Wie KI im Fußball eingesetzt wird: Analyse, Scouting, Taktik und mehr
Künstliche Intelligenz wird zu einem immer wichtigeren Bestandteil des modernen Fußballs. Vereine, Analysten, Scouts, Trainer, Performance-Abteilungen, Broadcaster und Fans arbeiten inzwischen mit Systemen, die große Mengen an Fußballdaten verarbeiten, Muster in Videos erkennen, Spielerleistungen bewerten und Prognosen erstellen können.
KI ersetzt dabei nicht die fußballerische Expertise. Sie liefert vielmehr eine zusätzliche Informationsgrundlage für Entscheidungsprozesse. Ein Scout kann Daten nutzen, um interessante Spieler für eine weitere Beobachtung zu identifizieren, ein Trainer kann mit automatisierter Videoanalyse einen Gegner untersuchen, und eine Performance-Abteilung kann Trackingdaten mit körperbezogenen Informationen kombinieren, um die Belastung der Spieler zu überwachen.
Die Einsatzbereiche reichen von Spielertracking und Scouting über Taktikanalyse und Verletzungsrisikomanagement bis hin zu Spielprognosen und Medienproduktion. Gemeinsam verändern diese Technologien die Art und Weise, wie Fußball analysiert, vorbereitet und konsumiert wird.
Wie KI im Fußball funktioniert
KI im Fußball ist keine einzelne Technologie. In der Regel werden verschiedene Ansätze miteinander kombiniert, darunter maschinelles Lernen, Computer Vision, prädiktive Modelle und die Verarbeitung großer Datenmengen.
Ein Fußballspiel erzeugt enorme Mengen an Informationen. Spieler bewegen sich kontinuierlich auf dem Platz, Mannschaften verändern ihre Grundordnung, Pässe und Abschlüsse entstehen in unterschiedlichen Spielsituationen, und die körperliche Belastung verändert sich im Verlauf eines Spiels. Moderne Tracking- und Ereignisdaten-Systeme können diese Vorgänge in strukturierte Datensätze überführen.
KI-Modelle können anschließend nach Mustern suchen, deren Erkennung manuell schwierig oder sehr zeitaufwendig wäre.
Ein System kann beispielsweise analysieren:
- Positionierung und Bewegungen der Spieler
- Pass- und Ballbesitzmuster
- Pressing- und Defensivaktionen
- Abschlusspositionen und Expected Goals
- körperliche Belastung
- Mannschaftsformationen und Umschaltphasen
- historische Leistungen von Spielern und Mannschaften
Hier überschneiden sich Fußballanalyse, Daten & Scouting und Sportdaten & Analytics zunehmend mit KI-gestützter Fußballanalyse.
1. Spielertracking und Leistungsanalyse
Eine der etabliertesten Anwendungen moderner Technologie im Fußball ist das Tracking von Spielern und Mannschaften.
Tracking-Systeme erfassen, wo sich Spieler auf dem Platz befinden und wie sie sich bewegen. Je nach System können dazu Laufdistanz, Beschleunigung, Sprints, Positionierung, Geschwindigkeit und weitere körperliche oder taktische Kennzahlen gehören.
KI- und Machine-Learning-Verfahren können diese Rohdaten in aussagekräftigere Erkenntnisse über die Leistung überführen.
Analysten können beispielsweise untersuchen, ob ein Spieler regelmäßig Räume für Mitspieler öffnet, wie sich die Abwehrkette einer Mannschaft nach einem Ballverlust verhält oder wie häufig ein Spieler bestimmte Schwellenwerte bei hochintensiven Läufen erreicht.
Die Kategorie Fußball-Performance & Tracking umfasst Tools und Plattformen, die sich mit diesem Bereich der Fußballtechnologie beschäftigen.
SkillCorner ist ein Beispiel für ein Unternehmen, das mit fortschrittlichen Trackingdaten aus dem Fußball arbeitet. Stats Perform und StatsBomb stellen ebenfalls umfangreiche Fußball- und Analysedaten bereit, die von professionellen Organisationen genutzt werden.
