*Nội dung này được dịch bằng AI.
Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn chỉ dừng lại ở công nghệ sắp xếp các con số sau khi trận đấu kết thúc. AI đọc được chuyển động của đối thủ, dự đoán cảnh tượng tiếp theo, và thậm chí đề xuất cách điều chỉnh vị trí của các cầu thủ để tạo ra kết quả mong muốn. Sau khi so sánh vô số lựa chọn nhanh hơn con người, AI còn đưa ra những phương án chiến thuật hiệu quả hơn. Nó đã bước vào lĩnh vực quyết định của các huấn luyện viên và trợ lý huấn luyện. Bóng đá thực sự đang đứng trên sân khấu của một thay đổi khổng lồ này.
Hiện nay trong bóng đá, lĩnh vực được AI ứng dụng rộng rãi nhất là đánh giá cầu thủ. Ji Neung-hak-gwa (Prof.) của Đại học Thành phố Seoul gần đây đã trao đổi với StarNews rằng "ví dụ cơ bản nhất là expected goals hay 'xG'. Chúng tôi tính toán xác suất mà một cú sút sẽ dẫn đến bàn thắng trong một tình huống cụ thể bằng mô hình machine learning" và giải thích thêm "gần đây, các mô hình đang xuất hiện để đánh giá giá trị của tất cả các hành động mà cầu thủ thực hiện trên sân cỏ như chuyền bóng, sút bóng, dribble, và thậm chí phân tích các chuyển động off the ball khi cầu thủ không sở hữu bóng".
Tuy nhiên, AI đang phát triển với tốc độ nhanh chóng. Nếu trước đây tập trung vào việc sắp xếp các bản ghi đã xảy ra, hiện nay nó còn có khả năng dự đoán những tình huống chưa xảy ra.
Giáo sư Go cho biết: "Tỷ lệ thành công của cú chuyền có thể được tính bằng cách thống kê xem đã cố gắng chuyền bao nhiêu lần và trong số đó thành công bao nhiêu lần. Phân tích dữ liệu hiện tại là phân tích các đặc tính thống kê mà dữ liệu thực tế sở hữu theo cách này" và "Mặt khác, mô hình dựa trên AI dự đoán cả những tình huống chưa xảy ra, và dựa trên đó, nó đánh giá giá trị của một tình huống và pha chơi cụ thể."
Khả năng dự đoán của AI đang mở rộng vượt quá đánh giá cầu thủ sang thiết kế chiến thuật. Một ví dụ điển hình gần đây là Palmeiras, đội bóng hàng đầu của Brazil. Vào tháng 6 vừa qua, Google DeepMind giới thiệu Palmeiras là câu lạc bộ bóng đá đầu tiên mở rộng toàn diện hệ thống hỗ trợ chiến thuật bóng đá của công ty mình là 'TacticAI' sang phân tích openplay hàng ngày.
Tác nhân AI Tactics ban đầu tập trung vào các tình huống set piece hạn chế như corner kick. Palmeiras đã mở rộng điều này thành open play — các tình huống chơi thông thường khi bóng liên tục chuyển động, ngoại trừ các set piece.
AI biểu diễn 22 cầu thủ trên sân bằng 22 điểm riêng biệt, sau đó phân tích vị trí, khoảng cách, tốc độ và chuyển động giữa các cầu thủ dưới dạng một mạng lưới quan hệ. Dựa trên đó, AI mô phỏng cách toàn bộ cấu trúc chiến thuật thay đổi khi thay đổi vị trí của một cầu thủ cụ thể. Theo Google DeepMind, AI có thể dự đoán vị trí của bóng trước tới 8 giây.
Ví dụ, nếu đội phân tích dữ liệu của Palmeiras di chuyển hậu vệ cánh trái lên phía trước vài mét trên màn hình, AI sẽ tính toán và hiển thị cách 21 cầu thủ còn lại phản ứng, những không gian nào mở ra hoặc đóng lại. Điều này cho phép so sánh nhiều cách sắp xếp trong không gian ảo trước khi thử nghiệm chiến thuật trên sân thực tế. Google DeepMind đã đánh giá đây là "một bước tiến khổng lồ trong lĩnh vực công nghệ thể thao".
