Штучний інтелект змінює скаутинг у хокеї: від пошуку прихованих талантів до прогнозування розвитку гравців. Як AI вже працює — читайте в статті.

Хокей розвивається не лише на льоду, а й за його межами. Новітні технології вже змінюють підходи до тренувань, аналітики, реабілітації — і, звісно, до скаутингу.

Традиційні методи спостереження за гравцями все частіше доповнюються штучним інтелектом (AI), який дає можливість виявити потенційних зірок ще до того, як про них заговорить хокейний світ.

Як працює AI у скаутингу?

На відміну від людського скаута, який може переглянути лише обмежену кількість матчів, AI здатен обробляти тисячі годин відео та мільйони рядків статистики.

Системи штучного інтелекту аналізують не лише результативність гравця, а й його стиль гри, прийняття рішень, ефективність у конкретних ситуаціях, навіть у порівнянні з іншими гравцями на схожих позиціях.

Це дозволяє клубам побачити не лише тих, хто вже забиває та асистує, а й “приховані таланти” — гравців із високим хокейним IQ, гарним катанням або лідерськими якостями, які ще не встигли себе проявити статистично.

Приклади зі світу

НХЛ активно інтегрує AI у свої аналітичні платформи. Наприклад, такі компанії як Sportlogiq та Iceberg Analytics співпрацюють з клубами, надаючи дані про ефективність пасів, зони тиску, рух шайби та дії гравців у динаміці.

Деякі європейські клуби також уже тестують власні нейромережі для виявлення молодих талантів у лігах нижчих дивізіонів. Це дає можливість економити час і ресурси, особливо під час перегляду гравців у далеких регіонах.

Штучний інтелект змінює скаутинг у хокеї: від пошуку прихованих талантів до прогнозування розвитку гравців. Як AI вже працює — читайте в статті.

Що дає це скаутам?

AI не замінює скаутів, а допомагає їм бути ефективнішими. Штучний інтелект може видати короткий звіт або відео з найважливішими моментами гри гравця. Це дає змогу фахівцям зосередитися на аналізі, а не на тривалому перегляді матчів.

Ба більше, сучасні AI-платформи здатні моделювати розвиток гравця, прогнозуючи, як він може проявити себе в іншій лізі, системі або позиції. Це особливо важливо для драфту та трансферної політики.

Український контекст

В умовах обмежених ресурсів, українським клубам та академіям також варто звертати увагу на AI-рішення. Навіть невеликі системи з відкритим кодом можуть дати перевагу в юнацькому скаутингу.

Якщо використовувати штучний інтелект правильно, це дасть шанс побачити молодих гравців не лише з великих міст, а й з регіонів, де талантів не менше, але менше можливостей для самореалізації.