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Wie Artificial Intelligence und Machine Learning den Sport revolutionieren

Infront
13/04/2018
3 min read

Keine Frage, wir sind bereits mittendrin in der Transformation durch Artificial Intelligence (AI). Sie begegnet uns als autonome Smart Factory bei BMW, als zukünftiger Marketing-Manager von Zalando oder selbstfahrende Uber-Autos. Spätestens beim Gespräch mit Alexa erkennen wir, dass Computer viel mehr können, als schnelles Kopfrechnen. Sie sind intelligent geworden. Und eröffnen uns damit ungeahnte Möglichkeiten.

Artificial Intelligence ist ein Game Changer für die deutsche Wirtschaft

Fakt ist: Die deutsche Wirtschaft braucht AI, wenn sie weiter wachsen will. Diese Entwicklung zu verschlafen wäre langfristig so verheerend wie seinerzeit das Internet zu ignorieren. Tatsächlich sagen McKinsey und Accenture voraus, dass AI der neue Antriebsschub ist, den die deutsche Wirtschaft zum Wachsen braucht.

McKinsey erwarten, dass durch Einsatz von AI das BIP um jährlich bis zu 0,25 Prozentpunkte, also 10 Mrd. Euro zusätzlich wachsen kann. Dies spiegelt sich im Markt für AI wieder: Er wird voraussichtlich um beachtliche 25 % im Jahr wachsen.

Doch mit diesem Trend wächst auch eine Befürchtung: Werden durch intelligente Maschinen zahlreiche Berufe überflüssig? Während die Bitkom schätzt, dass bis 2022 etwa 3,4 Millionen Stellen durch Digitalisierung wegfallen, prognostiziert das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) vielmehr eine Umschichtung der Stellen. Sicher ist nur, dass die Arbeitswelt durch AI einen tief greifenden Wandel erlebt.

So eine bahnbrechende Entwicklung geht auch am Sport nicht vorbei. Ganz im Gegenteil, bereits heute revolutionieren Unternehmen aus dem Sport- oder Entertainmentsegment das Fan-Erlebnis, die Analyse oder das Sponsoring mit AI. Wie? Das schauen wir uns gleich an.

Lassen Sie uns zunächst einen Schritt zurückgehen. Denn während AI fast täglich die Schlagzeilen füllt, bleibt die Frage offen: Was ist AI eigentlich? Und welche Rolle spielt Machine Learning dabei?

Was ist Artificial Intelligence und Machine Learning?

Intelligente Maschinen beeindrucken uns mit ihrer Fähigkeit, eigenständig und zielorientiert zu handeln. Darin kommen sie der menschlichen Intelligenz erstaunlich nahe – und übertreffen sie in ihrem Spezialgebiet sogar. Genau das ist der Kern von AI:

Artificial Intelligence:
Die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Intelligenzleistungen zu erbringen.

Um diese Leistung zu erbringen, brauchen Maschinen eine weitere menschliche Fähigkeit: das Lernen. Im Computer-Kontext sprechen wir von Machine Learning, also dem Prozess, in dem Maschinen aus ihrer Umwelt oder gegebenen Daten eigene Erfahrungen und Wissen formen.

Machine Learning:
Der Prozess, der es Maschinen ermöglicht, Wissen aus Erfahrung zu generieren.

Dies ist der kritische Punkt, der intelligente von normalen Computern unterscheidet. Im Gegensatz zu ihnen handeln sie nicht nur auf Basis von programmierten Befehlen, sondern können durch Erfahrung dazu lernen und eigenständige Entscheidungen treffen.

Artificial Intelligence

Aktuelle AI-Anwendungen im Sport – 3 Beispiele

Zurück zur großen Frage: Wie verändert AI den Sport? Tatsächlich wird AI bereits in jeder großen Sportart angewendet und bald aus bedeutenden Sport-Events nicht mehr wegzudenken sein. Das verdeutlicht der Report „Artificial Intelligence and Sport“ von SportBusiness International und Nakono.

Der Einsatz von AI im Sport konzentriert sich unter anderem auf die Kernbereiche Fan-Erlebnis und Analyse. Doch auch im Sponsoring gibt es interessante Entwicklungen. Werfen wir einen Blick auf drei wegweisende Beispiele:

  1. 1. Fan-Erlebnis

Der Report „Commercial Trends in Sports 2017“ von Nielsen zeigt: Die Stärkung der Fanbeziehung ist einer der wichtigsten Zukunftstrends der Sportbranche. Mit AI wird diese Beziehung neu gedacht: Sie wird enger und interaktiver als je zuvor.

Insbesondere Chatbots treiben diese Entwicklung voran. Zu den fortgeschrittenen Anwendungen gehören sicherlich das Fußball-Chatbot Tokabot und „Ask Fred“, ein Chatbot für Wimbledon-Besucher.

Dieses Bot ist Teil des Watson-Systems und fungiert als Personal Guide, der den Fans mit Informationen in Echtzeit zur Seite steht. Wer ist der beste Spieler? Wo ist das nächste WC? Kaum eine Frage, die „Ask Fred“ nicht beantworten kann.

  1. 2. Sport-Analyse

Wearables, High-Res Kameras, GPS-Chips und andere Sensoren tracken die Performance von Sportlern und sammeln die Daten über Jahre hinweg in einem großen Topf: Big Data.

Die MLB Statcast ist ein solcher Big Data-Topf, den Kameras und Radare aus 30 Major League Baseballstadien speisen. Mithilfe dieser Daten kann das Tracking-System auch Vorhersagen treffen, darunter die „Expected Batting Average“, das heißt wie häufig ein Spieler die „first base“ pro Gesamt-Schlagversuche voraussichtlich erreicht, oder die „Expected Slugging Percentage“, also wie viele Bases ein Spieler durchschnittlich pro Schlagversuch erlaufen wird.

  1. 3. Erfolgsmessung im Sponsoring

Jedes Jahr wächst der weltweite Markt fürs Sponsoring. In 2017 wurden laut IEG insgesamt 62,7 Mrd. $ ausgegeben, 16, 7 Mrd. $ davon in Europa. Ob die Investitionen jedoch die erhoffte Sichtbarkeit erzielen, war bisher nur mit großem Aufwand und einem gewissen Fehlerpotential messbar.

Mit AI kommen neue Technologien ins Spiel, die die Markensichtbarkeit punktgenau erfassen: in TV-Übertragungen, Online Streams und Social Media. Anbieter wie Nervve oder Nielsen mit Sport24 tracken unter anderem Logos auf Boards, Kleidung oder Bechern. Auch die Größe und Dauer der Sichtbarkeit wird erhoben.

Mit diesen Daten können Sponsoren ihren ROI messen und zudem Potenziale zur Optimierung entdecken – und das mit einer deutlich erhöhten Reliabilität.

Die AI-Revolution der Wirtschaft und Sport-Branche nimmt erst Anlauf

Ein Blick auf aktuelle Anwendungen von AI zeigt: Die noch junge Technologie löst bereits heute einen starken Wandel in der Wirtschaft und der Sport-Branche aus. Dabei nimmt die Revolution gerade erst Anlauf. Denken Sie einmal daran, wie Ihre Internetnutzung vor 20 Jahren aussah – und wo wir heute sind. Wie wird unsere Lebens- und Arbeitswelt mit AI wohl in 20 Jahren aussehen?