Điểm khởi đầu của Tactic AI là câu lạc bộ hàng đầu EPL Liverpool. Sau khi tiến hành nghiên cứu AI phân tích bóng đá với Liverpool trong nhiều năm, Google DeepMind đã công bố Tactic AI chuyên biệt hóa cho đá phạt góc vào năm 2024.
Lúc đó, Tactic AI được thiết kế để trả lời ba câu hỏi chính trong tình huống sút góc. Câu hỏi đầu tiên là 'Điều gì sẽ xảy ra trong bố trí cầu thủ hiện tại'. AI dự đoán ai có khả năng cao nhất sẽ nhận bóng trước tiên khi người sút xử lý bóng, và xác suất xảy ra cú sút sau đó là bao nhiêu.
Thứ hai là 'làm thế nào để hiểu những gì đã xảy ra'. Họ tìm ra những cảnh quay phạt góc trong quá khứ tương tự với tình huống hiện tại và phân tích xem những chiến thuật tương tự đó dẫn đến kết quả như thế nào.
Thứ ba là "để tạo ra kết quả mong muốn, cần phải thay đổi điều gì". Nếu là tình huống phòng ngự, ông đã đề xuất cần điều chỉnh vị trí và chuyển động của những cầu thủ phòng ngự nào để giảm khả năng sút bóng của đối thủ.
Tactical AI không chỉ đưa ra một câu trả lời duy nhất. Nó tạo ra nhiều kịch bản thay thế khác nhau, cho phép đội ngũ huấn luyện so sánh ưu nhược điểm của từng kịch bản.
Kết quả cũng đáng chú ý. Google DeepMind giải thích rằng TacticAI đã dự đoán ở mức cao về cầu thủ sẽ nhận bóng đầu tiên từ quả đá góc và liệu có xảy ra cú sút hay không, đồng thời vị trí cầu thủ được điều chỉnh mà AI đề xuất cũng thể hiện hình thức tương tự với những chuyển động xuất hiện trong các trận đấu thực tế.
Đội ngũ nghiên cứu cũng tiến hành đánh giá mù với các chuyên gia bóng đá thuộc Liverpool. Họ yêu cầu các chuyên gia so sánh hai chiến thuật mà không cho biết chiến thuật nào xuất phát từ trận đấu thực tế và chiến thuật nào được TacticAI sửa đổi.
Kết quả thật đáng ngạc nhiên. Các chuyên gia Liverpool không thể dễ dàng phân biệt được cách sắp xếp cầu thủ trong tình huống cầu môn do TacticsAI tạo ra với chiến thuật thực tế từ các trận đấu. Hơn nữa, trong 90% các đánh giá, họ ưa thích chiến thuật mà AI đã sửa đổi và đề xuất so với cách sắp xếp truyền thống.
Phạm vi ứng dụng của AI không chỉ dừng lại ở chiến thuật. Sevilla của Tây Ban Nha đã phát triển "Scout Advisor" dựa trên AI sinh tạo cùng với IBM. Đây là một hệ thống mà AI tìm kiếm và tóm tắt hơn 200.000 báo cáo scouting và dữ liệu cầu thủ mà câu lạc bộ đã tích lũy, từ đó lọc ra các ứng cử viên chiêu mộ phù hợp với điều kiện.
'Tài năng Hàn Quốc' Kim Min-soo đã chuyển đến Rangers, đội bóng danh tiếng của Scotland, và LAFC ở Giải bóng đá chuyên nghiệp Mỹ (MLS) nơi 'đội trưởng' đội tuyển Hàn Quốc Son Heung-min thi đấu cũng được biết là đang sử dụng AI trong lĩnh vực quản lý cầu thủ như quản lý khối lượng tập luyện và phát hiện nguy cơ chấn thương.
