AI, 유망 축구 선수 발굴의 핵심 도구로 떠오르다

AI 기술이 축구 코치들의 스카우팅 전략을 혁신적으로 바꾸고 있다. 이를 통해 구단은 원하는 선수의 속성을 설정하고, 이에 맞는 유망 선수를 AI가 추천해주는 시대가 올 것으로 보인다. 이러한 AI 기반 시스템은 전 세계 18만여 명의 청소년 축구 선수들의 경기 데이터를 수집 및 분석하는 디지털 스카우팅 회사 '아이볼(Eyeball)'이 주도하고 있다.

AI, 다양한 선수 유형 정의로 유망주 선별

아이볼은 세계 최대 규모의 청소년 축구 영상 데이터베이스를 활용해 특정 선수 유형에 맞는 청소년 선수를 찾아낸다. 이 유형은 기존 유명 선수들을 모델로 8가지로 정의되며, 여기에는 ‘박스-투-박스 미드필더’, ‘모던 넘버 9’, ‘플레이메이커 넘버 10’, ‘인버티드 윙백’ 등이 포함된다. 이 회사는 특히 세계적 수준의 국제 미드필더와 공격수들의 특성을 데이터로 분석해 이를 '이상적인 선수'의 기준으로 삼고 있다.

음성 명령으로 스카우팅, 과연 현실이 될까?

미래에는 음성 명령으로 스카우팅 작업이 이루어질 수 있을 것이라는 전망도 나온다. 예를 들어, “스티븐 제라드 같은 선수를 찾아줘”라고 말하면 AI가 해당 요구에 부합하는 선수를 빠르게 제안할 수 있다는 것이다. 그러나 이러한 시스템의 장기적 효과는 아직 검증이 필요하다.

전 세계를 아우르는 스카우팅 네트워크

아이볼은 13개 프리미어리그 클럽을 포함해 유럽 및 북미의 여러 엘리트 팀과 협력하고 있다. 또한 다양한 국가에서 청소년 선수들의 정밀 데이터를 수집할 수 있는 카메라 기술을 제공하며 축구 강국뿐 아니라 개발도상국에서도 활동 중이다.

한편, 전 잉글랜드 국가대표 수비수 솔 캠벨이 참여한 또 다른 AI 스카우팅 스타트업 ‘탈넷츠(Talnets)’는 아프리카를 중심으로 선수 데이터를 수집하며 스카우팅 과정의 민주화를 목표로 하고 있다. 기존의 주관적이고 정치적 요소에 영향을 받았던 스카우팅 시스템을 혁신하겠다는 것이 주요 목적이다.

단일 카메라로 수집된 정밀 경기 데이터

아이볼은 전 세계 아마추어 클럽에서 12세에서 23세 사이의 선수들을 스카우팅하고 있다. 단일 카메라를 사용해 경기장 전체를 촬영하며, 선수의 이동 거리, 속도, 스프린트, 가속 및 감속, 방향 전환 등의 데이터를 수집한다. 이를 통해 발굴된 선수 중 몇몇은 이미 프로 무대에 진출했다. 대표적으로 아이보리코스트 출신 미드필더와 노르웨이 출신 윙어가 있다.

AI 스카우팅이 축구 스타일에 미칠 영향

AI 스카우팅 방식의 가치는 향후 몇 년에 걸쳐 검증될 예정이다. 수집된 데이터를 통해 미래에 성공적인 선수가 될 가능성을 판단하는 데 도움을 줄 것으로 보인다. 그러나 이러한 기술이 축구선수들의 스타일과 리그의 경기 방식에 어떤 변화를 가져올지는 여전히 논의되고 있다.

궁극적으로, 클럽의 코치와 수석 스카우터들은 구단의 철학을 기준으로 선수 선정에 대한 결정을 내릴 것이다. AI의 도입이 미래 선수 선발과 축구 스타일에 새로운 전환점을 가져올 가능성은 충분히 제기되고 있다.