Künstliche Fußballintelligenz

Seit einigen Spielen läuft es beim fiktiven Bundesligisten unerwartet schlecht. Im Fanblock wird nach der Niederlage wütend am Zaun gerüttelt und die Entlassung des Trainers gefordert.

Szenenwechsel auf die Haupttribüne des fiktiven Stadions: Ein Mann mittleren Alters, der durch das regelmäßige Lesen des Sportteils in der Zeitung Fußballsachverstand erworben und schon ein paar Bier intus hat, grummelt vor sich hin, ist aber mit der Einwechselung des Abwehrspielers X durch den Trainer zufrieden. »Den hätte ich jetzt auch gebracht.«

Gewinnt die Mannschaft, vor allem gegen Favoriten, werden die Spieler geliebt; verliert die Mannschaft zu oft, trifft der Zorn der Zuschauer und Funktionäre den Trainer. Ist mit diesen liebgewonnenen Fußballritualen wegen des Einzugs von KI im Sport bald Schluss, weil statt eines Trainers ein Computer Spielaufbau, Auswechselungen und die Spielzüge nach Standardsituationen vorgibt?

Künstliche Intelligenz soll sicherstellen, dass sich Investitionen in den Kader auch auszahlen, und zementiert so die Machtverhältnisse im Profifußball weiter.

Im Sportteil der FAZ erscheint gerade eine Artikelserie zu KI im Fußball. Die Artikel tragen Überschriften, die eben dieses beschwören, zum Beispiel »Der alte Fußball ist vorbei« oder »Laptop wird Trainer«. Was aber KI, also Künstliche Intelligenz, die deutsche Übersetzung von artificial intelligence (AI), genau ist und ob diese wirklich einen »exklusiven Blick auf das enigmatische Wesen dieses hochkomplexen Sports« (FAZ) werfen – quasi den Code jeder anstehenden Partie entschlüsseln – kann, ist unklar.

Vor allem eine Frage bleibt offen: Geht nicht die Faszination des Fußballs, die die Fans in die Stadien oder vor die Bildschirme treibt, verloren, wenn das ohnehin vom Kaderwert favorisierte Team die Fehler und Schwächen vermeidet, die ab und an zu Niederlagen gegen Underdogs führen?

Wer beim buzzword KI nicht auf einen Hype hereinfallen will, sollte sich wie immer die Fragen stellen: Wem gehört die KI? Was kann sie wirklich in der derzeitigen Praxis? Und wer verdient damit Geld?

Wortschöpfung war ein Werbegag

Ein Blick auf die Entstehungsgeschichte des Begriffs artificial intelligence hilft, um sich ein wenig zu besinnen: Die Wortschöpfung vor 60 Jahren war ein Werbegag, um Stiftungsgelder bei der Rockefeller Foundation für eine kleine Sommerakademie von Mathematikern im Jahr 1956 einzuwerben. Auf dieser mehrwöchigen Tagung war zwar das Who’s who der Mathematiker anwesend, die für die verschiedenen Disziplinen, insbesondere lineare Algebra, die heutzutage unter AI laufen, bedeutend waren – brauchbare Ergebnisse des zahlenverliebten Treffens, abgesehen von der Erfindung eines neuen Schlagworts, sind jedoch nicht überliefert.

Und heutzutage? »Bei der derzeitigen KI haben wir es mit Software zu tun, die mit vielen Daten trainiert wird, um in eng begrenzten Anwendungsbereichen zu reüssieren«, schreibt Timo Daum in seinem Buch »Die Künstliche Intelligenz des Kapitals«. Dafür müsste eine Fußballpartie mit zweimal elf Spielern eigentlich ideal sein.

Tatsächlich ist es in anderen Ballsportarten wie Baseball oder Basketball, wo datenbasierte Vorhersagen anstelle von Trainerintuition genutzt werden, schon länger verbreitet. Hierfür werden zwei Gründe genannt: Erstens bedingt die Spielstruktur von Baseball und Basketball häufigere Unterbrechungen und klar definierte Spielzüge, die sich leichter quantifizieren und analysieren lassen als beim Fußball mit seinem großen Feld und der relativ geringen Anzahl an Vorgaben. Zweitens sitzen die großen Konzerne des sogenannten digitalen Kapitalismus in den USA, und dort spielen die vorgenannten Sportarten eine bedeutendere Rolle als Fußball, der dort soccer heißt.

FC Liverpool gilt als Vorreiter bei der KI-Nutzung

Im europäischen Fußballer gilt der FC Liverpool als Vorreiter bei der KI-Nutzung und durch komplexe Datenanalysen gestützten Spiel- und Scouting-Entscheidungen. Einer der Gründe dafür war sicherlich, dass der FC Liverpool seit 2010 zum US-Sportvermarktungskonzern Fenway Sports Group gehört. Dieser besitzt unter anderem das US-amerikanische Baseballteam Boston Red Sox.

Der Mitgründer des Unternehmens, der Milliardär John W. Henry, kommt aus dem Investmentsektor und hat entsprechende Erfahrung mit Algorithmen zur Marktvorhersage. Er erfand einen Algorithmus, mit dem er Kursschwankungen auf dem Sojamarkt prognostizieren konnte.

Schon 2012 holte Liverpool einen promovierten Physiker ins Team, um Spielerdaten nutzbar zu machen. Der mythenumwobene Club von der Anfield Road arbeitet seit mehreren Jahren mit der Google-Tochter Deep Mind zusammen, um die Effizienz bei Standardsituationen zu steigern. Durch das Füttern ihrer KI mit Tausenden von Eckbällen erkennt diese Muster und schlägt auf dieser Basis bestimmte Eckstoßvarianten vor.

