La Juventus ha formalizzato la transizione strategica verso l’innovazione tecnologica nel calcio presentando la Forward Squad, un insieme di undici startup tecnologiche selezionate per collaborare con il club torinese su progetti di intelligenza artificiale e data-driven innovation. Il concetto alla base di questa iniziativa, che si inserisce nel più ampio programma Juventus Forward, è quello di integrare tecnologie avanzate non come meramente sperimentali, ma come strumenti operativi in grado di rispondere a esigenze concrete della gestione atletica, dell’esperienza dei tifosi e dei processi interni al club. La presentazione ufficiale, tenutasi all’interno dell’Allianz Stadium di Torino durante l’evento Forward. In Play – Innovation Takes the Field, ha visto la partecipazione di figure chiave come Damien Comolli, amministratore delegato del club, Giorgio Chiellini, Director of Football Strategy, e Carolina Chiappero, Innovation Manager, che ha definito il progetto come uno spazio di co-creazione dove le startup e la società lavorano insieme per “mettere in campo tecnologie a disposizione” e porre le basi di un futuro innovativo nel calcio.
Il programma Juventus Forward è concepito come un acceleratore di innovazione e un hub di sperimentazione: non è un semplice incubatore, bensì un’infrastruttura operativa in cui idee e tecnologie emergenti vengono validate in un contesto reale e applicate a casi d’uso specifici che rispondono alle necessità del club. Attraverso questa iniziativa, Juventus mira non solo a migliorare le prestazioni sportive, ma anche ad arricchire l’interazione con la propria fanbase globale, ottimizzare i processi gestionali e promuovere l’esperienza complessiva degli utenti allo stadio e nei canali digitali.
Ciascuna delle undici startup scelte apporta competenze specialistiche in settori diversi legati all’intelligenza artificiale, all’analisi dei dati e alle tecnologie immersive. Alcune di queste si concentrano sulla analisi biomeccanica e sulla performance atletica, utilizzando algoritmi di computer vision, sensori intelligenti e machine learning per interpretare i dati di movimento dei giocatori e offrire indicatori predittivi utili ai preparatori atletici e agli staff medici. Soluzioni come quelle sviluppate da Ochy e Valor Vision integrano pipeline di elaborazione dati biometrici in tempo reale per stimare rischi di infortunio e qualità del gesto atletico, mentre KineMo applica tecniche data-driven per supportare processi di sviluppo atletico e riabilitazione. Gli strumenti di questo tipo si basano su raccolta di dati ad alta frequenza, modelli di regressione e reti neurali per correlare variabili fisiche complesse con metriche di performance sportiva, consentendo un monitoraggio dettagliato della condizione degli atleti.
Un’altra sfida tecnica affrontata dalle startup riguarda la valutazione tattica e predittiva delle performance sul campo. Startup come Soccerment combinano dati dinamici raccolti con dispositivi indossabili e modelli di intelligenza artificiale per calcolare indicatori avanzati come gli expected goals (xG), che quantificano la probabilità di segnare basandosi su informazioni di contesto, posizione e dinamiche di gioco. Questi tipi di modelli implicano l’uso di algoritmi di apprendimento supervisionato e tecniche statistiche per stimare funzioni di valore da grandi dataset di eventi di gioco.
La neurotecnologia applicata all’allenamento cognitivo è un’altra dimensione innovativa del progetto. La startup i-BrainTech, per esempio, offre strumenti di allenamento del cervello utilizzando interfacce neurali che non richiedono controller fisici, ma si affidano ad elettrodi e segnali EEG per misurare e stimolare capacità cognitive come la reattività sotto stress e il recupero motorio. Questo tipo di tecnologia utilizza modelli di elaborazione del segnale e algoritmi di machine learning per interpretare dati neurometrici e trasformarli in feedback utili per l’allenamento mentale degli atleti.
Non tutte le tecnologie riguardano però il campo tecnico-sportivo: alcune startup si concentrano sulla comunicazione e l’esperienza fan. Lingopal e YouDub Studio, ad esempio, applicano sistemi di traduzione automatica e generazione di contenuti multilanguage basati su modelli di intelligenza artificiale per diffondere contenuti Juventus a una audience globale, riducendo i tempi e i costi di produzione. Le piattaforme di guest management come Penguinpass raccolgono e analizzano dati di interazione e comportamento degli spettatori allo stadio per migliorare i flussi di accoglienza e l’hospitality, integrando strumenti di analytics e AI per segmentare e personalizzare l’esperienza degli utenti. Inoltre, Profound monitora in tempo reale l’impatto della presenza del brand sui sistemi di AI, tracciando citazioni e trend nei contenuti digitali, e supportando il club nella creazione di output ottimizzati per algoritmi di distribuzione automatica dei contenuti.
Dal punto di vista tecnico operativo, il progetto Forward Squad richiede infrastrutture di gestione dati robuste, pipeline di elaborazione in tempo reale e interfacce di integrazione con i sistemi esistenti del club, inclusi database di performance atletica, piattaforme di content management e sistemi di CRM per la fan experience. La cooperazione con partner come CDP Venture Capital e The Players Fund permette di ancorare queste attività a un ecosistema più ampio di venture, supportando la crescita delle startup e facilitando i test pilota in ambienti reali.