"AI tìm được cầu thủ giỏi nhưng quyết định cuối cùng vẫn là con người" Những điều mà các nhà tuyển dụng K-League tuyệt đối không bỏ qua... "Tính cách, thái độ, khả năng thích ứng không thể nhìn thấy qua con số" [Kế hoạch kỷ niệm 22 năm thành lập③]

*Nội dung này được dịch bằng AI.

Khi Jürgen Klopp, huấn luyện viên đội tuyển bóng đá Đức, dẫn dắt Liverpool (Anh), tiền đạo mà ông muốn là Julian Brandt. Tuy nhiên, tầm nhìn của bộ phận phân tích dữ liệu Liverpool hướng tới một nơi khác.

Đó chính là Mohamed Salah. Đó là lựa chọn được tạo ra bởi phân tích dữ liệu. Kết quả là một thành công lớn.

Không chỉ có Salah. Roberto Firmino, Andy Robertson và Sadio Mané — những cầu thủ từng là lực lượng cốt lõi của Liverpool trong thời gian dài — cũng được coi là những ví dụ điển hình về thành công của scouting đánh giá cầu thủ dựa trên dữ liệu.

Theo Sky Sports của Anh, Ian Graham, cựu trưởng bộ phận nghiên cứu dữ liệu của Liverpool, giải thích rằng bộ phận phân tích dữ liệu của câu lạc bộ đã phát huy ảnh hưởng to lớn trong quá trình câu lạc bộ thành công. Ông đã phát triển chương trình "Possession Value" tính toán mỗi khi một cầu thủ chạm bóng, mức độ mà pha chơi đó nâng cao khả năng ghi bàn của đội bóng. Graham đã sử dụng công cụ này để đánh giá và giới thiệu các ứng cử viên nhập tịu, và đây đã trở thành bước đệm quan trọng để Liverpool mở ra một thời kỳ thịnh vượng mới.

Grahame đã làm việc tại Liverpool với tư cách là giám đốc nghiên cứu dữ liệu từ năm 2012 đến năm 2023. Trong giai đoạn này, Liverpool đã giành được nhiều danh hiệu, bao gồm UEFA Champions League (UCL) và English Premier League (EPL).

Những trường hợp điển hình là Mane và Salah. Khi huấn luyện viên Klopp muốn chiêu mộ Mario Götze, đội phân tích dữ liệu của Liverpool đã giới thiệu Mane. Ngoài ra, khi huấn luyện viên Klopp thúc đẩy việc chiêu mộ Brandt, đội phân tích dữ liệu đã đánh giá cao hơn Salah. Sky Sports giải thích rằng "câu lạc bộ Liverpool đã thuyết phục huấn luyện viên Klopp đồng ý chiêu mộ Salah".

Theo thời gian, phân tích dữ liệu kết hợp với công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển với tốc độ ngày càng nhanh hơn. Nếu trước đây tập trung vào việc thu thập và sắp xếp các kỷ lục trận đấu đã xảy ra, thì bây giờ đã tiến tới giai đoạn dự đoán các tình huống chưa xảy ra và gán giá trị cho từng hành động của cầu thủ.

Trong bóng đá hiện đại, một trong những lĩnh vực mà AI được ứng dụng rộng rãi nhất là đánh giá cầu thủ. Gần đây, Ji Neung-hak-gwa (Prof.) của Đại học Thành phố Seoul đã trao đổi với StarNews rằng "ví dụ cơ bản nhất là expected goals hay 'xG'. Chúng tôi sử dụng mô hình machine learning để tính toán xác suất mà một cú sút trong một tình huống cụ thể sẽ dẫn đến bàn thắng" và "gần đây, những mô hình có khả năng đánh giá giá trị của tất cả các hành động mà cầu thủ thực hiện trên sân cỏ — như đá phạt, sút bóng, dribble — thậm chí phân tích cả những chuyển động off the ball khi cầu thủ không có bóng đang xuất hiện".

Đội bóng tiêu biểu nhất đã tiếp nhận phân tích dữ liệu này nhanh chóng và tích cực hơn bất kỳ ai khác là Liverpool.

Giáo sư Go cho biết: "Ở nước ngoài, các câu lạc bộ lớn đã sử dụng phân tích dữ liệu và AI để phân tích cầu thủ và scouting", và "khi tuyển dụng những cầu thủ như Mohamed Salah, Andy Robertson hay Roberto Firmino, bộ phân tích dữ liệu của Liverpool được biết là đã sử dụng mô hình phân tích trận đấu dựa trên AI và mô hình đánh giá cầu thủ để đánh giá và scouting các cầu thủ".

▶ AI, tìm kiếm cầu thủ trên phạm vi rộng hơn

Một trong những vũ khí lớn nhất mà AI sở hữu chính là "phạm vi" để tìm kiếm nhiều cầu thủ hơn. Giáo sư Go cho biết: "Các nhà tuyển chọn con người tất nhiên chỉ có thể thu thập thông tin về một số lượng hạn chế các cầu thủ, và vì phương pháp của họ là xem trực tiếp các trận đấu nên nhóm cầu thủ mà họ có thể phân tích là hạn chế", đồng thời nói rằng "mô hình dựa trên AI, nếu được cung cấp dữ liệu, có thể phân tích đồng thời nhiều cầu thủ trên toàn thế giới nên những hạn chế như vậy ít hơn nhiều".

Tiếp theo, ông cho biết "hiện tại, các câu lạc bộ sử dụng AI được biết là dùng AI để tạo ra một loại danh sách ứng cử viên" và giải thích "khi AI đề xuất danh sách tuyển chọn ban đầu, các nhà scouting và đội phân tích con người sẽ điều tra các cầu thủ chi tiết hơn trong danh sách đó, xem xét các điều kiện hợp đồng, v.v., rồi cuối cùng tiến hành tuyển chọn".

Liverpool có nền tảng để tiếp nhận phân tích dữ liệu một cách tích cực sớm hơn các câu lạc bộ khác. Chủ sở hữu câu lạc bộ là Fenway Sports Group (FSG) đã có kinh nghiệm thành công khi áp dụng hệ thống ra quyết định dựa trên dữ liệu tại Boston Red Sox của MLB (Giải bóng chày chuyên nghiệp Mỹ). Boston đã lên ngôi vô địch World Series vào năm 2004, lần đầu tiên sau 86 năm.

ESPN Mỹ đưa tin: "Tại Liverpool, việc giảm thiểu chủ quan trong công tác scouting cầu thủ là một chính sách rõ ràng xuất phát từ ban lãnh đạo câu lạc bộ."

Lợi thế lớn nhất của phân tích dữ liệu vẫn là 'quy mô' và 'tính nhất quán'. Graham nhấn mạnh rằng "khi sử dụng dữ liệu, việc tuyển chọn cầu thủ trong phạm vi rộng lớn hơn trở nên dễ dàng hơn nhiều".

Tiếp theo, ông cho biết "không có con người nào có thể vừa xem trực tiếp tất cả các trận đấu bóng đá diễn ra trên toàn thế giới vừa đánh giá được giá trị mà tất cả các cầu thủ đang tạo ra cùng một lúc", đồng thời "khi sử dụng dữ liệu, quá trình scouting phải được hệ thống hóa. Bởi vì có thể áp dụng cùng một bộ tiêu chí cho tất cả các cầu thủ", ông giải thích.

▶ Những đội bóng ghi dữ liệu mạnh lên

Gần đây, không chỉ Liverpool mà các đội bóng như Brighton and Hove Albion, Brentford và những đội khác ở Anh cũng ngày càng chú trọng đến dữ liệu và công nghệ AI.

Đặc biệt, Brighton và Brentford là những ví dụ điển hình về các câu lạc bộ đã thành công trong việc thích ứng với EPL nhờ vào việc tuyển dụng cầu thủ hiệu quả và quản lý câu lạc bộ tốt với nguồn vốn tương đối hạn chế. Brighton được nâng hạng từ League One (hạng ba) lên Championship (hạng hai) năm 2011, sau đó lên EPL năm 2017. Brentford cũng được nâng hạng từ League One lên Championship năm 2014, và cuối cùng đã thành công trong việc lên EPL năm 2021.

Graham nhấn mạnh rằng Liverpool, Brighton và Brentford là những câu lạc bộ sử dụng phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Ông tiết lộ một câu chuyện phía sau: "Khi Liverpool phát hiện một cầu thủ trẻ đang chơi ở các giải hạng dưới, mọi người sẽ nói 'Brentford cũng có thể sẽ chiêu mộ anh ta'". Điều này cho thấy rằng những câu lạc bộ sử dụng dữ liệu có khả năng phát hiện tài năng vượt trội.

Giáo sư Go cũng nhận định rằng khả năng sử dụng AI tốt như thế nào có thể ảnh hưởng đến sức cạnh tranh của các câu lạc bộ trong tương lai. Ông cho rằng "sự khác biệt giữa các câu lạc bộ sử dụng AI và những câu lạc bộ 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".

▶ Thị trường tuyển dụng của các câu lạc bộ bóng đá đang thay đổi vì AI

Toàn bộ thế giới bóng đá đã nhanh chóng thay đổi cùng với việc áp dụng AI. Sự thay đổi không chỉ dừng lại ở cách thức tuyển dụng cầu thủ. Nó đang thay đổi cả cấu trúc tổ chức của các câu lạc bộ bóng đá và thị trường tuyển dụng.

Tờ Financial Times của Anh đã đưa tin vào ngày 29 rằng "cuộc cạnh tranh giữa các câu lạc bộ bóng đá để sở hữu dữ liệu đang trở nên gay gắt" và "tỷ trọng mà các câu lạc bộ bóng đá chuyên nghiệp chiếm trong thị trường tuyển dụng toàn Anh đã tăng gấp 3 lần trong 5 năm qua. Đặc biệt, nhu cầu về các chuyên gia dữ liệu đã tăng đáng kể".

Theo báo cáo, trong 10.000 tin tuyển dụng từ Anh, hơn 7 tin đến từ các câu lạc bộ bóng đá chuyên nghiệp. So với năm 2020 khi con số này là 2,4 tin trên 10.000, đây là mức tăng đáng kể.

Đặc biệt, trong các thông báo tuyển dụng mà các câu lạc bộ EPL đưa ra năm nay, các vị trí liên quan đến dữ liệu và phân tích chiếm khoảng 5%. Theo tờ báo, "con số này gấp đôi so với hai năm trước".

Nhà kinh tế học trưởng của Indeed, Jack Kennedy, cho biết: "Dữ liệu và phân tích là lĩnh vực mà các đội bóng đang tập trung hơn để giành được lợi thế so với các đội cạnh tranh trong các lĩnh vực như tuyển dụng cầu thủ hoặc phân tích đối thủ."

Thực tế, Tottenham gần đây đã tuyển dụng một nhà phân tích scouting insights, và Brentford cũng đã đăng thông báo tuyển dụng liên quan đến bộ phận insights và chiến lược. Trong 5 năm qua, các câu lạc bộ tăng cường tuyển dụng nhân sự liên quan đến dữ liệu và phân tích nhiều nhất được cho là Brighton, Newcastle và Manchester United.

Kennedy gần đây đã đánh giá Brentford và Brighton — hai đội đã thăng hạng lên EPL trong 10 năm qua — là "những đội đạt thành tích tốt vượt quá tầm của họ" nhờ vào khả năng sử dụng dữ liệu.

Ông cho biết: "Cả hai chủ sở hữu câu lạc bộ đều là những người kiếm tiền từ cờ bạc chuyên nghiệp, vì vậy họ luôn coi trọng dữ liệu rất nhiều và áp dụng cách tiếp cận đó vào quản lý câu lạc bộ bóng đá. Các câu lạc bộ lớn truyền thống hầu như có thể giải quyết mọi vấn đề bằng tiền. Ngay cả khi một lần chiêu mộ thất bại, họ vẫn có thể chi 10 nghìn won bảng cho một cầu thủ khác. Các câu lạc bộ nhỏ không thể làm như vậy được". Sự phát triển của AI đang tạo ra những vị trí công việc và tổ chức mới bên trong các câu lạc bộ bóng đá.

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 phải nhanh chóng tìm hiểu xem AI có thể làm những gì trong lĩnh vực bóng đá" và "phải hiểu được phần nào trong công việc mà bạn muốn làm có thể được AI hỗ trợ. Đây không chỉ là vấn đề áp dụng cho bóng đá mà còn là vấn đề sẽ áp dụng cho hầu hết các ngành nghề trong tương lai".

Ông cũng nói rằng "trong tương lai, bất kể làm công việc gì, sẽ đến một thời đại làm việc cùng với AI" và nhấn mạnh "dù là những người muốn làm công tác tuyển chọn hay những người muốn trở thành huấn luyện viên, tất cả đều phải hiểu rõ ràng AI có thể hỗ trợ gì trong công việc mà họ đảm nhận".

▶ Sevilla và Chelsea và MLS... AI scouting lan tỏa khắp thế giới

Sự thay đổi không chỉ giới hạn ở Anh. Trong bóng đá Tây Ban Nha — truyền thống được đánh giá là có phần cách xa phân tích dữ liệu — cũng đang xuất hiện những xu hướng mới. Tâm điểm là Sevilla.

Sevilla hợp tác với tập đoàn toàn cầu IBM để sử dụng chương trình scouting AI có tên 'Scout Advisor' từ năm 2024. Mục đích là để tìm kiếm nhanh chóng và dễ dàng hơn những cầu thủ phù hợp với điều kiện mà câu lạc bộ mong muốn từ một cơ sở dữ liệu cầu thủ quy mô lớn.

Nhờ vậy, các nhà tuyển dụng có thể giảm đáng kể thời gian dành cho việc lọc ứng viên từ một nhóm cầu thủ rộng lớn. Thay vào đó, họ có thể dành nhiều thời gian hơn để thiết lập mối quan hệ trực tiếp với các cầu thủ ứng viên nhập tịch, nắm bắt tính cách và thái độ của họ, quan sát trực tiếp các trận đấu hoặc đưa ra quyết định cuối cùng dựa trên dữ liệu.

Giám đốc dữ liệu cao cấp của Sevilla Elias Samora cũng ca ngợi: "Đây là công nghệ cách mạng nhất mà tôi từng thấy trong bóng đá."

Một CLB EPL khác là Chelsea cũng đang tận dụng AI trong scouting cầu thủ trẻ. Chelsea sử dụng chương trình 'Future Blues' và AI Scout để đánh giá các cầu thủ trẻ không chỉ ở Anh mà còn trên toàn thế giới. Cách thức hoạt động là các cầu thủ tải ứng dụng AI Scout trên điện thoại thông minh, thực hiện các bài tập và huấn luyện kỹ thuật do Chelsea chỉ định, sau đó tải video lên và AI sẽ phân tích những video đó.

AI theo dõi không chỉ chuyển động của cơ thể cầu thủ mà còn cả chuyển động của bóng. AI phân tích cách chuyển động của cầu thủ và bóng kết nối với nhau trong quá trình chuyền bóng hoặc sút bóng, đồng thời đánh giá thông qua nhiều chỉ số khác nhau.

Sau đó, các nhân viên scouting và huấn luyện viên của Chelsea sẽ đánh giá lại tiềm năng của cầu thủ dựa trên dữ liệu mà AI cung cấp. AI sẽ lọc ra một số lượng lớn cầu thủ ở giai đoạn đầu tiên, và đánh giá cuối cùng sẽ do các chuyên gia con người đảm nhận. Đây là cấu trúc mà AI thực hiện lọc lần đầu tiên, còn đánh giá cuối cùng được giao cho các chuyên gia con người.

Giải bóng đá chuyên nghiệp Mỹ (MLS) cũng đang chuyển động theo hướng tương tự. MLS đã hợp tác với 'ai.io' và triển khai một hệ thống cho phép các cầu thủ trên toàn thế giới nhận được đánh giá scouting vòng 1 thông qua AI mà không cần phải chi phí lớn để di chuyển đến Mỹ hoặc Canada.

Tương tự cách làm của Chelsea. Cầu thủ quay video các bài tập được chỉ định bằng điện thoại thông minh, sau đó tải video lên và AI sẽ phân tích khả năng của cầu thủ rồi cho điểm. Những cầu thủ nhận được đánh giá cao sẽ có cơ hội tham gia các sự kiện được tổ chức ở Mỹ và Canada để tập luyện trực tiếp trước các quan chức MLS.

AI đang phá vỡ những rào cản lớn nhất của scouting truyền thống — chi phí, khoảng cách và thời gian.

▶ AI scouting thâm nhập vào K-League

K-League cũng đang xuất hiện những dấu hiệu thay đổi từng chút một. Một số câu lạc bộ bắt đầu sử dụng các chương trình AI trong công tác scouting và phân tích cầu thủ. Mặc dù vẫn chưa ở giai đoạn triển khai chính thức toàn diện mà gần như đang ở giai đoạn thử nghiệm khả năng tích lũy dữ liệu và cách áp dụng thực tế tại hiện trường, nhưng xu hướng của bóng đá thế giới đang từng chút một thấm vào K-League.

Một quan chức scouting của đội A chia sẻ với StarNews trong cuộc phỏng vấn: "Trong quá trình tuyển dụng cầu thủ, chúng tôi sử dụng cả dữ liệu thống kê thông thường và đánh giá định tính của đội kỹ thuật", đồng thời cho biết "Khi xem xét lần đầu các cầu thủ ứng cử, các nhân viên scouting đánh giá cầu thủ thông qua các trận đấu trực tiếp và video, còn đội vận hành sẽ tổng hợp các dữ liệu có ý nghĩa như hồ sơ tham dự và các chỉ số hiệu suất khác nhau để phản ánh trong báo cáo tuyển dụng cầu thủ".

Tiếp theo, "Thậm chí ở giai đoạn quyết định tuyển sinh cuối cùng, chúng tôi cũng đưa ra quyết định dựa trên báo cáo tuyển sinh cầu thủ tổng hợp những đánh giá và dữ liệu này" và "thay vì chỉ chọn những cầu thủ có chỉ số tốt, chúng tôi cân nhắc cách tiếp cận xem liệu họ phù hợp như thế nào với cấu trúc đội hình hiện tại và hướng đi bóng đá của huấn luyện viên" được giải thích.

Đối với dữ liệu AI, hiện tại chúng tôi đang ở giai đoạn cụ thể hóa hệ thống sử dụng. Một quan chức cho biết: "Chúng tôi đang trong quá trình xác định các chỉ số cần thiết về cách chuyển đổi thành dữ liệu và đánh giá các chuyển động chi tiết của cầu thủ phù hợp với mô hình trò chơi của huấn luyện viên cũng như khả năng thực hiện chiến thuật, vượt ra ngoài các thống kê truyền thống như ghi bàn, kiến tạo và tỷ lệ chuyền bóng thành công."

Tuy nhiên, AI dự kiến sẽ được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực hơn nữa. Một quan chức cho biết: "Khi những tiêu chuẩn này được thiết lập trong tương lai, chúng tôi có kế hoạch sử dụng AI để phân tích chi tiết hơn các khía cạnh khó xác định chỉ bằng thống kê truyền thống, chẳng hạn như chuyển động khi không có bóng, hành động trong tình huống áp sát và chuyển bóng, cũng như định vị, nhằm áp dụng vào tìm kiếm và đánh giá cầu thủ."

Tiếp theo, ông nói "Sau khi tuyển dụng, chúng tôi liên tục tích lũy dữ liệu về thời gian ra sân và các chỉ số hiệu suất chính để sử dụng trong đánh giá cầu thủ, đồng thời sử dụng chúng làm tài liệu tham khảo để quyết định việc ký lại hợp đồng, đàm phán lương thưởng và hướng điều hành đội hình trong tương lai" và nhấn mạnh "Hiện tại, chúng tôi đang tích cực sử dụng dữ liệu hiện có trong khi phân tích dữ liệu chiến thuật và hành động thông qua AI là giai đoạn thiết lập tiêu chuẩn để áp dụng thực tế".

Giống như các câu lạc bộ nước ngoài, ưu điểm nổi bật của AI là phạm vi và tốc độ của công việc scouting. Trước đây, A câu lạc bộ thường xuyên xem xét các cầu thủ mà các nhà tuyển dụng trực tiếp biết đến từ các giải đấu hoặc những cầu thủ được giới thiệu thông qua mạng lưới nhân sự, nhưng hiện nay, bằng cách sử dụng dữ liệu và AI, câu lạc bộ đang sàng lọc các cầu thủ phù hợp với điều kiện mà họ mong muốn từ một phạm vi rộng lớn hơn nhiều.

Một quan chức scouting của Câu lạc bộ A nhận xét: "Đặc biệt, chúng tôi đã có thể vượt qua việc chỉ xem xét các thống kê như bàn thắng, kiến tạo và tỷ lệ chuyền bóng thành công, mà trước tiên định nghĩa những chuyển động mà một cầu thủ ở vị trí cụ thể cần phải thực hiện trong mô hình trò chơi của huấn luyện viên, và sau đó tìm kiếm những cầu thủ gần với những điều kiện đó."

Tiếp theo, ông nói: "Cuối cùng, nếu trước đây chúng tôi nhìn vào 'cầu thủ nào là cầu thủ tốt' trước tiên, thì bây giờ quá trình xác định 'đội của chúng tôi cần loại cầu thủ nào' rồi tìm kiếm những người gần với tiêu chuẩn đó đã trở nên tinh vi hơn nhiều."

Có những thay đổi trong phần hành chính. Đối với bộ phận vận hành của đội A, nếu trước đây vai trò chính là hợp đồng, hành chính và sắp xếp tài liệu cơ bản, thì bây giờ họ còn phải phân tích và so sánh thêm dữ liệu của các cầu thủ được đánh giá bởi bộ phận kỹ thuật để hỗ trợ ra quyết định.

Người phụ trách cho biết: "Khi việc ứng dụng AI bắt đầu diễn ra một cách toàn diện trong tương lai, không chỉ xác minh những cầu thủ mà các nhân viên scouting tìm ra, mà còn sẽ có nhiều hình thức tương tác hơn nữa, chẳng hạn như đề xuất những cầu thủ được phát hiện từ dữ liệu cho đội kỹ thuật".

Phát hiện tài năng trẻ cũng là lĩnh vực có tiềm năng lớn để ứng dụng AI. Người liên quan cũng đánh giá tích cực rằng "về lâu dài, giá trị của AI trong lĩnh vực này có thể còn lớn hơn nữa".

Đối với các giải hạng dưới hoặc đội tuyển trẻ, trong nhiều trường hợp dữ liệu tích lũy không đủ nên khó có thể so sánh một cách tinh tế như những cầu thủ ở giải hạng nhất. Tuy nhiên, nếu có đủ video trận đấu, AI có thể đóng vai trò lọc ra những ứng viên tiềm năng ở bước đầu trong lĩnh vực mà những nhà tuyển dụng trước đây phải xem trực tiếp từng trận đấu.

Trong tương lai, có thể sẽ xuất hiện những trường hợp cầu thủ được AI phát hiện và gợi ý thực sự ra mắt giải đấu chuyên nghiệp. Người phát ngôn cho biết: "Trong scouting truyền thống, thực tế là con người có giới hạn về số lượng trận đấu có thể xem. Không thể tránh khỏi việc dành nhiều sự chú ý hơn cho các cầu thủ ở những giải đấu nổi tiếng hoặc các đội mạnh" và "Tuy nhiên, AI và dữ liệu có thể so sánh dựa trên những hành động mà cầu thủ thực sự thực hiện trong trận đấu hơn là dựa trên danh tiếng của giải đấu".

Tiếp theo, "do đó, trong quá khứ, những cầu thủ không được chú ý vì mức độ giải đấu hoặc đội bóng mà họ thi đấu, nếu họ có khả năng cực kỳ xuất sắc trong một lĩnh vực nào đó, khả năng được đưa vào danh sách ứng cử viên sẽ cao hơn" và "từ góc độ của cầu thủ, cuối cùng không chỉ nơi họ thi đấu mà cách họ thi đấu cũng sẽ có khả năng được đánh giá cao hơn" được nhấn mạnh.

▶ Dù vậy, lựa chọn cuối cùng vẫn là con mắt con người

Nhìn đến đây, có vẻ như vai trò của những nhà tuyển dụng con người sẽ giảm đi đáng kể. Tuy nhiên, khi nhìn vào quy trình tuyển dụng cầu thủ của những đội bóng hàng đầu thế giới, câu chuyện lại khác.

AI và dữ liệu có thể phát triển bao nhiêu đi nữa, nhưng ở phút cuối cùng, con mắt con người lại xuất hiện.

Liverpool cũng không hoàn toàn nhận ra giá trị của Roberto Firmino từ đầu thông qua dữ liệu. Mặc dù phân tích dữ liệu đã đóng vai trò quan trọng trong quá trình tuyển dụng, nhưng nếu không có phán đoán của con người, Firmino có thể không bao giờ mặc áo Liverpool.

Trong quá trình chiêu mộ Firmino, Graham giới thiệu rằng có những lập luận mạnh mẽ từ Michael Edwards, người khi đó là Giám đốc Kỹ thuật của Liverpool. Firmino có thể đảm nhận ba vị trí khác nhau: tiền đạo, tiền vệ tấn công và tiền vệ biên. Đội phân tích dữ liệu của câu lạc bộ đã phải suy tính xem nên tập trung đánh giá anh ấy ở vị trí nào.

Lúc đầu, Firmino được phân loại là tiền đạo. Tuy nhiên, theo dữ liệu, đánh giá của anh ấy ở vị trí tiền đạo không cao. Khi đó, Edwards đã chủ rằng Firmino nên được xem xét ở vị trí "số 10". Đội phân tích dữ liệu đã phân tích lại Firmino và kết quả rất đáng ngạc nhiên. Khi được phân loại là "số 10", Firmino được đánh giá là một trong những cầu thủ trẻ xuất sắc nhất châu Âu.

Tờ The Guardian của Anh đã giới thiệu anecdote này và giải thích rằng "những cầu thủ trẻ được đánh giá cao hơn Firmino vào thời điểm đó là Alexis Sánchez, James Rodríguez, Isco, Oscar, Paul Pogba, Aaron Ramsey và những người khác".

Graham đã nhìn lại: "Nếu Edwards không tiếp tục khẳng định rằng chúng ta phải phân tích Firmino sâu sắc, chúng ta thực sự sẽ không dành nhiều thời gian như vậy để phân tích anh ấy."

Cuối cùng, dữ liệu đã mạnh mẽ ủng hộ việc Liverpool chiêu mộ Firmino, nhưng chính phán đoán của con người mới là những gì đã khiến họ xem xét lại dữ liệu đó và sử dụng nó một cách đúng đắn.

Một câu lạc bộ K League A cũng có suy nghĩ tương tự. Câu lạc bộ A chưa từng kết nối việc AI phát hiện ra một cầu thủ với việc xem xét thực tế để chiêu mộ. Tuy nhiên, một quan chức cho biết: "Tôi nghĩ rằng trong tương lai có thể sẽ có những trường hợp như vậy" và "Ví dụ, ngay cả những cầu thủ không nổi bật khi chỉ nhìn vào các chỉ số thông thường như ghi bàn, kiến tạo hay tỷ lệ chuyền bóng thành công, khi AI phân tích những yếu tố như chuyển động khi không có bóng theo mô hình trò chơi của huấn luyện viên, thời điểm áp sát, xâm nhập không gian, chuyển đổi phòng ngự và định vị vị trí, có thể sẽ xuất hiện những cầu thủ nhận được đánh giá cao".

Sau đó, ông nói: "Nếu một cầu thủ như vậy được đưa vào danh sách ứng cử, tôi nghĩ lúc đầu sẽ bắt đầu từ câu hỏi 'Tại sao cầu thủ này lại được đánh giá cao như vậy' và sẽ xem lại video", đồng thời dự báo rằng "trong quá trình đó, chúng ta có thể phát hiện ra những giá trị mới của cầu thủ mà cách tiếp cận truyền thống có thể đã bỏ qua".

Người liên quan nhấn mạnh: "Cuối cùng, những gì chúng tôi kỳ vọng không phải là AI chọn cầu thủ thay cho chúng tôi, mà là AI đóng vai trò giúp chúng tôi nhìn thêm một lần những cầu thủ mà phương pháp scouting truyền thống không dễ dàng phát hiện được."

▶ Những thứ mà AI vẫn chưa có thể đọc được

AI hay dữ liệu một mình cũng không thể nhìn thấy được những lĩnh vực nhất định. Người liên quan cho biết: "Những khía cạnh như cách cầu thủ giao tiếp với đồng đội trong trận đấu, liệu họ có quan sát kỹ xung quanh trước khi bóng tới, phản ứng của họ sau khi mắc lỗi, khi đội gặp khó khăn liệu họ có chủ động yêu cầu bóng hay lại né tránh, và sau khi nhận chỉ thị từ huấn luyện viên họ sửa chữa lối chơi nhanh chóng đến mức nào — những phần này vẫn còn khó có thể giải thích một cách hoàn hảo bằng con số."

Cuối cùng, những khía cạnh này phải được xác nhận thông qua mắt và phán đoán của con người. Người liên quan cho biết: "Trong các buổi tập luyện, chúng tôi có thể thấy được nhiều điều hơn", đồng thời giải thích rằng "cường độ tập luyện, tinh thần cạnh tranh, thái độ đối với đồng đội, thậm chí cả hành động khi ngồi trên ghế dự bị — tất cả đều là những yếu tố quan trọng để phán đoán xem một cầu thủ sẽ có tác động gì đến đội khi gia nhập".

Việc tuyển dụng cầu thủ nước ngoài cũng vậy. Một quan chức cho biết: "Đối với cầu thủ nước ngoài, không chỉ kỹ năng bóng đá mà khả năng thích nghi với quốc gia, văn hóa, ẩm thực, môi trường sống của gia đình và ngôn ngữ mới cũng rất quan trọng. Dù là cầu thủ tốt đến mấy, nếu không thích nghi được thì sẽ khó để họ thể hiện hết khả năng của mình. Trong những khía cạnh này, kinh nghiệm của các nhà tuyển chọn và chuyên gia thực địa chắc chắn đóng vai trò quan trọng."

Tiếp theo, ông nói: "Tôi không muốn chỉ gọi đây là 'cảm giác' đơn thuần của một nhà tuyển dụng", và "Tôi cho rằng đó là một loại nhận diện mô hình và kinh nghiệm được tích lũy thông qua việc xem nhiều cầu thủ và nhiều trận đấu trong thời gian dài, và lặp đi lặp lại trải nghiệm các trường hợp thành công và thất bại".

Cuối cùng, phán đoán của con người vẫn là điều quan trọng nhất. Người liên quan cho biết: "AI có thể đưa ra những ý kiến mạnh mẽ, nhưng trách nhiệm đối với quyết định đó cuối cùng phải do con người chịu — đó là tiêu chí quan trọng nhất mà chúng tôi cho rằng cần phải tuân theo."

Tiếp theo, ông nhấn mạnh: "Tôi không nghĩ là sẽ loại bỏ đánh giá của AI chỉ vì nó khác với phán đoán của tôi. Thay vào đó, quá trình xác nhận lại 'tại sao lại có kết quả khác nhau như vậy' mới là điều quan trọng."

Ông cũng nói rằng "chúng tôi có thể đã bỏ sót một số phần, hoặc ngược lại, dữ liệu mà AI sử dụng có thể không phản ánh đầy đủ vai trò thực tế của cầu thủ hoặc đặc điểm của giải đấu", đồng thời giải thích "vì vậy chúng tôi lại kiểm tra dữ liệu và video, và cũng trao đổi ý kiến trong đội kỹ thuật".

Cần phải chú ý trong việc phát hiện tài năng trẻ. Người liên quan cho biết liên quan đến việc sử dụng AI trong scouting rằng "đối với trẻ em, cần phải đặc biệt cẩn thận. Bởi vì thời kỳ phát triển thể chất khác nhau và hiệu suất hiện tại không có nghĩa là hiệu suất trong tương lai" và "đối với trẻ em, tôi cho rằng việc đánh giá khả năng phát triển và hướng thay đổi quan trọng hơn nhiều so với các chỉ số dữ liệu hiện tại".

Liverpool cũng từng bỏ qua việc tuyển dụng một hậu vệ phải mới sau khi huấn luyện viên Jürgen Klopp quan sát Trent Alexander-Arnold — lúc đó chỉ là một cầu thủ trẻ — trong các buổi tập luyện. Liverpool đã dành chỗ trong đội hình để Alexander-Arnold có cơ hội phát triển. Sau đó, anh đã trở thành một cầu thủ hạng thế giới. Đây là một ví dụ điển hình về vai trò quan trọng của khả năng nhìn nhận cầu thủ của huấn luyện viên Klopp.

