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Fabrício Carraro é formado em Engenharia da Computação pela UNICAMP e pós-graduado em Data Analytics & Machine Learning pela FIAP. Atualmente, mora na Espanha.
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Da detecção de talentos à decisão de um impedimento, a inteligência artificial já faz parte do futebol moderno.
E a Copa do Mundo de 2026, disputada por Estados Unidos, Canadá e México, promete ser a mais tecnológica da história, com uma suíte de ferramentas de IA que muda desde a arbitragem até a forma como a torcida acompanha os jogos.
Neste guia, você vai entender como a IA no futebol funciona, quais são seus principais usos dentro e fora de campo, quais inovações chegam com a Copa de 2026 e quais os benefícios e os riscos de tudo isso.
Para situar o tema no panorama maior da inteligência artificial, vale começar pela transformação que ela provoca no esporte.
A IA no futebol é, na essência, a aplicação de dados e aprendizado de máquina para entender e antecipar o que acontece em campo. Durante muito tempo, decisões sobre escalação, contratação e treino dependiam quase só da percepção de quem observava.
Hoje, sensores, câmeras e algoritmos transformam cada partida em uma fonte enorme de informação, e a análise de dados virou parte da rotina de clubes e seleções.
Essa mudança aproxima o futebol de outras áreas que já vivem da informação. Modelos preditivos estimam o desempenho de um atleta, a visão computacional interpreta imagens de vídeo para rastrear jogadores e a análise preditiva no futebol ajuda a planejar do mercado de transferências à prevenção de lesões.
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Ou seja, o talento humano continua no centro, porém agora apoiado por uma escala de evidência que antes era impossível de processar.
Boa parte do salto recente vem da velocidade. Sistemas de tracking de jogadores capturam posição, velocidade e movimento muitas vezes por segundo, gerando dashboards de performance que as comissões técnicas consultam quase ao vivo.
Esses dados de desempenho no futebol, somados a imagens de câmeras e a sensores na bola, alimentam decisões que antes dependiam apenas do olho humano.
Com deep learning, esses fluxos viram leitura tática: pressão, espaços e padrões de marcação.
Em tempo real, o desafio é processar um volume imenso de dados não estruturados, como vídeo, áudio e sinais de sensores, com latência mínima. Por isso, tudo se apoia em infraestrutura robusta, muitas vezes combinando cloud computing e processamento na borda.
É essa combinação que permite, por exemplo, sustentar uma decisão de arbitragem em poucos segundos, sem comprometer a precisão.
Modelos analíticos ajudam comissões técnicas na simulação de cenários táticos e no estudo minucioso de adversários.
Na prática, a IA aparece em várias frentes do futebol, dentro e fora de campo. Veja as principais.
O scouting com IA analisa partidas de ligas do mundo inteiro e cruza milhares de métricas para identificar jogadores com determinado perfil. A detecção de talentos por IA amplia o alcance de um olheiro humano, que jamais assistiria a tudo sozinho, e ajuda clubes a encontrar jovens promissores antes da concorrência.
Além disso, modelos preditivos estimam o encaixe tático de um atleta e seu potencial de valorização, apoiando decisões de contratação mais embasadas.
Antes de cada jogo, ferramentas analisam o adversário e sugerem ajustes de tática baseada em dados: onde ele é vulnerável, como costuma sair jogando e quais duelos favorecem o seu time. Durante a partida, a leitura em tempo real ajuda a comissão a decidir substituições e mudanças de esquema.
A IA não substitui a intuição do treinador, porém oferece um segundo olhar fundamentado sobre o que está acontecendo.
No dia a dia, wearables e câmeras medem carga de treino, distância percorrida e intensidade de cada atleta. Com isso, a IA monta um treinamento personalizado e ajuda na gestão de carga, equilibrando esforço e descanso para manter o jogador no auge sem exageros.
Esses dados de performance esportiva sustentam um futebol de alta performance apoiado por IA, em que cada decisão de preparo é orientada por evidência.
Talvez o uso de maior impacto humano seja a prevenção de lesões com IA. Ao combinar dados biomecânicos, histórico de carga e até qualidade do sono, modelos identificam quando um atleta entra em zona de risco e alertam a comissão antes que a lesão aconteça.
