Luigi Libroia, Fantagoat: “La nostra forza è nell’intelligenza (artificiale)”

La comunità degli appassionati di calcio e l’AI insieme in una piattaforma unica sul mercato. Ecco come questi due fattori diventano un business, nelle parole del fondatore della startup

La storia di Fantagoat - che ha le sue radici in Wallabies (nata nel 2016 e tuttora attiva nel mondo degli algoritmi per il calcio) - è la storia di una giovane startup che deve la sua genesi a un podcast. E’ da una delle puntata di ZonaFanta, una delle più seguite community sul fantacalcio, che prende corpo un’idea che galleggiava da tempo nella testa del futuro Cfo e fondatore Luigi Libroia (protagonista di questa intervista), priva però di un tassello fondamentale, aggiunto proprio con l’incontro con Nicolas Cariglia.

Da questo match tra l’intelligenza artificiale alla base degli algoritmi di Wallabies e la comunità degli appassionati del gioco di fantasport, che riguarda oggi circa 8 milioni di giocatori, ovvero qualcosa come il 50 per cento della popolazione italiana nella fascia di età compresa tra i 15 e i 60 anni, è nato un inedito servizio di consulenza, fruibile attraverso una piattaforma utilizzabile da ogni device, per massimizzare le possibilità di vittoria, nel calcio reale e in quello virtuale.

“Non tutto ciò che può essere contato conta e non tutto ciò che conta può essere contato” (Albert Einstein). Cosa viene misurato dalla vostra piattaforma? Che cosa potrebbe rappresentare una base dati per il futuro e cosa invece è impossibile da considerare oggi per la Data Analysis?

Viene misurato tutto quello che avviene in campo, ogni azione e ogni gesto, e tutto è finalizzato a offrire un servizio che serve nel calcio giocato per scegliere i migliori giocatori per la propria squadra, mentre nel fantacalcio a individuare i giocatori che massimizzano le possibilità di vittoria.

Siamo arrivati ad analizzare moltissime variabili, anche quelle psico-attitudinali quali la leadership o la capacità di giocare sotto stress. Rimane sempre imponderabile la natura umana delle persone.

Il lavoro di un data scientist di solito passa da queste azioni: data wrangling (radunare e governare i dati), data cleaning (riordinare e pulire i dati), elaborazioni (grafici e statistiche), scrivere dei report per condividere analisi, aggiornare dashboard per tenere sott’occhio i dati. Cosa viene fatto in Wallabies in relazione a queste diverse attività?

In Wallabies lavora un gruppo di data scientist che si occupa delle fasi di data cleaning e machine learning. Il data engineer si occupa della fase di data wrangling (prima fase del ciclo di lavorazione dei dati) e della fase di API management ovvero di una modalità standard per l’interrogazione e l’accesso dei dati da parte delle applicazioni lato utente. Infine il data analyst si occupa della rappresentazione e della esposizione dei dati.

Il fine è ridurre la complessità (quella la lasciamo agli algoritmi) e ottenere indici e kpi di semplice utilizzo e gestione, rendendo il prodotto finale fruibile e usabile.

Si possono fare soldi con i dati che vengono raccolti sull’attività sportiva dei calciatori?

Ad oggi i grandi provider dati hanno fatturati molto interessanti.

Ci sono dataset di dati sportivi che potrebbero essere un giorno resi pubblici e/o venduti? Ci sono API pubbliche in Wallabies? Le analisi possono essere in qualche modo aperte ad altri strumenti esterni alla piattaforma?

Con Fantagoat stiamo proprio rendendo pubblici i dati di Wallabies al consumatore finale. Parliamo naturalmente di fantacalcio, perché inizialmente ci siamo focalizzati su quello, ma è altrettanto vero che chiunque voglia analizzare il calcio attraverso le analisi che noi offriamo alle società di calcio lo potrà fare, naturalmente limitatamente al campionato di serie A. In altre parole chi farà scouting in serie A o chi avrà necessità di statistiche sul campionato di serie A avrà accesso a tutte le nostre analisi.

Posizionamento in campo e prestazione del calciatore. Come viene calcolato il Wallabies performance index (un mix di 7.000 variabili)? Come si fanno a confrontare giocatori appartenenti a leghe differenti?

Queste sono due domande molto complesse.

Il Wallabies index è un indice che, in un solo numero, racchiude il giudizio su un calciatore. È il cuore del servizio di Wallabies ed è il frutto di più di quattro anni di ricerche. Oggi possiamo dire senza paura di essere riusciti a creare un sistema automatizzato in grado di giudicare le performance di un calciatore come se a farlo fosse un essere umano. Questo indice è frutto di diverse analisi e molteplici calcoli che tengono in conto e correlano, appunto, circa 7.000 variabili.

Per quanto riguarda la seconda domanda innanzitutto dobbiamo sottolineare il termine “confrontare”. Perché uno dei segreti di Wallabies è stato quello di fare analisi non considerando il giocatore e basta ma analizzandolo rispetto a tutti gli altri. In altre parole, ogni variabile non è fine a se stessa ma esprime una capacità rispetto a tutto il paniere dei giocatori (naturalmente divisi per ruolo). Tutto ciò per dire che il primo passo è stato quello di capire come comparare i calciatori.

