Confiar na IA no futebol?

O Modelo Não Fala, Mas as Pessoas Sim

Desenvolvi um modelo bayesiano para prever resultados da Premier League — não para substituir a intuição, mas para ampliá-la. Cada curva de probabilidade sussurrava: ‘E se os dados estiverem errados?’ Não por falhas nos números — mas porque esquecemos quem os lê.

Os 24 Que Nunca Foram Convidados

Havia 24 analistas na nossa equipe. Nenhum foi convidado para a revisão final. Não por falta de habilidade — mas porque suas vozes não se encaixavam no ritmo do algoritmo. Otimizamos taxas de vitória, não sabedoria.

A Pequena Casa Verde, Ninguém Viu

Chamaram de ‘A Pequena Casa Verde’ — um canto silencioso do nosso servidor onde decisões cruas eram armazenadas. Ninguém tirou fotos lá. Não era sobre estética — era sobre responsabilidade. Um lugar onde a lógica dorme, e ninguém ousa acordá-la.

O Algoritmo que Esqueceu Seu Nome

Nosso sistema aprendeu com dados de jogos, mas nunca aprendeu seu próprio nome. Previa vitórias com base em priors — não nas almas dos jogadores. Quando o modelo sussurrou ‘Devemos confiar nisso?’, ninguém respondeu.

A Tensão Silenciosa Entre Código e Humanidade

cresci em Croydon: mãe enfermeira nigeriana, pai engenheiro escocês. Falo em equações — mas ouço em silêncio. Quando pergunta se a IA pode substituir julgamento… não busque respostas no código.

Cinco Sinais de Risco Que Você Não Ouviu

1. Viés de overfitting disfarçado como precisão
2. Dados de treinamento sem revisão ética
3. Obsessão por taxas de vitória sobre justiça
4. Ignorar contexto humano no design do modelo
5. Rejeição silenciosa da interpretabilidade