Calcio, Sundas: «Più dati per valorizzare i giovani»

Dopo la terza esclusione consecutiva dell’Italia dai Mondiali, il procuratore sportivo Alessio Sundas propone di spostare il dibattito dalla panchina alla formazione: analisi delle prestazioni, tecnologia e percorsi individuali per i giovani.

L’Italia resterà a casa anche durante il Mondiale 2026. E mentre il calcio italiano continua a interrogarsi sulle responsabilità dell’ennesima qualificazione fallita, Alessio Sundas prova a spostare il punto di osservazione: non soltanto allenatori, moduli e commissari tecnici, ma il modo in cui vengono individuati e fatti crescere i giovani calciatori.

La premessa è ormai un fatto. Il 31 marzo 2026 la Nazionale è stata eliminata dalla Bosnia ed Erzegovina nella finale dei playoff UEFA, terminata 1-1 e decisa ai rigori. Per l’Italia è la terza assenza consecutiva da una fase finale mondiale, dopo quelle del 2018 e del 2022.

È dentro questo scenario che Sundas, indicato nel comunicato stampa come procuratore sportivo, propone una riflessione sul sistema di formazione dei calciatori italiani.

«Negli ultimi vent’anni il calcio mondiale è cambiato profondamente. Le società più evolute utilizzano algoritmi, intelligenza artificiale, analisi video e valori metrici per misurare ogni singolo aspetto della prestazione di un calciatore», sostiene Sundas.

Il punto centrale del suo intervento è la personalizzazione del lavoro. Secondo il procuratore, applicare gli stessi criteri di allenamento a giocatori con caratteristiche differenti rischia di non consentire l’individuazione precisa dei punti sui quali intervenire.

Dall’occhio dell’osservatore ai numeri. Il ragionamento tocca uno dei cambiamenti più interessanti del calcio contemporaneo: la crescente disponibilità di dati sulle prestazioni.

Non significa che un algoritmo possa stabilire automaticamente chi diventerà un campione. La ricerca scientifica, anzi, invita a considerare lo sviluppo del talento come un processo complesso e multidimensionale.

Uno studio pubblicato nel 2022 sulla rivista Sports, indicizzata su PubMed, ha esaminato attraverso un approccio di machine learning i processi di sviluppo all’interno di un’academy calcistica inglese. Sono stati considerati giovani dall’Under 9 all’Under 16 e un gruppo Under 18, utilizzando complessivamente 53 fattori raccolti attraverso otto metodi nell’arco di due stagioni.

È un elemento importante perché permette di distinguere due questioni: è documentato che strumenti quantitativi e machine learning possano essere utilizzati per studiare lo sviluppo dei calciatori; altra cosa sarebbe sostenere che un determinato algoritmo possa prevedere con certezza il futuro di un adolescente.

Ed è proprio su questa distinzione che dovrebbe concentrarsi il dibattito.

Sundas: «Prima la diagnosi, poi il percorso». Sundas utilizza una metafora per spiegare la propria proposta.

«È lo stesso principio della medicina. Prima si effettua una diagnosi, poi si prescrive una terapia. Nel calcio dovrebbe funzionare allo stesso modo: si analizzano le prestazioni, si individuano le carenze e si costruisce un percorso personalizzato per colmarle».

Il concetto espresso è quello di una formazione individualizzata, costruita attraverso indicatori tecnici, atletici e tattici.

Nella visione illustrata nel comunicato, analisi video, metriche e strumenti tecnologici dovrebbero quindi affiancare allenatori e osservatori, non limitandosi al momento dello scouting ma seguendo nel tempo l’evoluzione del ragazzo.

«Lo scouting moderno non può più basarsi esclusivamente sull’intuizione o sull’occhio dell’osservatore: deve essere supportato da dati oggettivi, misurabili e confrontabili», afferma Sundas.

Tecnologia sì, ma il talento non è un’equazione. Qui emerge anche il limite che una discussione seria sull’intelligenza artificiale applicata allo sport non dovrebbe ignorare.

Misurare non significa prevedere tutto. Un giovane calciatore cambia fisicamente, tecnicamente e psicologicamente. Ambiente familiare, qualità degli allenatori, opportunità di giocare, maturazione fisica, capacità decisionale e numerosi altri elementi possono incidere sul percorso.

Anche lo studio condotto nell’academy inglese descrive il talent development nel calcio giovanile come un fenomeno complesso e multidimensionale.

Il valore dei dati, dunque, può stare soprattutto nell’aggiungere informazioni alle valutazioni umane, non necessariamente nel sostituirle.

È una distinzione decisiva soprattutto quando si parla di adolescenti.

Il progetto rappresentato nel materiale fornito alla redazione indica infatti come fascia di riferimento 14-18 anni. La tecnologia applicata alla formazione sportiva dei minorenni apre quindi anche questioni che vanno oltre la prestazione: gestione dei dati, criteri utilizzati dagli algoritmi, trasparenza delle valutazioni e rischio di trasformare troppo presto un punteggio in un’etichetta sul talento di un ragazzo.

Dopo il Mondiale mancato, la domanda riguarda il sistema. Sundas porta la questione direttamente sul terreno della Nazionale.

«L’Italia dispone di ragazzi di grande talento. Quello che manca è un sistema moderno di valorizzazione», afferma, chiedendo maggiori investimenti nella raccolta e nell’analisi dei dati.

È una valutazione del procuratore e come tale va considerata. L’eliminazione dell’Italia dal Mondiale, da sola, non dimostra che il problema del calcio italiano dipenda dalla minore utilizzazione degli algoritmi nella formazione giovanile.

Ma la terza qualificazione mondiale consecutiva fallita rende legittima una domanda più ampia.

Dopo il 2018, il 2022 e ora il 2026, basta intervenire sulla guida della Nazionale oppure bisogna osservare ciò che accade molti anni prima che un calciatore arrivi a indossare la maglia azzurra?

La proposta di Sundas sceglie nettamente la seconda strada. Il vero terreno di confronto, a questo punto, non è decidere se l’algoritmo debba sostituire l’allenatore. È capire quali strumenti possano migliorare la formazione dei giovani, quali risultati siano realmente dimostrabili e quali garanzie debbano accompagnare l’utilizzo dei dati quando gli atleti sono ancora minorenni.

Perché i numeri possono aiutare a vedere qualcosa che l’occhio non vede. Ma trasformare quei numeri in un percorso migliore resta una responsabilità umana.