Spielersuche mit künstlicher Intelligenz: Wie SAP das Scouting vereinfacht

SAP erweitert ihre Sportmanagement-Suite SAP Sports One um eine KI-Komponente. In Kollaboration mit dem deutschen Fußball-Profiverein Hertha BSC wurde die KI-basierte Automatisierung für die Zusammenfassungen und Auswertungen von Scouting-Berichten entwickelt. SAP ist außerdem in Austausch mit dem FC Bayern München bezüglich eines Prototyps der neuen KI Funktionalitäten der SAP Sports One Lösung.

Durch das Land reisen, um sich Wettkämpfe in der Lieblingssportart anzusehen und dafür bezahlt werden: Talentscout klingt für viele wie ein absoluter Traumjob.

Sportclubs wie der FC Bayern München oder Hertha BSC haben eine Vielzahl von Talentscouts im Einsatz, die weltweit unterwegs sind und sich Fußballspiele ansehen, um das nächste große Talent zur Verstärkung ihres Vereins ausfindig zu machen.

Doch als Talentscout unterwegs zu sein, bedeutet auch harte Arbeit: Neben der Analyse zunehmend detaillierter statistischer Daten, wie etwa die Anzahl der überspielten Spieler oder die Wahrscheinlichkeit, den Torerfolg zu steigern, werden Spieler in vielen Spielen live im Stadion oder per Video gescoutet.

Dabei werden sowohl die aktuelle Leistung im Spiel als auch das Potential des Spielers möglichst genau beschrieben. Ziel ist es, ein möglichst komplettes Bild des Spielers zu entwickeln, in das auch Faktoren wie Teamfähigkeit, Mentalität und dergleichen einfließen.

„Bei einem Proficlub kann während einer Saison schon einmal eine vierstellige Anzahl an Scouting-Berichten entstehen“, sagte Fadi Naoum, Leiter von Sport und Entertainment bei SAP SE, auf der größten europäischen Sportmesse SPOBIS Ende Januar in Hamburg, als er die neue KI-Komponente für Scouting präsentierte.

„Kaderplaner oder Chefscouts müssen diese Berichte so zusammenfassen, dass das Vereinsmanagement auf ihrer Basis Entscheidungen treffen kann, wer verpflichtet werden soll. Das war bisher ein manueller Prozess, für den wir nun dank KI eine weitgehende automatisierte zielgruppengerechte Aufbereitung erreichen konnten.“

Mit Hilfe Künstlicher Intelligenz in SAP Sports One liegen den Entscheidern im sportlichen Bereich somit per Knopfdruck aggregierte Leistungsberichte sowie Vergleiche der Qualitäten von Spielern vor. Transferentscheidungen können so schneller und informierter getätigt werden.

Large Language Model für Automatisierung

Für die Konsolidierung und zielgruppengerechte Aufbereitung von unstrukturierten Daten, die zum allergrößten Teil in natürlicher Sprache vorliegen, wird eine Künstliche Intelligenz eingesetzt, die in der Lage ist, nicht nur unterschiedliche Sprachen, sondern auch unterschiedliche Arten der Notizenführung und Schreibstile zu berücksichtigen und zu verarbeiten.

Hinter der KI-Komponente für Scouting verbirgt sich ein großes generatives Sprachmodell, ein sogenanntes Large Language Model (LLM), also ein Deep-Learning-Algorithmus, der Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) ausführen kann.

„Derzeit verwenden wir GPT von OpenAI, doch wir evaluieren auch Sprachmodelle anderer Anbieter“, sagt Fadi Naoum. „Der entscheidende Vorteil des Large Language Models ist, dass Befehle in natürlicher Sprache erteilt und je nach Bedarf in Bezug auf Sprache, Textlänge oder Zielgruppe variiert werden können.“

Wenn zum Beispiel in Brasilien ein Scout seine manuellen Berichte zu einem bestimmten Spieler in brasilianischem Portugiesisch abfasst, kann er die Zusammenfassung für das Management seines deutschen Vereins auf Deutsch generieren lassen.

Fadi Naoum sagt: „Ein typischer Befehl könnte etwa lauten: Vergleiche die Spieler x und y bezüglich ihrer Stärken und Schwächen, schreibe eine Zusammenfassung und gebe eine Transferempfehlung, Umfang 100 Wörter, antworte in Deutsch. Je nach Vorliebe kann man sich das Ergebnis als Fließtext oder stichpunktartig als Management Summary vorlegen lassen.“

Co-Innovation zeigt die Stärken generativer Künstlicher Intelligenz

In Kollaboration mit dem Hertha BSC wurde zunächst ein Prototyp für die KI-basierte automatisierte Zusammenfassung und Auswertung von Scouting-Berichten in SAP Sports One geschaffen. Dieser Prototyp wurde auch der Scouting-Abteilung des FC Bayern München vorgestellt, um eine erste Einschätzung einzuholen.

„Wir waren beeindruckt von der hohen Qualität der Resultate, die mithilfe generativer KI automatisch in SAP Sports One erzielt wurden“, sagt Markus Pilawa, Head of Scouting beim FC Bayern. „Wir erwarten eine riesige Zeitersparnis für uns und gerade in der hektischen Transferperiode kann dies ein weiterer Vorteil für uns sein.“

Timon Pauls, Head of Squad Planning & Scouting bei Hertha BSC schließt sich an: „Dieses Co-Innovationsprojekt hat sehr deutlich die tatsächlichen Stärken generativer künstliche Intelligenz aufgezeigt. Dass die Spielervergleiche und Zusammenfassungen von Scouting-Berichten jetzt ad-hoc erstellt werden können, wird für unsere Kaderplanung sehr wertvoll sein.“

SAP plant, die KI-Technologie in Zukunft auch zu nutzen, um die Ergebnisse der Scouting-Berichte mit Informationen aus weiteren Quellen anzureichern, einschließlich Daten über Spiele von externen Datenanbietern. Darüber hinaus ist geplant, KI-Funktionalitäten in weitere Komponenten von SAP Sports One zu integrieren, darunter Leistungsdiagnostik, Trainingsmanagement und Spielanalyse. 

Zunächst ist jedoch für Q2/2024 geplant, SAP Sports One mit KI-gestützter Auswertung von Scouting-Berichten Kunden weltweit zur Verfügung zu stellen.