AI4BI от Raft: ИИ-аналитик для тренеров и скаутов в футболе, хоккее и баскетболе

Em 2026, a Raft descreveu o caminho de desenvolvimento do AI4BI — uma plataforma de inteligência artificial para análise esportiva, criada em 2017 para o críquete e que ao longo de nove anos cresceu até se tornar uma ferramenta universal para clubes em cinco modalidades esportivas e para o mercado de fitness em massa.

Como o AI4BI Chegou à Escala Atual

A Raft construiu o primeiro protótipo do AI4BI em 2017 especificamente para o críquete — um esporte praticamente exótico no mercado russo. Segundo a própria equipe, a solução da época parecia "uma espécie de nave espacial": o mercado ainda não estava acostumado com a análise de IA no esporte.

Ao longo de nove anos, a plataforma evoluiu de uma única disciplina para um produto completo:

• 2017 — lançamento do primeiro protótipo, modalidade: críquete
• 2026 — suporte para futebol, hóquei, vôlei, basquete e bandy
• Bases de conhecimento baseadas em RAG para conectar expertise de domínio sem retreinar o modelo
• Módulo AI/ML para previsão, análise de padrões e recomendações
• Nova ramificação — análise de fitness "civil" para o mercado não profissional

Para Quais Funções o AI4BI Foi Criado

O AI4BI não foi construído como um único dashboard universal, mas como um sistema baseado em funções: cada usuário recebe sua própria camada de dados e lógica de trabalho. O técnico vê cargas de trabalho e padrões táticos, o scout tem ferramentas de comparação de candidatos, o analista esportivo obtém cortes aprofundados por partidas. O diretor esportivo e o dono do clube trabalham com um panorama financeiro-estratégico vinculado aos resultados.

O principal recurso técnico: o mecanismo RAG permite carregar informações específicas do clube ou da liga — regulamentos táticos, partidas históricas, protocolos médicos — e o modelo começa a responder perguntas levando esse contexto em consideração sem necessidade de retreinamento. Segundo a Raft, isso reduz o limite de implementação: a expertise do domínio pode ser conectada sem a participação de engenheiros de ML.

"Agora esta é uma ferramenta acessível para organizações esportivas, desde equipes profissionais até academias de ginástica", observa o blog corporativo da

Raft.

Três Casos — Três Esportes, Três Funções

A parte central da apresentação do AI4BI consiste em três casos de uso de demonstração, cada um cobrindo um esporte específico e uma função de usuário específica. Essa combinação mostra o quanto a interface e a lógica da plataforma mudam dependendo do contexto: a análise para um scout de hóquei é construída em torno de métricas fundamentalmente diferentes das ferramentas para um técnico de vôlei.

A ramificação de fitness do AI4BI opera na mesma base arquitetural, mas com dados diferentes: não estatísticas de jogos, mas indicadores biométricos e dinâmicas individuais dos clientes. Um treinador de academia recebe recomendações para ajustes de programa, enquanto o cliente obtém uma visualização do seu próprio progresso.

O Que Isso Significa

O AI4BI é um exemplo prático de "domainização" da IA por meio de RAG: em vez de um LLM esportivo treinado separadamente — um motor de AI universal enriquecido com bases de conhecimento específicas do domínio. Essa abordagem permite escalonamento horizontal — do críquete em 2017 a qualquer esporte e fitness em 2026 — sem os custos de retreinamento para cada disciplina.