Vậy thì liệu AI có thể thay thế vai trò của huấn luyện viên hay trợ lý huấn luyện được không. Nếu giao cho AI nhiệm vụ xác định danh sách xuất phát và sơ đồ chiến thuật, thiết kế cách thức tấn công đối thủ, cũng như những thay đổi chiến thuật sau khi ghi bàn hoặc để mất bàn cùng kế hoạch thay người, liệu AI có đưa ra câu trả lời khác với huấn luyện viên con người không. Liệu AI — những hệ thống xử lý thông tin nhiều hơn và nhanh hơn con người — có thể đưa ra quyết định hợp lý hơn con người không. Hay là trước những biến số phức tạp và liên kết với nhau trong bóng đá, AI sẽ bộc lộ những hạn chế rõ ràng.
Được đánh giá là hoàn toàn có khả năng về mặt kỹ thuật để đưa ra khuyến nghị về cách thiết lập đội hình và chiến thuật đối phương. Giáo sư Go cho biết "AI có thể đưa ra khuyến nghị về những pha chơi nào nên thực hiện trong những tình huống cụ thể của trận đấu để nâng cao xác suất ghi bàn của đội chúng ta nhất" và "việc phán đoán vị trí nào để sử dụng những cầu thủ nhất định để đạt được kết quả tối ưu cũng là phần mà AI có thể làm tốt".
Ông tiếp tục nói: "Bóng đá là môn thể thao do con người thực hiện, vì vậy sẽ còn rất nhiều lĩnh vực cần sự tham gia của con người". Tuy nhiên, ông cũng cho rằng "trong khía cạnh ra quyết định hiệu quả hoặc lựa chọn nhằm nâng cao xác suất thành công, tình hình lại khác. Nếu có đủ dữ liệu, tôi cho rằng khả năng con người vượt qua AI trong các lĩnh vực phân tích này là thấp. Những lĩnh vực đó có thể được AI thay thế dần dần, từng bước một".
Trong các nghiên cứu thực tế ở nước ngoài, cũng có những trường hợp phân tích đội bóng cần có những cầu thủ nào để đạt được tỷ lệ thành công cao nhất khi tấn công áp sát khi đối thủ xây dựng từ phía sau bằng hình thức ba hậu vệ.
Giáo sư Go cho biết "Nếu tận dụng AI, chúng ta có thể đề xuất đội hình tối ưu của đội mình phù hợp với đội hình lớn của đối thủ, hoặc đề nghị hành động nào là tốt nhất trong tình huống đó" và "Về mặt kỹ thuật, điều đó hiện nay cũng khả thi. Tuy nhiên, vấn đề là liệu hiện trường có tin tưởng kết quả của AI bao nhiêu và thực sự áp dụng nó bao nhiêu là cần thêm thời gian".
Ông cũng giải thích rằng nếu các AI sinh tạo đa năng như ChatGPT, Claude và Gemini — không phải là AI chuyên biệt được tạo riêng cho bóng đá — được cung cấp đủ dữ liệu, thì chúng cũng có khả năng đưa ra những gợi ý chiến thuật ở một mức độ nhất định.
Giáo sư Go cho biết: "AI chuyên dụng cho bóng đá là phương thức dự đoán tình huống tiếp theo dựa trên dữ liệu trận đấu hoặc đưa ra khuyến nghị về quyết định tối ưu", đồng thời nói rằng "nếu cung cấp đủ dữ liệu cho các AI sinh tạo như ChatGPT, Claude hay Gemini, chúng sẽ có thể phân tích và đưa ra những kết luận nhất định".
Chỉ đơn thuần hỏi AI "chiến thuật nào là tốt" là không đủ. Ông ấy nhấn mạnh rằng "nếu chỉ đặt câu hỏi mà không có dữ liệu, AI không thể đưa ra phán đoán chính xác. Vì bản thân không có thông tin để sử dụng trong phán đoán", và "điều quan trọng là có thể số hóa dữ liệu và thông tin cầu thủ phát sinh trong trận đấu bóng đá phức tạp bao nhiêu nhanh chóng và chính xác, rồi nhập vào AI".
Tiếp theo, ông nói thêm: "Nếu chúng tôi có đủ dữ liệu về hiệp sĩ thể hiện như thế nào ở đội bóng của mình, tình trạng cơ thể hiện tại và tình trạng thể chất của họ, tôi tin rằng chúng tôi cũng có thể đưa ra khuyến nghị về việc sử dụng cầu thủ và chiến thuật".