Weitere Plattformen wie FBref, Understat und WhoScored stellen zunehmend detaillierte Fußballstatistiken für Analysen zur Verfügung.
Entscheidend ist dabei, dass KI große Mengen an Tracking- und Ereignisdaten in Informationen umwandeln kann, die Analysten tatsächlich für ihre Arbeit nutzen können.
2. KI-gestütztes Scouting und Recruiting
Scouting ist ein weiterer Bereich, in dem KI und Datenanalyse den Umfang der möglichen Spielerbewertung deutlich erweitern können.
Ein klassischer Scoutingprozess kann das Anschauen von Spielen, die Analyse von Videos, die Auswertung von Statistiken, Stadionbesuche und die Beurteilung umfassen, ob die Eigenschaften eines Spielers zu einer bestimmten Mannschaft passen.
Datenbasierte Systeme können Scouts dabei helfen, deutlich größere Spielermärkte zu durchsuchen.
Eine Scouting- oder Recruiting-Abteilung kann Spieler beispielsweise nach Alter, Position, Liga, Spielstil, körperlichen Eigenschaften, statistischer Leistung oder taktischer Rolle filtern. Fortgeschrittenere Modelle können Spieler mit bestehenden Kaderspielern vergleichen oder Profile identifizieren, die ansonsten möglicherweise übersehen würden.
Die Kategorien Scouting & Spielerrekrutierung und Fußballtransfers & Transfermarkt umfassen zahlreiche Tools aus diesem Bereich.
ScoutDecision, SciSports, Comparisonator, DataScout und Soccerment XSEED sind Beispiele für Plattformen, die mit datenbasierter Spielerbewertung und Rekrutierung verbunden sind.
TransferRoom und Transfermarkt erfüllen innerhalb des größeren Transferökosystems unterschiedliche Funktionen. Sie zeigen jedoch, wie stark die heutige Spielerrekrutierung von strukturierten Informationen abhängig ist.
KI ist in diesem Bereich besonders hilfreich, weil sie die Zahl der Spieler reduzieren kann, die Scouts manuell untersuchen müssen. Die endgültige Entscheidung bei einer Verpflichtung erfordert jedoch weiterhin fußballerisches Wissen, Kontext und menschliches Urteilsvermögen.
3. Computer Vision und automatisierte Videoanalyse
Computer Vision gehört zu den wichtigsten Technologien für die nächste Generation der Fußballanalyse.
Statt dass Analysten jeden Moment eines Spiels manuell überprüfen müssen, können Computer-Vision-Systeme Videos verarbeiten und Spieler, Bewegungen, Formationen und Ereignisse erkennen.
Dadurch werden automatisierte Verschlagwortung und eine deutlich schnellere Videoanalyse möglich.
Ein System kann beispielsweise dabei helfen, folgende Situationen zu erkennen:
- Abschlüsse und Torchancen
- Pässe und Ballgewinne
- Spielerbewegungen
- defensive Grundordnung
- Pressingsequenzen
- Umschaltphasen
- Standardsituationen
- wiederkehrende taktische Muster
Diese Technologie verbindet Videomaterial direkt mit der datenbasierten Seite der Fußballanalyse.
Plattformen wie Hudl, Hudl Wyscout, Dartfish, Nacsport, Metrica Sports und LongoMatch zeigen die Breite des Ökosystems für die Videoanalyse im Fußball.
Pixellot und Spiideo stehen wiederum für die zunehmende Bedeutung automatisierter Videoaufzeichnung und -analyse im Sport.
Nicht jedes Produkt für die Videoanalyse ist ein KI-System. Diese Unterscheidung ist wichtig. KI sollte vielmehr als Bestandteil eines größeren technischen Workflows verstanden werden, der Videoaufzeichnung, Tracking, Ereignisdaten, Analysesoftware und menschliche Interpretation miteinander verbindet.
