Футбол будущего: как данные и искусственный интеллект меняют российский спорт
«Динамо» и «Спартак» используют в своей работе искусственный интеллект
В Москве состоялось мероприятие, организованное Яндекс Спорттех, посвященное развитию футбольной аналитики в России. Ведущие специалисты индустрии, в том числе представители клубов РПЛ «Спартака» и «Динамо», обсудили тренды, вызовы и перспективы использования больших данных и AI в отечественном футболе.
От хайлайтов к персонализации: данные как новый контент
Сергей Бархударьян, директор по развитию спорта в Яндексе, рассказал, что ценность статистики вышла далеко за рамки сугубо спортивных задач. Сегодня данные — это основа для создания принципиально нового развлекательного контента для болельщиков: от анимированных повторов ключевых моментов до шоу с интеграцией фитнес-показателей игроков.
Яндекс Спорттех, выступая агрегатором, статистическим партнером РПЛ, открывает доступ к этим данным для медиа, клубов и рекламодателей, предлагая персонализированные решения и создавая новые возможности для монетизации.
Облака для победы: унификация данных в спортивных организациях
О необходимости комплексного подхода к данным рассказал Антон Авдонин (Yandex Cloud). Разрозненная информация о спортсменах, болельщиках и финансах может быть объединена в единой облачной платформе. Это превращает ее из хаотичного массива в мощный инструмент для принятия стратегических решений, будь то аналитика, персонализированный маркетинг или автоматизация бизнес-процессов клубов и лиг.
ИИ на поле: от тактики до сокращения травматизма
Представители клубов поделились практическим опытом. Максим Дюков из московского «Динамо» отметил, что машинное обучение позволяет оценивать действия игроков в контексте всего матча, а GenAI становится незаменимым помощником для обработки огромных массивов данных и генерации ценных инсайтов.
Максим Кронфельд, представляющий «Спартак», заострил внимание на одной из самых острых проблем — травматизме. Бороться с ней можно только через комплексный анализ данных, объединяя физиологические, психологические и тактические параметры.
Ключ к успеху — не просто сбор информации, а выстроенные алгоритмы и процессы, позволяющие принимать решения на основе всего массива данных, а не отдельных показателей, и персонализировать тренировочные нагрузки для каждого атлета.