StarNews đã giao cho ba AI sinh tạo — ChatGPT, Claude và Gemini — nhiệm vụ đưa ra các quyết định quan trọng trước trận đấu vòng loại bảng A FIFA World Cup 2026 khu vực Bắc Mỹ Trung Mỹ giữa Hàn Quốc và Nam Phi. Hàn Quốc có thể tiến vào vòng 32 đội chỉ với một trận hòa, nhưng đã thua Nam Phi 0-1 và bị loại khỏi vòng loại bảng.
Trong thử nghiệm, AI tập trung vào việc giảm thiểu tối đa khả năng AI tiếp xúc với các trận đấu thực tế và kết quả trong quá trình học tập. Tên đội của Hàn Quốc và Nam Phi lần lượt được thay đổi thành Đội A và Đội B. Tên cầu thủ cũng được ẩn danh hóa như A1 và A2, B1 và B2.
Ba AI đã được cung cấp dữ liệu hoàn toàn giống nhau. Dữ liệu bao gồm số lần xuất hiện ở A match và số bàn thắng của từng cầu thủ, vị trí chính và phụ, chiều cao, kỷ lục xuất hiện ở vòng bảng lần thứ nhất và thứ hai cũng như thời gian xuất hiện tích lũy, các thẻ vàng và tình hình chấn thương, chỉ số hiệu suất theo từng đội và thứ hạng vòng bảng.
Hai đội cũng được cung cấp đội hình cơ bản, hướng tấn công, phương thức phòng thủ, chỉ số chuyền bóng và sút của những trận đấu thứ nhất và thứ hai đã diễn ra trước đó. Cũng đã thông báo điều kiện trận đấu rằng đội A chỉ cần hòa hoặc thắng để tiến vào vòng tiếp theo, nhưng đội B bắt buộc phải thắng.
Các mục mà AI phải quyết định được cố định theo công việc mà một huấn luyện viên thực tế chuẩn bị trước trận đấu. Hệ thống được yêu cầu đưa ra danh sách 11 cầu thủ xuất phát và hình thức sơ đồ cơ bản, cách xây dựng bóng, độ cao của sự ép sát, khu vực ưu tiên để tấn công, cách đối phó với các cầu thủ chủ chốt của đối thủ, những thay đổi về chiến thuật sau khi ghi bàn hoặc để mất bàn, kế hoạch thay người và kịch bản trận đấu mà cần phải cảnh báo nhất.
Mỗi AI nhận được cùng một câu hỏi 10 lần trong các cuộc trò chuyện mới không ảnh hưởng lẫn nhau. Sau đó, tổng cộng 30 phản hồi được phân loại theo các mục đã định sẵn như sơ đồ đội hình, đội hình xuất phát, độ cao áp sát, hướng tấn công và vai trò từng cầu thủ, rồi tổng hợp các lựa chọn xuất hiện thường xuyên nhất để xây dựng phương án chiến thuật chung của AI.
Tổng cộng 30 lần trả lời, đội hình cơ bản 3-4-2-1 được đề xuất nhiều nhất. Thủ môn do Kim Seung-gyu (FC Tokyo) đảm nhiệm. Hàng ba trung vệ bao gồm Lee Han-beom (Club Brugge), Kim Min-jae (Bayern Munich) và Lee Ki-hyuk (Gangwon FC). Kim Moon-hwan (Daejeon Hana Citizen) và Lee Tae-seok (FK Austria Wien) được chọn làm hai cầu thủ cánh phòng ngự, trong khi Baek Seung-ho (Birmingham City) và Hwang In-beom (FC Porto) tạo thành hàng tiền vệ trung tâm. Lee Jae-sung (Mainz) và Son Heung-min (LAFC) xếp hàng thứ hai, còn Cho Gyu-sung (Midtjylland) được ghi danh ở vị trí tiền đạo tấn công hàng đầu.
