«Даже если ИИ находит хороших игроков, окончательное решение принимает человек». То, что скауты К-лиги никогда не упускают из виду: «Характер, отношение и способность к адаптации нельзя измерить цифрами» [Планирование в честь 22-летия издания №3]

*Этот контент переведен с помощью ИИ.

Юрген Клопп, главный тренер сборной Германии, в период руководства «Ливерпулем» (Англия) хотел видеть в команде нападающего Юлиана Бранта. Однако взгляд аналитиков «Ливерпуля» был направлен на другого игрока.

Это был сразу же Мохамед Салах. Это был выбор, сделанный на основе анализа данных. Результат оказался огромным успехом.

Это касается не только Салаха. Роберто Фирмино, Энди Робертсон и Садио Мане, которые долгое время были ключевыми игроками «Ливерпуля», также считаются яркими примерами успешного применения скаутинга на основе данных для оценки игроков.

По данным британского Sky Sports, бывший руководитель отдела исследований данных «Ливерпуля» Иан Грэм объяснил, что в процессе достижения успеха клуба отдел анализа данных сыграл огромную роль. Он разработал программу под названием «Потенциал владения» (Possession Value), которая рассчитывает, насколько каждое касание мяча игроком повышает вероятность гола для его команды. Используя эту систему, Грэм оценивал и рекомендовал кандидатов на трансфер, что стало важным шагом к новому золотому веку «Ливерпуля».

Грэхем с 2012 по 2023 год работал руководителем отдела исследований данных в «Ливерпуле». За этот период «Ливерпуль» завоевал множество трофеев, включая Лигу чемпионов УЕФА (UCL) и Английскую Премьер-лигу (EPL).

Яркими примерами являются Мане и Салах. Когда главный тренер Юрген Клопп хотел приобрести Марио Гётце, аналитическая команда «Ливерпуля» рекомендовала Мане. Кроме того, когда Клопп начал продвигать идею приобретения Бранта, аналитическая команда дала более высокую оценку Салаху. Sky Sports объясняет: «Клуб „Ливерпуль“ убедил главного тренера Клоппа согласиться на приобретение Салаха».

По мере прохождения времени анализ данных развивается всё более быстрыми темпами благодаря интеграции с технологиями искусственного интеллекта (ИИ). Если раньше основное внимание уделялось сбору и систематизации уже произошедших игровых записей, то теперь процесс перешёл на этап прогнозирования ещё не случившихся ситуаций и оценки ценности каждого отдельного действия игрока.

Одной из наиболее широко используемых в современном футболе областей применения искусственного интеллекта является оценка игроков. Го Санги, профессор Сеульского городского университета по специальности Ji Neung-hak-gwa (Prof.), в недавнем интервью StarNews отметил: «Самым базовым примером является ожидаемые голы (xG). С помощью моделей машинного обучения рассчитывается вероятность того, что удар в определённой ситуации приведёт к голу». Он также добавил: «В последнее время появляются модели, которые оценивают ценность всех действий игрока на поле — передач, ударов и дриблинга, а также анализируют его перемещения без мяча (off-the-ball movement)».

Наиболее быстро и активно воспринявшим такой анализ данных клубом стал «Ливерпуль».

Профессор Кo сказал: «За рубежом крупные клубы уже используют анализ данных и искусственный интеллект для анализа игроков и скаутинга». Он также отметил, что при подписании таких игроков, как Мохамед Салах, Энди Робертсон и Роберто Фирмино, считается, что отдел аналитики «Ливерпуля» применял модели анализа матчей на базе ИИ и модели оценки игроков для оценки и скаутинга.

▶ ИИ будет искать спортсменов ещё шире

Одним из главных преимуществ искусственного интеллекта, безусловно, является его «широкий охват», позволяющий выявлять значительно больше игроков. Профессор Го отметил: «Человеческие скауты могут получать информацию лишь об ограниченном круге спортсменов и анализируют их, наблюдая за матчами вживую, поэтому пул анализируемых игроков остаётся ограниченным». В то же время «модели на базе ИИ при наличии данных способны одновременно анализировать множество игроков по всему миру, что снимает многие из этих ограничений», — добавил он.

