כשהאלגוריתם יודע יותר טוב מהמאמן: הבינה המלאכותית משנה את פני הספורט המקצועי

הנתונים לא משקרים - אבל האם הם מספרים את כל הסיפור?

בסוף משחק מתיח בליגת NBA, כשהקהל עוצר נשימה והשעון סופר לאחור, המאמן כבר לא לבד עם האינטואיציה שלו. על מסך הטאבלט שמחובר לחגורתו מופיעים נתונים בזמן אמת - כמה צעדים עשה כל שחקן, רמת העייפות הפיזיולוגית שלו, ואחוז ההצלחה ההיסטורי שלו בזריקות מהצד הימני של הסל תחת לחץ. הבינה המלאכותית ממליצה. המאמן מחליט. אבל כמה זמן עוד יישאר ההחלטה שלו בלבד?

זו לא תרחיש עתידני. זה הספורט המקצועי של 2024, ותחום שמשנה את הכללים בקצב שקשה אפילו לעקוב אחריו.

מהמגרש לשרת: כיצד הדאטה כבש את עולם הספורט

המהפכה הדיגיטלית בספורט לא התחילה עם ChatGPT ולא עם הבאז של השנים האחרונות סביב AI. היא התחילה בשקט, בחדרי ניתוח נתונים של קבוצות בייסבול אמריקאיות בשנות ה-90, כשסטטיסטיקאים מתוסכלים הבינו שיש פער עצום בין מה שעיניים רואות לבין מה שמספרים מגלים.

הספר "מאני בול" של מייקל לואיס, שהפך לסרט עם ברד פיט, תיעד את המהפכה הצנועה הזו - קבוצת Oakland Athletics עם תקציב דל שהכתה קבוצות עשירות ממנה בהרבה, פשוט כי בחרה שחקנים על בסיס מדדים סטטיסטיים שהתחרות התעלמה מהם. אבל מה שקרה אז היה רק הפרולוג.

היום, מצלמות עוקבות אחרי כל שחקן בכל רגע. חיישנים בגופיות מודדים קצב לב, עומס על המפרקים, ריכוז לקטט בדם. מגרשי כדורגל מצוידים ב-25 מצלמות שמנתחות מיקום במרחב בדיוק של סנטימטרים. כל הנתונים האלה זורמים לאלגוריתמים שלומדים, מתפתחים ומייצרים תובנות שאף עין אנושית לא יכולה לזהות בזמן אמת.

ניתוח ביצועים: כשהמחשב רואה מה שהמאמן מפספס

ב-2022 הדהים מועדון ליברפול את עולם הכדורגל כשהתגלה כי צוות ניתוח הנתונים שלו מונה יותר מ-30 אנשים, חלקם בעלי דוקטורט בתחומים כמו מתמטיקה שימושית ולמידת מכונה. המחלקה הזו אחראית, בין השאר, לזיהוי שחקנים צעירים שסוכני ספורט עדיין לא גילו, ולבניית תוכניות אימון שמותאמות לגוף הספציפי של כל שחקן.

המערכות המתקדמות ביותר היום עושות הרבה יותר מסטטיסטיקה בסיסית. הן מנתחות:

• תנועה ביומכנית - זיהוי פגמים בריצה, בבעיטה או בזריקה שמגדילים סיכון לפציעה
• דפוסי עייפות קוגניטיבית - ירידה בזמן תגובה ובקבלת החלטות גם כשהגוף נראה בריא
• ניתוח מרחבי של המשחק - זיהוי "רוחות שטח" של הצד היריב שנוצרות שניות לפני שהן מנוצלות
• השפעת תנאי סביבה - חום, לחות, שעת המשחק ואפילו עומס הדאטה של ימי נסיעה על ביצועים

ד"ר ג'סיקה ווש, מנהלת מדע הנתונים של מועדון NBA שמעדיפה שלא לחשוף את שמו, סיפרה בכנס Analytics Summit בניו יורק: "אנחנו יכולים לנבא פציעת שריר ברמת דיוק של 78% עוד לפני שהשחקן מרגיש כאב. זה שינה לנו לחלוטין את גישת מניעת הפציעות."

המאמן בעידן ה-AI: שותף, לא מתחרה

כאן מגיע החלק המעניין, ולא מעט השנוי במחלוקת. מאמנים מהדור הישן מתארים תחושת אי-נוחות מסוימת כשאלגוריתם מציע להם להוריד שחקן שנראה בשיאו, רק כי מדדי עייפות נסתרת אומרים אחרת. פיט קרול, המאמן הוותיק שאימן את Seattle Seahawks, אמר בריאיון ידוע: "הנתונים הם כלי. הם לא מרגישים את הדופק של המשחק."

אבל גם קרול מודה שניתוחי הוידאו החכמים עזרו לצוות שלו לזהות חולשות בהגנה של יריבים שלא שמו לב אליהן בעצמם. המאמנים החכמים לא בוחרים בין האינטואיציה לנתונים - הם לומדים לשקלל את שניהם.

