A IA no entretenimento esportivo está transformando o retorno sobre o investimento (ROI) ao analisar 220 milhões de pontos de dados para impulsionar o engajamento dos fãs e maximizar as receitas. Times da NFL e outras organizações esportivas estão utilizando a IA no entretenimento esportivo para construir marcas, aumentar o número de fãs e otimizar suas estratégias de receita, marcando uma nova era na interação com o público e na gestão de dados no esporte.
Como a IA Está Mudando o Jogo no Entretenimento Esportivo
O Super Bowl é um dos maiores eventos de entretenimento esportivo do mundo, atraindo mais de cem milhões de espectadores e gerando bilhões em receita. Mas para os times da NFL e o entretenimento esportivo em geral, há um longo caminho até o campeonato, com as franquias buscando construir marca, aumentar o número de fãs e maximizar as receitas. E uma das formas de tornar isso possível é a IA no entretenimento esportivo.
A tecnologia não é estranha ao mundo do entretenimento esportivo. Antes mesmo da era moderna da gen AI – já em 2017 – grandes fornecedores como a IBM já discutiam como a IA no entretenimento esportivo iria impactar as redes de entretenimento esportivo. A própria NFL está usando IA no entretenimento esportivo para ajudar a melhorar a segurança do jogador com um sistema Digital Athlete desenvolvido em parceria com a AWS. A NFL também está usando a AWS para construir aplicativos gen AI-powered usando o banco de dados Amazon MemoryDB.
Para times individuais, tanto na NFL quanto em todo o cenário do entretenimento esportivo, existem outras opções para implementar a gen AI. Uma dessas opções, lançada recentemente, vem da Elevate, uma fornecedora de tecnologia liderada por Al Guido, que também é o presidente do time de futebol americano San Francisco 49ers da NFL. A Elevate tem trabalhado para criar soluções que atendam às necessidades específicas dos times, proporcionando uma vantagem competitiva no mercado.
A nova plataforma de dados e IA no entretenimento esportivo da empresa, Elevate performance and insights cloud (EPIC), combina consumer insights, gestão de bilheteria e análise de propriedades para ajudar as organizações esportivas e de entretenimento a se envolverem melhor com os fãs. A plataforma auxilia as organizações com esforços de engajamento direcionados para entender melhor as potenciais personas dos clientes. Essas informações ajudam a determinar as opções de assentos no estádio, os preços dos ingressos e a retenção de fãs. A plataforma já foi utilizada por mais de 25 organizações, incluindo o Tennessee Titans.
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Os Desafios de Dados na Construção de um Sistema de Engajamento com IA no Entretenimento Esportivo
A Elevate está em operação desde 2018, mas agora, com o advento da gen AI, a empresa consegue fazer muito mais com os dados. De acordo com Guido, presidente e CEO da Elevate, o desafio no esporte não é apenas capturar os dados, mas aproveitá-los para impulsionar inteligência real e acionável que melhore o engajamento dos fãs, as estratégias de receita e a eficiência operacional.
A Elevate já possui dados de aproximadamente 220 milhões de pessoas em seu sistema. A empresa coleta dados primários por meio de seu trabalho e relacionamentos com clientes. Isso inclui dados sobre o comportamento dos fãs, vendas de ingressos, patrocínios e outras informações relacionadas à propriedade. A Elevate também licencia e compra conjuntos de dados de terceiros para enriquecer ainda mais os perfis dos usuários. Esses dados são cruciais para entender as preferências e o comportamento dos fãs, permitindo que os times personalizem suas ofertas e melhorem o engajamento.
Guido observou que muitas organizações coletam o que parece ser uma quantidade infinita de dados, mas lutam para unificá-los e aproveitá-los. O EPIC foi projetado para preencher essa lacuna. Para se beneficiar totalmente da moderna gen AI, a Elevate defende que os dados devem estar em um formato de banco de dados vetorial. O CIO Jim Caruso explicou que sua empresa passou por um processo intensivo não apenas para vetorizar os dados, mas para garantir que sejam os dados certos para ajudar a informar as decisões de negócios.
Não faltam fornecedores e tecnologias de banco de dados que afirmam simplificar a vetorização de dados. Na realidade, Caruso enfatizou que o processo de vetorização não é tão simples quanto ligar um interruptor. Como parte da construção do EPIC, eles reavaliaram todos os dados e como eles poderiam trabalhar juntos para fornecer os melhores insights. O processo de vetorização real envolveu testar diferentes abordagens e processing pipelines para encontrar o equilíbrio certo entre precisão e desempenho.
Como o Anthopic Claude, XGBoost e Amazon Bedrock Impulsionam os Insights de IA para o EPIC
Caruso explicou que o sistema EPIC oferece uma ampla gama de aplicações baseadas em IA no entretenimento esportivo, desde a precificação de ingressos até o desenvolvimento de personas de consumer insights. A Elevate está usando uma combinação de diferentes tecnologias para construir essas ferramentas.
