Mit dem bevorstehenden NFL Draft steht viel auf dem Spiel für die milliardenschweren Franchises der Liga. Nur wenige Veranstaltungen bieten größere Möglichkeiten als die jährliche Talentbewertung, die von professionellen Fußballmannschaften durchgeführt wird. In einer hart umkämpften Liga mit festen Gehaltsobergrenzen kann die Auswahl neuer Talente über Erfolg oder Misserfolg im Fußballbetrieb entscheiden. Wenn Sie die richtigen Entscheidungen treffen, kann das Vermögen Ihres Teams in die Höhe schnellen, während Personalfehler Ihr Team zu unterdurchschnittlichen Leistungen führen.
In dieser Art von Situation ist es wenig überraschend, dass Teams die neuesten Technologien im Rahmen ihrer Kompetenzbewertung, Talentrekrutierung und Bewertung der Verletzungsanfälligkeit einsetzen. Sie nutzen alles von Biometrie und Persönlichkeitsbewertungen bis hin zu KI, Datenanalyse und Computer Vision, um sich einen Vorteil gegenüber anderen Teams zu verschaffen. General Manager wollen die neuesten Tools, um Entscheidungen zu treffen, die weitreichende Konsequenzen für ihre Teams haben.
Die Abhängigkeit von fortschrittlichen Technologien ist Teil eines wachsenden Trends im Personalwesen, von der menschlichen zur maschinenbasierten Bewertung überzugehen. In anderen Bereichen nutzen Unternehmen KI, um Kandidaten zu prüfen, berufliche Fähigkeiten zu bewerten und Einstellungspraktiken zu gestalten. Computer werden als weniger emotional und analytischer angesehen und sind daher weniger anfällig für irrationale Entscheidungen. Führungskräfte möchten Situationen vermeiden, in denen es menschliche Vorurteile, unsystematisches Denken oder übermäßig persönliche Entscheidungsfindung gibt.
Indem sie sich auf KI, Datenanalyse und Computer Vision verlassen, versuchen Fußballmannschaften, die bekannte Verwendung quantitativer Methoden im Baseball zur Bewertung von Spielern nachzubilden. Bekannt geworden durch das Buch und den Film „Moneyball“, die die Oakland Athletics dokumentierten, verwenden Trainer statistische Techniken und Algorithmen, um das Talent der Spieler, die situative Leistung und die besten Strategien für das Treffen von Entscheidungen zu bewerten.
Zur Veranschaulichung haben die Boston Red Sox ein System namens DataRobot verwendet, das eine Vielzahl von Aktivitäten auf und neben dem Spielfeld verfolgt. Durch eine Kombination aus KI und Datenanalyse hilft dieses Tool dem Club, alles vorherzusagen, von der defensiven Positionierung der Spieler und der Aufstellung des Kaders bis hin zur Aktivierung und Bindung von Fans. Es nutzt die Fülle an Informationen zu vielen Aspekten des Spiels, um die Entscheidungsfindung im Team zu verbessern.
Ähnliche Entwicklungen vollziehen sich bei Fußballmannschaften. Anhand der vielen Stunden an Videos, die zu allen Talenten verfügbar sind, gibt es Techniken zum Studium der Spielerpositionierung und -bewegungen, um zu beurteilen, wie gut sie sich bewegen und wie hoch ihr Verletzungsrisiko ist. Laut Sanjay Chopra, dem Mitbegründer der Firma Cognistx,
„Wir haben Körperhaltungstechniken, mit denen wir herausfinden können, wo sich die Gelenke befinden, wie weit die Gelenke sind, wo Ihre Hüfte ist, wie stark die Schulter geneigt ist, die Höhe der Knie, der Abstand der Knie, der Abstand der Knie Füße, wo die Winkel spitz sind … das System kann jetzt mehrere Informationsrahmen betrachten und dann mit der Analyse beginnen und Erkenntnisse liefern, die Menschen möglicherweise entgangen sind. Und jetzt können Sie diese Erkenntnisse nutzen, um Ihre Spieler besser zu trainieren.“
Durch eine detaillierte Analyse der Körperbewegung und -positionierung ist es möglich, Spielansagen zu antizipieren und Spieler zu trainieren, auf bestimmte Formationen zu reagieren. Einige Spieler können verräterische Anzeichen für ein Lauf- oder Passspiel oder ein Bootleg des Quarterbacks liefern, und all dieses Material kann denjenigen Vorteile bieten, die sich gegen diese Optionen verteidigen müssen. Entscheidungen in Sekundenbruchteilen spielen oft eine große Rolle für den Erfolg oder Misserfolg bestimmter Spiele.
Einige Organisationen setzen Computer Vision ein, um Spielerbewegungen zu untersuchen. Diese Systeme zeichnen subtile Bewegungen verschiedener Körperteile auf, um die Geschwindigkeit zu verbessern, unnötige oder ineffiziente Schritte zu reduzieren und die Gesamtleistung zu verbessern. Kleine Unvollkommenheiten in Gangart, Geschwindigkeit oder Drehungen können die Anfälligkeit für Verletzungen erhöhen oder die Zeit im 40-Yard-Dash verkürzen. Da die Leistung der Spieler auf Hundertstelsekunden genau gemessen wird, können scheinbar winzige Verschiebungen im Timing oder in den Bewegungen den Unterschied ausmachen, ob sie in den Eröffnungsrunden gedraftet werden oder überhaupt nicht.
Wieder andere Teams nutzen KI und Datenanalysen, um herauszufinden, wie sie Fans am besten einbeziehen können. Mit der zunehmenden Nutzung von Social-Media-Tools versuchen NFL-Kommunikatoren, ihr Publikum anzuziehen, ihre Fangemeinde aufzubauen und die öffentlichen Profile führender Spieler zu fördern. Mithilfe datenbasierter Funktionen wie Next Gen Stats können sie Spielerbewegungen verfolgen, Spielergeschwindigkeiten aufzeichnen und die Anzahl der Yards dokumentieren, die ein Spieler gelaufen ist, während er im Zickzack durch die Verteidigung gelaufen ist. Er kann neun Yards vorrücken, aber dafür 25 Yards laufen.
Bei der Fokussierung auf Fan-Engagement folgt die NFL dem Beispiel Hollywoods. Datenanalyseunternehmen in der Filmindustrie setzen maschinelles Lernen ein, um eine Vielzahl von Merkmalen von Schauspielern und Handlungssträngen zu analysieren, um vorherzusagen, welche Charaktere beim Publikum Anklang finden und die größten Einnahmen für Filmstudios erzielen. Den Schauspielern wird eine prozentuale Punktzahl zugewiesen, die den wahrscheinlichen Empfang durch die Fans und die finanziellen Ergebnisse misst.
Selbst mit all der Technologie wird es wahrscheinlich Jahre dauern, bis ein Team einen Robotertrainer anstellt. Fußball bleibt ein Spiel des menschlichen Urteilsvermögens und der Intuition, und sowohl Trainer als auch Spieler nutzen ihre persönliche Erfahrung, um ihre eigenen Bewegungen zu verbessern und Tendenzen bei gegnerischen Spielern zu erkennen. Aber da die Automatisierung in so viele Bereiche vordringt, ist es möglicherweise nur eine Frage der Zeit, bis KI-basierte Assistenten und Chatbots einige organisatorische Funktionen ersetzen. Was bereits in den Bereichen Finanzen, Einzelhandel, Buchhaltung und Marketing passiert, wird letztendlich bis in die NFL reichen und den Fußballbetrieb verändern.