Далее он отметил: «Как нам известно, клубы, использующие ИИ, применяют его для создания своего рода списка кандидатов. Суть метода заключается в том, что после того как ИИ рекомендует первоначальный список игроков для приобретения, команды скаутов и аналитиков проводят более тщательное изучение этих футболистов, рассматривают условия контракта и лишь затем принимают окончательное решение о подписании».

У «Ливерпуля» также были предпосылки для более раннего, чем у других клубов, активного внедрения анализа данных. Владелец клуба группа Fenway Sports (FSG) уже добилась успеха благодаря системе принятия решений на основе данных в бейсбольной лиге MLB — «Бостон Ред Сокс». В 2004 году «Бостон» впервые за 86 лет поднялся на вершину Мировой серии.

Американский ESPN сообщил, что в «Ливерпуле» с самого верха руководства клуба была чётко обозначена стратегия по снижению субъективности при скаутинге игроков.

Самое большое преимущество анализа данных — это «масштаб» и «последовательность». Грэм подчеркнул: «Использование данных позволяет гораздо легче скаутировать значительно более широкий спектр игроков».

«Ни один человек не может одновременно смотреть все футбольные матчи, проходящие по всему миру, и оценивать ценность каждого игрока», — добавил он, пояснив: «Кроме того, использование данных делает процесс скаутинга неизбежно систематизированным, поскольку позволяет применять единый фильтр ко всем игрокам».

▶ Клубы, использующие данные, становятся сильнее

В последнее время в Англии количество команд, уделяющих особое внимание технологиям данных и искусственного интеллекта, продолжает расти: речь идёт не только о «Ливерпуле», но и о «Брайтон энд Хоув Альбион» и «Брентфорде».

В частности, «Брайтон» и «Брентфорд» являются яркими примерами клубов, которые успешно закрепились в АПЛ, несмотря на относительно скромные финансовые ресурсы, благодаря эффективному трансферному менеджменту и управлению клубом. «Брайтон» после повышения в классе из Лиги 1 (третий дивизион) в Чемпионшип (второй дивизион) в 2011 году вышел в АПЛ в 2017 году. «Брентфорд» также был повышен из Лиги 1 в Чемпионшип в 2014 году и, наконец, добился повышения в АПЛ в 2021 году.

Грэхэм назвал клубы, которые эффективно используют анализ данных, «Ливерпулем», «Брайтоном» и «Брентфордом». Он также раскрыл закулисную историю: «Когда «Ливерпуль» обнаруживал молодых игроков из низших лиг, уже ходили слухи, что их может перехватить «Брентфорд». Это означает, что способность клубов, использующих данные, выявлять таланты была исключительно высокой».

Профессор Ко также отметил, что то, насколько эффективно будет использоваться ИИ, может повлиять на конкурентоспособность клуба в будущем. Он заявил: «Разница между клубами, использующими ИИ, и теми, кто его не использует, может сразу же не проявиться явно», однако добавил: «Если будут накапливаться более точные решения, эта разница будет постепенно нарастать».

▶ Как ИИ меняет рынок найма футбольных клубов

Весь мировой футбольный мир уже быстро меняется вместе с внедрением искусственного интеллекта. Эти изменения не ограничиваются лишь способами привлечения игроков. Они трансформируют даже структуру футбольных клубов и рынок труда.

Британская Financial Times в прошлом месяце, 29-го числа, сообщила: «Конкуренция между футбольными клубами за получение данных обостряется». «Доля профессиональных футбольных клубов на общем рынке занятости Великобритании за последние пять лет выросла в три раза. Особенно резко возрос спрос на специалистов по данным», — говорится в сообщении.

Согласно сообщению, из 10 тысяч вакансий, поступающих из Великобритании, более семи приходятся на профессиональные футбольные клубы. Это значительно выше показателя 2020 года, когда на 10 тысяч вакансий приходилось всего 2,4 случая.

В частности, должности, связанные с данными и анализом, составили около 5% от всех вакансий, опубликованных клубами АПЛ в этом году. Издание пояснило: «Это вдвое больше по сравнению с показателями двухлетней давности».

