Die 10 potenziellen KI-Apps, die den Sport revolutionieren könnten
Viele der traditionellen Rollen in der Sportindustrie werden durch KI-Anwendungen ersetzt. Ein häufiger Anwendungsfall ist beispielsweise die Verwendung von Computer Vision zur automatischen Aufzeichnung und Analyse von Spieler- und Spielstatistiken. Diese Daten können verwendet werden, um die Leistung der Spieler zu verbessern, strategische Trends zu identifizieren und Entscheidungen im Spiel zu treffen.
Andere KI-Anwendungen in der Sportbranche umfassen Virtual Reality für Training und Fan-Engagement, autonome Drohnen für den Rundfunk und Vorhersagemodellierung für Ticketing und Spielermanagement.
In diesem Video gehen wir auf die 10 wichtigsten KI-Anwendungen in der Sportbranche ein, die die Art und Weise verändern, wie wir Sport treiben und beobachten.
- #10 AI maximiert Broadcasting und Streaming
- #9 KI optimiert Werbemöglichkeiten
- #8 KI automatisiert Sportjournalismus
- #7 KI sagt Sportwetten voraus
- #6 AI erstellt personalisierte Trainings- und Ernährungspläne für Spieler
- #5 Computer Vision hilft bei der Rekrutierung von Spielern
- #4 KI eliminiert Ticketwartezeiten
- #3 KI verbessert das Fan-Engagement
- #2 KI ersetzt Schiedsrichter für viele Sportarten
- #1 KI ersetzt Trainer
#10 AI maximiert Broadcasting und Streaming
Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von KI können Sender und Streamer die Qualität ihrer Ausgabe erheblich verbessern und den Zuschauern gleichzeitig relevantere und unmittelbarere Informationen liefern.
Beispielsweise kann KI verwendet werden, um während eines Live-Spiels die am besten geeigneten Kamerawinkel auszuwählen und Kommentatoren während Wiederholungen oder Wiederholungen mit detaillierten und aktuellen Statistiken zu versorgen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Zuschauer immer das bestmögliche Erlebnis haben, egal ob sie live oder on-demand zusehen.
Darüber hinaus kann KI auch verwendet werden, um automatisch Highlight-Pakete zu generieren, die dann für eine noch größere Reichweite über Social-Media-Plattformen geteilt werden können. Kurz gesagt, KI verändert die Rundfunk- und Streaming-Landschaft zum Besseren, und es besteht kein Zweifel, dass wir in den kommenden Jahren noch mehr Innovationen sehen werden.
#9 KI optimiert Werbemöglichkeiten
Viele Menschen glauben, dass Sport und Werbung nicht zusammenpassen. Schließlich dreht sich beim Sport alles um den Wettkampf und den Ruhm des Sieges, während es bei der Werbung darum geht, ein Produkt zu verkaufen. Die Wahrheit ist jedoch, dass Sport und Werbung schon sehr lange untrennbar miteinander verbunden sind. Tatsächlich ist Sportwerbung für das Sportgeschäft von entscheidender Bedeutung. Es ist kein Geheimnis, dass der Großteil der Sporteinnahmen aus Werbung stammt. In den Vereinigten Staaten zum Beispiel erwirtschaftet die NFL rund 3 Milliarden US-Dollar pro Jahr durch Werbung. Das ist eine Menge Geld, und es ist nur ein Bruchteil des gesamten Geldbetrags, den der Sport weltweit durch Werbung generiert.
Einfach ausgedrückt, die Optimierung von Werbemöglichkeiten mit KI ist für das Sportgeschäft von entscheidender Bedeutung. KI ist perfekt positioniert, um Marken bessere Werbemöglichkeiten zu bieten. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen Verkäufern helfen, Clips des Spiels aufzurufen, um besser mit potenziellen Werbetreibenden zu verhandeln.
KI kann Marken helfen, Anzeigen effektiver auszurichten. Nehmen wir zum Beispiel an, dass eine bestimmte Marke versucht, männliche Sportfans im Alter zwischen 18 und 34 Jahren anzusprechen. KI kann dabei helfen, zu erkennen, wann diese Leute Sport sehen und welche Sportarten sie sehen. KI kann auch dabei helfen, die besten Zeiten und Orte für die Schaltung von Anzeigen zu ermitteln. Dies sind wertvolle Informationen, die Marken helfen können, ihre Werbeausgaben zu optimieren und ihre Zielgruppe effektiver zu erreichen.