Na recuperação, o acompanhamento contínuo personaliza o retorno aos gramados, reduzindo recaídas e respeitando o ritmo de cada corpo.
Para quem assiste, a IA personaliza a experiência: recomenda conteúdos, gera replays e estatísticas instantâneas e cria narrativas sob medida para cada torcedor. Visualizações em 3D tornam decisões complexas, como um impedimento, muito mais fáceis de entender.
Na mídia digital, a tecnologia ainda ajuda a produzir cortes, legendas e análises em escala, aproximando o público do jogo.
A Copa de 2026 deve consolidar a IA como infraestrutura do evento, e não apenas como novidade pontual. Segundo Fabrício Carraro, Program Manager da Alura e autor sobre IA, saímos da fase da IA como buzzword e entramos na fase da IA embutida em tudo.
Na prática, isso significa inteligência artificial apoiando a arbitragem, a análise de desempenho, a operação dos estádios e a experiência de quem assiste.
A base de tudo é a suíte Football AI, anunciada pela FIFA em parceria com a Lenovo, sua parceira oficial de tecnologia.
Com 48 seleções, 104 jogos e sedes em três países, o torneio exige uma malha de dados e processamento sem precedentes, com decisões apoiadas por modelos que interpretam cenários complexos quase em tempo real.
Entre as novidades confirmadas, algumas se destacam pela forma como mudam a relação entre tecnologia e jogo.
A FIFA vai escanear os 1.248 jogadores das 48 seleções em um processo que leva cerca de um segundo e captura as dimensões precisas do corpo.
Esses modelos tridimensionais entram no impedimento semiautomático e substituem os bonecos genéricos das Copas anteriores, deixando a decisão mais precisa e visualmente compreensível para a torcida. A tecnologia foi testada na Copa Intercontinental da FIFA, com jogadores de Flamengo e Pyramids FC.
As câmeras presas ao árbitro mostram a partida em primeira pessoa, e um software de estabilização por IA reduz a trepidação em tempo real, com até 50% menos distorção de movimento.
Esse é um assistente de IA generativa, construído sobre o modelo de linguagem de futebol da FIFA, que analisa centenas de milhões de dados de futebol e gera análises em texto, vídeo, gráficos e 3D. Ele é oferecido às 48 seleções, com a proposta de democratizar o acesso a analytics de elite, e pode ser usado antes e depois das partidas, mas não durante.
Os digital twins dos estádios para simular cenários, navegação assistida por IA para reduzir filas e processamento na borda para garantir baixa latência completam o pacote, sustentando a operação em 16 cidades de três países.
Dashboards e relatórios estatísticos transformam grandes volumes de dados não estruturados em insights práticos para o esporte.
Os ganhos aparecem em várias dimensões. A arbitragem fica mais precisa e transparente, com decisões mais rápidas e fáceis de explicar. Clubes tomam decisões melhores sobre contratações, táticas e preparo físico, apoiados em dados de desempenho no futebol em vez de só intuição.
Os atletas se beneficiam da prevenção de lesões e do treinamento personalizado, que prolongam carreiras, e a torcida vive uma experiência mais rica e compreensível.
Para times menores, ferramentas como o Football AI Pro ajudam a reduzir a distância para os grandes, ao democratizar o acesso a análises antes restritas à elite.
Nenhuma tecnologia vem sem contrapartidas. O primeiro risco é o viés algorítmico: como mostram os estudos de ética em IA, sistemas treinados com dados pouco diversos erram mais com determinados grupos, o que é grave quando câmeras e reconhecimento de padrões monitoram multidões em um estádio.
Há ainda a questão da privacidade e da biometria, já que escanear corpos e rastrear jogadores exige cuidado com dados pessoais e conformidade com a LGPD.
A dependência excessiva também preocupa, porque uma falha de latência ou de precisão pode alterar uma decisão dentro de campo.
Por fim, existe o risco da vigilância, pois ferramentas criadas para um evento podem normalizar o monitoramento em outros contextos. Por isso, ética e supervisão humana são inseparáveis do uso responsável.