4. Taktikanalyse und Spielvorbereitung
KI kann auch Trainerteams dabei unterstützen, Gegner zu analysieren und Spiele vorzubereiten.
Moderne Taktikanalyse umfasst weit mehr als die Untersuchung einer Formation. Analysten können Pressingauslöser, Aufbauphasen, Abstände in der Defensive, Umschaltverhalten, Standardsituationen und die Reaktionen einzelner Spieler auf unterschiedliche Spielsituationen untersuchen.
Machine-Learning-Verfahren und automatisierte Analysen können diesen Prozess beschleunigen, indem sie wiederkehrende Muster aus einer großen Zahl von Spielen identifizieren.
Ein Trainerteam könnte beispielsweise untersuchen, wie sich ein Gegner verhält, wenn seine Außenverteidiger nach vorne schieben, wie häufig eine Mannschaft unmittelbar nach einem Ballverlust presst oder in welchen Bereichen während Umschaltphasen defensive Lücken entstehen.
Die Kategorie Fußballtraining & Coaching umfasst Tools für taktische Planung, Coaching und Training.
Tools wie TacticalPad, Coach Paint, Tactic3D, TACTICALista und e2c Tactics unterstützen unterschiedliche Bereiche der taktischen Visualisierung und des Coaching-Workflows.
KI ergänzt diese Tools um eine weitere Ebene, indem größere Datenmengen analysiert und Muster erkannt werden können, deren manuelle Ermittlung wesentlich mehr Zeit erfordern würde.
5. KI für Verletzungsprävention und Belastungssteuerung
Ein weiterer wichtiger Anwendungsbereich ist die Überwachung der Spielerbelastung und der körperlichen Leistungsfähigkeit.
Profifußballer sind einem anspruchsvollen Spiel- und Trainingskalender ausgesetzt. Performance-Abteilungen erfassen deshalb Informationen über Trainingsbelastung, Einsatzminuten, Laufintensität, Regeneration und weitere körperliche Kennzahlen.
KI-Modelle können diese Datensätze analysieren, um Veränderungen der Belastung oder Muster zu erkennen, die mit einem erhöhten Verletzungsrisiko verbunden sein können.
Das Ziel besteht nicht darin, jede Verletzung mit Sicherheit vorherzusagen. Vielmehr kann die Technologie zusätzliche Informationen liefern, die medizinische und Performance-Teams bei Entscheidungen über Training und Regeneration berücksichtigen können.
Die Kategorien Sport-Performance & Tracking und Spielerentwicklung & Leistungsbewertung decken Teile dieses größeren Ökosystems ab.
StatSports, Catapult One, PlayerData EDGE, Playermaker und KINEXON Sports sind Beispiele für Technologien, die Leistungs- und Bewegungsdaten erfassen oder analysieren.
Der Nutzen von KI in diesem Bereich hängt stark von der Qualität der Daten und dem jeweiligen Kontext ab. Ein Modell kann Muster erkennen, doch medizinische und leistungsbezogene Entscheidungen erfordern weiterhin qualifizierte Fachkräfte.
6. Spielprognosen und Fußballprognosen
Prädiktive Modelle gehören zu den sichtbarsten Anwendungen der Datenwissenschaft im Fußball.
Modelle können historische Ergebnisse, Mannschaftsstärke, Spielerstatistiken, Heimvorteil, Torquoten und weitere Variablen kombinieren, um die Wahrscheinlichkeit verschiedener Spielergebnisse zu schätzen.
Expected Goals (xG) ist ein bekanntes Beispiel. Statt lediglich festzuhalten, ob ein Schuss zu einem Tor geführt hat, schätzt ein xG-Modell anhand der Eigenschaften einer Torchance die Wahrscheinlichkeit, mit der diese Chance in ein Tor umgewandelt wird.
