L’intelligenza artificiale sta ridisegnando il broadcasting sportivo: dai tagli automatici dei replay, alla pubblicità dinamica e personalizzata. Una rivoluzione silenziosa che cambia il valore del prodotto sport e il modo di venderlo.
Il tema è molto ampio e qui vogliamo analizzare le tendenze dei broadcaster su questi aspetti, con un quesito ben preciso:
come si è insinuata l’AI nel racconto dello sport? Fin dove si spinge l’algoritmo?
Vediamo di capirci qualcosa di più.
DAL GOL ALLA CLIP: LO SPORT COME FLUSSO CONTINUO DI CONTENUTI
C’è stato un tempo in cui il valore del calcio – e più in generale dello sport – si misurava in minuti di diretta. Poi sono arrivati gli highlights, le repliche, i pacchetti “best moments”.
Oggi, nel 2025, siamo già oltre: l’azione sportiva diventa un flusso continuo di contenuti microtagliati, personalizzati e monetizzabili in tempo reale, generati da algoritmi di intelligenza artificiale.
La nuova frontiera del broadcasting sportivo è proprio questa: non solo trasmettere la partita, ma creare centinaia di versioni differenti dello stesso evento, cucite su misura per ogni tifoso. Il tutto in pochi secondi.
Una clip automatica del tuo giocatore preferito? Una selezione dei migliori tiri dalla distanza? O solo i momenti salienti del primo tempo? Tutto può essere generato e distribuito in tempo reale grazie ai sistemi di machine learning e computer vision.
Secondo un recente report di PwC Sports Outlook 2025, oltre il 70% dei contenuti sportivi digitali nel mondo viene già processato da sistemi di AI. Per broadcaster, leghe e sponsor, questa evoluzione non è solo tecnologica, ma soprattutto economica: ogni highlight può diventare un micro-prodotto pubblicitario, con valore e target specifici.
L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE ENTRA IN REGIA
Fino a pochi anni fa, la produzione video di un evento sportivo richiedeva troupe, operatori, montatori e registi. Oggi, molte di queste funzioni sono automatizzate.
Per una analisi degli aspetti tecnici, chiaramente, vi rimando a Ultra Slow-Mo, dove Wenner Gatta tratta settimanalmente anche di questi temi legati al mondo della produzione di eventi sportivi.
Le piattaforme come WSC Sports, partner di NBA, Serie A, LaLiga e PGA Tour, utilizzano algoritmi in grado di riconoscere automaticamente giocatori, loghi, tiri, azioni salienti e reazioni del pubblico. Ogni evento viene “smontato” in centinaia di micro-sequenze indicizzate per tag: gol, fallo, assist, giocatore X.
Il sistema decide in autonomia cosa costituisce un “momento saliente” e produce immediatamente il video da pubblicare su app, social o feed personalizzati.
Un’altra tecnologia in forte crescita è quella di Pixellot, che fornisce sistemi di ripresa automatica basati su telecamere fisse e intelligenza artificiale per campionati dilettantistici o giovanili. Nessun cameraman, nessun regista: la partita viene ripresa, tracciata e trasmessa in autonomia, con costi fino al 40% inferiori rispetto alla produzione tradizionale.
Anche i grandi player tech sono entrati nel settore. Amazon Web Services e Google Cloud offrono soluzioni B2B per generare highlights automatici, indicizzare contenuti e creare archivi digitali “intelligenti” per leghe e broadcaster.
I vantaggi sono evidenti: velocità di pubblicazione, costi contenuti, possibilità di distribuire versioni localizzate per lingua e mercato.
Il rischio, tuttavia, è quello di un’estetica uniforme, dove l’algoritmo impone ritmo, inquadrature e persino emozioni. La storytelling authenticity – quel tocco umano che trasforma un replay in racconto – rischia di perdersi nel processo.
DALLA CLIP ALL’INSERZIONE: LA PUBBLICITÀ DIVENTA DINAMICA
Se la produzione automatizzata è il primo passo, la personalizzazione pubblicitaria è il secondo – e forse quello più redditizio.
