Шпански клуб е предводник во користењето ВИ за избор на играчи

Во ера кога одлуките во спортот се повеќе се носат врз основа на податоци, еден фудбалски клуб го предводи патот во имплементација на напредната вештачка интелигенција во процесот на регрутирање. Тоа е Севиља, Шпанија. Додека повеќето европски клубови само експериментираат со дигитални алатки, шпанскиот прволигаш веќе користи генеративна вештачка интелигенција за да го трансформира начинот на кој ги идентификува фудбалските таленти.

Во партнерство со ИБМ (IBM WatsonX) и со користење на отворениот модел Llama 3.1 70B Instruct, Севиља разви сопствена алатка наречена „Советник за скаутинг“ (Scout Advisor), ВИ помошник што им овозможува на спортските директори побрзо, попрецизно и попаметно да ги обработуваат податоците за регрутирање.

Што има ново?

Иако традиционалните скаутинг системи собраа стотици илјади извештаи во текот на годините, анализата на неструктурирани податоци полни со субјективни впечатоци, квалитативни коментари и стилски набљудувања остави голема дупка во системот.

„Советникот за скаутинг“ сега ја пополнува таа празнина преку неколку сосема нови функции. Спортскиот директор може да постави прашање на вештачката интелигенција како „Кои играчи се најдобри во пробивањето на одбранбените линии и системот нуди концизен преглед на стотици извештаи во секунди“.

 

 

ВИ ја разбира фудбалската терминологија и го препознава контекстот. Терминот „динамичен играч за врска“ не е само атрибут, туку цела низа тактичко-технички карактеристики. Процесот кој претходно траеше со недели, сега трае неколку минути, а бидејќи користи модел со отворен код, Севиља не зависи од надворешни даватели на услуги, што гарантира безбедност и флексибилност на податоците.

Каков може да биде ефектот?

Денес на сите им е јасно дека во услови на растечка конкуренција и инфлација на цените на трансферите на играчите, клубовите кои први влегуваат во интелигентната обработка на скаутските податоци можат да постигнат конкурентска предност измерена во десетици милиони евра годишно.

„Советникот за скаутинг“ не е наменет да ја замени човечката интуиција, туку да ја надополни – овозможувајќи му на спортскиот персонал побрзо да донесува подобри одлуки. Целиот процес делува како следен чекор во развојот на спортската аналитика, особено напредните анализи на т.н. „Монибал стратегии“ (Moneyball).

Вештачката интелигенција како светлина на крајот од тунелот

Вештачката интелигенција треба да биде силна карта на која игра познатиот шпански клуб. Севиља во последните сезони минува низ нагласена резултатска криза, значително отстапувајќи од нивото на кое со години е препознатлива во европскиот фудбал.

Клубот кој до неодамна редовно ја освојуваше Лига Европа и се бореше за врвот во Ла Лига, сега се повеќе се наоѓа во долниот дел од табелата. Финансиски не можат да им парираат на мадридските клубови и на Барселона, но сепак имаат доволно пари за да бидат подобри отколку што беа во последните две сезони.

Што прават другите?

Еден од пионерите на „монибал“ пристапот во фудбалот – англискиот клуб Брентфорд користи модели на податоци за да ги идентификува потценетите играчи, со фокус на лигите од понизок профил. ВИ се користи за анализа на перформансите на играчите во контекст на специфични тактички системи. Клубот има мал скаутинг тим, но високо развиена единица за наука за податоци која анализира илјадници играчи според модел сличен на оној во бејзболот.

Данскиот тим Митјиланд, сестринскиот клуб на Брентфорд, претходно експериментираше со предвидливи модели за резултати, како и со регрутирање таленти врз основа на „скриени“ статистики (на пр. очекувани голови пред да станат вообичаен дел од следењето на фудбалот).

Манчестер Сити гради глобална мрежа за податоци помеѓу своите клубови (Њујорк Сити ФК, Мелбурн Сити итн.) за да создаде модели со вештачка интелигенција кои го следат развојот на играчите низ континентите. Вештачката интелигенција исто така се користи за оптимизирање на позиционирањето на играчите на теренот, не само за скаутинг.

Ливерпул користи модели со вештачка интелигенција за биомеханичко анализирање на движењата на играчите, не само за нивните перформанси, туку и за предвидување повреди. Во скаутингот, тие се познати по користење на комбинирани модели кои вклучуваат статистика, видео анализа и ВИ интерпретација на трендовите на перформансите.