L’evoluzione dello scouting calcistico: il ruolo dell’osservatore tra tradizione, analisi dei dati e intelligenza artificiale

Abstract

La presente tesi analizza l’evoluzione del ruolo dell’osservatore nel calcio moderno e l’impatto che le nuove tecnologie hanno avuto sui processi di scouting e individuazione del talento. L’obiettivo è comprendere come strumenti quali Data Science, Big Data e Intelligenza Artificiale abbiano modificato le modalità di lavoro degli scout, senza sostituirne il contributo professionale. Nel primo capitolo viene esaminata l’evoluzione dello scouting calcistico, approfondendo le principali metodologie utilizzate dagli osservatori e i fattori che influenzano l’identificazione e lo sviluppo dei giovani talenti. Il secondo capitolo è dedicato alle tecnologie applicate al calcio, con particolare attenzione ai big data, la data anlaysis, al machine learning e all’intelligenza artificiale, evidenziandone le applicazioni nei processi di analisi e selezione dei giocatori. Il terzo capitolo presenta una ricerca basata su interviste a professionisti del settore: Daniele Rosso della Virtus Entella, Paolo Viviani e Michael Lonardi della Juventus e Giovanni Re della FIGC. Le loro testimonianze permettono di confrontare differenti realtà operative e di comprendere come i dati e gli strumenti digitali vengano integrati nel lavoro quotidiano degli osservatori. Dall’analisi emerge che le nuove tecnologie hanno reso lo scouting più efficiente e strutturato, consentendo di raccogliere e analizzare una grande quantità di informazioni sui calciatori. Tuttavia, tutti gli intervistati concordano sul fatto che l’osservazione diretta, l’esperienza e la capacità di interpretazione dello scout rimangano elementi fondamentali per una corretta valutazione del talento. La tesi conclude quindi che il futuro dello scouting sarà caratterizzato da una sempre maggiore integrazione tra innovazione tecnologica e competenze umane.

This thesis examines the evolution of the scout's role in modern football and the impact that new technologies have had on scouting and talent identification processes. The aim is to understand how tools such as data science, big data, and artificial intelligence have changed the way scouts work, without replacing their professional expertise. The first chapter explores the development of football scouting, focusing on the main methodologies used by scouts and the factors that influence the identification and development of young talents. The second chapter is dedicated to technologies applied to football, with particular attention to big data, data analysis, machine learning, and artificial intelligence, highlighting their applications in player analysis and recruitment processes. The third chapter presents a study based on interviews with industry professionals: Daniele Rosso of Virtus Entella, Paolo Viviani and Michael Lonardi of Juventus and Giovanni Re of the FIGC. Their testimonies provide insights into different professional contexts and illustrate how data and digital tools are integrated into the daily work of scouts. The analysis shows that new technologies have made scouting more efficient and structured, enabling clubs to collect and analyze large amounts of information about players. However, all interviewees agree that direct observation, experience, and the scout’s ability to interpret information remain essential elements in the evaluation of talent. The thesis concludes that the future of scouting will be characterized by an increasing integration of technological innovation and human expertise.