Старший экономист Индида Джек Кеннеди заявил: «Данные и аналитика — это область, в которой клубы всё больше сосредотачиваются на том, чтобы получить преимущество перед соперниками в таких сферах, как приобретение игроков или анализ противников».

На самом деле «Тоттенхэм» недавно объявил о наборе аналитиков по скаутингу, а «Брентфорд» также разместил объявления о вакансиях в отделах, связанных с анализом и стратегией. За последние пять лет клубы, наиболее значительно увеличившие штат сотрудников, занимающихся данными и анализом, — это «Брайтон», «Ньюкасл» и «Манчестер Юнайтед».

Кеннеди недавно оценил «Брентфорд» и «Брайтон», которые за последние 10 лет повысились в классе до Премьер-лиги, назвав их командами, которые «показывают результаты, превосходящие их размерные возможности», благодаря умению использовать данные.

Он сказал: «Поскольку владельцы обоих клубов заработали свои деньги как профессиональные игроки в азартные игры, они всегда очень ценили данные и применяли такой подход к управлению футбольным клубом». Он также пояснил: «Традиционные крупные клубы могут практически решить любую проблему с помощью денег. Даже если одна трансферная сделка провалится, они могут потратить 100 миллионов фунтов на другого игрока. Мелкие клубы не могут себе этого позволить». Таким образом, развитие искусственного интеллекта создаёт внутри футбольных клубов новые должности и организационные структуры.

Для тех, кто готовится к переходу в сферу футбола, навыки использования искусственного интеллекта становятся новой конкурентной способностью. Профессор Ко отметил: «Важно быстро изучить, какие задачи ИИ может выполнять в футбольной индустрии. Необходимо понимать, какую часть работы, которую вы хотите выполнять, ИИ может помочь вам выполнить. Это касается не только футбола, но и почти всех профессий в будущем».

«В дальнейшем, независимо от профессии, наступит эпоха совместной работы с ИИ», — подчеркнул он, добавив, что «как те, кто хочет заниматься скаутированием, так и те, кто стремится стать наставниками, должны чётко понимать, какую помощь может оказать ИИ в их конкретных задачах».

▶ От «Севильи» и «Челси» до MLS... ИИ-скантинг распространяется по всему миру

Перемены не ограничиваются Англией. Даже в испанском футболе, традиционно оцениваемом как далёкий от анализа данных, появляются новые тенденции. В центре этого процесса находится «Севилья».

«Севилья» с 2024 года сотрудничает с глобальной компанией IBM, используя программу AI-скаутинга «Scout Advisor». Это делается для того, чтобы быстрее и проще находить игроков, соответствующих желаемым условиям клуба, в базе данных с большим объёмом информации о спортсменах.

Благодаря этому скауты смогли значительно сократить время, ранее затрачиваемое на отбор кандидатов из обширного пула игроков. Вместо этого они могут уделять больше времени установлению непосредственного контакта с кандидатами на подписание, чтобы изучить их характер и отношение, а также проводить прямые наблюдения за матчами или принимать окончательные решения на основе данных.

«Это самая революционная технология, которую я видел в футболе», — заявил главный директор по данным «Севильи» Элиас Саморадо.

Другой клуб АПЛ, «Челси», использует искусственный интеллект для скаутинга юниоров. «Челси» с помощью программы «Фьючер Блюз» и системы AI-скаутинга оценивает молодых игроков не только в Великобритании, но и по всему миру. Игрок загружает приложение AI-скаута на свой смартфон, выполняет упражнения и технические тренировки, указанные «Челси», а затем загружает видео. Искусственный интеллект анализирует эти материалы.

Искусственный интеллект отслеживает не только движения тела игроков, но и движение мяча. Он анализирует, как связаны между собой перемещения игрока и мяча в процессе передачи или удара, и оценивает их по различным показателям.

После этого скауты и тренеры «Челси» на основе данных, предоставленных ИИ, повторно оценивают потенциал игрока. Структура работы такова: ИИ проводит первичный отбор среди множества игроков, а окончательную оценку берут на себя человеческие эксперты.

