hoje trabalham com modelos como:
– Expected Goals (xG): qualidade das finalizações, não só quantidade.
– Expected Threat (xT) ou métricas similares: quanto uma ação aumenta a chance de gol, mesmo sem chute.
– Pressão e altura de bloco: em que zonas do campo o time pressiona mais e quanto isso rende em recuperações de bola.
Esses modelos não substituem o olhar do treinador, mas ajudam a separar impressão de realidade. Às vezes o time “parece” pouco agressivo, mas os dados mostram que a pressão está forçando o adversário a chutar de posições horríveis o jogo todo.
A conversa no dia seguinte muda de tom: em vez de “faltou vontade”, vira “estamos levando muitos cruzamentos livres na segunda trave; vamos ajustar o posicionamento do lateral e do volante”.
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Tecnologia em campo: treino, microdetalhes e ajustes finos
Como os dados entram no dia a dia do treino
Nos últimos anos, a rotina de um treino profissional foi praticamente reescrita com base em dados. Um dia típico pode incluir:
– Planejamento de carga baseado no que cada jogador fez no jogo anterior (minutos, sprints, impactos).
– Sessões específicas com ferramentas de análise tática e vídeo para treinadores de futebol, em que o atleta revê só as ações dele, com comentários em cima do vídeo.
– Jogos-treino filmados e analisados quase em tempo real, para corrigir posicionamento ainda durante a sessão.
Isso permite, por exemplo, que um ponta trabalhe não só o drible, mas o contexto da jogada: posicionamento do lateral, movimento do centroavante, linha de passe de segurança. O clipe de vídeo mostra o erro e o acerto em segundos.
Treinador “de quadro negro” + tablet
Há um medo recorrente: “os dados vão mandar mais que o treinador?”. Na prática, o que se vê é uma fusão de perfis.
Os técnicos mais bem-sucedidos hoje costumam:
– Pedir perguntas específicas ao departamento de análise (“onde mais perdemos duelos aéreos?”).
– Usar vídeo curto, bem recortado, em vez de palestras longas e abstratas.
– Ajustar treinos para criar, em campo, as mesmas situações que os dados mostram como problema.
Ou seja: não se trata de alguém apertando um botão e recebendo a escalação ideal, mas de dar ao treinador mais informação confiável para decidir.
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Montagem de elenco: do olho do scout ao algoritmo
Dados como filtro, não como sentença
Scout ainda viaja, assiste jogo ao vivo e conversa com gente de dentro do clube. A diferença é que, antes disso, já existe um filtro enorme de dados rodando nos bastidores.
Um sistema de scout e recrutamento de jogadores por dados costuma funcionar mais ou menos assim:
– Clube define um perfil: “lateral direito, sub-24, forte em jogo apoiado, bom volume de apoio na última linha, salário dentro de X”.
– O sistema varre dezenas de ligas, aplicando filtros de minutos jogados, métricas ofensivas e defensivas, impacto no time.
– Em vez de olhar 200 nomes, o scout começa com 10–15 opções validadas por números.
Aqui o dado não é dono da verdade, mas ajuda a evitar erros simples, como contratar alguém que há dois anos joga pouco, ou que produz bem em um contexto muito específico que seu clube não tem como replicar.
Mercados menores ganhando vantagem competitiva
A grande revolução, especialmente nos últimos três anos, é que clubes com menos dinheiro passaram a usar dados para comprar barato e vender caro. Não é coincidência que:
– Times de ligas “intermediárias” (Portugal, Holanda, Dinamarca, Bélgica) sejam líderes em vender jogadores para o topo da Europa.
– Muitos desses clubes tenham departamentos de análise extremamente enxutos, porém muito bem organizados e integrados ao departamento de futebol.
Eles enxergam primeiro o zagueiro subestimado, o meia com boas métricas de progressão de bola ou o atacante que gera xG alto mesmo em time fraco. Compram por um valor ainda acessível e, dois anos depois, vendem por múltiplos dessa quantia.
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Big data e inteligência artificial no futebol profissional
O que já é realidade
Quando se fala em tecnologia e soluções em big data para futebol profissional, não é só buzzword de apresentação comercial. Algumas aplicações já estão bem consolidadas:
– Modelagem de elenco: simulações de como determinadas saídas ou chegadas de jogadores afetam a força do time ao longo da temporada.
– Simulação de campeonatos: previsão de pontos necessários para não cair, para chegar à Libertadores, para brigar pelo título.
– Monitoramento global: sistemas que acompanham milhares de jogadores ao mesmo tempo, comparando perfis técnicos e físicos.
A inteligência artificial entra principalmente na parte de visão computacional (reconhecer jogadores e movimentações no vídeo) e na predição de eventos (probabilidade de passe ser interceptado, de determinada jogada terminar em chute, etc.).
O que ainda é promessa (e ruído)
Nem tudo que se vende como IA para futebol está maduro:
– Modelos que tentam “prever” lesão com enorme precisão ainda enfrentam muito ruído de dados e variáveis fora de controle.
– Sistemas que sugerem escalação ideal sem conhecimento de contexto (vestiário, clima, viagem, gramado) costumam ser vistos com desconfiança por quem trabalha dentro do clube.
O ponto de equilíbrio, hoje, é usar big data para encontrar padrões que seriam invisíveis ao olho humano, mas sempre com interpretação de gente que vive o jogo.