Fora das quatro linhas, a IA organiza um evento gigante. Digital twins dos estádios simulam cenários, modelos preveem fluxos de pessoas e antecipam gargalos de mobilidade, e sistemas de navegação reduzem filas e congestionamentos. Tudo isso melhora a segurança e o conforto para centenas de milhares de visitantes.
O ponto sensível é a transparência. O público precisa saber quando e como a IA está sendo usada, quais dados são coletados e quem tem acesso.
Um bom parâmetro veio das Olimpíadas de Paris de 2024, em que as câmeras com IA podiam identificar padrões de risco, porém não usavam reconhecimento facial nem biometria individual, e toda decisão relevante passava por supervisão humana.
Nesse sentido, transparência e governança de dados são o que sustentam a confiança pública.
A infraestrutura montada para 2026 é só uma porta de entrada. A tendência é que o scouting baseado em IA se torne padrão, com plataformas que assistem a todas as ligas e revelam talentos invisíveis ao olho humano.
Além disso, o mercado de transferências deve incorporar modelos que preveem o pico de desempenho, o risco de lesão e o encaixe tático de cada atleta.
A arbitragem assistida por IA tende a se expandir para além do impedimento e para outros esportes, o que vai reacender o debate sobre o papel do juiz humano. Ferramentas como os agentes de IA e assistentes cada vez mais autônomos devem apoiar comissões técnicas e a operação dos jogos.
O futuro, contudo, dependerá de equilibrar inovação com transparência, ética e a decisão final sempre nas mãos das pessoas.
E você que é entusiasta de inteligência artificial e quer saber mais sobre como construir sua carreira na área? Confira o nosso guia da carreira do nosso canal do YouTube:
O que move a IA no futebol são fundamentos que você pode aprender: dados, estatística, aprendizado de máquina e visão computacional. Se quer entender melhor o campo, vale comparar os caminhos de ciência de dados e IA, conhecer a carreira de especialista em IA e explorar as carreiras da área de dados.
Para colocar a mão na massa, a Formação de Data Science cobre dos fundamentos aos modelos preditivos, a Formação de Machine Learning aprofunda os algoritmos e a Formação de Visão Computacional ensina a interpretar imagens, base do rastreamento de jogadores.
O essencial é unir a paixão pelo futebol à curiosidade pelos dados que hoje movem o jogo.
IA no futebol é o uso de inteligência artificial e dados para analisar e apoiar decisões dentro e fora de campo. Na prática, ela aparece no scouting de jogadores, na análise tática, na prevenção de lesões, na arbitragem e na experiência da torcida. Em vez de substituir o conhecimento humano, a IA oferece evidência em escala para apoiar quem decide.
A Copa de 2026 terá a suíte Football AI, da FIFA em parceria com a Lenovo. Entre as novidades estão avatares 3D dos jogadores para o impedimento semiautomático, câmeras de árbitro estabilizadas por IA e o assistente Football AI Pro, que gera análises para as 48 seleções. A IA também apoia a operação dos estádios e a experiência do público.
São modelos tridimensionais criados a partir de um escaneamento do corpo de cada jogador, que leva cerca de um segundo. Eles substituem os bonecos genéricos das Copas anteriores e tornam as decisões de impedimento mais precisas e fáceis de visualizar. A tecnologia foi testada na Copa Intercontinental da FIFA antes de chegar à Copa de 2026.
Os maiores riscos envolvem viés algorítmico em sistemas de reconhecimento de padrões, privacidade e biometria dos jogadores, dependência excessiva de decisões automáticas e o avanço da vigilância em grandes eventos. Mitigar isso exige dados diversos, auditorias, conformidade com a LGPD e, acima de tudo, supervisão humana nas decisões importantes.
Não. A IA amplia a capacidade de análise, mas a decisão final continua humana. Olheiros, treinadores e preparadores usam a tecnologia como um copiloto que processa um volume de dados impossível de acompanhar manualmente, e então aplicam o contexto, a experiência e a sensibilidade que os modelos não têm.
Ajuda, mas não é o único caminho. Funções analíticas pedem noções de estatística e, muitas vezes, de Python, enquanto outras se apoiam em plataformas que exigem menos código. O mais importante é entender os fundamentos de dados, de modelos preditivos e de avaliação para interpretar bem os resultados.