Американская лига Major League Soccer (MLS) также движется в том же направлении. MLS заключила партнёрство с «ai.io» и внедрила систему, позволяющую игрокам со всего мира проходить первичную скаутинговую оценку с помощью искусственного интеллекта, не прибегая к дорогостоящим переездам в США или Канаду.

Это похоже на подход «Челси». Когда игроки снимают назначенные тренировки на смартфоны и загружают видео, искусственный интеллект анализирует их способности и выставляет оценки. Игрокам, получившим высокие оценки, предоставляется возможность принять участие в мероприятиях, проходящих в США и Канаде, где они смогут продемонстрировать свои навыки перед реальными представителями MLS.

Искусственный интеллект фактически устраняет самые большие барьеры традиционного скаутинга — затраты, расстояние и временные ограничения.

▶ Искусственный интеллект проник и в К-лигу для скаутинга

В К-лиге также начинают проявляться признаки перемен. Некоторые клубы начали использовать программы на базе искусственного интеллекта для работы скаутов и анализа игроков. Пока это ещё не этап полноценного внедрения, а скорее стадия накопления данных и проверки возможностей их практического применения в реальных условиях, однако тенденции мирового футбола постепенно проникают и в К-лигу.

Представитель скаутской службы клуба А в интервью StarNews заявил: «В процессе привлечения игроков мы используем как обычные статистические данные, так и качественную оценку технической команды». Он добавил: «При первоначальном рассмотрении кандидатов скауты оценивают игроков на основе наблюдений за матчами и видеоматериалами, тогда как операционная команда собирает значимые данные, включая историю выступлений и различные показатели эффективности, которые затем отражаются в отчёте по привлечению игроков».

«В финальной стадии принятия решения о приобретении также принимаются решения на основе отчёта о приобретении игроков, в котором обобщены такие оценки и данные», — пояснил он, добавив, что «выбирают не просто игроков с хорошими показателями, а учитывают то, насколько они подходят текущему составу команды и футбольному направлению тренера».

В случае с данными ИИ мы всё ещё находимся на этапе конкретизации системы их использования. Сотрудник отметил: «Мы находимся в процессе определения необходимых показателей для того, чтобы выйти за рамки таких традиционных статистических данных, как голы, передачи и процент успешных передач, и стандартизировать оценку конкретных действий игроков и их способности выполнять тактические задачи в соответствии с игровой моделью тренера».

Однако в будущем ожидается более широкое применение искусственного интеллекта. Сотрудник отметил: «В случае утверждения таких стандартов планируется использовать ИИ для более детального анализа аспектов, которые трудно выявить исключительно на основе традиционной статистики, включая перемещения без мяча, действия в ситуациях давления и перехода, а также выбор позиции. Эти данные будут применяться при поиске и оценке игроков».

Далее он подчеркнул: «После подписания контракта мы продолжаем накапливать данные о количестве сыгранных матчей и ключевых показателях эффективности игрока, используя их для оценки игроков. Эти данные также служат справочным материалом при принятии решений о повторном заключении контрактов, переговорах об оплате труда и определении стратегии управления командой в будущем». Он добавил: «В настоящее время мы активно используем имеющиеся данные, а анализ тактических и поведенческих данных с помощью искусственного интеллекта находится на этапе формирования критериев для их практического применения».

Как и в зарубежных клубах, главным преимуществом искусственного интеллекта стала значительная расширение охвата и ускорение работы скаутинга. Клуб А ранее часто проводил отбор кандидатов, основываясь преимущественно на игроках, рекомендованных через личные связи скаутов или известных им лигах и спортсменах. В настоящее же время клуб использует данные и технологии искусственного интеллекта для первоначального отсева игроков, соответствующих желаемым условиям клуба, в гораздо более широком диапазоне.

Представитель скаутской службы клуба А отметил: «Теперь стало возможным не просто анализировать такие показатели, как количество забитых голов, результативных передач и процент успешных пасов, а сначала определить в игровой модели тренера, какие именно действия должен выполнять игрок на определённой позиции, а затем искать игроков, максимально соответствующих этим условиям».