#8 KI automatisiert Sportjournalismus
Einige glauben, dass KI-gestützter automatisierter Journalismus das nächste große Ding in den Sportmedien sein wird. KI wird bereits verwendet, um Videos zu erstellen, die den Höhepunkt von Sportsituationen besser verstehen, indem die aufregendsten Momente der Situation kuratiert und in einem Video gesammelt werden, wodurch im Vergleich zur manuellen Erstellung eine erhebliche Zeitersparnis erzielt wird und der siebte Platz bei der Erstellung von Übereinstimmungen erreicht wird Vorhersagen.
#7 KI sagt Sportwetten voraus
In der Vergangenheit versuchten Wettende, große Datenmengen besser zu filtern die Ergebnisse vorhersagen zukünftiger Spiele. Aber KI kann mehr Informationen sammeln als Menschen, und obwohl KI-Vorhersagen nicht immer genau sind, können sie viel näher sein als menschliche Vorhersagen. Mithilfe von KI können Wettende Daten nun schneller und genauer analysieren. Sie können auch neue Trends erkennen und Ergebnisse vorhersagen, die ihnen sonst vielleicht entgangen wären.
KI verändert auch die Arbeitsweise von Buchmachern. In der Vergangenheit haben Buchmacher Quoten basierend auf ihrer eigenen persönlichen Meinung festgelegt. Aber jetzt verwenden sie KI, um Quoten basierend auf Daten festzulegen. Dies bedeutet, dass die Quoten genauer sind und die Wahrscheinlichkeit von Fehlern bei den Buchmachern geringer ist.
Insgesamt verändert KI die Landschaft der Sportwetten. Mit seiner Hilfe können Wettende besser informiert werden und bessere Vorhersagen treffen. Und Buchmacher können genauere Quoten anbieten.
#6 AI erstellt personalisierte Trainings- und Ernährungspläne für Spieler
Wenn während eines Spiels etwas Wichtiges passiert, verfolgen das Team und seine Mitglieder es und sammeln eine große Menge an Daten. KI hat bereits nachweislich vielversprechende Ergebnisse beim Krafttraining gezeigt und zeigt die Machbarkeit und Wirksamkeit von KI-Techniken bei der Analyse der Leistung an Krafttrainingsgeräten und der Bereitstellung motivierter Anleitungen für Athleten.
#5 Computer Vision hilft bei der Rekrutierung von Spielern
Computer Vision kann verwendet werden, um einen Spieler zu verfolgen und anderen Einblicke in seine Leistungen zu geben, um gezielte Rekrutierungsentscheidungen zu unterstützen.
KI wird auch verwendet, um Spieler zu scouten. Beispielsweise nutzt das „PlayerSpotlight“-System KI, um Fußballspieler zu scouten. PlayerSpotlight sieht sich Videos von Spielen an und verwendet dann KI, um die Spieler zu identifizieren, die auf professioneller Ebene am wahrscheinlichsten erfolgreich sind.
#4 KI eliminiert Ticketwartezeiten
Die Vorteile der Verwendung von KI zur Eliminierung von Ticketwartezeiten liegen auf der Hand. Es spart Unternehmen nicht nur Geld, sondern verbessert auch das Kundenerlebnis. Predictive Analytics kann auch verwendet werden, um die Anwesenheit und die besten Zeiten für die Teilnehmer zu bestimmen, was den Mitarbeitern helfen kann, den Vorrat an Speisen und Getränken einzurichten, um die Nachfrage zu befriedigen.
#3 KI verbessert das Fan-Engagement
Es ist möglich, die Aufmerksamkeit der Fans zu erhöhen, indem man das Fan-Engagement mit AR-Technologie verstärkt, wie Infosys und der französische Tennisverband demonstriert haben.
Durch den Einsatz von Technologie und Regeln, die die Reise der Zuschauer durch die ursprünglichen Spiele und Erfahrungen des Spiels verbessern, hat das Unternehmen gemeinsam Werke geschaffen, die das Publikum fesseln, inspirieren und verblüffen sollen.
#2 KI ersetzt Schiedsrichter für viele Sportarten
Das zweite Ziel ist die Schaffung eines KI-Schiedsrichters für mehrere Sportarten, einschließlich Fußball. Vor dem Einsatz von Technologie mussten Schiedsrichter Tore auf der Grundlage spärlicher Informationen beurteilen, was häufig zu einer falschen Entscheidung führte. Wichtige Entscheidungen, die das Ergebnis eines Spiels verändern können, können mit einem KI-Schiedsrichter präziser getroffen werden, wodurch die Leistung der Spieler verbessert wird.
