Выход на замену: чем искусственный интеллект помогает скаутам в футболе

В июне 2025 г. мадридский «Реал» сообщил, что в работе скаутов уже несколько месяцев использует искусственный интеллект (ИИ). Клуб осваивает систему, которая превращает разрозненные данные по игрокам в единый рейтинг. ИИ просчитывает не только подойдет ли футболист команде, но и прогноз окупаемости сделки в случае покупки новичка. Подобные разработки охотно внедряют клубы разных уровней. Технологии способны кардинально поменять работу скаутов и спортивных директоров, а в будущем эти профессии могут и вовсе исчезнуть.

Пробить по базе

Систематизация информации в футболе началась задолго до появления компьютеров. Еще в 1930-е тренеры и их помощники фиксировали самые простые показатели игроков – количество пасов, процент точности, число ударов и т. д. В 1980-е благодаря компьютеризации появилась возможность составлять по-настоящему большие базы данных: со временем в скаутских отделах появились компьютеры, а в них – персональные электронные карточки игроков. Следующий шаг в 1996-м сделала британская компания Opta. Она стала сотрудничать с клубами Английской премьер-лиги, предоставляя им подробные отчеты по матчам со статистикой отдельных футболистов. Развитие видеотрекинга в XXI в. упростило сбор данных – прежде каждое действие приходилось учитывать вручную, а теперь это происходит почти автоматически.

Если сбор и хранение статистики за последние десятилетия сильно изменились, то их анализ долго топтался на месте, но внедрение ИИ помогло и тут. С помощью машинного зрения можно учесть гораздо больше показателей игрока во время матча. Анализ тоже автоматизирован, а его выводы гораздо более «живые». ИИ способен дать почти готовый отчет, подходит ли футболист команде. «По сравнению с другими отраслями футбол отстает с точки зрения применения ИИ-технологий, – рассказывает «Ведомости. Спорту» Кирилл Серых, главный специалист по анализу данных аффилированной с Бундеслигой компании Sportec Solutions. – В футболе применяют уже устаревшие методы. Но если сравнить ситуацию десятилетней давности с нынешней, прогресс огромный, хотя потенциал далек от полного раскрытия».

Уже сейчас ИИ, работая с качественной базой данных, способен подобрать игрока под четкие параметры. С его помощью спортивный директор клуба может составить шорт-лист из футболистов, чей стиль игры напоминает манеру, например, Джуда Беллингема. Можно сужать круг поиска за счет самых разных параметров: допустим, техника как у Киллиана Мбаппе, отбор как у Родри, трансферная стоимость до 70 млн евро, возраст до 25 лет. Но адекватность результата во многом зависит от точности собранных данных, да и в целом пока полностью полагаться на умные системы нельзя, считает Серых. И все же в будущем ИИ сможет учитывать огромный спектр характеристик, причем не только игровых. «Простые показатели извлекаются легко, – говорит эксперт. – Даже используют композитные индексы, как в футбольном симуляторе. Например, атака – 95. Но важны и другие факторы. Знание иностранных языков, конфликтность, семейная ситуация – эти данные собрать гораздо сложнее, но они играют большую роль».

Пока некоторые скауты относятся к ИИ настороженно. По их мнению, в футболе существуют ситуации, в которых машина не способна разобраться. «Стандартные положения действительно очень хорошо обрабатываются ИИ на мертвом мяче (еще не введен в игру. – «Ведомости. Спорт»), – объясняет «Ведомости. Спорту» футбольный скаут Дмитрий Нечипоренко. – Причем и в атаке, и в какой-то степени при обороне. Но одна из самых сложных вещей – вторые фазы стандартов. В этот момент игроки находятся в непривычных позициях, поэтому вторая фаза очень сложная и для анализа, и для игры».

Скаут в аут?

Потенциал ИИ в футболе раскроется еще больше, когда базы обогатятся данными по детско-юношеским командам. ИИ способен не только анализировать текущие показатели, но и прогнозировать, что с перспективным игроком случится в будущем, моделируя ситуацию на основе существующих паттернов и тенденций. Это может полностью перевернуть подход к комплектации составов и поиску будущих звезд. Подробную информацию о своих воспитанниках уже собирают многие клубы. Например, голландский «АЗ» использует платформу BrainsFirst – игроки академии с 12 лет проходят 40-минутные когнитивные тесты, результаты которых попадают в базу данных. А «Бенфика» составляет модели по игрокам с траекторией будущего роста. Это помогает выбрать оптимальное амплуа для начинающего футболиста, а также прогнозирует, сколько он будет стоить на трансферном рынке к 18 годам.

