لم يعد تقييم لاعب كرة القدم يعتمد فقط على عدد الأهداف والتمريرات أو ملاحظات المدرب. فالكاميرات وأجهزة التتبع باتت تسجل سرعته، وتحركاته من دون كرة، ومواقع تمركزه، وشدة ركضه، وقدرته على الضغط، قبل أن يحلل الذكاء الاصطناعي آلاف البيانات ويحوّلها إلى صورة دقيقة عن أدائه.
وتساعد هذه الأنظمة الأجهزة الفنية على اكتشاف تراجع بدني قد لا يظهر بالعين، وضبط الأحمال التدريبية، ورصد مؤشرات الإجهاد التي قد ترفع احتمالات الإصابة. كما تكشف مدى
التزام اللاعب بالخطة، والمساحات التي يتركها خلفه، والقرارات التي يتخذها تحت الضغط، ما يمنح المدرب أساساً أوسع لاختيار التشكيلة أو إجراء التبديلات.
وامتد تأثير الذكاء الاصطناعي إلى سوق الانتقالات. فبدلاً من البحث عن لاعب يملك أرقاماً هجومية مرتفعة فقط، تستطيع الأندية تحديد من يناسب أسلوبها تحديداً، ومقارنة مئات اللاعبين وفق تحركاتهم وأدوارهم وظروف المنافسة. وهكذا قد يظهر لاعب غير مشهور بوصفه خياراً أفضل من نجم مرتفع الثمن.
أحد أبرز الأمثلة جاء من تعاون "
غوغل ديب مايند" مع
ليفربول في تطوير نظام "TacticAI". وحلل النظام 7,176 ركلة ركنية من
الدوري الإنكليزي، بهدف توقع اللاعب الذي سيصل إلى
الكرة وإمكان انتهاء الركنية بتسديدة، واقتراح تعديلات على تمركز اللاعبين. وفي الاختبارات، فضّل خبراء النادي مقترحاته على الخطط الأصلية في 90% من الحالات.
لكن الخوارزمية لا تعرف دائماً لماذا ركض اللاعب أقل، أو ما إذا كان ينفذ تعليمات خاصة، أو يمر بظروف نفسية وصحية. كما أن جودة المنافس واختلاف المركز وطبيعة المباراة قد تجعل الرقم مضللاً إذا قُرئ بعيداً عن سياقه.
لذلك، لن يحل الذكاء الاصطناعي محل المدرب أو الكشاف، لكنه سيغيّر طريقة عملهما. ففي كرة القدم الحديثة، لم تعد
العين وحدها كافية، فيما تبقى الأرقام بلا قيمة إذا غاب الشخص
القادر على تفسيرها.