#1 KI ersetzt Trainer
In der Vergangenheit wurden Datenwissenschaft und Analytik von Trainern verwendet, um die Leistung der Spieler zu verbessern, von Trainern, um die Stabilität eines Teams zu verstehen, und von Analysten, um die Schwächen eines Gegners zu untersuchen. Mit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz (KI) nutzen Coaches, Trainer und Analysten jedoch zunehmend KI, um ihre Arbeit zu erledigen.
KI ist nicht nur in der Lage, Daten schneller und genauer zu analysieren als Menschen, sondern kann auch Muster erkennen, die Menschen nicht sehen könnten. Beispielsweise kann KI verwendet werden, um die Herzfrequenz, die Atemfrequenz und die Schlafmuster eines Spielers zu verfolgen. KI kann auch verwendet werden, um ein Spielband zu analysieren und Spielzüge zu identifizieren, die gut oder fehlgeschlagen sind.
Eines der bekanntesten Beispiele für KI im Sport ist das „Hawk-Eye“-System, das im Tennis und Cricket zum Einsatz kommt. Hawk-Eye verwendet Kameras, um die Flugbahn des Balls zu verfolgen, und verwendet dann KI, um vorherzusagen, wo der Ball landen wird. Hawk-Eye ist auf wenige Millimeter genau.
Ein weiteres Beispiel für KI im Sport ist das „SportsVU“-System, das im Basketball zum Einsatz kommt. SportsVU verwendet Sensoren, um die Positionen aller Spieler auf dem Spielfeld und den Ball zu verfolgen. SportsVU verwendet dann KI, um Spieler- und Teamstatistiken zu berechnen.
Lesen Sie mehr über KI:
Haftungsausschluss
Im Einklang mit der Richtlinien des Trust-ProjektsBitte beachten Sie, dass die auf dieser Seite bereitgestellten Informationen nicht als Rechts-, Steuer-, Anlage-, Finanz- oder sonstige Beratung gedacht sind und nicht als solche interpretiert werden sollten. Es ist wichtig, nur so viel zu investieren, wie Sie sich leisten können, zu verlieren, und im Zweifelsfall eine unabhängige Finanzberatung einzuholen. Für weitere Informationen empfehlen wir einen Blick auf die Allgemeinen Geschäftsbedingungen sowie die Hilfe- und Supportseiten des Herausgebers oder Werbetreibenden. MetaversePost ist einer genauen, unvoreingenommenen Berichterstattung verpflichtet, die Marktbedingungen können sich jedoch ohne Vorankündigung ändern.
Über den Autor
Damir ist Teamleiter, Produktmanager und Redakteur bei Metaverse Post, behandelt Themen wie KI/ML, AGI, LLMs, Metaverse und Web3-bezogene Felder. Seine Artikel ziehen jeden Monat ein riesiges Publikum von über einer Million Nutzern an. Er scheint ein Experte mit 10 Jahren Erfahrung in SEO und digitalem Marketing zu sein. Damir wurde in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto und andere Publikationen. Als digitaler Nomade reist er zwischen den Vereinigten Arabischen Emiraten, der Türkei, Russland und der GUS. Damir hat einen Bachelor-Abschluss in Physik, der ihm seiner Meinung nach die Fähigkeiten zum kritischen Denken vermittelt hat, die er braucht, um in der sich ständig verändernden Landschaft des Internets erfolgreich zu sein.
Weitere Artikel
Damir ist Teamleiter, Produktmanager und Redakteur bei Metaverse Post, behandelt Themen wie KI/ML, AGI, LLMs, Metaverse und Web3-bezogene Felder. Seine Artikel ziehen jeden Monat ein riesiges Publikum von über einer Million Nutzern an. Er scheint ein Experte mit 10 Jahren Erfahrung in SEO und digitalem Marketing zu sein. Damir wurde in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto und andere Publikationen. Als digitaler Nomade reist er zwischen den Vereinigten Arabischen Emiraten, der Türkei, Russland und der GUS. Damir hat einen Bachelor-Abschluss in Physik, der ihm seiner Meinung nach die Fähigkeiten zum kritischen Denken vermittelt hat, die er braucht, um in der sich ständig verändernden Landschaft des Internets erfolgreich zu sein.