Schnittstelle zwischen Computer und Mensch

Der Vorteil von KI ist, dass sie im Gegensatz zu einem Trainerstab nicht nur die jüngsten paar Spiele der gegnerischen Mannschaft auf Video durchsehen kann, sondern rein theoretisch beliebig viele, sofern diese entsprechend erfasst wurden. Bei der Menge der erhobenen Daten und damit des von der KI zu bearbeitenden Rohstoffs liegen zwischen der englischen Premier League und der Bundesliga noch Welten. Das dürfte sich nach FAZ-Informationen ab der kommenden Saison mit einem Projekt namens »3D-Daten« ändern, dann soll auch in der höchsten deutschen Spielklasse lückenlos erfasst werden, wie welcher Fuß auf dem Rasen stand.

Das größte Problem ist (noch) die Schnittstelle zwischen Computer und Mensch, vor allem bei in-game predictions, um während der Partie Einfluss auf wirklich spielentscheidende Entscheidungen vom Spielfeldrand zu nehmen, also bei Einwechslungen oder Umstellungen. Die Sportabteilung von Bundesligisten, egal ob es sich um den Trainerstab oder die Scouting-Abteilung handelt, eint, dass sie in der Regel aus ehemaligen Spielern oder anderen ehemaligen Leistungssportlern besteht. Sie haben ihre Jugend eher auf dem Sportplatz als vor dem Computer verbracht, ein Informatikstudium haben die wenigsten absolviert. So sind sie den IT-Firmen, die ihnen smarte Technologielösungen verkaufen wollen, ausgeliefert.

Wie weit die Bundesligaclubs mit eigenen KI-Versuchen tatsächlich sind, wird nicht so richtig kommuniziert, geht es doch um Wettbewerbsvorteile. Wer später einstieg oder weniger Budget bereitstellte, um eigene Daten zu sammeln und zu verwerten, ist jedenfalls im Nachteil. Die großen Vereine beziehungsweise die mit potenten Förderern, die ohnehin schon teure Kader haben, gewinnen nun einen weiteren Vorteil. Nach superteuren Spielertransfers und dem Abwerben erfolgreicher Trainer werden die Clubs mit den dicken Konten sich wohl auch über Headhunter bemühen, entsprechend gute Datenauswertungsteams zusammenzustellen. Ein weiterer Faktor, der sicherstellen soll, dass sich Investitionen in den Kader auch auszahlen, und so die Machtverhältnisse im Profifußball weiter zementiert.

Ob die KI-Scouting-Plattform Plaier wirklich gute Daten aus quasi jeder höheren Fußballliga der Welt hat, ist ungewiss. Klappern gehört gerade in der Start-up-Welt zum Handwerk.

Neben den Analyse- und Datenabteilungen, die mittlerweile alle ambitionierten Fußballclubs unterhalten, gibt es noch die externe Wirtschaft in Form von Start-ups, die entsprechende KI-Dienste verkaufen. In der deutschen Fußballberichterstattung wird derzeit Jan Wendt, der Geschäftsführer der KI-Scouting-Plattform Plaier, durchgereicht.

Auf der Website der Plattform heißt es: »Unser Ziel und Bestreben ist es, den Sport und jedes Detail davon so weit wie technisch möglich zu verstehen und zu entschlüsseln. Unsere Fußballdatenbank ist die weltweit größte ihrer Art und vereint eine riesige Menge an relevanten Daten über mehr als 200.000 Spieler aus über 200 Ländern.« Das klingt ein wenig großkotzig. Das von einem kritischen Softwareentwickler betriebene »Machine Learning Blog« halbiert die Zahlen, dort ist die Rede von »einem weltweit einzigartigen Datenpool mit Informationen zu über 100.000 aktiven Fußballspielern«, die analysiert und ausgewertet werden.

Ob Plaier wirklich gute Daten aus quasi jeder höheren Fußballliga der Welt hat, ist ungewiss. Klappern gehört gerade in der Start-up-Welt zum Handwerk, und das tut Wendt gut, beispielsweise in der Fußballsendung »Doppelpass« des Privatsenders Sport1.

130.000 Euro Kosten pro Saison

Da erklärte Wendt die Möglichkeiten seiner Firma am Beispiel der Einkaufspolitik des FC Bayern München. Sie hatte für die vorige Saison vorausgesagt, dass Bayern München durch den Kauf des englischen Topstürmers Harry Kane – alleine die Fixkosten betrugen 95 Millionen Euro – das Torverhältnis des Clubs nicht verbessern könne. Zudem sei für Bayern München das Geld besser in der Abwehr investiert gewesen; beides bewahrheitete sich. Die Saisonvorhersage, dass Bayern wieder Meister werde, stimmte jedoch nicht.

Fußballclubs, die die KI von Plaier nutzen möchten, müssen nach Informationen des »Machine Learning Blog« eine jährliche Gebühr entrichten, die je nach Liga und Anspruch des Vereins variieren soll. Das Blog spricht von 130.000 Euro Kosten pro Saison.

Zum Vergleich: Bayern-Star Harry Kane verdient rund zwei Millionen Euro im Monat, der durchschnittliche Monatsverdienst der Spieler des Bayern-Kaders wird auf 880.000 Euro geschätzt. Da sind 130.000 Euro ein Klacks im Vergleich zu den Kosten eines Fehlkaufs für den Münchner Verein. Das Jahresbudget eines deutschen Fußball-Regionalligisten hingegen liegt meist zwischen etwa 500.000 und zwei Millionen Euro. Hier ist der Einkauf einer solchen KI-Expertise ein ganz schön großer Investitionsklotz, und so entfernen sich die höchsten Spielklassen immer weiter von ihrem Unterbau.