*Этот контент переведен с помощью ИИ.Оригинал
Юрген Клопп, главный тренер сборной Германии, в период руководства «Ливерпулем» (Англия) хотел видеть в команде нападающего Юлиана Бранта. Однако аналитическая служба «Ливерпуля» была настроена иначе.
Это был сразу же Мохамед Салах. Это был выбор, сделанный на основе анализа данных. Результат стал большим успехом.
Это касается не только Салаха. Долгое время являвшиеся ключевыми игроками «Ливерпуля» Роберто Фирмино, Эндрю Робертсон и Садио Мане также считаются яркими примерами успешного применения скаутинга игроков на основе данных.
По данным британского Sky Sports, бывший руководитель отдела исследований данных «Ливерпуля» Иан Грэм объяснил, что в процессе успеха клуба отдел анализа данных сыграл огромную роль. Он разработал программу «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 работал руководителем отдела исследований данных в «Ливерпуле» с 2012 по 2023 год. 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 Маркуса Брандта, 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 ранее основное внимание уделялось сбору и систематизации уже произошедших игровых записей, то сейчас 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, в недавнем интервью StarNews заявил: «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 данные такого анализа клубом стал «Ливерпуль».
Профессор Кo сказал: «За рубежом крупные клубы уже используют анализ данных и искусственный интеллект для анализа игроков и скаутинга». Он добавил, что, как известно, при подписании таких игроков, как Мохамед Салах, Энди Робертсон и Роберто Фирмино, аналитический отдел «Ливерпуля» применял модели анализа матчей на базе ИИ и модели оценки игроков для оценки и скаутинга.
▶ ИИ ищет спортсменов ещё шире
Одним из главных преимуществ ИИ, безусловно, является «ширина охвата», позволяющая выявлять значительно больше игроков. Профессор Кё сказал: «Человеческие скауты могут получать информацию лишь об ограниченном круге спортсменов и анализируют их, наблюдая за матчами вживую, поэтому пул анализируемых игроков остаётся ограниченным». Он добавил: «Модель на базе ИИ при наличии данных способна одновременно анализировать множество игроков по всему миру, что снимает многие из этих ограничений».
Далее он отметил: «Как нам известно, клубы, использующие искусственный интеллект (ИИ), применяют его для создания своего рода списка кандидатов». Он пояснил: «Когда ИИ рекомендует первоначальный список игроков для приобретения, скауты и аналитики из числа людей проводят более тщательное изучение этих игроков, рассматривают условия контракта и лишь затем принимают окончательное решение о приобретении».
«Ливерпуль» имел также предпосылки для более раннего, чем другие клубы, активного внедрения анализа данных. Владелец клуба «Фенуэй Спортс Групп» (FSG) уже добилась успеха, используя систему 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» со стороны руководства клуба была чёткая директива снизить субъективность при скаутинге игроков.
Главное 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, какую ценность вносит каждый игрок», — 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 продолжает расти число команд, уделяющих особое внимание технологиям работы с данными и искусственному интеллекту, — это не только «Ливерпуль», но также «Брайтон энд Хоув Альбион» и «Брентфорд».
В частности, «Брайтон» и «Брентфорд» являются яркими примерами клубов, которые успешно закрепились в АПЛ, несмотря на относительно скромные финансовые ресурсы, благодаря эффективной политике трансферов и управлению клубом. «Брайтон» после повышения в классе из Лиги 1 (третий дивизион) в Чемпионшип (второй дивизион) в 2011 году, наконец, вышел в АПЛ в 2017 году. «Брентфорд» также был повышен из Лиги 1 в Чемпионшип в 2014 году и лишь в 2021 году добился долгожданного повышения в АПЛ.
Грэхэм назвал клубы, которые эффективно используют анализ данных: «Ливерпуль», «Брайтон» и «Брентфорд». Он также раскрыл закулисную историю: «Когда «Ливерпуль» обнаруживал молодых игроков из низших лиг, уже ходили слухи, что их может перехватить «Брентфорд». Это свидетельствует о выдающихся способностях клубов, использующих данные, в выявлении талантов.
Профессор Ко также отметил, что то, насколько эффективно будет использоваться ИИ, может повлиять на конкурентоспособность клубов 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».
▶ Рынок найма футбольных клубов, меняемый ИИ
Весь мировой футбольный мир уже быстро меняется вместе с внедрением искусственного интеллекта. Эти изменения не ограничиваются лишь способами привлечения игроков. Они трансформируют даже организационную 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 материале.
Согласно сообщению, из 10 тысяч вакансий, поступающих из Великобритании, более семи приходятся на профессиональные футбольные клубы. Это значительный рост по сравнению с показателем 2,4 случая на 10 тысяч вакансий в 2020 году.