«В итоге, если раньше мы сначала смотрели на то, «какой игрок является хорошим игроком», то теперь мы определяем, «какие игроки нужны нашей команде», а затем ищем человека, максимально близкого к этому профилю. Этот процесс стал гораздо более изощрённым», — сказал он.

Изменились и административные аспекты. Если в отделе операций клуба А ранее основными функциями были заключение контрактов, администрирование и базовая систематизация данных, то теперь этот отдел также отвечает за дополнительную аналитику и сравнение данных о спортсменах, оценённых технической командой, для поддержки принятия решений.

Сотрудник отметил: «В будущем, когда активное использование искусственного интеллекта войдёт в полную силу, мы ожидаем не только проверки игроков, выявленных скаутами, но и увеличения количества случаев, когда игроки, обнаруженные с помощью данных, будут предлагаться технической команде».

Выявление юных талантов также является областью с высоким потенциалом использования ИИ. Источник отметил: «В долгосрочной перспективе ценность ИИ в этой области может стать ещё выше», — оценив это позитивно.

В случае нижних лиг или юниорских команд часто не накапливается достаточного количества данных, поэтому их сложно сравнивать так же детально, как игроков первой лиги. Однако при наличии достаточного количества видеозаписей матчей искусственный интеллект может взять на себя роль первичного фильтра кандидатов в тех областях, где ранее скауты были вынуждены лично просматривать все матчи.

В будущем, по прогнозам, могут появиться случаи, когда игроки, выявленные и рекомендованные искусственным интеллектом, дебютируют в реальной профессиональной лиге. Сотрудник отметил: «В традиционном скаутинге объективно существует ограничение на количество матчей, которые может просмотреть человек. В результате больше внимания уделялось игрокам из известных лиг или сильных команд». Однако, добавил он, «искусственный интеллект и данные позволяют сравнивать игроков не по популярности лиги, а на основе их реальных действий во время матчей».

«Поэтому, — продолжил он, — если раньше игроки не привлекали внимания из-за уровня лиги илиной команды, то при наличии выдающихся способностей вероятность их попадания в резервный состав значительно возрастает». Он также подчеркнул: «Для самих игроков то, как они играют, будет оцениваться не менее важно, чем то, где они выступают».

▶ Тем не менее, последнее решение остаётся за человеческим взглядом

Если судить только по этому, может показаться, что роль «человека-скаута» значительно снижается. Однако при детальном рассмотрении процесса привлечения игроков в ведущих мировых клубах картина оказывается иной.

Как бы ни развивались искусственный интеллект и данные, в последний момент снова появляется человеческий глаз.

«Ливерпуль» также не сразу в полной мере оценил по достоинству Роберто Фирмино на основе данных. Хотя анализ данных сыграл значительную роль в процессе его приобретения, вполне возможно, что без человеческого суждения Фирмино так и не стал бы игроком «Ливерпуля».

Грэхем рассказал, что в процессе подписания Фирмино решающую роль сыграл Майкл Эдвардс, занимавший тогда пост технического директора «Ливерпуля». Фирмино мог играть на трёх позициях: нападающий, атакующий полузащитник и крайний нападающий. В связи с этим аналитическая группа клуба не могла решить, какую именно позицию следует считать основной при оценке игрока.

Сначала Ферминью классифицировался как нападающий. Однако его оценка как нападающего по данным была невысокой. Тогда Эдвардс заявил, что Ферминью следует рассматривать в роли «игрока с номером 10». Команда анализа данных провела повторный анализ Ферминью, и результаты оказались удивительными. Когда его классифицировали как игрока с номером 10, Ферминью был оценён как один из лучших молодых игроков Европы.

Британская газета The Guardian, приводя эту историю, пояснила: «В то время более высокую оценку, чем Пирминьо, получали такие молодые игроки, как Алексис Санчес, Хамес Родригес, Иско, Оскар, Пол Погба и Аарон Рэмзи».

Грэхэм отметил: «Если бы Эдвардс не настаивал на том, что Ферминусу необходимо глубокое изучение, мы, вероятно, не уделили бы ему столько времени».