Una volta trovata la comparabilità, le differenze tra i campionati e la loro difficoltà, è la macchina stessa a suggerirla. Questo vale per ogni analisi. Quando noi troviamo una variabile nuova, il peso che quella variabile assume nei nostri algoritmi è la macchina stessa a deciderlo.

Nessuno di noi ha mai stabilito che cosa è importante e cosa va aggiunto. Noi immettiamo il dato nel sistema e lasciamo alla macchina decidere il peso e la rilevanza.

Questo tipo di analisi può essere utile anche agli allenatori? Sta succedendo nell’NBA e nell’NFL con i coach che vengono supportati dai dati tutte le settimane a prendere decisioni difficili partita dopo partita…

Questo sistema è utile a tutti. Allargando il campo a tutti i lavori possiamo riassumere che l’intelligenza artificiale è un modo per migliorare enormemente il lavoro di chi la utilizza.

Gli scienziati di dati, si dice spesso, riescono a ottenere un vantaggio nell'effettuare previsioni degli infortuni. Leggenda o realtà?

Prevenire gli infortuni nel calcio si può e non siamo nemmeno così lontani da renderlo ragionevolmente certo. Vincere al fantacalcio con Fantagoat è una certezza. Stiamo provando a calcolare di quanto aumentano le possibilità di successo utilizzando l’AI per il fantacalcio.

Naturalmente, la cosa più importante su cui i team di analisi dati si concentrano in questo momento è imparare il più possibile su come aiutare gli allenatori e gli atleti a vincere più partite, è evidente cosa potete fare per le società sportive. Cosa possono fare loro invece per Wallabies? Che cosa imparate dai vostri vari clienti?

Lo scambio con le squadre è fondamentale: grazie alla collaborazione con le squadre di Serie A abbiamo migliorato moltissimo i nostri algoritmi, realizzando analisi sempre nuove e sempre più utili per ricercare un calciatore.

Che cosa succede quando l'analisi predittiva riconosce una situazione nota durante il gioco? Verrà un giorno in cui il manager non sarà più necessario per le decisioni sul campo?

Questo è un discorso più generale e non riguarda solo il calcio. Oggi l’intelligenza artificiale non è un mezzo per sostituire l’uomo ma per farlo lavorare meglio. Uno strumento che amplifica le sue capacità. Una macchina non può prendere decisioni. Per prendere decisioni serve l’uomo e sempre servirà.

Il "giudizio totalmente oggettivo" per il valore “comparato” dei giocatori fa pensare a una rivoluzione nel campo delle stime dei giocatori. Come avviene una misurazione così innovativa? Abbiamo letto di recente, per esempio, della rottura Dybala-Juventus per colpa della diversa valutazione data al giocatore sulla base delle partite saltate per infortunio negli ultimi due anni… Come si misura tecnicamente il valore delle prestazioni di un giocatore?

Il giudizio totalmente oggettivo è il nostro mantra. Ogni scout ha un proprio giudizio, mentre noi cerchiamo di oggettivizzarlo. Ciò non vuol dire che il nostro giudizio è migliore di quello di un osservatore. Significa solo che è sempre uguale e ha la stessa metrica per tutti. Questa caratteristica è molto utile, se non fondamentale, quando si cerca un calciatore nella fase di scouting. Ci si arriva con tanta ricerca e sperimentazione, tanti dati e tanta perseveranza.

Noi ci siamo arrivati credendo fortemente nelle nostre idee. Siamo stati tra i primi in assoluto a portare l’intelligenza artificiale nel calcio in Europa, e ancora oggi ci crediamo, e siamo pionieri nel portare l’intelligenza artificiale nel fantacalcio.

Che cosa vi distingue dalla concorrenza?

L’uso dell’intelligenza artificiale e la comparabilità, ovvero la capacità di analizzare un calciatore rispetto a tutti gli altri. Noi siamo per lo più una società che fa per il 90 per cento delle proprie risorse ricerca e sviluppo. E essere stati tra i primi e aver continuato a migliorare sempre di più le nostre analisi ci rende una piattaforma di analisi unica sul mercato.

Quali sono gli obiettivi della campagna di crowdfunding?

Ottenere un numero di persone interessate al progetto che ci permetta di crescere rapidamente. La campagna ha una raccolta massima pari a 300.000 euro, pari al 20 per cento del capitale della società.

Quali sono gli sviluppi futuri del progetto e gli obiettivi a medio-lungo termine?

L’obiettivo principale è quello di convogliare su una piattaforma tutti gli appassionati di fantacalcio e cercare di raggiungere nel più breve tempo possibile 400.000 utenti.

Il naturale sviluppo sarà quello di allargare oltre i confini italiani il nostro prodotto e fornire le analisi anche per il campionato inglese, spagnolo, francese e tedesco.

Potrebbe interessarti anche: