באייר לברקוזן, אחת מקבוצות הפאר של הכדורגל הגרמני, משתפת פעולה עם ענקית הטכנולוגיה IBM בפיתוח פלטפורמה מבוססת בינה מלאכותית שמנתחת את תפקוד שחקני הכדורגל. המערכת, שפועלת כולה בענן של IBM, מייתרת שעות רבות של עבודה ידנית ומאפשרת לצוות האנליסטים והמאמנים להתמקד בהחלטות אסטרטגיות.
הפלטפורמה החדשה לוקחת את צילומי וידאו של משחקים ואימונים ומנתחת אותם באופן אוטומטי. כך, במקום שאנליסטים יצפו במשחקים ויכתבו ידנית סיכומים וניתוחים על כל שחקן, המערכת עושה את העבודה בעצמה: מזהה מהלכים טובים ופחות טובים, מעריכה ביצועים ומציגה תובנות מבוססות נתונים.
"באייר לברקוזן רואה עצמה כחלוצה בשימוש בפתרונות דיגיטליים כדי להרחיב את האפשרויות בכדורגל המקצועי", אמר מוריץ לאוקס, ראש צוות טכנולוגיות הספורט בקבוצה. "עם הטכנולוגיות של IBM, אנחנו מרחיבים את היכולות האנליטיות שלנו. השותפות הזאת היא אבן דרך עבורנו בדרך לדיגיטליזציה עתידנית ומונעת-נתונים".
כדי שהמערכת תדע להעריך מהו תפקוד נכון ומהו תפקוד שגוי, היה צריך "ללמד" אותה את חוקי המשחק - מה המטרה, מה נחשב לביצוע טוב (כמו הבקעת שער או תנועה נכונה עם הכדור), ואיך נראה ביצוע לא מוצלח. כך, המערכת למדה לזהות דפוסים ולספק ניתוח מדויק.
חיסכון אדיר בעבודת הסקאוטינג
אחד היתרונות המשמעותיים של המערכת הוא בתחום הסקאוטינג, איתור שחקנים חדשים לקבוצה ומעקב אחרי ביצועי השחקנים בסגל. עד היום, סקאוטרים היו נוסעים למשחקים רבים ברחבי העולם ונדרשים לכתוב דוחות ידניים על כל שחקן שמעניין את הקבוצה. עכשיו, כל המשימה הזאת הופכת לאוטונומית, למהירה ולקלה יותר.
האנליסטים הבכירים יכולים לעבור על הסיכום של המערכת יחד עם הווידאו התומך ולקבל החלטות מושכלות במהירות.
הפלטפורמה משלבת מספר טכנולוגיות מתקדמות של IBM: מערכת לבניית והתאמה של מודלי בינה מלאכותית, מערכת לשילוב תהליכי AI בזרימות העבודה הקיימות, אחסון מתקדם לתכנים מסוג וידאו, ומערכת שמאפשרת ביצוע משימות כבדות באופן גמיש וניתן להרחבה.
"השיתוף פעולה שלנו עם באייר 04 לברקוזן מראה איך טכנולוגיות AI ופתרונות ענן חדשניים יכולים ליצור יתרונות מכריעים לצרכים עתירי נתונים", אמר הרדי גרוגר, מנהל מכירות טכניות למוצרי נתונים ב-IBM גרמניה.
הסקאוט מסביליה
IBM כבר פיתחה מערכת דומה עבור סביליה הספרדית, שם ההתמקדות הייתה בעיקר בפעילות הסקאוטרים. לסביליה 300 אלף סקאוטרים שצופים במאות אלפי משחקים בשנה - כמות עצומה של מידע שהייתה מנותחת ידנית. בעזרת המערכת, כל הניתוח הפך אוטומטי, זול, מהיר וקל יותר.
המקרה של סביליה הספרדית ממחיש את היקף האתגר: הקבוצה הייתה צריכה לארגן יותר מ-200,000 דוחות סקאוטינג, כאשר שחקן בודד יכול לצבור עד 40 דוחות שדורשים 200-300 שעות עיון. הבעיה המרכזית הייתה שבעוד שהקבוצה יכלה לגשת לנתונים כמותיים (כמו ניסיונות הבקעה ואחוזי מסירות מדויקות) תוך שניות, חילוץ המידע האיכותי - כמו גישה של שחקן או התאמה לפילוסופיה של הקבוצה - היה איטי הרבה יותר.
סביליה החלה להשתמש במערכת בתחילת 2024. בעזרת הכלי החדש, שנקרא "Scout Advisor" (יועץ הסקאוטים), המערכת מאפשרת חיפוש בשפה טבעית ומציגה תוצאות מעובדות במהירות.
איך סביליה משלבת AI במערך הסקאוטינג שלה | / מתוך האינסטגרם של IBM
"אנחנו לעולם לא נחתום שחקן רק על בסיס דאטה, אבל אנחנו גם לעולם לא נעשה את זה בלי להיעזר בדאטה", הסביר ויקטור אורטה, המנהלר הספורטיבי של סביליה, בכנס מקצועי ב-2023. "בסופו של דבר, לשחקן טוב תמיד יהיו נתונים טובים, אבל אז תמיד יש את העין האנושית, שהיא זו שצריכה להעריך הכל ולהחליט". אליאס זמורה, מנהל הדאטה של סביליה, אף הגדיר את הטכנולוגיה כ"המהפכנית ביותר שראיתי בכדורגל".
זה לא רק ספורט
הטכנולוגיה של IBM בניתוח וידאו משמשת כבר שנים בספורט: בטורניר ווימבלדון, עם קבוצת פרארי ב-Formula 1, בארגון ה-UFC ובטורנירי גולף שונים. בכל פעם, יש צורך ללמד את המערכת את חוקי ההתמודדות ולהנחות אותה איך למצוא את המהלכים המשמעותיים.
אבל הסיפור כאן רחב יותר מספורט: מדובר בטכנולוגיה שהופכת להיות כלי משמעותי בניתוח של כל פעילות פיזית. פוטנציאלית, ניתן להכניס מערכות דומות לתחומים נוספים, כמו חינוך, צבא, אתרי בנייה, מפעלים, או כל מקום שבו אפשר לנתח פעילות בווידאו ולהפיק ממנה תובנות לשיפור.
טעינו? נתקן! אם מצאתם טעות בכתבה, נשמח שתשתפו אותנו