10 Aplikasi AI Potensial yang Dapat Merevolusi Olahraga
Banyak peran tradisional dalam industri olahraga digantikan oleh aplikasi AI. Misalnya, satu kasus penggunaan yang umum adalah penggunaan visi komputer untuk merekam dan menganalisis statistik pemain dan game secara otomatis. Data ini dapat digunakan untuk meningkatkan performa pemain, mengidentifikasi tren strategis, dan membuat keputusan dalam game.
Aplikasi AI lainnya dalam industri olahraga mencakup realitas virtual untuk pelatihan dan keterlibatan penggemar, drone otonom untuk penyiaran, dan pemodelan prediktif untuk pengelolaan tiket dan pemain.
Dalam video ini, kita akan membahas 10 aplikasi AI teratas di industri olahraga yang mengubah cara kita menonton dan bermain olahraga.
- #10 AI memaksimalkan penyiaran dan streaming
- #9 AI mengoptimalkan peluang iklan
- #8 AI mengotomatiskan jurnalisme olahraga
- #7 AI memprediksi taruhan olahraga
- #6 AI menciptakan pelatihan yang dipersonalisasi dan rencana diet untuk pemain
- #5 Computer Vision membantu merekrut pemain
- #4 AI meniadakan antrean tiket
- #3 AI meningkatkan keterlibatan penggemar
- #2 AI menggantikan wasit untuk banyak olahraga
- #1 AI menggantikan pelatih
#10 AI memaksimalkan penyiaran dan streaming
Dengan memanfaatkan kekuatan AI, penyiar dan streamer dapat secara dramatis meningkatkan kualitas output mereka, sekaligus memberikan informasi yang lebih relevan dan langsung kepada pemirsa.
Misalnya, AI dapat digunakan untuk memilih sudut kamera yang paling tepat selama pertandingan langsung, serta untuk memberikan statistik mendetail dan terkini kepada komentator selama tayangan ulang atau tayangan ulang. Hal ini memastikan bahwa penonton selalu mendapatkan pengalaman terbaik, terlepas dari apakah mereka menonton langsung atau sesuai permintaan.
Terlebih lagi, AI juga dapat digunakan untuk menghasilkan paket sorotan secara otomatis, yang kemudian dapat dibagikan ke seluruh platform media sosial untuk jangkauan yang lebih luas. Singkatnya, AI mengubah lanskap penyiaran dan streaming menjadi lebih baik, dan tidak diragukan lagi kita akan melihat lebih banyak inovasi di tahun-tahun mendatang.
#9 AI mengoptimalkan peluang iklan
Banyak orang cenderung berpikir bahwa olahraga dan iklan tidak cocok. Lagipula, olahraga adalah tentang kompetisi dan kemuliaan kemenangan, sedangkan iklan adalah tentang menjual produk. Namun, sebenarnya olahraga dan iklan sudah lama tidak dapat dipisahkan. Faktanya, iklan olahraga sangat penting untuk bisnis olahraga. Bukan rahasia lagi bahwa sebagian besar pendapatan olahraga berasal dari iklan. Di Amerika Serikat, misalnya, NFL menghasilkan sekitar $3 miliar per tahun dari iklan. Itu uang yang banyak, dan itu hanya sebagian kecil dari jumlah total uang yang dihasilkan olahraga dari iklan secara global.
Sederhananya, mengoptimalkan peluang iklan dengan AI sangat penting untuk bisnis olahraga. AI diposisikan dengan sempurna untuk memberikan peluang iklan yang lebih baik untuk merek. Selain itu, pembelajaran mesin dapat membantu tenaga penjualan menampilkan klip permainan untuk bernegosiasi lebih baik dengan calon pengiklan.
AI dapat membantu merek untuk menargetkan iklan secara lebih efektif. Misalnya, merek tertentu mencoba menargetkan penggemar olahraga pria berusia antara 18 dan 34 tahun. AI dapat membantu mengidentifikasi kapan orang-orang ini menonton olahraga dan jenis olahraga apa yang mereka tonton. AI juga dapat membantu mengidentifikasi waktu dan tempat terbaik untuk memasang iklan. Ini adalah informasi berharga yang dapat membantu merek mengoptimalkan pembelanjaan iklan mereka dan menjangkau audiens target mereka dengan lebih efektif.
