L'intelligenza artificiale ha recitato da protagonista alle Olimpiadi invernali di Milano-Cortina 2026. Silenziosa e invisibile, ha affiancato atleti, broadcaster e tifosi in quella che Giacinto Fiore e Pasquale Viscanti, fondatori della community Intelligenza Artificiale Spiegata Semplice, definiscono "la prima vera Olimpiade dell'era aumentata". I numeri confermano la portata del fenomeno: secondo Fortune Business Insights, il mercato globale dell'IA nello sport valeva 1,22 miliardi di dollari nel 2025 e raggiungerà i 5,01 miliardi entro il 2034, con un incremento del +310% e un CAGR del 16,9%. Il più ampio mercato della sports technology, sempre secondo Fortune Business Insights, toccherà i 192,27 miliardi di dollari nel 2034, con un tasso di crescita annuo del 23,1%.
Come avevamo visto tempo fa parlando di Formula 1, lo sport professionistico è diventato un laboratorio a cielo aperto per l'intelligenza artificiale, un banco di prova dove ogni innovazione è immediatamente misurabile. Ciò che accade sulle piste e negli stadi anticipa e riflette le dinamiche che attraverseranno le imprese nei prossimi anni, dalla manutenzione predittiva alla personalizzazione dell'esperienza cliente.
Come ha osservato Joe Tsai, presidente di Alibaba, inaugurando il padiglione Wonder on Ice in Piazza Castello a Milano, la transizione va dalle "Olimpiadi cloud" verso le "Olimpiadi intelligenti", dove l'IA supporta decisioni più rapide e connessioni più significative.
Prestazioni misurate e migliorate con l’IA
Sul piano delle prestazioni atletiche, i casi d'uso emersi a Milano-Cortina sono concreti. La snowboarder americana Maddie Mastro ha corretto un errore millimetrico grazie alla ricostruzione 3D del suo movimento tramite modelli multimodali. L’atleta statunitense di bob e skeleton ha utilizzato piattaforme data-driven per trasformare micro-variazioni in vantaggio competitivo. Nel pattinaggio di velocità sono stati creati gemelli digitali degli atleti per studiare la resistenza dell'aria, sostituendo di fatto la galleria del vento con una simulazione software. E nel curling, disciplina che ha conquistato il pubblico italiano grazie alle imprese di Stefania Constantini e Amos Mosaner, un sistema di tracciamento in tempo reale ha offerto supporto tattico calcolando traiettorie reali e previsionali.
Anche l'Italia ha puntato sulla convergenza tra scienza e sport. Le due medaglie d'oro di Federica Brignone, rientrata dopo un grave infortunio, raccontano anche di protocolli scientifici e partnership tra la FISI e soggetti privati come Mapei Sport per il monitoraggio fisico e l'ottimizzazione del rientro in gara.
La prevenzione degli infortuni è tra i motori principali di adozione dell'IA nello sport, e i numeri lo dimostrano. I sistemi di preventive injury prediction combinano dispositivi indossabili – sensori GPS, accelerometri, cardiofrequenzimetri – con algoritmi di machine learning capaci di incrociare dati biometrici, carichi di lavoro, biomeccanica e storico infortuni per generare previsioni di rischio giornaliere.
Secondo quanto riportato nelle fonti di settore, questi sistemi raggiungono un'accuratezza fino al 92% nell'identificare gli atleti ad alto rischio. Tra le piattaforme più adottate c'è Zone7, utilizzata da oltre 50 club professionistici in Premier League, Serie A, La Liga, MLS e NFL: in uno studio retrospettivo condotto su 11 squadre di calcio professionistiche e 423 infortuni, il sistema ha previsto correttamente il rischio nel 72% dei casi, con test eseguiti su dati mai visti dall'algoritmo. Il club spagnolo Getafe CF ha registrato una riduzione degli infortuni superiore al 60% dopo l'adozione della piattaforma, mentre il Los Angeles FC in MLS ha ottenuto un calo del 53% degli infortuni complessivi e del 69% di quelli senza contatto.
La chiave è il passaggio da un approccio reattivo a uno predittivo: un giocatore può sentirsi bene, ma i pattern biomeccanici rilevati dall'IA segnalano un rischio imminente invisibile all'occhio umano. Un’evoluzione notevole, ma vale la pena ricordare che tra i primi progetti ce n’è uno sviluppato proprio dal CNR, in Italia, e che si chiama Injury Forecaster sviluppato dal gruppo di Luca Pappalardo.
Prima di queste soluzioni, le tecniche tradizionali raggiungevano appena il 5% di precisione predittiva; con il machine learning, la soglia supera regolarmente il 50%, consentendo alle società di dimezzare i giorni persi per infortunio.
L'infrastruttura invisibile: dal broadcasting al fan engagement
Il Comitato Olimpico Internazionale ha presentato Olympic GPT, un assistente digitale capace di rispondere in tempo reale alle domande degli spettatori su regolamenti, risultati e curiosità. Dietro le quinte, Olympic Broadcasting Services ha sperimentato strumenti di IA per catalogare flussi video, generare highlight automatici e arricchire le immagini con metadati e analisi in tempo reale. Lo storytelling sportivo diventa così "aumentato": il salto di uno sciatore congelato a mezz'aria, corredato da grafiche che mostrano velocità e angolo d'atterraggio, non è più fantascienza ma produzione standard.
