Fußballtrainer, die verzweifelt daran interessiert sind, die Leistung ihrer Mannschaft zu verbessern, könnten bald eine Antwort in einem System künstlicher Intelligenz finden, das darauf abzielt, den nächsten Superstar heraufzubeschwören.
Eine Art Aladdin-Sportlampe ist in greifbarer Nähe, sagen Technologen, die es Managern ermöglichen könnte, sich einfach einen neuen Spieler mit der Aggressivität von Erling Haaland oder der Haltung von Jude Bellingham zu wünschen und sich von einer KI den perfekten Kandidaten vorschlagen zu lassen.
Ein System, das Video und automatisiertes Tracking nutzt, um die Leistung von fast 180.000 überwiegend jugendlichen Fußballspielern auf der ganzen Welt zu überwachen, bildet die Grundlage für die Dienste von Eyeball, einem digitalen Scouting-Unternehmen, das bereits Beziehungen zu mehr als einem Dutzend Premier-League-Vereinen und anderen Eliteteams unterhält Europa und Nordamerika.
Anhand der nach eigenen Angaben größten globalen Jugendfußball-Videodatenbank – mit registrierten Spielern aus 28 Ländern – kann das Unternehmen nun nach eigenen Angaben ermitteln, welche jungen Spieler am besten zur Beschreibung aktueller oder aktueller Topstars passen, die durch einen der acht Archetypen definiert werden. Dazu gehören der ideale „Box-to-Box-Mittelfeldspieler“, die „moderne Nr. 9“, die „Spielmacher-Nr. 10“ und der „umgekehrte Außenverteidiger“.
Die Eigenschaften des idealen Mittelfeldspielers sind eine Mischung aus Steven Gerrard, Kevin De Bruyne, Dominik Szoboszlai, Federico Valverde, Dani Olmo und Bellingham – alles Top-Nationalspieler. Der moderne Augapfel Nummer 9 ist von den Attributen von Haaland, Robert Lewandowski, Harry Kane, Victor Osimhen, Karim Benzema und Nicolas Jackson inspiriert.
„Wir gehen davon aus, dass diese Suchanfrage in nicht allzu ferner Zukunft durch Sprachbefehle aktiviert wird“, sagt David Hicks, Mitbegründer des Unternehmens. „Zum Beispiel muss ein Scout einfach sagen: ‚Zeig mir einen Spieler vom Typ Steven Gerard‘ oder ‚Ich möchte einen Box-to-Box-Mittelfeldspieler, der ein Spiel beeinflussen kann‘.“
Die langfristige Wirksamkeit des Ansatzes ist noch nicht bestätigt. Doch mittlerweile stellt das Unternehmen Kameratechnik zur Verfügung, um detaillierte Daten über Spieler bei Jugendspielen in etablierten Fußballzentren wie Spanien und Frankreich, Ghana, Senegal und der Elfenbeinküste sowie kleineren Ländern wie Burkina Faso zu erfassen.
Zu den Vereinen, die das System nutzen, gehören 13 in der Premier League, mehrere in Spanien, Deutschland und Italien, Ajax in Amsterdam, US-amerikanische Major-League-Fußballmannschaften und sogar US-Colleges, die Studenten aus Europa und Afrika rekrutieren möchten, sagte Eyeball.
Der ehemalige englische Verteidiger Sol Campbell war an einem anderen KI-gestützten Scouting-Startup, Talnets, beteiligt, das Spieler in Südafrika, Ghana, der Elfenbeinküste und Senegal verfolgt und auch plant, Daten aus Nordmazedonien, Serbien und möglicherweise aus Bulgarien zu sammeln. Kasachstan und Usbekistan.
Sein Gründer, Darko Stanoevski, sagt, KI-Scouting habe „einen Prozess demokratisiert, der sehr subjektiv ist und leider von der Politik und den Interessen bestimmter Menschen bestimmt wird“ – insbesondere von Fußballagenten.
Eyeball beobachtet 12- bis 23-Jährige in Amateurclubs in ganz Europa mit einer einzigen Kamera, die das gesamte Spielfeld erfasst. Die Technologie verfolgt die Laufdistanzen und -geschwindigkeiten jedes Spielers, die Anzahl der Sprints, die Beschleunigung und Verzögerung über fünf Meter sowie Daten wie die Anzahl scharfer 90-Grad-Kurven der Spieler.
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Einige auf diese Weise rekrutierte Spieler begannen, in die Profi-Ränge aufzusteigen. Dazu gehören der 18-jährige ivorische Mittelfeldspieler Abdoulaye Kanté, der vom französischen Zweitligisten Troyes verpflichtet wurde, der 17-jährige norwegische Flügelspieler Daniel Skaarud, der zur Ajax-Akademie wechselte, und der 19-jährige Verteidiger. Assane Ouedraogo, der zum MLS-Klub Charlotte FC wechselte.
Doch erst in wenigen Jahren lässt sich der Wert des Ansatzes richtig einschätzen. Erst dann wird klar sein, ob die mit Hilfe der KI ausgewählten Spieler ein Erfolg waren.
„Wir werden in der Lage sein, den Leuten zu sagen, welche Daten und welche typischen Verhaltensweisen wir aus dem Video interpretieren können und die auf zukünftige Talente hinweisen, anstatt ihnen nur zu erzählen, was auf dem Spielfeld passiert ist“, sagt Hicks.
Die Systeme werfen auch die Frage auf, ob die KI-Analyse beginnen kann, den Stil des Fußballers zu verändern, den wir in der höchsten Spielklasse spielen sehen.
„Entscheidungen werden immer noch von Trainern und Chefscouts auf der Grundlage der Vereinsphilosophie getroffen – mehr Körperlichkeit oder so etwas in der Art“, sagt Stanoevski. „Wir werden in absehbarer Zeit keine Änderungen sehen. Langfristig glaube ich jedoch, dass sich dies ändern wird.