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Aspectos econômicos: onde o dinheiro entra (e sai)
Quanto vale errar menos
O grande argumento econômico por trás da tecnologia é simples: reduzir erro caro.
Pense em três frentes:
– Uma contratação de milhões que não rende em campo.
– Uma lesão grave que talvez pudesse ser prevenida com melhor controle de carga.
– Um rebaixamento que custa dezenas de milhões em direitos de TV.
Se um clube investir alguns milhões por ano em dados, equipe de análise, infraestrutura de vídeo e conseguir:
– Evitar uma contratação errada grande a cada 2–3 anos.
– Reduzir o número de lesões musculares graves em 10–15%.
– Ganhar 3–5 pontos a mais em uma temporada por decisões mais bem embasadas.
O retorno tende a ser expressivo. É isso que faz com que diretores tratem analytics menos como custo e mais como “seguro” contra decisões ruins.
Quem ganha dinheiro com essa onda
Do outro lado do balcão, o ecossistema de tecnologia no futebol cresceu forte até 2023:
– Empresas de tracking (GPS, câmeras automáticas, sensores).
– Fornecedores de dados e vídeo (event data, tracking data, clipes prontos para treinadores).
– Consultorias e startups focadas em inteligência de mercado, valuation de atletas e integração de sistemas dentro do clube.
Esse mercado se beneficia de um ciclo positivo: quanto mais clubes adotam dados, mais padrão se cria, mais fácil fica integrar plataformas e mais conteúdo e serviços podem ser vendidos em cima disso.
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Impacto na indústria: do torcedor ao dirigente
Novo tipo de torcedor e de comunicação
O torcedor também mudou. Em vez de discutir só “falta raça”, muita gente hoje cita xG, mapas de calor, número de finalizações. Isso força clubes e mídia a:
– Divulgar informações mais ricas nas redes sociais (mapas de ações, rankings de desempenho).
– Preparar analistas para falar em linguagem acessível, traduzindo conceitos estatísticos para algo que faça sentido para quem está na arquibancada.
Transmissões de TV já colocam indicadores avançados na tela, comentaristas falam de pressão pós-perda, altura de bloco, zonas de criação. Mesmo quem não acompanha números tecnicamente acaba sendo exposto a essa forma de ver o jogo.
Novas profissões no futebol
A indústria também se transformou em termos de carreira. Além de jogador, treinador e dirigente, surgiram (e se consolidaram) funções como:
– Analista de desempenho focado em treino e jogo.
– Cientista de dados voltado para scout e mercado.
– Engenheiro de dados / desenvolvedor que integra os diversos sistemas do clube.
Muitos desses profissionais vêm de fora do futebol — matemática, física, ciência da computação — e aprendem a linguagem do jogo no dia a dia. Isso aumenta o nível de sofisticação das perguntas que os clubes conseguem fazer aos dados.
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Tendências e previsões para os próximos anos
Caminho até 2026 e além
Mesmo com meu acesso a dados públicos indo até meados de 2024, o rumo para os próximos anos é relativamente claro a partir do que já estava acontecendo entre 2021 e 2023:
– Democratização: ferramentas hoje usadas na elite tendem a descer para divisões menores e categorias de base, com versões mais baratas e simples.
– Automação de vídeo: plataformas automatizadas de análise de jogo-treino vão ficar tão comuns quanto filmar com um celular foi há alguns anos.
– Integração total: dados de performance, mercado, saúde e financeiro conversando em tempo real, ajudando dirigente, treinador e analista a tomarem decisões no mesmo ambiente.
A grande diferença entre clubes vai deixar de ser “tem ou não tem dados” e passar a ser “como usa, quem interpreta, quem manda na decisão final”.
O risco de se perder no meio de tanta informação
Há um desafio que já começou a aparecer e deve crescer até 2026: o excesso de dados.
Ter milhões de linhas de informação não garante decisões melhores. Alguns riscos claros:
– Focar em métricas que não se conectam ao modelo de jogo do clube.
– Usar números para justificar decisões já tomadas por intuição, em vez de questioná-las.
– Criar ruído com relatórios intermináveis que ninguém tem tempo (ou preparo) para ler.
Os clubes que devem se destacar são justamente os que conseguirem fazer o “menos, porém melhor”: escolher poucas métricas-chave, alinhadas com a identidade do time, e garantir que treinador, jogadores e dirigentes falem a mesma língua.
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Conclusão: dados não substituem o jogo, mas mudam a conversa
Softwares, plataformas, big data, IA — nada disso marca gol sozinho. Mas tudo isso muda profundamente como se decide quem entra em campo, como se treina e como se monta elenco.
Nos últimos três anos, o futebol profissional passou de “quem usa dados é diferente” para “quem não usa está fora da conversa”. A nova fronteira não é mais ter acesso à informação, e sim:
– Fazer as perguntas certas.
– Traduzir os números em linguagem de vestiário.
– Manter o equilíbrio entre ciência e sensibilidade de quem vive o jogo.
No fim das contas, tecnologia no futebol não é sobre tirar o romantismo da bola, e sim sobre dar mais ferramentas para que boas ideias se tornem bons times — e para que menos decisões milionárias dependam apenas de um palpite em uma tarde chuvosa.