יורגן קלופ, בתקופת עבודתו בליברפול, פיתח שיטת עבודה שהפכה למודל: הוא מקבל דו"ח נתונים קצר לפני כל משחק, אבל מסרב לקרוא ניתוחים ארוכים במהלך 24 השעות שלפני המשחק. "אני צריך שהראש שלי יהיה פנוי לרגש של המשחק," הסביר. "הנתונים מכינים אותי. הם לא מנהלים אותי."

אלגוריתמים בשירות שחקנים: אימון אישי לגמרי אחר

לא רק המאמנים חווים את השינוי. שחקנים מקצועיים היום מקבלים תוכניות אימון שנבנות ספציפית עבורם - לא לפי עמדה שלהם, לא לפי גיל, אלא לפי הפיזיולוגיה הייחודית של הגוף שלהם.

חברות כמו Catapult, STATSports ו-Whoop מייצרות ציוד ענידה שמאסף נתונים ביולוגיים 24 שעות ביממה. הנתונים מוזנים למערכות למידת מכונה שמזהות את החלון האישי של כל שחקן - מתי הגוף שלו סופג אימון בצורה האופטימלית, ומתי הוא עייף מדי אפילו אם הוא עצמו לא מרגיש זאת.

לברון ג'יימס, שמכניס מיליוני דולרים בכל שנה לשחזור ושיפור הגוף שלו, הפך לסמל של הגישה הזו. מנהל הנתונים האישי שלו עוקב אחרי כל פרמטר ביולוגי ומתאים את לוח האימונים שלו בזמן אמת. התוצאה מדברת בעד עצמה - שחקן שנמצא ברמת שיא בגיל שבו רוב שחקני ה-NBA כבר פרשו.

מהמגרש ליציע: כיצד AI משנה את חוויית האוהד

המהפכה לא נעצרת בגבולות המגרש. הצד השני של המשוואה הוא מה שמחכה לאוהדים, ופה הסיפור נעשה אפילו מרתק יותר.

ליגות ספורט מובילות משקיעות כיום בשכבת תוכן מבוססת AI שמייצרת חוויה מותאמת אישית לכל צופה. Amazon Prime Video, שמשדרת משחקי NFL, החלה לשלב ב-2023 נתוני Next Gen Stats בשידור חי - סטטיסטיקות שמיוצרות בזמן אמת ומוצגות על המסך תוך שניות מהתרחשות כל פעולה.

מעבר לשידורים, אפליקציות חכמות מציעות לאוהדים:

• תחזיות שסיכויי ניצחון מתעדכנות כל שניות לפי התפתחות המשחק
• ניתוח טקטי שמוסבר בשפה פשוטה, גם לצופה שאינו מומחה
• פנטזי ספורט מבוסס AI שמציע המלצות העברת שחקנים מותאמות אישית
• הדמיות תלת-ממד של מהלכים שמאפשרות לצפות במשחק מכל זווית אפשרית

הלמידה לא מסתיימת בשידור. חברות כמו Stats Perform ו-Sportradar אוספות נתונים ומוכרות אותם לכל גורם בשרשרת - ממאמרי עיתונות ועד פלטפורמות הימורים. עסק של מיליארדי דולרים שצמח על גב של כל בעיטה, כל זריקה וכל שלב ריצה.

הצד האפל: כשנתונים הופכים לנשק

כמו בכל מהפכה טכנולוגית, גם לזו יש צלליות. ובעולם הספורט, הן לא פחות מעניינות מהאורות.

שאלת הפרטיות של שחקנים הפכה לנושא בוער. האם שחקן שנתוניו הביולוגיים מוכיחים שהוא בסיכון גבוה לפציעה חייב לחשוף זאת למועדון? האם מועדון יכול לסיים חוזה על בסיס נתונים ביומטריים שמנבאים ירידה בביצועים? איגודי שחקנים בארה"ב כבר מנהלים מו"מ מורכב על הגדרת הבעלות על הנתונים הגופניים של שחקנים - וזה קרב שרק יתעצם.

יש גם את שאלת האחידות: מועדונים עשירים יכולים להרשות לעצמם מערכות AI ברמה גבוהה בהרבה מאלה שמועדונים קטנים יכולים לממן. התוצאה עשויה להיות, פרדוקסלית, פגיעה בשוויון התחרות שה-AI אמור לשפר.

המגרש של המחר: לאן הולכים משם

הטכנולוגיה לא מאטה. הנקודה הבאה על ציר ההתפתחות כבר ברורה למי שעוקב מקרוב.

מעבד קוונטי שיוכל לנתח מיליוני משתנים בו-זמנית ייצר תחזיות ברמת דיוק שכיום נדמית כמדע בדיוני. מצלמות הולוגרפיות ומשקפי AR יאפשרו לאוהדים לצפות במשחק כשמעליהם מרחפת שכבת מידע בזמן אמת. שחקנים