Il concetto chiave è il real-time ad replacement: spot o banner che cambiano in base a chi guarda e da dove guarda.
Un utente in Italia può vedere, sullo stesso frame, una pubblicità di un brand locale, mentre un utente in Messico visualizza un messaggio completamente diverso. Tutto in tempo reale.
LaLiga Tech e Amazon Ads stanno già testando questa tecnologia, che promette di moltiplicare il valore delle visualizzazioni per le piattaforme OTT.
Nel modello classico, lo spazio pubblicitario vale per “quantità di pubblico”. Con l’AI, si passa invece al valore per qualità del pubblico: dati di geolocalizzazione, interessi, fascia d’età e storico di consumo.
L’altra frontiera è quella del micro-content advertising: highlights verticali per TikTok, Instagram Reels e YouTube Shorts, pensati per inserire messaggi dinamici (ad esempio una marca di bevanda associata a un gol o a un’esultanza).
Il risultato è una monetizzazione capillare, dove ogni momento saliente può diventare una mini-campagna pubblicitaria autonoma.
Come osserva Marco Nazzari, Managing Director di Nielsen Sports Southern Europe, “l’attenzione è la nuova moneta del mercato sportivo. Non conta più quanto dura la partita, ma quanto tempo resta sullo schermo lo sguardo del tifoso.”
NUOVE METRICHE, NUOVI MODELLI DI BUSINESS
L’AI sta quindi spostando la metrica economica del settore: si passa dal “costo per evento” (cost per event) al valore per ciascuna interazione (value per interaction).
Il valore di una clip non dipende più solo dalla visibilità complessiva, ma dal grado di coinvolgimento (engagement) che genera e dalla capacità di essere condivisa, commentata o riutilizzata.
Per le leghe e i broadcaster questo significa due cose:
- Più spazi pubblicitari a disposizione (si parla di “inventory pubblicitaria”), perché ogni contenuto diventa uno spazio vendibile.
- Maggiore peculiarità di analisi, con la possibilità di misurare l’efficacia pubblicitaria non a partita, ma a singola azione o clip.
I modelli di monetizzazione evolvono di conseguenza:
– pacchetti di highlights tematici venduti in abbonamento;
– formati pubblicitari dinamici inseriti nei feed personalizzati;
– licenze per utilizzo B2B (nei rapporti tra aziende..) dei contenuti AI (ad esempio per agenzie o brand sportivi).
LE NUOVE QUESTIONI LEGALI E DI GOVERNANCE
Ma c’è un punto che rischia di aprire una nuova fase di conflitto: a chi appartiene un highlight generato da un algoritmo?
Se la clip è prodotta automaticamente da un sistema gestito da un fornitore esterno, chi ne detiene i diritti economici?
È un tema ancora poco regolato, ma già emergente nei nuovi contratti di media rights: alcune leghe (come Premier League e Serie A) stanno introducendo clausole sui “derivative contents” – materiali creati o rielaborati da AI – che definiscono proprietà e limiti di sfruttamento.
Altro nodo: la protezione dei dati. Le piattaforme OTT che generano clip personalizzate accumulano informazioni dettagliate su preferenze e abitudini di visione, creando un vantaggio competitivo nei confronti delle leghe stesse.
Chi controllerà – e monetizzerà – questi dati sarà uno dei fattori decisivi per i futuri equilibri economici del settore.
DAL FAN AL FEED: L’EVOLUZIONE DEL CONSUMO SPORTIVO
Possiamo quindi dire che la diretta lineare resta ancora il cuore emotivo dell’esperienza sportiva, ma il modo in cui il pubblico “vive” lo sport sta mutando radicalmente.
I giovani fan (e non solo) consumano highlight su piattaforme social prima ancora di guardare la partita completa. L’AI accelera e amplifica questa tendenza, trasformando lo sport in una sequenza infinita di momenti istantanei, fruibili ovunque, in qualsiasi formato.
