KI im Sport:
ein wirtschaftlicher und technischer Überblick

Coaching und Talententwicklung

KI-basierte Leistungsanalysesoftware liefert Trainern wertvolle Erkenntnisse für die Entwicklung effektiver Spielstrategien. KI-Systeme können Informationen analysieren, die über tragbare Sensoren und Kameras erfasst werden, z. B. Pässe, geschossene Tore, Abpraller, Bewegungsgeschwindigkeit der Spieler und Flugbahnen des Balls, um die Spielmuster der Gegner zu erkennen und die Spielpläne entsprechend anzupassen. Trainer können mithilfe von KI-Software sogar Simulationen möglicher Spielszenarien durchführen, taktische Anpassungen testen und während des Spiels fundiertere Entscheidungen treffen.

Gleichzeitig hilft die KI den Trainern, die Stärken und Schwächen ihrer Athleten zu erkennen und so individuellere Trainingsprogramme zur Leistungsoptimierung zu erstellen.

Management des Wohlbefindens von Athleten

In Kombination mit Gesundheits-Wearables können KI-gesteuerte Systeme biometrische und biomechanische Parameter wie Herzfrequenz oder Muskelbelastung überwachen, um die körperliche Verfassung eines Spielers zu beurteilen, potenzielle Verletzungen oder Gesundheitsprobleme frühzeitig zu erkennen und so Ärzten bei der Auswahl geeigneter Therapien für eine schnellere Genesung zu helfen.

Diese Lösungen bieten auch Trainern datengestützte Einblicke, um ausgewogenere Trainingspläne zu entwickeln und die Intensität und Dauer der einzelnen Aktivitäten anzupassen, um schädliches Übertraining zu vermeiden und das Verletzungsrisiko zu minimieren.

Schiedsrichterwesen

Video-Assistenten-Schiedsrichter-Systeme (VAR) und ähnliche Video-Review- oder Instant-Replay-Systeme werden seit Jahren in verschiedenen Sportarten eingesetzt, um den menschlichen Schiedsrichtern Highlights in Zeitlupe zu liefern, aber sie verlangsamen oft das Spiel und sorgen für Frustration bei Fans und Spielern. KI-basierte Computer-Vision-Technologien hingegen können Spielverstöße, wie z. B. Handspielvergehen im Fußball, viel schneller und genauer erkennen als herkömmliche Systeme, wodurch der Spielfluss weniger gestört wird.

Rundfunk und Journalismus

Künstliche Intelligenz wird die Sportberichterstattung voraussichtlich beeinflussen. Mithilfe von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Algorithmen können Sendeanstalten zahlreiche Videobearbeitungsvorgänge automatisieren, darunter Kamerafahrten und das Heranzoomen von Schlüsselaktionen auf dem Spielfeld. Die vollautomatisierte Sportproduktion ist bereits fast vergleichbar mit professionell geschnittenen Videos.

Dank der jüngsten Innovationen im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der generativen KI hält die Automatisierung auch im Sportjournalismus Einzug und ermöglicht es der Presse, Kurznachrichten für Hunderte von Spielen zu erstellen und mit weniger Ressourcen über viel mehr Ereignisse zu berichten. Darüber hinaus können Medienunternehmen konversationelle KI-Systeme einsetzen, um Spielmaterial und andere Inhalte aus großen Datenbanken durch einfache Abfragen in natürlicher Sprache abzurufen. Die NFL hat eine ähnliche Lösung für die Suche nach Medieninhalten in ihrer riesigen Bibliothek mit Athleteninterviews, von Fans erstellten Social-Media-Inhalten und vielen anderen Ressourcen implementiert.

Engagement der Fans

Bei Sportereignissen können Sportunternehmen KI-Software einsetzen, um Fans in Echtzeit Untertitel in verschiedenen Sprachen auf der Grundlage ihrer Nationalität oder zusätzliche Statistiken und tiefere Einblicke zur Verfügung zu stellen, um ihr Erlebnis zu bereichern. KI kann auch mit Augmented Reality kombiniert werden, um KI-generierte taktische Aufschlüsselungen über Bildeinblendungen anzuzeigen, oder mit Virtual Reality, um solche Erkenntnisse in 3D-Umgebungen zu integrieren.

Darüber hinaus ermöglicht künstliche Intelligenz den Vereinen und Sportveranstaltern, ihren Kunden über Chatbots und andere intelligente Assistenten einen besseren Support zu bieten. Diese Tools werden bereits von vielen Sportteams und -ligen wie der NHL und der NBA eingesetzt, um Fanfragen zu Tickets, Parkplätzen und anderen organisatorischen Fragen zu beantworten.

Werbung

Das Anbieten eines großartigen Fan-Erlebnisses mit künstlicher Intelligenz verändert die Sportwerbung erheblich und maximiert so die Werbeprovisionen. KI-gestützte Marketinglösungen analysieren die Vorlieben der Zuschauer, wie z. B. demografische Daten, Mediennutzungsmuster und Einkaufsverhalten, um die Zielgruppen zu segmentieren und personalisierte, relevante Werbung anstelle von allgemeiner Werbung zu schalten.

Darüber hinaus können KI-Lösungen, die auf Algorithmen des maschinellen Lernens basieren, die aufregendsten Aktionen im Spiel auf der Grundlage der emotionalen Reaktionen der Fans identifizieren, so dass die Sendeanstalten ihre Werbespots zeitlich besser abstimmen und die Aufmerksamkeit ihrer Zuschauer für ein maximales Engagement gewinnen können. Dadurch wird Werbung nicht nur persönlicher, sondern auch zeitlich besser abgestimmt und effektiver.

Wetten

Sportwettenanbieter interessieren sich seit langem für die prädiktiven Analysefähigkeiten von maschinellen Lernsystemen. So sehr, dass Hightech-Unternehmen wie Sportlogiq begonnen haben, analytische Daten an Buchmacher in den Vereinigten Staaten zu verkaufen, um ihnen bei der Festlegung von Wettquoten zu helfen.

Für verlässliche Vorhersagen sind jedoch riesige Mengen an Informationen erforderlich, darunter historische Daten über die Leistungen von Einzelspielern und Mannschaften, Orte, Ergebnisse, Wetterbedingungen usw. Viele dieser Details sind nicht öffentlich, sondern liegen in den Händen von Sportvereinen, so dass der zunehmende Einsatz von KI bei Wetten zu einer Intensivierung des Datenhandels zwischen verschiedenen sportbezogenen Organisationen führt.