Hàn Quốc cũng thực tế đã triển khai sơ đồ 3-4-2-1 trong trận đấu với Nam Phi. Tuy nhiên, có sự khác biệt rõ ràng về cấu trúc đội hình. Trong đội hình xuất phát thực tế, Oh Hyeon-gyu (Besiktas) đã đứng ở vị trí tiền phong, với Hwang Hee-chan (Wolverhampton) và Lee Kang-in (Atlético Madrid) hỗ trợ phía sau. Lee Tae-seok và Seol Young-woo (Augsburg) đảm nhận vị trí cầu thủ biên hai bên, còn Hwang In-beom và Baek Seung-ho bảo vệ khu vực giữa sân. Hàng ba hậu vệ và thủ môn giống như lựa chọn của AI, gồm Lee Ki-hyeok, Kim Min-jae, Lee Han-beom và Kim Seung-gyu.
Sự khác biệt lớn nhất là việc Son Heung-min và Lee Jae-sung có được đưa vào đội hình xuất phát hay không. Trong trận đấu thực tế, hai cầu thủ này bắt đầu từ ghế dự bị, nhưng AI đã đưa cả hai vào đội hình xuất phát dựa trên kinh nghiệm, khả năng hoàn thiện tấn công và năng lực điều hành trận đấu của họ.
AI đã giữ nguyên những cầu thủ phòng ngự trung tâm Lee Han-beom, Kim Min-jae và Lee Ki-hyuk, những người đã đá chính ở cả hai trận vòng loại. Về lý do, AI cho biết: "Mặc dù tổng thời gian thi đấu là nhiều, nhưng có 6 ngày để phục hồi trước trận đấu với Nam Phi, và chúng tôi đánh giá rằng tổn thất về tổ chức khi thay đổi toàn bộ hàng phòng ngự ba người có thể lớn hơn gánh nặng thể lực."
Lựa chọn loại trừ Lee Kang-in, "ace" của đội tuyển Hàn Quốc khỏi đội hình xuất phát cũng gây chú ý. AI cho biết "nếu ưu tiên sự tham gia phòng ngự và sự ổn định ở giữa sân, khả năng điều hành trận đấu hơn là sáng tạo trong tấn công, thì Lee Jae-sung sẽ phù hợp hơn". Tuy nhiên, một số ý kiến cũng đề xuất rằng nếu muốn công khai tích cực hơn cánh phải của đối thủ, việc Lee Kang-in xuất phát có thể hiệu quả hơn.
Tại đây, AI đã cố gắng tận dụng ngược lại điểm mạnh của Nam Phi là thường xuyên sử dụng tấn công từ hai cánh. AI đề xuất khai thác không gian phía sau khi hậu vệ cánh Nam Phi tiến lên thông qua sự xâm nhập của Son Heung-min và tiền vệ cánh, đồng thời tiến công nhanh chóng ngay sau khi đối thủ mất bóng. Ngoài ra, AI cũng chỉ ra Baek Seung-ho là cầu thủ then chốt. AI phân tích rằng Baek Seung-ho phải bảo vệ vị trí trước hàng ba hậu vệ, chặn đứng trước các đường chuyền trung tâm nơi các cuộc phản công của Nam Phi bắt đầu, để có thể tiến gần hơn đến mục tiêu tối thiểu là hòa.
Ngoài ra, khi Hàn Quốc ghi bàn trước, ông cũng đã trình bày các kịch bản sẵn sàng về cách điều chỉnh độ cao của áp lực và số lượng cầu thủ tấn công, khi để thủng lưới trước thì sẽ thay vào cầu thủ nào để chuyển sang hình thức tấn công, và nếu hòa đến phút 60 của hiệp hai thì phải chấp nhận những rủi ro nào. Các kịch bản này bao gồm cả cầu thủ thay người, thời điểm thay người và những diễn biến trận đấu mà cần phải cảnh báo nhất.
Vượt ra ngoài việc đơn thuần chọn danh sách xuất phát và thiết lập sơ đồ chiến thuật trong một trò chơi bóng đá, nó kết nối nhiều lựa chọn mà một huấn luyện viên thực tế chuẩn bị trước trận đấu theo một logic nhất định.