Fortgeschrittenere Prognosesysteme können Wahrscheinlichkeiten für folgende Bereiche berechnen:
- Spielergebnisse
- Tore
- Spielerleistungen
- Tabellenplatzierungen
- Turnierausgänge
- weitere Ereignisse im Fußball
Die Kategorien Fußballprognosen & Spielvorhersagen und Prognosen & Forecasting decken diesen Teil des Ökosystems ab.
Tools wie xG Stat, xGscore, Forebet, PredictZ und FootyQuant zeigen unterschiedliche Ansätze für Fußballprognosen und statistisches Forecasting.
Eine Prognose ist jedoch eine Wahrscheinlichkeit und keine Garantie. Fußball bleibt äußerst variabel, und selbst komplexe Modelle können Unsicherheit nicht vollständig beseitigen.
7. KI und die Infrastruktur für Fußballdaten
KI-Anwendungen sind auf Daten angewiesen.
Bevor ein Modell aussagekräftige Erkenntnisse liefern kann, müssen Fußballinformationen erfasst, strukturiert, bereinigt und in einer Form bereitgestellt werden, die von Software verarbeitet werden kann.
Dadurch ist ein umfangreiches Ökosystem aus Fußballdatenanbietern, APIs, Live-Score-Plattformen und Analysediensten entstanden.
API-Football, Football-Data.org, Football-Data.co.uk, Sportmonks, Sportradar, Genius Sports und TheStatsAPI stellen beispielsweise unterschiedliche Formen strukturierter Sportdaten bereit.
Die Kategorie Sportdaten & Analytics deckt diese übergeordnete Datenebene ab.
Diese Infrastruktur ist entscheidend, weil der Nutzen von KI davon abhängt, welche Informationen dem Modell zur Verfügung stehen. Bessere Ereignisdaten, Trackingdaten, Videos und historische Datensätze ermöglichen eine anspruchsvollere Analyse.
8. KI in Fußballmedien und Fan-Erlebnis
KI ist nicht auf Profivereine beschränkt.
Auch Fußballmedien und Fanplattformen können Automatisierung, Datenverarbeitung, Empfehlungssysteme und Computer Vision einsetzen, um Informationen leichter zugänglich und nutzbar zu machen.
Automatisierte Systeme können dabei helfen, Spieldaten zu organisieren, wichtige Momente zu erkennen, Statistiken zu erstellen und Inhalte zu personalisieren.
Die Kategorien Fußballnachrichten, Medien & Fans und Sportmedien & Fans decken diesen Teil des Fußballökosystems ab.
Plattformen wie One Football, FotMob, Sofa Score, Flashscore und AiScore zeigen, wie große Mengen an Fußballdaten direkt für Fans aufbereitet werden können.
KI kann solche Erlebnisse stärker personalisieren, indem Plattformen besser bestimmen können, welche Informationen, Statistiken, Spiele oder Inhalte für einen einzelnen Nutzer besonders relevant sind.
9. KI im Fußball-Broadcasting und bei der automatisierten Content-Produktion
Die Kombination aus Computer Vision, automatisierter Videoproduktion und Daten eröffnet einen weiteren wichtigen Anwendungsbereich: die Umwandlung von Live-Fußball in strukturierte Medieninhalte.
Automatisierte Kamerasysteme können dem Spielgeschehen folgen, ohne dass an jeder Position ein klassischer Kameramann benötigt wird. Videosysteme können außerdem Spielbilder mit Statistiken und Ereignisdaten verknüpfen.
Dadurch kann die Fußballberichterstattung auch für kleinere Wettbewerbe und Organisationen zugänglicher werden, die nicht über dieselbe Produktionsinfrastruktur wie große Broadcaster verfügen.
Tools wie Pixellot, Spiideo und CatchThat zeigen unterschiedliche Bereiche des Ökosystems für Sportvideo und Content-Produktion.
Die Kategorie Sport-Highlights & Wiederholungen ist ein weiterer relevanter Teil dieses Umfelds.
10. KI unterstützt Entscheidungen im Fußball, ersetzt sie aber nicht
Ein zentraler Punkt beim Einsatz von KI im Fußball ist, dass die Technologie am besten als Entscheidungsunterstützung funktioniert.