Lo vediamo tutti i giorni, quando apriamo Facebook, piuttosto che X o Tik Tok, che ci propongono, con i loro algoritmi (visto che siamo tutti amanti dello sport, vero?), una particolare azione, un gol, l’arrivo di una tappa, ecc.
Come è stato spesso notato anche da Simone Salvador e Sandro Bocchio nel podcast In Media(s) Res, anche le telecronache stesse sembrano essersi adattate alle nuove esigenze, enfatizzando taluni momenti che si sa potrebbero diventare un highlight o una clip fruibile sui social.
(di seguito l’enfasi dei commentatori Eurosport nei finali di tappa delle corse ciclistiche, che poi vengono puntualmente utilizzati come clip per la diffusione social)
Le società più evolute lo hanno capito.
La NBA, per esempio, offre già agli abbonati la possibilità di ricevere highlights personalizzati via app, filtrati per giocatore, squadra o tipo di azione.
La Formula 1 utilizza sistemi di machine learning per scegliere in automatico gli onboard più spettacolari e servire ai fan clip “emozionali” con tagli adattivi in tempo reale.
Tre aziende da tenere d’occhio
| Azienda | Paese | Descrizione |
| WSC Sports | Israele | Motore di intelligenza artificiale che genera automaticamente clip e highlights personalizzati per NBA, Serie A, ESPN e altri broadcaster internazionali. |
| Pixellot | Israele / USA | Pioniera del broadcasting automatizzato: utilizza telecamere fisse e AI per produrre e trasmettere eventi sportivi, riducendo i costi di produzione fino al 40%. |
| LaLiga Tech | Spagna | Piattaforma tecnologica della Liga spagnola che integra dati, analytics e sistemi di monetizzazione AI-driven per leghe e broadcaster di tutto il mondo. |
LA SFIDA ITALIANA
E in Italia?
Lega Serie A e Serie B stanno iniziando a sperimentare modelli ibridi di produzione automatizzata (alcune partite Primavera e Serie C sono già riprese con sistemi Pixellot), ma siamo ancora lontani da un’integrazione piena dei flussi AI con i pacchetti commerciali.
La sfida è duplice:
- tecnologica, per rendere sostenibile l’automazione su larga scala;
- contrattuale, per ridefinire i diritti di utilizzo dei contenuti generati.
Se gestita bene, la rivoluzione AI può rappresentare un’enorme opportunità anche per il mercato italiano, in termini di riduzione dei costi e aumento del valore dei micro-contenuti.
Se invece sarà lasciata nelle mani dei soli fornitori esterni, rischia però di trasformarsi in una nuova forma di dipendenza industriale.
L’ALGORITMO COME NUOVO REGISTA?
La rivoluzione dell’AI nel broadcasting sportivo non è un futuro ipotetico, ma un presente già operativo.
Cambiano le tecnologie, ma anche le regole economiche: il valore non è più solo nella durata della diretta o nel numero degli spettatori, bensì nel tempo di attenzione personalizzato che ogni clip riesce a catturare.
Il nuovo sport-business si gioca sull’istante.
E, come accadeva nel baseball di Moneyball (cit. del film…), chi saprà leggere prima i numeri nascosti dietro ogni highlight – e monetizzarli – avrà un vantaggio competitivo decisivo.
Nel mondo dell’AI sportiva, ogni istante può valere denaro. Purché qualcuno, o qualcosa, sappia riconoscerlo in tempo reale.
Matteo Zaccaria | Coltiva la passione per tutti gli sport (tranne il cricket, che rimane un mistero), ma non ne pratica neanche uno (!). Avvocato vicentino, ma non “magna gati”. Appassionato del racconto sportivo in tutte le sue forme. Ritiene che se ti svegli nel cuore della notte per guardare una finale NBA, o hai una passione, o un problema, oppure entrambe le cose!
“Mi piace guardare lo sport in Tv. Contrariamente ai film non sai mai come va a finire” (Michael Douglas).