В итоге данные действительно убедительно подтверждали необходимость приобретения Пирминью, однако именно человеческое суждение заставило вновь пересмотреть эти данные и правильно их использовать.

Клуб А из К-Лиги придерживался схожих взглядов. Клуб А пока не имел случаев, когда выявленные искусственным интеллектом игроки были бы доведены до стадии реального рассмотрения их приобретения. Однако представитель клуба отметил: «Мы считаем, что в будущем такие случаи могут появиться. Например, если рассматривать только общие статистические показатели, такие как количество голов, результативных передач или процент успешных пасов, игрок может показаться не слишком заметным. Однако при анализе с помощью ИИ таких аспектов, как перемещение игрока при отсутствии мяча, тайминг прессинга, проникновение в пространство, переход от атаки к обороне и позиционирование, могут выявиться игроки, получившие высокую оценку».

При этом он отметил: «Если такой игрок попадёт в состав резервной команды, то сначала возникнет вопрос „Почему этот игрок получил высокую оценку?", после чего зрители, вероятно, пересмотрят видеозаписи его выступлений». Он также предположил, что в ходе этого процесса можно будет заново обнаружить ценность игроков, чьи достоинства ранее могли быть упущены при использовании старых методов оценки.

Сотрудник подчеркнул: «В конечном счёте мы ожидаем не того, что ИИ будет выбирать игроков вместо нас, а того, что он позволит ещё раз взглянуть на тех спортсменов, которых традиционные методы скаутинга легко упускают».

▶ То, что ИИ пока не может прочитать

Существуют области, которые невозможно охватить только с помощью искусственного интеллекта или данных. Сотрудник отметил: «Такие аспекты, как то, как игрок общается с товарищами по команде во время матча, насколько внимательно он оценивает обстановку до получения мяча, какую реакцию демонстрирует после ошибки, требует ли он мяч активно в трудные моменты для команды или же прячется, а также насколько быстро корректирует свои действия после указания тренера, пока ещё невозможно полностью объяснить с помощью цифр».

В конечном счёте, эту часть необходимо проверять человеческим глазом и суждением. Сотрудник отметил: «Во время тренировок можно увидеть гораздо больше», — пояснив, что «интенсивность тренировок, соревновательный дух, отношение к товарищам по команде, поведение на скамейке запасных — всё это является важными факторами для оценки того, какое влияние окажет новый игрок на команду».

То же самое касается и привлечения иностранных игроков. Сотрудник отметил: «Для иностранного игрока важно не только владение футбольными навыками, но и способность адаптироваться к новой стране, культуре, кухне, условиям жизни семьи и языку. Даже самый талантливый игрок не сможет в полной мере проявить свои способности, если не сможет адаптироваться. В этом аспекте несомненно играют роль опыт скаутов и экспертов на местах», — добавил он.

«Хочу выразить это не просто как „интуитивное чувство" скаута», — добавил он, — «я считаю это своего рода распознаванием паттернов и накопленным опытом, полученным в результате долгого наблюдения за множеством игроков и множества матчей, а также многократного переживания случаев успеха и неудач».

В конечном итоге решающую роль неизбежно играет человеческое суждение. Сотрудник отметил: «Искусственный интеллект может предлагать мощные мнения, но самым важным критерием является то, что ответственность за окончательное решение в конечном итоге должен нести человек».

«Искусственный интеллект и моё собственное суждение не совпадают, но я не собираюсь отказываться от оценки ИИ только по этой причине. Напротив, важно вновь проверить, почему были получены такие разные результаты», — подчеркнул он.

Он также отметил: «Возможно, мы упустили какие-то моменты, а с другой стороны, данные, используемые ИИ, могли не в полной мере отражать реальную роль игрока или особенности лиги». Он пояснил, что поэтому они повторно проверили данные и видеоматериалы, а также обсудили это внутри технической команды.