#8 AI mengotomatiskan jurnalisme olahraga
Beberapa percaya bahwa jurnalisme otomatis bertenaga AI akan menjadi hal besar berikutnya di media olahraga. Sudah, AI digunakan untuk membuat video yang lebih memahami puncak situasi olahraga dengan mengkurasi momen paling mendebarkan dari situasi tersebut dan mengumpulkannya ke dalam video, menghemat banyak waktu dibandingkan jika dilakukan secara manual, menempati peringkat ketujuh dalam membuat pertandingan prediksi.
#7 AI memprediksi taruhan olahraga
Dulu, para petaruh akan mencoba memfilter data dalam jumlah besar agar lebih baik memprediksi hasilnya permainan masa depan. Namun AI dapat mengumpulkan lebih banyak informasi dibandingkan manusia, dan meskipun prediksi AI tidak selalu akurat, prediksi tersebut bisa lebih akurat dibandingkan prediksi manusia. Dengan bantuan AI, petaruh kini dapat menganalisis data dengan lebih cepat dan akurat. Mereka juga dapat menemukan tren baru dan memprediksi hasil yang mungkin mereka lewatkan.
AI juga mengubah cara bandar taruhan beroperasi. Di masa lalu, bandar taruhan akan menetapkan peluang berdasarkan pendapat pribadi mereka sendiri. Tapi sekarang, mereka menggunakan AI untuk menetapkan peluang berdasarkan data. Ini berarti peluangnya lebih akurat dan bandar taruhan cenderung membuat kesalahan.
Secara keseluruhan, AI mengubah lanskap taruhan olahraga. Dengan bantuannya, petaruh dapat menjadi lebih terinformasi dan membuat prediksi yang lebih baik. Dan bandar taruhan dapat menawarkan peluang yang lebih akurat.
#6 AI menciptakan pelatihan yang dipersonalisasi dan rencana diet untuk pemain
Ketika sesuatu yang penting terjadi selama pertandingan, regu dan anggotanya melacaknya, mengumpulkan banyak data. AI telah terbukti menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam latihan beban dan menandakan kelayakan dan kemanjuran teknik AI dalam menganalisis pencapaian pada peralatan latihan beban dan memberikan panduan motivasi kepada atlet.
#5 Computer Vision membantu merekrut pemain
Visi komputer dapat digunakan untuk melacak pemain, memberi orang lain wawasan tentang pencapaian mereka untuk membantu keputusan perekrutan yang disengaja.
AI juga digunakan untuk mengintai pemain. Misalnya, sistem “PlayerSpotlight” menggunakan AI untuk mengintai pemain sepak bola. PlayerSpotlight menonton video game dan kemudian menggunakan AI untuk mengidentifikasi pemain yang paling mungkin sukses di level profesional.
#4 AI meniadakan antrean tiket
Manfaat menggunakan AI untuk menghilangkan antrian tiket sudah jelas. Tidak hanya menghemat uang bisnis, tetapi juga meningkatkan pengalaman pelanggan. Analitik prediktif juga dapat digunakan untuk menentukan kehadiran dan waktu terbaik bagi peserta, yang dapat membantu staf menyiapkan persediaan makanan dan minuman untuk memenuhi permintaan.
#3 AI meningkatkan keterlibatan penggemar
Dimungkinkan untuk meningkatkan perhatian penggemar dengan meningkatkan keterlibatan penggemar dengan teknologi AR, seperti yang ditunjukkan oleh Infosys dan Federasi Tenis Prancis.
Melalui penggunaan teknologi dan aturan yang akan meningkatkan perjalanan penonton melalui pertandingan dan pengalaman asli game tersebut, perusahaan telah bersama-sama menciptakan karya yang dimaksudkan untuk melibatkan, menginspirasi, dan memukau penonton.