Tuy nhiên, chỉ vì AI đưa ra một phương án chiến thuật hợp lý không có nghĩa là AI có thể hoàn toàn thay thế công việc của huấn luyện viên trưởng và các trợ lý huấn luyện. Giáo sư Go cho biết: "Huấn luyện viên trưởng không chỉ là người quyết định vị trí của các cầu thủ", đồng thời nói rằng "sau khi sử dụng một cầu thủ ở vị trí đó, huấn luyện viên phải giao tiếp trực tiếp về cách cầu thủ nên chơi, tạo động lực cho cầu thủ và phải thuyết phục họ về quyết định của mình".
Tiếp theo, ông chỉ ra rằng "ngược lại, AI có thể chỉ dừng lại ở việc đưa ra quyết định và đưa ra khuyến nghị".
Tính cách của cầu thủ và mối quan hệ trong phòng thay đồ cũng là những lĩnh vực mà AI khó có thể đưa ra nhận định một cách dễ dàng. Giáo sư Go cho biết "liệu cầu thủ thực sự có tính cách như thế nào, họ có thể hòa hợp tốt đến mức nào với các cầu thủ khác trong phòng thay đồ là những điều mà con người vẫn phải trực tiếp xác minh" và "AI không có đủ dữ liệu về những khía cạnh này. Hiện tại, con người và AI phải làm việc bổ sung cho nhau".
Tờ báo quốc tế Irish Times cũng đã nhấn mạnh vào ngày 14 rằng cần phải phân biệt giữa tiềm năng của công nghệ và thành tích thực tế khi bàn về dự án Tactic AI của Liverpool và Google DeepMind.
Theo các phương tiện truyền thông, đội nghiên cứu đã thu thập 9.693 quả phạt góc trong 2,5 mùa giải EPL. Họ ghi lại chiều cao và cân nặng của tất cả các cầu thủ liên quan đến phạt góc, vị trí bắt đầu và chuyển động của họ, sau đó phát triển một công cụ AI chiến thuật để xử lý dữ liệu này. Dựa trên khối lượng dữ liệu khổng lồ, họ tìm ra các mô hình lặp lại và giúp đội ngũ huấn luyện nhanh chóng xác định các yếu tố quyết định thành công hay thất bại của chiến thuật.
Trong bóng đá hiện đại, tầm quan trọng của cú đá phạt góc ngày càng tăng lên. Trong mùa giải 2025~2026 EPL, 18% tổng số bàn thắng bắt đầu từ cú đá phạt góc. Đây là con số tăng đáng kể so với 12% một mùa giải trước đó. Các bàn thắng từ các pha đá cố định khác, ngoại trừ đá phạt penalty, cũng vượt quá 1 tổng số bàn thắng. Khi các pha đá cố định nổi lên như một lĩnh vực chiến thuật then chốt quyết định kết quả trận đấu, thì cơ hội để AI được ứng dụng cũng mở rộng theo.
Tuy nhiên, thành tích thực tế của Liverpool không đạt được kỳ vọng. Ngay cả trong mùa giải mà Liverpool vô địch dưới thời huấn luyện viên Arne Slot trước đây, thành tích set-piece của Liverpool cũng chỉ ở mức trung bình của EPL. Mùa giải 2025~2026, điểm yếu về set-piece được chỉ ra là vấn đề cốt lõi dẫn đến sự suy thoái của đội.
Cuối cùng, Liverpool đã sa thải trợ lý huấn luyện về cầu thủ tĩnh Aaron Brkis trong mùa giải. Lúc đó, Liverpool để mất 12 bàn từ cầu thủ tĩnh, trong khi chỉ ghi được 3 bàn. Brkis sau đó nhìn lại: "Câu lạc bộ đã cố gắng giúp đỡ rất nhiều và đội phân tích cũng hỗ trợ tích cực."
Liverpool đã phác thảo rõ ràng rằng khi khởi động dự án, đó chỉ là giai đoạn nghiên cứu để khám phá tiềm năng của TacticsAI, chứ không phải quyết định sử dụng nó vào ngày thi đấu. Tuy nhiên, Irish Times dự báo rằng "khả năng ban huấn luyện Liverpool bỏ qua thông tin phân tích AI là không lớn".
