O poder dos dados nos esportes

É domingo, dia de corrida de Fórmula 1. Os pilotos transitam pelos boxes e conversam com engenheiros, mecânicos e chefes de equipe para ajustar os últimos detalhes antes da largada. Os pilotos são as grandes estrelas? Num primeiro olhar, sim. Mas, ganhar ou perder uma corrida dependerá de alguns fatores: a habilidade dos pilotos, a potência dos carros e a análise dos dados. À medida que aumentou o volume de informações disponíveis para as equipes de F1, cresceu também a importância dos analistas para o sucesso das escuderias.

Cabe a eles fazer simulações, incorporar todas as variáveis possíveis e traçar a estratégia de corrida para obter o máximo desempenho tanto do piloto quanto do carro. Em entrevista aos apresentadores Ben Shields, palestrante sênior do MIT Sloan, e Paul Michelman, editor-chefe do MIT Sloan Management Review, para o Counterpoints, podcast de análise esportiva do MIT Sloan Management Review, James Allen, presidente da Motor Sport Network (e também jornalista que acompanha há 30 anos a revolução da Fórmula 1 baseada em dados), disse que “enquanto os pilotos altamente bem pagos estão nas pistas, há analistas brilhantes nos bastidores conduzindo sua própria corrida, a dos dados”.

Em um dos episódios do podcast Three Big Points, do MIT Sloan Management Review, Shields ressalta que o uso de dados e análises nos esportes está anos à frente de outros setores. “Tudo se resume a uma palavra: competição. Desde que os esportes são praticados, as equipes e os atletas buscam uma vantagem competitiva”. Segundo ele, a diferença nos esportes em relação às empresas é como os times usam as informações para ganhar. “Nos esportes, os tomadores de decisão têm muita clareza sobre os problemas que têm de resolver e de como essa resolução impactará para alcançar seus objetivos”.

Se a inteligência de dados é peça fundamental para ganhar corridas, jogos e campeonatos, quanto antes ela começar a ser ensinada aos atletas, melhor eles poderão se preparar. É neste contexto que surgiu o The Batting Lab, programa voltado para crianças e que foi lançado pelo SAS na Carolina do Norte, Estados Unidos, aliando o ensino de beisebol à inteligência artificial (IA), visão computacional, analytics e Internet das Coisas (IoT). Com o projeto, além de melhorar o desempenho em campo, os pequenos dão o primeiro passo na alfabetização de dados.

Na prática, o programa dura seis semanas e usa uma gaiola tecnológica que tem sensores e câmeras capazes de coletar mais de 50 mil pontos de dados por rebatida. Isso permite capturar a posição do batedor, dar detalhes do voo da bola e avaliar dados de posição e balanço em tempo real, gerando feedback e sugestões de aperfeiçoamento que aparecem instantaneamente em monitores dentro da gaiola, nas paredes e no chão. Ao ter essas análises o batedor pode, por exemplo, perceber os pontos em que tem de melhorar, como a distribuição de peso corporal, a posição das mãos, e os movimentos do corpo, entre outros fatores.

Para definir o modelo da rebatida perfeita, o The Batting Lab analisou centenas de rebatidas de jogadores de ponta da Universidade Estadual da Carolina do Norte. “Atualmente, a competência estatística é uma exigência em diversos setores. Eu sei que eu não teria uma carreira no beisebol sem conhecimento de dados e analytics”, afirma Sig Mejdal, gerente-geral adjunto do Baltimore Orioles, expert em sabermétrica (método de análise do desempenho no beisebol por meio de estatísticas) e ex-engenheiro da Nasa. “Eu entendi que, com o projeto, o SAS busca inspirar uma nova geração de cidadãos para dominar o universo dos dados e trabalhar para resolver muitos de nossos desafios mais sérios com dados e analytics. O projeto introduz habilidades que as crianças precisarão quando forem profissionais de engenharia, medicina, governo e tantas outras áreas”, completa Mejdal.

Segundo o SAS, a escolha do beisebol aconteceu porque esse esporte é mais estático que outras modalidades, o que permite avaliar os movimentos de forma precisa. Além da experiência interativa na gaiola, há um manual de dados para ser usado em casa, com uma versão online do programa, para que os pais possam monitorar, junto aos pequenos jogadores, o progresso por meio de planilhas. “O The Batting Lab transforma dados e analytics em diversão. Logo de cara, as crianças usam dados para melhorar a posição do corpo e a rebatida”, conta Lucy Kosturko, gerente de programas educacionais do SAS. “Nosso objetivo é que as crianças se sintam mais confortáveis com a aplicação de dados na resolução de problemas, aperfeiçoem uma habilidade e compreendam melhor seu mundo”.

E quanto antes começar a alfabetização de dados, melhor. Como explica Renato Rocha Souza, professor e pesquisador do Centro de Pesquisa e Documentação de História Contemporânea do Brasil (CPDOC) da Fundação Getúlio Vargas, professor voluntário da Universidade Federal de Minas Gerais e da Universidade de Viena, no podcast Um mundo data-driven, o letramento em dados deveria começar na escola, já para alunos do ensino fundamental. “Letramento digital significa inserir esta matéria no currículo. Temos matemática, geografia, artes, às vezes computação. Mas é preciso inserir no currículo esses temas transversais que trabalham na construção de hipóteses, na leitura do mundo, a partir de gráficos, de dados”, ressalta.

Esta solução formará pessoas qualificadas para trabalhar, no futuro, com a inteligência da informação e irá contribuir para mudar um cenário que ainda hoje está presente em muitas companhias: a tomada de decisões baseada em intuição. “A ideia é substituir os métodos tradicionais de tomada de decisão para aqueles baseados em insights que podem ser obtidos através de dados, e isso envolve capacitação da força de trabalho”. Souza comenta que na impossibilidade de cobrir todo um leque de competências necessárias, é preciso escolher algumas delas e criar programas educacionais que estimulem o letramento digital. “Tenho visto este movimento em empresas, universidades, e também em escolas, que estão pensando em como fazer isso com a metodologia problem based learning, inserindo disciplinas de experimentação, de simulação, robótica”, explica.

Enquanto o letramento em dados não é inserido no currículo escolar, as crianças são inseridas no universo data-driven praticando o esporte que escolheram, caso dos pequenos jogadores de beisebol da Carolina do Norte que fazem parte do projeto que transforma dados em diversão e precisão nas rebatidas em campo.