Graham cũng nói rằng "điều thực sự quan trọng là các nhà tuyển dụng hiểu rằng những đánh giá mà chúng tôi tạo ra không hoàn hảo".

Giám đốc thể thao của Sevilla FC, Víctor Orta, cũng nhấn mạnh tại hội nghị được tổ chức trong Hội nghị Bóng đá Thế giới năm 2023: "Chúng tôi sẽ không bao giờ tuyển dụng cầu thủ chỉ dựa trên dữ liệu. Nhưng chúng tôi cũng sẽ không bao giờ tuyển dụng cầu thủ mà không sử dụng dữ liệu."

Tiếp theo, Giám đốc Orta giải thích: "Những cầu thủ tốt luôn có dữ liệu tốt. Nhưng sau đó, luôn có con mắt con người. Cuối cùng, con mắt con người là những gì đánh giá và quyết định mọi thứ."

Cuối cùng, điều quan trọng là con người giải thích và sử dụng dữ liệu mà AI tìm ra và tạo ra như thế nào. 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 và đưa ra lựa chọn cuối cùng.

Phương tiện truyền thông cho biết: "Để công cụ AI 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 phù hợp" và "nếu con người chấp nhận các đề xuất mà AI đưa ra, thì phải có khả năng triển khai ý tưởng đó trên sân cỏ thực tế".

▶ AI là 'cố vấn' của các nhân viên tuyển dụng con người

Một quan chức của Đội A cũng cho biết: "Những người scouter phán đoán những khía cạnh khó có thể giải thích hoàn toàn bằng con số thông qua các trận đấu và buổi tập luyện, chẳng hạn như tính cách, thái độ, tiềm năng phát triển và mức độ hiểu biết về chiến thuật của cầu thủ", đồng thời nêu rõ "ngược lại, dữ liệu và AI có thế mạnh trong việc phát hiện những mô hình mà con người có thể bỏ sót, so sánh một nhóm cầu thủ rộng hơn, và xác minh khách quan những phán đoán đó".

Tiếp theo, ông nói: "Từ đây về sau, vai trò hỗ trợ cho các scout sẽ trở nên cực kỳ quan trọng — không chỉ phụ thuộc vào năng lực cá nhân của từng scout, mà còn phải hỗ trợ quyết định của scout bằng dữ liệu, sắp xếp các tiêu chí phù hợp với mô hình trò chơi của huấn luyện viên, và hệ thống hóa việc đánh giá cầu thủ."

Trong khi đó, ông nhấn mạnh: "Cuối cùng, việc tuyển dụng những cầu thủ tốt không được tạo ra bởi việc scout hoặc AI đơn thuần làm tốt, mà nó xuất phát từ một 'đội ngũ' kết nối một cách hữu cơ giữa phán đoán định tính từ hiện trường và phân tích định lượng dựa trên dữ liệu."

Một nhà tuyển dụng kỳ cựu của đội B cũng cho rằng "AI chắc chắn sẽ cung cấp sự trợ giúp đáng kể về mặt dữ liệu, nhưng bóng đá có những lĩnh vực đánh giá khác", đồng thời nhấn mạnh "phong cách chơi hoặc tính cách của một cầu thủ cụ thể là những ví dụ điển hình. Rất khó để chuyển đổi hoàn toàn những khía cạnh này thành dữ liệu".

Ông cũng nói: "Các cầu thủ nước ngoài cũng tương tự như vậy. Ở các nước khác, cuộc sống và văn hóa chắc chắn sẽ khác biệt, bao gồm cả thói quen ăn uống. Nói một cách đơn giản, cuối cùng đó là vấn đề thích nghi." Ông tiếp tục: "Nếu cầu thủ được chiêu mộ không thích nghi được với văn hóa K-League, tôi muốn đặt ra câu hỏi liệu dữ liệu đó có thực sự quan trọng tuyệt đối hay không."

Tiếp theo, ông nhấn mạnh: "Đối với các cầu thủ trẻ, những thay đổi lại còn lớn hơn nữa. Không chỉ có những thay đổi về thể chất mà còn có những thay đổi về tâm lý. Ngay cả khi AI dự đoán dựa trên dữ liệu, vẫn có những phần không thể coi là 100% chính xác."

Ông nói thêm rằng "AI sẽ giúp đỡ, nhưng bóng đá không phải chỉ dựa vào thành tích", đồng thời nhấn mạnh "vì vậy chúng tôi không thể chỉ phụ thuộc vào AI".

© STARNEWS. Все права защищены. Копирование и распространение запрещено

*Nội dung này được dịch bằng AI.