Современный профессиональный спорт всё чаще опирается на «умных» ассистентов – системы анализа больших данных и искусственного интеллекта. Тренеры получают объективную цифровую картину каждого спортсмена вместо чистой интуиции: к сбору данных привлекаются носимые сенсоры (GPS-жилеты, акселерометры, пульсометры), видеокамеры, медицинские и даже социально-медийные источники. Мощные алгоритмы машинного обучения обрабатывают сотни параметров – от траекторий игроков на поле до биометрии и сна – и выдают конкретные рекомендации: как изменить технику бега, нагрузку, восстановление или питание ради повышения эффективности. Искусственный интеллект (ИИ) не заменяет человека, а усиливает его, показывая «объективную цифровую картину» подготовки и состояния команды.
В основе этого подхода – специализированные технологические платформы. Так, компания Catapult Sports выпускает GPS‑жилеты и датчики, которые носят футболисты и регбисты. Подобные решения (установленные под игровой формой) уже используются в десятках чемпионатов: они собирают данные о пройденной дистанции, спринтах, ускорениях, ударах о землю, частоте сердечных сокращений, вариабельность сердечного ритма и биомеханике движений. Ещё один мировой лидер – StatSports – тоже предлагает портативные устройства для мониторинга нагрузки. Эти «умные жилеты» позволяют тренерам в реальном времени оценивать степень усталости и корректировать тренировочный процесс.
Для анализа игрового видео применяются отдельные решения. Например, платформа Second Spectrum (официальный партнёр НБА и Премьер-лиги) автоматически фиксирует перемещение каждого баскетболиста и генерирует тактические прогнозы. В футбольной Премьер-лиге Second Spectrum вместе со Stats Perform запустили уникальный поток данных, объединяющий трекинг игроков и статистику по каждому матчу. Видеоаналитику предлагает и Hudl – сервис, популярный у профессиональных команд и молодежных лиг (им пользуются, по оценкам, большинство клубов НБА и десятки футбольных команд по всему миру). Платформа SAP Sports One обеспечивает клубам и федерациям централизованную систему управления данными: спортивное планирование, медицинские отчёты, скаутинг и аналитику собираются в одном «облаке» для удобного доступа.
На последнем этапе внедряются решения для прогнозов и оптимизации. Так, стартап Zone7 применяет ИИ к данным о тренировках и здоровью спортсменов. По собственным данным компании, использование Zone7 в ряде клубов английской Премьер-лиги позволило снизить мышечные травмы на 30% за сезон. Ещё один пример – Whoop (носимый трекер), который отслеживает сон и восстановление атлетов, а ИИ-инструменты дают советы по интенсивности занятий. Компания SciSports предлагает клубам инструменты для оценивания скаутинга: её модели на базе ИИ обучены на сотнях тысяч трансферных сделок и помогают обнаруживать недооценённых игроков. Например, английский «Ливерпуль» анализирует метрики от StatsBomb и SciSports, чтобы находить на рынке таланты с высокой отдачей при сравнительно низкой цене.
Российские спортивные клубы не отстают и внедряют системы ИИ для различных задач. ФК ЦСКА на Восточном экономическом форуме сообщил о внедрении ИИ для поиска игроков: система распознаёт действия футболистов по видео, формирует большие данные и использует их для скаутинга талантов. По словам руководства ЦСКА, такая аналитика позволяет «видеть новый потенциал, который традиционные данные упускают». Отметим, что обработка спортивных «биг дата» и в России уже несколько лет: о своих ИИ‑платформах заявляют лидеры местного рынка, а российские учёные проводят исследования в этой области.
ФК «Локомотив» измеряет ключевые показатели футболистов (скорость бега, время на поле, создание опасных моментов) с помощью с помощью сервисов аналитики и ИИ. По словам спортивного директора, такая система помогает избегать дорогостоящих ошибок при трансферах — каждый промах обходится клубу в $2–3млн, и аналитика существенно снижает эти риски. Аналогичные решения используют и другие клубы: они отслеживают состояние каждого игрока как на тренировках, так и в играх.
Сервис Iceberg Sports Analytics для сборной России по хоккею автоматически отслеживает около 500 параметров каждого игрока (силу, выносливость, скорость, манёвренность) и выдаёт тренерам рекомендации по сочетанию звеньев и стратегии игры.
Российская ИТ-компания GMCS и Российский футбольный союз разработали цифровой интерфейс для тренеров сборной и клубов, который собирает данные о нагрузках игроков и помогает точнее планировать подготовку.
Интеграция ИИ в спорт даёт ощутимый экономический эффект. Сокращение травматизма – прямая экономия: меньше затрат на лечение и быстрое возвращение звёзд в строй. Так, упомянутый Zone7 заявляет о 30% снижении мышечных травм, что позволяет командам сохранять ресурсы и усиленно бороться за титулы. Повышение результата на поле с помощью анализа данных приносит спортивную выгоду и коммерческий успех – победы и трофеи укрепляют бренд клуба, а грамотный скаутинг с ИИ может увеличить стоимость игроков и доход от их трансферов. Стратеги называют «расшифровку данных» новым конкурентным преимуществом: в условиях рынка, где половина трансферов оказывается неудачными, точные аналитические модели позволяют клубам извлекать выгоду, «платить меньше за переоценённый актив и находить недооценённых игроков»
По мнению Алексея Николаевича Чернякова, кандидата философских наук, доцента кафедры информационных технологий Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве РФ, искусственный интеллект в спорте – это не просто метод повышения скорости и точности аналитики, но и новый стратегический ресурс. Таким образом, интеграция ИИ в спорт меняет правила игры: она открывает клубам перспективы выигрывать не только за счёт таланта игроков, но и благодаря интеллектуальным технологиям, которые помогают читать тренды и мгновенно адаптироваться к ситуации.