Почему в России никому не нужна спортивная аналитика?

Я в спорте суммарно уже больше 20 лет. Был и игроком, и директором клуба, запускал спортивные проекты. Знаете, что я понял? Тренеры чаще всего предпочитают доверять интуиции, а не цифрам. "Зачем нам твоя статистика? У нас тут настоящий хоккей!" — примерно так звучат их аргументы.

Для сравнения: в США любой школьный тренер первым делом покажет тебе планшет с метриками игроков, их скоростью, точностью передач и даже прогнозами на будущий матч. У нас же максимум, что вы увидите, — это бумажка с расписанием тренировок. Проблема в том, что без данных нельзя эффективно оценить ни игрока, ни его вклад в команду. А это значит, что перспективы многих ребят остаются в тени.

Пример из жизни. У моего знакомого дочь играет в теннис и хочет поступить в колледж в США. Казалось бы, всё просто: теннис, турнир, успех — и тебя берут. Но нет. Чтобы попасть в колледж, ему пришлось собирать целое досье: шоу-рил с её лучшими моментами, визитку с биографией и статистику всех игр. Причём это не было чем-то выдающимся — в США это норма. Без такого пакета документов тренеры просто не разговаривают. И да, они действительно смотрят на цифры, чтобы понять, насколько спортсмен подходит колледжу и коллективу. Просто на 1 место такой конкурс, что иначе никак, конкуренция очень сильно давит.

У нас есть параллельный проект с компанией Bright Byte – Они внедряют спортивные аналитические системы за океаном. Там анализируют игры, создают рекомендации для тренеров и родителей, а главное — учат использовать данные. Причём спорт стоит настолько высоко, что для поступления в университет нужно вкладываться в спорт. В большинстве школ и колледжей имеется целый штат: Athlete manager, head coach, analytical team и оборудование в виде камер, GPS носителей и других девайсов.

Как работают технологии

В развитых странах системы аналитики — это не просто куча цифр, а мощный инструмент для прогресса. Вот как это выглядит:

1. Компьютерное зрение: камеры на поле фиксируют каждое движение игрока, будь то рывок или пас. Никакого человеческого фактора, только холодные цифры.
2. Прогнозные модели: они предсказывают, насколько высок риск травмы или насколько эффективно команда играет в выбранной тактике.
3. Рекомендации для тренеров: "Эй, обрати внимание на этого защитника. У него пас точнее, чем у твоего любимчика."

Технологии уже давно ушли далеко вперёд. Например, BigBro.AI анализирует матчи и за два часа после игры готовит отчёты с ключевыми моментами. Никакого "прокрутить весь матч вручную" — только лучшие эпизоды и точные рекомендации. И это только один из аспектов, мало того, что вся аналитика на ладони, так и все хайлайты – тут же. Конечно, чтобы добиться такой точности необходимо обработать множество видеороликов, без них просто модель не узнает, что за событие сейчас на поле. Да и аналитика бывает разных уровней: глубокая и поверхностная.

Тренера ведь отвергают данные системы поскольку не доверяют им. Наша задача сделать такие модели, которые смогут своими инсайтами заменить аналитика и помощника тренера. То есть тренер может быть и прав, что не доверяет целиком? и да и нет. Естественно есть большая разница в использовании инструментов и полном отречении от них.

Почему у нас это не приживается? "Потому что привыкли сражаться, а не думать"

Если честно, главная проблема в России — это менталитет. У нас тренеры верят в "глаза и сердце", а не в цифры. Многие считают, что аналитика — это слишком сложно и дорого. К тому же, для её внедрения нужны не только деньги, но и время, чтобы научиться с этим работать. Считается, что лучше всё сделать руками, чем построить алгоритм. Очень часто можно услышать "Да это невозможно отследить" или "Химию из раздевалки машина не распознает". бред всё это и субъективщина. Посмотрите на любой процесс подготовки атлетов, он уже давно поставлен на рельсы и автоматизирован. Другое дело, что необходимо сохранять рабочие места, поэтому ИИ еще не целиком заменил некоторые отрасли. Хотя вот недавно была новостей, что райтеров новостных дайджестов уже начали сокращать.

Есть ещё и страх перемен. Это как привыкнуть играть в старых бутсах, даже если они давно износились. Взять, например, одну хоккейную команду, с которой мы работали: они отказались от аналитики, потому что "это отнимает время от реальных тренировок". И это при том, что система в среднем экономит больше 50% времени на поиск и разбор игровых моментов.

Когда за тренера думает ИИ

А теперь представьте, что у тренера есть личный ассистент, который никогда не устает, мгновенно анализирует тысячи параметров и находит ключевые моменты игры. Да, это звучит как сюжет из фантастического фильма, но технологии ИИ уже превращают это в реальность.

Мы работаем над разработкой системы искусственного интеллекта, которая не только собирает данные, но и готовит инсайты для тренера. В основе этой системы лежат уже собранные аналитические данные: от статистики по игрокам до подробного анализа тактик соперника. Главная цель — избавить тренера от рутины и предоставить ему четкие рекомендации.

Анализ вместо догадок

1. Сбор данных: система автоматически собирает информацию с камер, датчиков или других аналитических платформ. Например, за один матч ИИ фиксирует более 100 метрик: от количества успешных передач до позиции каждого игрока в момент удара.
2. Анализ и выводы: ИИ обрабатывает данные, выделяет ключевые моменты и создает рекомендации. Например:

• "Игрок №10 теряет мяч в 80% случаев под прессингом. Рекомендуется изменить его роль на поле."
• "Команда слишком активно играет через правый фланг, что приводит к потере контроля в центре."

Прогнозы: Система может не только анализировать прошедшую игру, но и предсказывать риски. Например, если игрок показывает признаки усталости, тренер получит предупреждение, чтобы предотвратить возможную травму.

Как ИИ помогает тренеру стать стратегом, а не наблюдателем

Почему это важно? Сейчас многие тренеры проводят часы, пересматривая записи матчей и выискивая моменты, которые могут повлиять на результат. С ИИ они получают готовую информацию. Время, которое раньше уходило на анализ, теперь можно потратить на разработку стратегий или индивидуальную работу с игроками. Это особенно полезно в условиях напряженного графика игр, когда каждая минута на вес золота.

Более того, ИИ помогает устранить субъективность. Человеческий фактор — не всегда лучший друг тренера. Бывает, что решение принимается на основе "чувств" или симпатий к игроку. А ИИ смотрит только на цифры и логику.

Чем это грозит и что делать?

Когда у нас аналитика остаётся на задворках, мы теряем конкурентоспособность. Талантливые игроки остаются недооценёнными, тренеры не видят полную картину, а команды продолжают делать одни и те же ошибки. Чтобы это изменить, нужно:

• Развивать культуру данных: учить тренеров и команды работать с аналитикой.
• Инвестировать в технологии: Искать и внедрять системы, которые дают результат уже сейчас.
• Показывать примеры успеха: истории, где данные помогли команде или игроку, вдохновляют больше, чем сухие презентации.

Вопрос в том, готовы ли мы меняться? Пока аналитика кажется нам чем-то чужим, спортивные победы будут зависеть от удачи, а не от системного подхода. А ведь мы знаем: "Побеждает тот, кто лучше подготовлен".