No núcleo está o modelo de linguagem grande (LLM) Anthropic Claude Haiku 3.5, que foi ajustado nos dados da Elevate. Claude fornece a interface para fazer perguntas e obter insights com base em diferentes personas. Por exemplo, uma persona poderia ser um operador de local que deseja determinar a melhor forma de configurar assentos premium em um local. Esse operador precisará entender quem estaria interessado nesses assentos e como eles devem ser comercializados para diferentes grupos.
Em vez de identificar segmentos demográficos amplos, como millennials suburbanos, a Elevate criou uma série de personas distintas com uma variedade de atributos, incluindo finanças, preferências de compra, escolhas de entretenimento e engajamento em redes sociais. O principal objetivo é fornecer personas muito concretas e detalhadas que permitam às organizações tomar decisões de negócios específicas. A criação dessas personas detalhadas permite que as organizações personalizem suas estratégias de marketing e vendas, aumentando o engajamento e a receita.
O sistema também usa a biblioteca de aprendizado de máquina (ML) de código aberto XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) por meio do Amazon Sagemaker para ajudar especificamente com dados numéricos para a precificação de ingressos. O XGBoost é um algoritmo de ML supervisionado que usa árvores de decisão para fazer previsões. Caruso explicou que sua equipe converteu dados históricos, bem como dados em tempo real, em 55 recursos diferentes. Estes incluem detalhes do evento, detalhes do inventário e informações de vendas recentes. Todos foram então alimentados no algoritmo XGBoost.
O Cenário Competitivo para IA no Entretenimento Esportivo
De acordo com Guido, tanto na NFL quanto em outros esportes, a resposta inicial ao EPIC tem sido positiva. Muitas propriedades enfrentam desafios semelhantes: fontes de dados fragmentadas, expectativas de fãs em evolução e a necessidade de geração de receita mais inteligente e eficiente. Guido também reconhece que o cenário competitivo para esse tipo de tecnologia está se expandindo. Existem provedores tradicionais de gestão de relacionamento com o cliente (CRM) e análise, como o Salesforce, mas, em sua opinião, eles geralmente carecem da inteligência específica do setor que o EPIC traz para esportes e entretenimento ao vivo.
Guido afirma que o que diferencia o EPIC é sua profunda integração com as realidades dos esportes. Essa integração permite que a plataforma ofereça insights mais precisos e relevantes, ajudando as organizações a tomar decisões mais informadas e eficazes. A capacidade de entender e responder às necessidades específicas dos fãs é essencial para o sucesso no competitivo mercado de entretenimento esportivo.
Entre os primeiros usuários do EPIC está o Tennessee Titans da NFL. O time está trabalhando com a Elevate enquanto desenvolve um novo estádio de US$ 2,1 bilhões com inauguração prevista para 2027. Como parte do engajamento, a Elevate tem ajudado a liderar as vendas de patrocínio para o novo estádio. A empresa desenvolveu um strategic partnership revenue roadmap, uma estratégia de go-to-market específica para cada categoria e estabeleceu metas de vendas anuais até o lançamento do estádio.
Com o EPIC, os Titans conseguiram construir personas detalhadas para os fãs para informar estratégias de marketing direcionadas, desde mensagens até assentos premium e ofertas de hospitalidade. Embora o novo estádio ainda esteja a vários anos de sua inauguração, os Titans já conseguiram superar as metas de vendas para assentos premium, com dados e insights baseados em IA no entretenimento esportivo como base.
Além da NFL: Atletismo Universitário Também se Beneficia da IA
Embora haja muito dinheiro na NFL, também há muitas oportunidades (assim como muitos desafios) em outros níveis de entretenimento esportivo, incluindo faculdades. Segundo Tom Moreland, diretor comercial da University of Illinois Athletics, os departamentos de atletismo universitário estão passando por uma profunda transformação digital, e os dados estão no centro dela. Ele também enfatiza que uma das maiores lições aprendidas é que a tecnologia sozinha não é a solução – a estratégia vem primeiro.
Moreland explicou que sua escola tem priorizado como coleta, interpreta e aplica os dados para aprimorar as experiências de seus treinadores, estudantes-atletas e fãs. Até o momento, a plataforma EPIC forneceu à University of Illinois Athletics os insights orientados por dados cruciais necessários para melhorar a bilheteria de futebol e basquete masculino, bem como um modelo de doação anual. Moreland disse que a análise do EPIC forneceu inteligência que permitiu à escola ir além das suposições e tomar decisões estratégicas e informadas.
Em última análise, ele observou que o EPIC capacitou seu departamento a criar um modelo mais envolvente e sustentável para fãs e doadores leais. Os departamentos de atletismo que investem tempo na qualidade, estrutura e aplicação dos dados serão os que realmente se beneficiarão de qualquer nova tecnologia. A capacidade de analisar dados e obter insights valiosos é essencial para o sucesso no competitivo mundo do atletismo universitário.
Através do uso de dados, universidades podem, inclusive, melhorar a experiência de seus estudantes, como ao facilitar o acesso para as vagas de tecnologia em 2025.
É importante ressaltar que investir em qualidade de dados, estrutura e aplicação será a garantia para que tecnologias tragam os resultados que são almejados. Consequentemente, o sucesso no mundo do esporte universitário se tornará mais fácil e garantido.
Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificiado, mas escrito e revisado por um humano.
Via VentureBeat