В частности, должности, связанные с данными и анализом, составили около 5% от всех вакансий, опубликованных клубами АПЛ в этом году. СМИ пояснили: «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 концентрируются, чтобы обеспечить себе преимущество перед соперниками в таких сферах, как приобретение игроков или анализ противников».
На самом деле «Тоттенхэм» недавно начал набор аналитиков по скаутингу, а «Брентфорд» также разместил объявления о вакансиях в отделах, связанных с анализом и стратегией. За последние пять лет наибольшее увеличение штата специалистов по данным и анализу зафиксировано в клубах «Брайтон», «Ньюкасл» и «Манчестер Юнайтед».
Кеннеди недавно оценил «Брентфорд» и «Брайтон», которые за последние 10 лет вышли в Премьер-лигу, назвав их командами, которые «показывают результаты выше своего уровня благодаря умелому использованию данных».
Он отметил, что владельцы обоих клубов заработали свои состояния как профессиональные игроки в азартные игры, поэтому они всегда придавали огромное значение данным и применяли такой подход к управлению футбольными клубами. «Традиционные крупные клубы могут решать проблемы практически исключительно за счёт денег. Даже если одна трансферная сделка провалится, они могут потратить 100 миллионов фунтов на другого игрока. Мелкие клубы не могут себе этого позволить», — пояснил он. 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 Го отметил: «Важно быстро изучить, какие задачи ИИ может выполнять в футбольной индустрии. Необходимо понимать, какую часть работы, которую вы хотите выполнять, ИИ способен вам помочь. 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 быть скаутом, так и те, кто стремится стать тренером, должны чётко понимать, какую помощь может оказать ИИ в их конкретных задачах».
▶ «Севилья», «Челси» и MLS: разрастание системы AI-скаутинга 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 использует программу AI-скаутинга «Scout Advisor», разработанную в сотрудничестве с глобальной компанией IBM. Это позволяет клубу быстрее и проще находить игроков, соответствующих желаемым условиям, в базе данных с обширной информацией 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» оценивает молодых игроков не только в Великобритании, но и по всему миру с помощью программы «Фьючер Блюз» и системы AI-скаутинга. Игрок загружает приложение AI-скаутинга 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 движения 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 компанией «ai.io» и внедрила систему, позволяющую игрокам со всего мира проходить первичную скаутинговую оценку с помощью искусственного интеллекта без необходимости совершать дорогостоящие переезды 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. Игроки, получившие высокие оценки, получают 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 постепенно проявляются признаки перемен. Некоторые клубы начали использовать программы на базе искусственного интеллекта для работы скаутов и анализа игроков. Пока это скорее этап накопления данных и проверки возможностей их практического применения в реальных условиях, чем стадия полноценного внедрения, однако мировые тенденции в футболе всё же начинают постепенно проникать и в К-лигу.
Представитель скаутской службы клуба А в интервью StarNews заявил: «В процессе привлечения игроков мы используем как стандартные статистические данные, так и качественную оценку со стороны 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 это всё ещё этап, на котором формируется конкретная система их использования. Сотрудник отметил: «Мы находимся в процессе определения необходимых показателей для того, чтобы выйти за рамки традиционных статистических данных, таких как голы, передачи и процент успешных передач, и на основе конкретных критериев оцифровать и оценить индивидуальные перемещения игроков и их способность выполнять тактические задачи в соответствии с игровой моделью тренера».
Однако в будущем ожидается более широкое применение искусственного интеллекта. Сотрудник отметил: «После установления соответствующих стандартов планируется использовать ИИ для более детального анализа таких аспектов, как перемещение игрока без мяча, действия в ситуациях давления и перехода, выбор позиции и другие параметры, которые трудно оценить исключительно на основе традиционной статистики, с целью поиска и оценки игроков».
Далее он подчеркнул: «После подписания контракта мы продолжаем накапливать данные о количестве сыгранных матчей и ключевых показателях выступлений, используя их для оценки игроков. Эти данные также служат справочным материалом при принятии решений о повторном заключении контрактов, переговорах об оплате труда и определении направлений развития состава команды». 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 скорость и расширение охвата скаутской работы. Клуб А ранее проводил отбор преимущественно на основе игроков, рекомендованных через личные связи скаутов, их собственные знания о лигах или конкретных спортсменах. В настоящее же время клуб использует данные и технологии искусственного интеллекта для первоначального отсева кандидатов, соответствующих заданным критериям, 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 сначала 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. В случае с операционной командой клуба «А» ранее основными функциями были контракты, администрирование и базовая систематизация данных; теперь же команда также выполняет роль поддержки принятия решений, дополнительно анализируя и сравнивая данные игроков, оценённые технической командой.
