AI non cambia la coaching del baseball — ci costringe a guardare in modo onesto

Un'opinione

La discussione sull'intelligenza artificiale nel baseball sembra sempre più una battaglia tra speranza e paura, tra promesse e sfiducia, mentre la realtà è molto più prosaica: l'IA non entra in campo, non si trova nella panchina degli allenatori e non prende decisioni durante una partita, ma osserva, misura e ricorda con una coerenza impossibile per gli esseri umani, e proprio questo la rende così interessante e scomoda per gli allenatori.

Chi legge attentamente il recente articolo di USA Baseball non trova un'euforia tecnologica ma un avvertimento sobrio presentato come una guida: l'intelligenza artificiale non è una sostituzione dell'allenamento, ma una lente d'ingrandimento che rende inesorabilmente visibile ciò che facciamo, quanto in modo coerente lo facciamo e dove le nostre assunzioni non corrispondono alla realtà.

Non si tratta di una storia futuristica, ma di una constatazione pratica che colpisce nel profondo la essenza del coaching, soprattutto in uno sport in cui lo sviluppo raramente segue un percorso lineare e in cui il contesto è fondamentale.

I coach di baseball lavorano con i dati da decenni, solo che questi dati risiedevano principalmente nella mente del coach stesso: ricordi sui colpi, sensibilità per il tempismo, osservazioni su postura e comportamento, intuizioni accumulate da centinaia di allenamenti e partite.

AI non cambia molto sul contenuto, ma richiede precisione, poiché non dimentica, non guarda in modo selettivo e non è influenzata da emozioni o momenti fugaci.

Dove un allenatore è costretto a generalizzare, un algoritmo continua a ripetere, confrontare e accumulare, finché non emergono modelli che a occhio nudo semplicemente non possono essere catturati.

Questo porta a una verità scomoda: l'IA non mostra solo il giocatore, ma anche l'allenatore.Svela dove la guida è costante e dove non lo è, dove gli allenamenti hanno realmente effetto e dove si sente soprattutto bene, dove avviene progresso e dove la stagnazione viene confusa con 'una fase'.In questo senso, l'IA non è uno strumento che rende il lavoro più facile, ma uno specchio che rende il lavoro più equo, e questo richiede qualcosa dal coach, che deve essere disposto a mettere in discussione le proprie assunzioni.

Proprio nel coaching giovanile questa tensione è palpabile, poiché i dati vengono rapidamente visti come uno strumento per confrontare, selezionare o valutare, mentre il vero valore è esattamente l'opposto: rendere visibile lo sviluppo individuale nel tempo, al di là degli altri, al di là di istantanee, al di là delle emozioni altalenanti.

L'IA può dimostrare che le flessioni sono normali, che la crescita avviene a scatti e che affaticamento, crescita o cambiamento di ruolo influenzano le prestazioni, non per trarre conclusioni, ma per portare tranquillità nei colloqui con giocatori, genitori e staff.

Qui si trova anche la distinzione tra un uso significativo e un abuso della tecnologia.

Rough data senza contesto è pericolosa, e gli autori di USA Baseball sono particolarmente chiari su questo: i numeri acquistano senso solo quando sono inseriti nelle circostanze in cui sono stati generati.Era un allenamento o una partita, il giocatore si stava riprendendo, giocava in un’altra posizione, c'erano crescita fisica o pressione mentale — questi non sono dettagli, questa è coaching.

L'IA può individuare schemi, ma solo l'allenatore può dare un senso alla storia che li circonda.

In questa filosofia si inserisce anche il modo in cui è strutturato CoachBall, non come un'autorità che emette giudizi, ma come un'estensione delle capacità di coaching.

Data, video e tendenze vengono unite per poter guardare indietro, confrontare e riflettere, senza creare l'illusione che un algoritmo sappia meglio cosa ha bisogno un giocatore rispetto all'allenatore che lo vede, parla e guida ogni settimana.

La tecnologia si occupa del lavoro amministrativo e ripetitivo, così il coach ha più tempo e attenzione da dedicare alla parte umana del mestiere.

La paura che l'AI renda il coaching "freddo" o "impersonale" perde di vista il punto centrale.

Il contrario è vero: proprio perché le osservazioni diventano più consistenti e oggettive, si crea spazio per empatia, nuance e personalizzazione.Discussioni si spostano da opinioni a sviluppo, da confronti a comprensione, da reagire a guidare.

Non perché l'IA lo impone, ma perché rivela ciò che accade davvero.

Forse questa è la conclusione più importante: l'IA non cambia il baseball aggiungendo qualcosa di nuovo, ma togliendo qualcosa — rumore, assunzioni e memoria selettiva.

Wat overblijft is het mestiere dell'allenatore, più definito che mai.Chi è disposto a utilizzare quello specchio guadagna tempo, intuizione e serenità.Chi non lo vuole, continuerà a vedere la tecnologia come una minaccia.Maar niet omdat AI te machtig is, eerder omdat het te eerlijk is.

Fonte
USA Baseball Develops – Una Guida per Allenatori all'Intelligenza Artificiale nel Baseball
https://usabdevelops.com/page/5015/blog/24761/a-coachs-guide-to-artificial-intelligence-in-baseball