브라질 청년 재능은 왜 묻히는가

중립적인 스카우팅의 신화

나는 재능이 정량적 지표로 발견된다고 믿었지만, 데이터가 거짓을 말하는 것을 목격했습니다. 브라질의 정예 아카데미들은 수십억 달러를 투자하지만, 80%의 유망주 U17 선수들이 19세 전에 사라집니다. 왜일까요? 시스템이 그들을 위해 설계되지 않았기 때문입니다.

알고리즘은 거짓말하지 않지만, 인간은 한다

AI 모델은 속도, 움직임 패턴, 심리적 회복력으로 잠재력을 감지합니다. 하지만 인간 운영자는 인종과 계층에 기반한 편견으로 젊은 재능을 걸러냅니다. 우리는 이를 ‘스카우팅’이라 부르지만, 사실은 제도적 배제입니다.

2억 달러의 빈칸

정예 아카데미 뒛에는 유령이 있습니다—선수가 아니라 파이프라인입니다. 정예 아카데미엔 2억 달러가 쏟아부어지지만, 지역 아이들은 분석 도구 없이 진흙에서 훈련합니다. 스탯츠가 등극한 별들의 데이터는 진흙에서 수집되지 않았습니다.

조용된 제거

이는 방임이 아니라 설계된 최적화입니다. 우리는 재능을 찾기 위해 속도를 추적하지 않고, 투자자에게 불편해지기 전에 그것을 제거합니다. 알고리즘은 ‘높은 잠재력’이라고 말합니다. 인간은 ‘우리 프로필이 아니다’라고 말합니다.

데이터 기반 정의는 선택사항이 아니다

브루클린에서 어머니가 말씀하셨죠: ‘데이터는 차별하지 않지만, 사람은 한다.’ 알고리즘이 누가 보이는지를 결정하게 두면, 시스템을 고치거나 미래를 코드와 특권 아래 매장하게 됩니다.