Thay vào đó, Irish Times nhấn mạnh rằng AI không tự độc lập đưa ra tất cả các quyết định, mà con người sẽ xem xét các đề xuất của AI để đưa ra lựa chọn cuối cùng. Tờ báo cho biết "để công cụ AI có thể thực hiện đúng chức năng của mình, trước tiên con người phải cung cấp dữ liệu liên quan ở quy mô công nghiệp và đặt ra những câu hỏi thích hợp", đồng thời giải thích "và nếu con người chấp nhận đề xuất mà AI đưa ra, thì phải có khả năng triển khai ý tưởng đó trên sân bóng thực tế".
Tiếp theo, ông phân tích: "Liverpool có thể đã sở hữu những vấn đề về set-piece sâu sắc nhất trong lịch sử dữ liệu", nhưng "có thể không có 'con người phù hợp' để thực hiện giải pháp đó trên sân cỏ".
Trong khi đó, ông nhấn mạnh: "Mối quan hệ giữa thể thao và AI đã vượt xa quá giai đoạn tìm hiểu khả năng lẫn nhau. Có thể sẽ không có lãng mạn trong mối quan hệ này, nhưng nó sẽ kéo dài mãi mãi."
Google DeepMind cũng định nghĩa Tactik AI không phải là một hệ thống thay thế huấn luyện viên con người, mà là một 'trợ lý AI' nhằm tăng cường khả năng ra quyết định của huấn luyện viên và ban huấn luyện.
Giáo sư Go cũng dự báo rằng thực tế AI sẽ có khả năng cao thiết lập vị trí là "cố vấn" của huấn luyện viên. Ông nói: "Trước trận đấu, huấn luyện viên phân vân giữa việc sử dụng hàng thủ ba hoặc hàng thủ bốn. Nếu AI đánh giá rằng một chiến thuật cụ thể tốt hơn, huấn luyện viên có thể thảo luận lý do đó với AI và hiểu rõ hơn ý tưởng của mình" và "điều này cũng có thể được sử dụng để giải thích và thuyết phục các cầu thủ về chiến thuật".
Tiếp theo, ông nhấn mạnh "Trong tương lai, thay vì bị AI thay thế hoàn toàn, các huấn luyện viên có khả năng phát triển theo hướng sử dụng AI để thuyết phục các cầu thủ tốt hơn và tạo ra các chiến thuật tốt hơn" và "Con người nên giữ vai trò người đưa ra quyết định cuối cùng, còn AI nên được sử dụng như một công cụ hỗ trợ đưa ra quyết định tốt hơn".
Cách sử dụng AI có thể ảnh hưởng đến khả năng cạnh tranh của các đội bóng và huấn luyện viên trong tương lai. Giáo sư Koh cho rằng "sự khác biệt giữa các đội sử dụng AI và những đội không sử dụng AI có thể không được thể hiện rõ ràng ngay lập tức", nhưng "nếu liên tục tích lũy những quyết định tốt hơn, thì khoảng cách đó sẽ dần dần tích lũy".
Đối với những người chuẩn bị bước vào lĩnh vực bóng đá, khả năng sử dụng AI cũng đang trở thành một yếu tố cạnh tranh mới. Giáo sư Go cho biết "Điều quan trọng là nhanh chóng tìm hiểu xem AI có thể làm những gì trong lĩnh vực bóng đá" và "Cần phải hiểu được phần nào trong các công việc mà bạn muốn làm có thể được AI hỗ trợ. Đây không phải là vấn đề chỉ áp dụng cho bóng đá mà là một vấn đề sẽ áp dụng cho hầu hết các ngành nghề trong tương lai".
Ngoài ra, ông nhấn mạnh: "Trong tương lai, bất kể làm công việc gì, sẽ đến thời đại làm việc cùng AI", và "dù là những người muốn làm công tác tuyển chọn hay những người muốn trở thành huấn luyện viên, họ phải hiểu rõ ràng AI có thể hỗ trợ gì trong công việc mà họ đảm nhận".
© STARNEWS. Все права защищены. Копирование и распространение запрещено
*Nội dung này được dịch bằng AI.
