Španjolski nogometni klub Sevilla sklopio je partnerstvo s IBM-om, a ova suradnja iznjedrila je inovativni generativni AI alat Scout Advisor koji će klub koristiti kao ispomoć u odabiru igrača za njihovu momčad. Izgrađen na watsonxu, IBM-ovoj umjetnoj inteligenciji i podatkovnoj platformi dizajniranoj za poduzeća, Scout Advisor će se integrirati s postojećim paketom aplikacija koje su razvili u klubu. 

Analiza podataka

IBM-ovi i Sevillini programeri koristili su watsonxovu obradu prirodnog jezika i temeljne modele za pretraživanje i analizu ogromnih količina informacija prisutnih u postojećim bazama podataka kluba kako bi se procijenili potencijalni igrači. To uključuje i kvantitativne podatke o njihovoj visini i težini, brzini, broju golova i odigranih minuta, ali i kvalitativne nestrukturirane podatke poput tekstualne analize više od 200.000 skautskih izvještaja.

Nekad se regrutiranje igrača oslanjalo na kombinaciju subjektivnog ljudskog promatranja i ručne analize podataka. Međutim, ovaj pristup ima svoja ograničenja, budući da oduzima puno vremena i u obzir uzima samo ograničen broj faktora. Danas postoji čitav niz programa, servisa, čak i društvenih mreža namijenjenih nogometnim skautima i to je iznimno primamljivo područje za mnoge softverske tvrtke. Skautske agencije imaju čitave timove analitičara i svi oni koriste razne napredne softverske alate, a i svaki jači klub u Hrvatskoj u stručnom timu ima i "analitičara" zaduženog za računalnu obradu podataka o svom i protivničkom timu.

Ogromna baza podataka

Sevilla je u nogometnom svijetu poznata po svojoj ogromnoj bazi podataka o kvantitativnim procjenama igrača, a klub je bio jedan od pionira u razvoju vlastitih aplikacija s velikim brojem podataka koji karakteristike pojedinih igrača temelje na širokom spektru kvantitativnih brojki.

U prošlosti to im je pomoglo da otkriju buduće nogometne zvijezde, od Ivana Rakitića, preko Danija Alvesa do Sergija Ramosa; svi su oni prošli kroz klupski program skautiranja i bili vrbovani prije no što su zapeli za oko drugim klubovima. 

Podaci i opažanja

Korištenje višestrukih velikih jezičnih modela (LLM) dodatno će, uvjereni su u klubu, poboljšati učinkovitost identifikacije. Koristeći upute skauta koji opisuju ključne karakteristike igrača, Scout Advisor generirat će popise kandidata na temelju unaprijed navedenih zahtjeva i sažimati sve te gomile izvještaja o svakom pojedinom igraču kako bi se temeljem toga izabrali oni najpoželjniji. 

Kombinacija postojećih podataka i generativne umjetne inteligencije spojit će klupsku bazu izmjerenih podataka s opažanjima armije skauta. To, bi, nadaju se u klubu, Sevilli trebalo omogućiti prednost u luvu na nove Rakitiće i Ramose u vrijeme kad svaki imalo važniji klub koristi sva raspoloživa tehnološka sredstva do kojih se može doći na tom, sve većem tržištu softvera za skautiranje i praćenje forme igrača.