Ein Recruiting-Modell kann einen Spieler identifizieren, dessen statistisches Profil zu den Anforderungen einer Mannschaft passt. Ein Scout muss jedoch weiterhin Persönlichkeit, Anpassungsfähigkeit, taktisches Verständnis und die Eignung für den Verein bewerten.
Ein Prognosemodell kann schätzen, dass eine Mannschaft eine höhere Siegwahrscheinlichkeit besitzt. Es kann jedoch nicht genau wissen, was während des Spiels passieren wird.
Ein Belastungsmodell kann ein ungewöhnliches körperliches Muster erkennen. Medizinische Fachkräfte müssen diese Information jedoch weiterhin interpretieren.
Fußball ist ein komplexes Umfeld mit unvollständigen Informationen und unvorhersehbarem menschlichem Verhalten. KI kann Informationen in einem Umfang verarbeiten, den Menschen allein nicht bewältigen könnten. Die fußballerische Expertise bleibt jedoch unverzichtbar.
Die Zukunft der KI im Fußball
Die nächste Entwicklungsstufe der Fußball-KI wird wahrscheinlich stärker auf die Verbindung verschiedener Informationsarten setzen, statt sich auf einen einzelnen Datensatz zu konzentrieren.
Videos, Trackingdaten, Ereignisdaten, Spielerstatistiken, taktische Informationen und schriftliche Berichte können zunehmend gemeinsam analysiert werden. Multimodale KI-Systeme könnten es Fußballfachleuten erleichtern, Fragen zu Spielen in natürlicher Sprache zu stellen und Antworten auf Basis mehrerer Quellen von Fußballdaten zu erhalten.
Statt mehrere Datenbanken manuell durchsuchen zu müssen, könnte ein Analyst beispielsweise fragen:
Welche Mittelfeldspieler in dieser Liga ähneln unserem aktuellen Achter am stärksten in Bezug auf Ballbesitz und Pressingverhalten?
Das System könnte anschließend Scoutingdaten, Trackinginformationen, Ereignisstatistiken und Videoanalysen miteinander verbinden, um eine Auswahlliste für die anschließende menschliche Bewertung zu erstellen.
Das bedeutet nicht, dass der Fußball vollständig automatisiert wird. Wahrscheinlicher ist eine Zusammenarbeit zwischen KI-Systemen, die Informationen in großem Maßstab verarbeiten, und Fußballfachleuten, die Kontext, Urteilsvermögen und Entscheidungsfähigkeit einbringen.
Fazit
KI wird bereits in vielen Bereichen des Fußballs eingesetzt.
Sie kann dabei helfen, Spielerbewegungen zu analysieren, Scouting-Ziele zu identifizieren, Spielvideos auszuwerten, taktische Muster zu untersuchen, körperliche Belastungen zu überwachen, Prognosen zu erstellen, Fußballdaten zu organisieren und die Art und Weise zu verbessern, wie Fans den Sport verfolgen.
Die wichtigste Entwicklung ist dabei nicht ein einzelnes KI-Modell. Entscheidend ist die zunehmende Verbindung von Fußballdaten, Computer Vision, Trackingtechnologie, prädiktiver Analyse und menschlicher Expertise.
Für Vereine und Analysten eröffnet dies die Möglichkeit, Entscheidungen auf einer breiteren Informationsbasis zu treffen und weniger Zeit mit wiederkehrenden Analyseaufgaben zu verbringen. Für Fans können dadurch schnellere Statistiken, umfangreichere Spielinformationen und stärker personalisierte Fußballerlebnisse entstehen.
Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien dürfte KI zu einem immer wichtigeren Bestandteil des Fußball-Intelligence-Ökosystems werden.
Entdecke die umfassendere Kategorie Fußball & Soccer, um Fußballanalyse, Scouting, Coaching, Performance, Prognosen, Daten und weitere Tools aus dem modernen Fußballökosystem zu entdecken.