#2 AI menggantikan wasit untuk banyak olahraga
Penciptaan wasit AI untuk beberapa olahraga, termasuk sepak bola, adalah tujuan kedua. Sebelum penggunaan teknologi, wasit harus membuat penilaian atas gol berdasarkan sedikit informasi, yang seringkali menghasilkan keputusan yang salah. Keputusan besar yang dapat mengubah hasil pertandingan dapat dibuat lebih tepat dengan wasit AI, sehingga meningkatkan performa pemain.
#1 AI menggantikan pelatih
Di masa lalu, ilmu data dan analitik digunakan oleh pelatih untuk meningkatkan performa pemain, oleh pelatih untuk memahami stabilitas tim, dan oleh analis untuk mempelajari kelemahan lawan. Namun, dengan munculnya kecerdasan buatan (AI), pelatih, pelatih, dan analis semakin banyak menggunakan AI untuk melakukan pekerjaan mereka.
AI tidak hanya mampu menganalisis data lebih cepat dan lebih akurat daripada manusia, tetapi juga dapat mengidentifikasi pola yang tidak dapat dilihat manusia. Misalnya, AI dapat digunakan untuk melacak detak jantung, laju pernapasan, dan pola tidur pemain. AI juga dapat digunakan untuk menganalisis rekaman permainan dan mengidentifikasi permainan yang berhasil atau gagal.
Salah satu contoh AI yang paling terkenal dalam olahraga adalah sistem "Hawk-Eye", yang digunakan dalam tenis dan kriket. Hawk-Eye menggunakan kamera untuk melacak lintasan bola dan kemudian menggunakan AI untuk memprediksi di mana bola akan mendarat. Hawk-Eye akurat hingga beberapa milimeter.
Contoh lain AI dalam olahraga adalah sistem "SportsVU", yang digunakan dalam bola basket. SportsVU menggunakan sensor untuk melacak posisi semua pemain di lapangan dan bola. SportsVU kemudian menggunakan AI untuk menghitung statistik pemain dan tim.
Baca lebih lanjut tentang AI:
Penolakan tanggung jawab
Sejalan dengan Percayai pedoman Proyek, harap dicatat bahwa informasi yang diberikan pada halaman ini tidak dimaksudkan untuk dan tidak boleh ditafsirkan sebagai nasihat hukum, pajak, investasi, keuangan, atau bentuk nasihat lainnya. Penting untuk hanya menginvestasikan jumlah yang mampu Anda tanggung kerugiannya dan mencari nasihat keuangan independen jika Anda ragu. Untuk informasi lebih lanjut, kami menyarankan untuk merujuk pada syarat dan ketentuan serta halaman bantuan dan dukungan yang disediakan oleh penerbit atau pengiklan. MetaversePost berkomitmen terhadap pelaporan yang akurat dan tidak memihak, namun kondisi pasar dapat berubah tanpa pemberitahuan.
Tentang Penulis
Damir adalah pemimpin tim, manajer produk, dan editor di Metaverse Post, mencakup topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse, dan Web3-bidang terkait. Artikelnya menarik lebih dari satu juta pengguna setiap bulan. Dia tampaknya ahli dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebutkan dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, dan publikasi lainnya. Dia melakukan perjalanan antara UEA, Turki, Rusia, dan CIS sebagai pengembara digital. Damir memperoleh gelar sarjana dalam bidang fisika, yang menurutnya telah memberinya keterampilan berpikir kritis yang diperlukan untuk berhasil dalam lanskap internet yang selalu berubah.
lebih artikel
Damir adalah pemimpin tim, manajer produk, dan editor di Metaverse Post, mencakup topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse, dan Web3-bidang terkait. Artikelnya menarik lebih dari satu juta pengguna setiap bulan. Dia tampaknya ahli dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebutkan dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, dan publikasi lainnya. Dia melakukan perjalanan antara UEA, Turki, Rusia, dan CIS sebagai pengembara digital. Damir memperoleh gelar sarjana dalam bidang fisika, yang menurutnya telah memberinya keterampilan berpikir kritis yang diperlukan untuk berhasil dalam lanskap internet yang selalu berubah.