Необходимо проявлять осторожность и при выявлении юных талантов. По словам представителя, в связи с использованием AI-скантинга: «В отношении юных спортсменов особенно важно быть осторожным, поскольку периоды их физического развития различны, а текущие игровые показатели не гарантируют будущих результатов». Он также добавил: «Я считаю, что для юных спортсменов гораздо важнее оценивать потенциал роста и направление изменений, чем просто текущие числовые значения данных».

«Ливерпуль» также отказался от приобретения нового правого защитника, после того как бывший главный тренер Юрген Клопп наблюдал за тренировками Трента Александера-Арнольда, когда тот был ещё юным игроком. Клопп оставил место в составе для роста Александера-Арнольда. Впоследствии он превратился в мирового звёздного футболиста. Этот случай демонстрирует важность взгляда тренера на игроков.

Грэхем также сказал: «Очень важно, чтобы скауты понимали, что наша оценка не является идеальной».

«Севилья» FC спортивный директор Виктор Орта также на конференции, состоявшейся в рамках саммита World Football 2023 года, подчеркнул: «Мы никогда не будем приобретать игроков, опираясь исключительно на данные. Но и не будем приобретать игроков без использования данных».

Затем директор Орта пояснил: «Хороший игрок всегда обладает хорошими данными. Однако за ними всегда стоит человеческий взгляд. В конечном итоге именно человеческий глаз оценивает всё и принимает решения».

В конечном счёте главное заключается в том, как люди интерпретируют данные, найденные и созданные искусственным интеллектом. The Irish Times подчеркнула, что ИИ не принимает все решения самостоятельно, а действует в структуре, при которой человек рассматривает предложения ИИ и делает окончательный выбор.

СМИ пояснили: «Чтобы ИИ-инструменты выполняли свои функции, люди должны сначала предоставить соответствующие данные промышленного масштаба и задать правильные вопросы. А если человек принял предложение ИИ, то он должен быть способен реализовать эту идею на реальном стадионе».

▶ ИИ станет «советником» для человеческих скаутов

Представитель клуба А также отметил: «Скауты оценивают такие аспекты, как характер игрока, его отношение, потенциал роста и понимание тактики, которые невозможно полностью описать с помощью цифр в ходе матчей и тренировок». В то же время он пояснил, что данные и искусственный интеллект обладают преимуществами в выявлении закономерностей, которые человек может упустить, сравнении более широкого круга игроков и объективной проверке таких оценок.

«В дальнейшем, по его словам, крайне важной станет вспомогательная роль скаутов, которая будет заключаться в подкреплении их собственных суждений данными, сопоставимыми с личными возможностями каждого скаута, а также в систематизации критериев, соответствующих игровой модели тренера, и внедрении системного подхода к оценке игроков».

При этом он подчеркнул: «В конечном счёте привлечение хороших игроков — это не результат работы либо скаутов, либо искусственного интеллекта по отдельности, а то, что рождается в команде, где качественные оценки на местах органично соединяются с количественным анализом на основе данных».

Ветеран скаут клуба B также заявил: «Хотя я считаю, что искусственный интеллект окажет значительную помощь с точки зрения данных, в футболе существуют и другие области оценки. Например, стиль игры или характер конкретного игрока являются яркими примерами. Трудно полностью оцифровать такие аспекты с помощью данных», — подчеркнул он.

Он также отметил: «Иностранные игроки находятся в похожей ситуации. В других странах образ жизни, включая питание, а также культура явно отличаются. Проще говоря, это в конечном итоге вопрос адаптации». Он добавил: «Если приобретённый игрок не сможет адаптироваться к культуре K-лиги, я хотел бы задать вопрос о том, насколько абсолютно важны его показатели».

Далее он подчеркнул: «В случае с юными спортсменами изменения ещё более значительны. Помимо физических изменений, происходят и психологические. Даже если ИИ делает прогнозы на основе данных, нельзя считать их на 100% точными».

При этом он добавил: «Искусственный интеллект окажет помощь, но футбол — это не только статистика», и отметил, что, по его мнению, нельзя полностью полагаться на искусственный интеллект.

© STARNEWS. Đã đăng ký bản quyền. Cấm sao chép hoặc phân phối lại

*Этот контент переведен с помощью ИИ.