Новости 90% точности: ИИ выводит спортивную аналитику на новый уровень

[NewsMaker]

Какие методы окажутся более эффективными в долгосрочной перспективе.

---

---

Популяризация использования больших данных в спорте благодаря концепции Moneyball продемонстрировала, что данные могут помочь принимать более обоснованные решения, чем человеческая интуиция. Теперь искусственный интеллект (ИИ) выводит эту идею на новый уровень, повышая точность прогнозов.

ИИ способен распознавать шаблоны в огромных объемах данных, что позволяет делать более уверенные прогнозы. Компания Probility AI, занимающаяся спортивной аналитикой, стремится использовать возможности ИИ Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся . По словам представителей компании, этот подход может значительно изменить процесс принятия решений не только в спорте, но и в других областях.

<h3>Новые возможности для спортивных менеджеров</h3> Работа спортивного менеджера заключается в формировании высокоэффективной команды. Это требует учета множества факторов: навыков, настроения, опыта, потенциала и способности к сотрудничеству каждого игрока. Традиционные методы оценки, такие как наблюдения и интуитивные суждения, часто подвержены когнитивным искажениям. Сюда входят такие факторы, как возраст, пол, этническая принадлежность и даже манера поведения.

Однако с появлением аналитики и ИИ ситуация начала меняться. Как показано в фильме Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся (2011), такие методы, как Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся , помогли выявить недооцененные аспекты, предсказывающие успех игроков и команд. Тем не менее, применение этих методов до сих пор остается неравномерным и не всегда успешным.

Компания Probility AI стремится использовать "глубокое обучение" ИИ для создания более точных прогнозов эффективности спортсменов, чем методы, основанные на больших данных. ИИ помогает профессиональным спортивным командам принимать информированные решения по управлению рисками, тренировкам и оценке персонала. Этот подход может иметь широкие последствия для лидеров в различных сферах деятельности.

<h3>Взгляд в прошлое для лучшего будущего</h3> ИИ может улучшить процесс принятия решений, устраняя влияние ретроспективного искажения. Представитель компании, Куинтон Крюгер, предлагает представить себя менеджером спортивной команды, который должен решить, стоит ли продлевать контракт с игроком, которому исполнилось 30 лет. Прошлый опыт подсказывает, что это возраст, когда игроки становятся более подверженными травмам и их производительность начинает снижаться. Однако некоторые игроки продолжают быть надежными и могут стать наставниками для молодых.

Для принятия такого решения можно использовать модель ИИ, например, движок Probility ARC, который оценивает доступность, надежность и потенциал игроков. Модель анализирует данные за 20 лет, чтобы определить, сколько игр игроки играли после 30 лет, их вклад, количество травм и другие параметры. Это позволяет сравнить эти данные с текущим состоянием игрока и команды.

ИИ значительно увеличивает количество обрабатываемых данных, что позволяет получать более точные прогнозы. Крюгер отмечает, что результаты таких анализов могут не всегда нравиться, но если уровень уверенности достаточно высок (до 90%), их стоит учитывать.

<h3>ИИ как инструмент для лидеров</h3> Публичное внимание к ИИ растет, и все больше моделей, подобных ARC, появляются в различных отраслях. Однако для эффективного использования этих моделей лидеры должны понимать их возможности и принципы работы. В спорте, например, многие менеджеры до сих пор не знают, как использовать эти технологии.

Важно помнить, что качество данных играет ключевую роль в результатах работы ИИ. В некоторых отраслях может не быть достаточно данных для точных прогнозов, а в других данные могут быть фрагментированы. Кроме того, человеческие предвзятости могут проникать в данные, что искажает результаты.

<h3>ИИ и человеческая интуиция</h3> Любое решение, основанное на ИИ, должно учитывать интуицию и опыт, накопленный за годы работы. Важно не полагаться полностью на ИИ и не игнорировать его возможности. Например, в истории успеха команды Oakland A’s, показанной в "Moneyball", роль саберметрики была переоценена, а вклад опытных игроков был Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся .

Цель Probility AI — помочь людям принимать лучшие решения, а не заменять их. Человеческий фактор всегда будет важен, так как есть качества, которые ИИ не может учесть, такие как характер человека, его культурная совместимость и способность поддерживать других.

<h3>Будущее с ИИ</h3> Представители Probility AI подчеркивают, что ИИ может быть полезен не только для крупных организаций, но и для начинающих компаний и индивидуальных специалистов. С его помощью можно проводить масштабные исследования, находить уникальных игроков и разрабатывать тренировки для их развития.

ИИ также может помочь отдельным спортсменам находить команды, которые лучше всего соответствуют их навыкам, и использовать эти данные для переговоров.

Баланс между опытом и возможностями ИИ позволяет принимать более обоснованные решения, что приближает нас к идеальному прогнозированию будущего.