ИИ активно используют и в «Ливерпуле». Клуб больше 10 лет назад отказался от интуитивного подхода к подбору новичков. С приходом в 2013-м на пост главы отдела методологии Майкла Эдвардса «Ливерпуль» полагается на цифры и графики. Со временем Эдвардс и его коллеги стали внедрять ИИ. Большую роль в технологическом прорыве сыграл директор по исследованиям, доктор физических наук Иэн Грэм. Он предложил оригинальные метрики для оценки, самая известная – GPA (Goal Probability Added, т. е. прирост вероятности гола). GPA замеряет, насколько изменилась вероятность гола «Ливерпуля» после конкретного действия игрока. Расчеты происходят по сложной математической формуле, поэтому их доверяют компьютеру. Другая метрика – Transfer Model, и она заточена на покупку игроков. За общим названием скрывается набор алгоритмов, который рассчитывает, сколько очков может получить клуб за каждый потраченный на футболиста евро. Также механизм определяет вероятность травм. Система оказалась очень полезной. В 2017-м «Ливерпуль» выбирал между Мохаммедом Салахом и Юлианом Брандтом. Transfer Model посоветовал египтянина, и вряд ли кто-то об этом пожалел. С тех пор методы подбора футболистов стали еще более совершенными. И столь явный технологический прогресс ставит вопрос о том, насколько актуальной будет профессия скаутов в будущем. «В ближайшие три года она точно остается, – уверен Серых. – Подбор игроков – сложная задача, и пока нет полного доверия ИИ-решениям».

Сейчас на рынке представлено несколько разработок для подбора футболистов. Одна из самых известных – aiScout, ею пользуются «Челси», «Ноттингем Форест» и греческий «Олимпиакос». AiScout анализирует физические, технические и когнитивные способности игроков, помогая выявлять таланты. Систему Plaier осваивает лондонский «Арсенал», а с прошлого года – «Реал». Но, возможно, дальше всех пошел «Шеффилд Юнайтед», который сокращает группу скаутов, заменяя их платформой от компании ShortCircuit Science. Впрочем, Серых подчеркивает, что пока на рынке не так много готовых решений, которые полностью бы закрыли функционал скаута. ИИ сейчас служит помощником, он может дать альтернативное мнение по игроку, но решение все равно должен принимать человек. К тому же реальный сотрудник несет ответственность. Его можно оштрафовать или уволить за неудачу или премировать за успех.

Пока ИИ больше похож на инструмент, чем на конкурента для реального сотрудника. Возможно, таким он и останется. Нечипоренко не верит, что технологии однажды заменят скаутов и спортивных директоров, ведь ИИ лишен некоторых (и негативных в том числе) качеств человека, которые требуются в профессии. «Я не понимаю, как ИИ будет вместо спортивного директора вести переговоры с игроком или другим спортивным директором, – рассуждает Нечипоренко. – Ведь переговоры – это в какой-то степени попытка обмануть противоположную сторону. Обман сам по себе заложен в игру. И если его убрать, то мы окажемся в утопическом обществе, как в Городе Солнца из одноименной книги Томмазо Кампанеллы». Другая причина, почему профессии скаута и спортивного директора пока хоронить рано, – социальная. У сотрудников клуба складываются связи и отношения, они знают своих коллег, конкурентов, руководителей и подчиненных. И пока без этих контактов сложно представить профессиональный футбол. «Я сейчас работаю в клубе «Рига», – говорит Нечипоренко. – У нас в штате и на аутсорсе задействованы по меньшей мере восемь человек. Владелец клуба Сергей Ломакин может наложить вето на сделку по какому-то футболисту, потому что у него мало обводок. Но даже он при акценте на статистику понимает, что нужно работать с людьми».

Проще и дешевле

ИИ может помочь не только клубам, но и игрокам. Например, когда Кевин Де Брюйне в 2021 г. вел переговоры с «Манчестер Сити» о продлении контракта, он обратился в компанию Analytics FC, чтобы получить лучшие условия. Она собрала на него 80-страничное досье, представила графики, которые показывали, как изменится игра и результаты команды, если бельгийца не будет на поле. Информацию он передал аналитикам и руководству. Это был первый громкий случай, когда футболист заплатил за подобные услуги (сумма не разглашается) ради более выгодного контракта. Так он стал получать 385 000 фунтов в неделю, на 30% больше прежнего. Причем благодаря ИИ Де Брюйне отказался от посредничества агента, что позволило сэкономить еще несколько процентов.

В целом пространство для применения ИИ в футболе огромно. В будущем технологии могут вытеснить не только агентов, но даже тренеров или по крайней мере их ассистентов. Нетрудно представить, как через несколько лет ИИ будет выводить на планшеты рекомендации по заменам и тактике. «Такое уже есть, но пока лишь у небольшого количества клубов, – говорит Серых. – Анализировать данные в живом режиме – гораздо более сложная задача. Далеко не все могут себе это позволить. В будущем технологии станут проще и дешевле, и тогда это придет в футбол, как в свое время пришли данные».