Alibaba, partner mondiale del CIO, ha allestito a Milano il padiglione Wonder on Ice, inaugurato il 7 febbraio alla presenza della presidente del CIO Kirsty Coventry e dello stesso Tsai. L'installazione, una sfera di neve interattiva alimentata dai modelli IA della serie Qwen, offre un percorso di retail virtuale personalizzato basato sugli interessi del visitatore.
In parallelo, Alibaba Cloud AIGC Championship ha invitato i fan di tutto il mondo a creare opere d'arte con strumenti di generazione video IA: le cento migliori entreranno nella collezione del Museo Olimpico, diventando le prime opere generate da intelligenza artificiale acquisite dall'istituzione.
Il mercato della sports technology si articola lungo cinque trend principali, come individuato dagli esperti di AI WEEK 2026:
- ottimizzazione delle prestazioni in tempo reale tramite sensori IoT e edge computing
- previsione degli infortuni attraverso dati biometrici e biomeccanici
- fan engagement personalizzato con highlight, merchandising e contenuti su misura
- storytelling automatizzato con riassunti algoritmici
- decision making basato su dati che sostituisce l'intuizione con strategie fondate su evidenze concrete.
Sul fronte del calcio professionistico, un'analisi di Deloitte firmata da Luigi Renis, Partner Engineering AI & Data, e Luigi Capitanio, Monitor Deloitte Banking Leader, fotografa un ecosistema a "bilanciere": da un lato colossi come IBM e Google offrono soluzioni su misura a un numero ristretto di club d'élite – è il caso della partnership tra Siviglia FC e IBM per lo Scout Advisor o tra Google DeepMind e Liverpool FC – dall'altro piattaforme di analisi dati accessibili a una base più ampia. Deloitte, attraverso la piattaforma proprietaria Solaria, sta sviluppando un asset dedicato al supporto di club professionistici di primo, secondo e terzo livello europeo, con l'ambizione di passare dall'analisi descrittiva alla "generazione prescrittiva" che suggerisca attivamente strategie ottimali. Secondo Market.us, citato dall'analisi Deloitte, il mercato dell'IA nel calcio passerà dai 2 miliardi di euro del 2023 ai 33 miliardi entro il 2033, con l'Europa che rappresenta oltre il 37% del totale.
Il dato regionale conferma la centralità del vecchio continente. Secondo Fortune Business Insights, l'Europa è il secondo mercato per la sports technology con una valutazione attesa di 9,79 miliardi di dollari nel 2026 e un CAGR del 22,1%. Il Nord America guida con il 36% di quota di mercato nell'IA sportiva, ma l'Asia-Pacifico cresce al ritmo più rapido. I player dominanti del settore – Sportradar con il 21% di market share e Catapult con il 17% – operano già su scala globale, affiancati da colossi come Apple, Samsung, IBM e Cisco che presidiano il più ampio segmento delle società sportive trasformate in aziende data-driven.
Una nuova forma di Digital Divide
C'è tuttavia un elemento che le cifre da capogiro tendono a oscurare. L'implementazione dell'IA nello sport resta costosa e tecnicamente complessa, e rischia di amplificare il divario tra club ricchi e club poveri piuttosto che colmarlo. Se solo una manciata di élite può permettersi partnership con le grandi aziende tecnologiche, mentre i club minori restano ancorati a strumenti di base, il concetto di "democratizzazione" dello scouting evocato da Deloitte suona più come un obiettivo commerciale che come una realtà consolidata.
Un altro nodo da scogliere riguarda la privacy dei dati e il trattamento delle persone. In un certo senso stiamo guardando corpi trasformati in asset da cui estrarre valore, che viene poi affidato a sistemi algoritmici la cui governance è ancora una questione aperta. Questi problemi delimitano il perimetro entro cui si giocherà la credibilità dell'intero settore.
Limitandosi all’uso e alla proprietà dei dati, ci sono domande a cui dovremmo dare risposta il prima possibile: chi possiede le informazioni biometriche di un atleta, l'organizzazione o l'individuo? E in quale misura il tifoso, profilato e segmentato per offrirgli highlight personalizzati e merchandising mirato, è davvero il beneficiario di questa infrastruttura intelligente o il suo prodotto?
L'Olimpiade aumentata ha dimostrato che l'IA funziona nello sport, ma non è chiaro per chi e a che scopo funziona. Sembrerebbe, volendo peccare di pessimismo, una nuova estensione (e potenziamento) di quel capitalismo della sorveglianza che dovremmo invece mandare in pensione quanto prima.
Per capire qualcosa in più di come l’IA sta cambiando lo sport, e a vantaggio di chi, possiamo vederci tra qualche settimana a Milano. L'AI WEEK 2026, in programma il 19 e 20 maggio alla Fiera di Rho a Milano con un AI Sport Summit che vedrà tra gli ospiti l'ex pilota di Formula 1 Antonio Giovinazzi, potrebbe essere l'occasione per affrontare queste domande. A patto di non limitarsi a celebrare i numeri.