Сотрудник отметил: «В будущем, когда активное использование искусственного интеллекта войдёт в полную силу, мы ожидаем не только проверки игроков, обнаруженных скаутами, но и увеличения количества случаев, когда игроки, выявленные на основе данных, будут предлагаться технической команде».
Выявление юных талантов также является областью с высоким потенциалом использования ИИ. По словам источника, «в долгосрочной перспективе ценность ИИ в этой области может стать ещё выше», что он оценил положительно.
В случае нижних лиг или юношеских 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 отбора 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 неизбежно 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 непосредственно в матчах».
«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 ведущими клубами мира картина оказывается иной.
Как бы ни развивались искусственный интеллект и данные, в последний момент снова появляется человеческий взгляд.
«Ливерпуль» также не с самого начала полностью 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 смог бы надеть футболку «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 команда клуба задумалась о том, 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 под номером 10». Команда анализа данных провела повторный анализ Ферминью, и результаты оказались удивительными. Дело в том, что при классификации как «игрок под номером 10» Ферминью был оценён как один из лучших молодых игроков Европы.
Британская газета The Guardian, приводя этот случай, 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 глубже анализировать ситуацию, мы, вероятно, не уделили бы ему столько времени».
В итоге данные действительно убедительно подтверждали необходимость приобретения Пирминью, однако именно человеческое суждение позволило вновь проанализировать эти данные и грамотно их использовать.
Клуб А-лиги К-лиги придерживался аналогичной точки зрения. Клуб А пока не реализовал ни одного случая, когда игрок, выявленный искусственным интеллектом, был бы рассмотрен для реального подписания контракта. Однако представитель клуба отметил: «Мы считаем, что в будущем такие случаи могут возникнуть. Например, если рассматривать только стандартные статистические показатели, такие как голы, передачи и процент успешных передач, то игрок может показаться не особо 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 традиционных 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 трудно обнаружить традиционными методами скаутинга».
▶ То, что ИИ пока не может прочитать
Существуют области, которые невозможно охватить только с помощью искусственного интеллекта или данных. По словам представителя, такие аспекты, как то, как игрок общается с товарищами по команде во время матча, насколько хорошо он оценивает обстановку вокруг себя до получения мяча, какую реакцию проявляет после ошибки, требует ли он мяч активно в трудные моменты для команды или же прячется, а также насколько быстро корректирует свои действия на поле после указания тренера, пока ещё сложно 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 и поведение на скамейке запасных в конечном итоге являются 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».
«Хочу выразить это не как простое „интуитивное чутьё" скаута», — добавил он, — «а как своего рода распознавание паттернов и накопленный опыт, полученные в результате длительного наблюдения за множеством игроков и множества матчей, а также многократного переживания случаев успеха и неудач».
В конечном итоге решающее значение имеет человеческое суждение. Сотрудник отметил: «ИИ 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 снова 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, наблюдая за тренировками Трента Александера-Арнольда, который в то время был лишь юным игроком. Это решение было принято с целью оставить место в составе для роста самого Александера-Арнольда. Впоследствии он превратился в мирового футболиста. Этот случай демонстрирует важность взгляда главного тренера Клоппа 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 по 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 личности игрока, как характер, отношение, потенциал роста и понимание тактики, которые невозможно полностью описать с помощью цифр». 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, очень важной станет вспомогательная роль скаутов, которая будет обеспечивать их решения данными в той же мере, что и личный профессионализм скаута, а также систематизировать критерии, соответствующие игровой модели тренера, и упорядочивать систему оценки игроков».
При этом он подчеркнул: «В конечном итоге привлечение хороших игроков — это не результат работы либо скаутов, либо ИИ по отдельности, а то, что рождается в команде, которая органично связывает качественную оценку на местах 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». Он подчеркнул: «Например, стиль игры или характер конкретного игрока. Перевести такие аспекты в данные и полностью выразить их в цифрах крайне сложно».
Он также отметил: «Иностранные игроки находятся в схожей 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, являются ли его показатели абсолютно важными».
Далее он подчеркнул: «В случае с юными спортсменами изменения ещё более значительны. Это не только физические перемены, но и психологические. Даже если ИИ делает прогнозы на основе данных, нельзя утверждать, что они будут верны на 100%».
При этом он добавил: «Искусственный интеллект окажет помощь, но футбол — это не только статистика», и отметил: «Поэтому, по-видимому, нельзя полностью полагаться на ИИ».
© STARNEWS. Đã đăng ký bản quyền. Cấm sao chép hoặc phân phối lại
*Этот контент переведен с помощью ИИ.Оригинал
