축구 산업에서 선수 스카우트 및 채용 결정은 수백만 달러의 투자, 장기 계약, 성과 및 투자수익률(ROI)에 대한 높은 불확실성이 수반된다. 전통적으로 사람의 주관적인 관찰과 수동 데이터 분석의 조합에 의한 스카웃 방식에서 탈피해 데이터와 AI를 기반으로 한 생성형 AI 스카웃 방식이 실전에 도입됐다는 소식이 전해졌다.

IBM과 세비야 FC 스카우팅 팀이 포괄적이고 데이터에 기반한 영입 선수 발굴과 평가를 할 수 있도록 생성형 인공지능(AI) 솔루션인 스카우트 어드바이저(Scout Advisor)를 도입했다고 24일 발표했다. 

IBM의 기업용 AI 및 데이터 플랫폼인 왓슨x(watsonx)를 기반으로 구축된 세비야 FC의 스카우트 어드바이저는 세비야 FC가 자체 개발한 기존 데이터 집약적 애플리케이션 제품군과 통합될 예정이다.

세비야 FC의 데이터 부서는 IBM 클라이언트 엔지니어링 팀과 협력, 왓슨x의 자연어 처리 기술 및 파운데이션 모델을 활용해 구단의 기존 데이터베이스에 있는 방대한 양의 정보를 검색하고 분석해 잠재적 신인 선수를 평가할 수 있는 스카우트 어드바이저를 구축했다. 

여기에는 키와 몸무게, 속도, 골 수 및 출전 시간 등의 정량적 데이터와 20만 건이 넘는 스카우트 보고서에 담긴 텍스트 분석과 같은 정성적 비정형 데이터가 모두 포함된다.

세비야 FC는 이 솔루션의 자연어 처리 기능을 통해 여러 개의 초거대 언어 모델(LLM)을 사용할 수 있고, 선수 파악 시 정확성과 효율성을 높일 수 있다. 

세비야 FC 스카우터가 자연어 프롬프트를 사용해 원하는 선수의 주요 특징을 설명하면, 스카우트 어드바이저는 명시된 요구 사항에 따라 선별된 후보자 목록을 생성하고 각 선수에 대한 스카우팅 보고서를 요약해 제공한다. 

또한 모든 선수를 세비야 FC의 자체 데이터 애플리케이션에 연결해 선수의 정량적 성과 수치에 대한 심층적인 인사이트를 얻을 수 있다.

세비야 FC는 다양한 정량적 수치를 기반으로 선수의 특성을 파악하기 위해 자체 데이터 집약적 애플리케이션을 개발한 선구자이다. 스카우트 어드바이저는 기존 역량과 생성형 AI를 결합해 경기 중 쉽게 측정할 수 없는 지표 기반 스카우팅과 인간 중심의 관찰 사이의 격차를 해소함으로써 세비야 FC의 경쟁력을 더욱 강화할 것으로 기대하고 있다. 

호세 마리아 델 니도 카라스코(José María del Nido Carrasco) 세비야 FC 회장은 “이 프로젝트가 세비야 FC와 전체 스포츠 산업의 판도를 바꿀 수 있는 게임 체인저가 될 수 있는 만큼 IBM과 협력하게 되어 기쁘다”며, “우리 팀의 스카우터와 분석가들은 팀의 성공을 뒷받침할 최고의 선수를 찾는 데 전념하고 있으며, 인상적인 선수 보고서 데이터베이스를 구축하기 위해 끊임없이 노력해왔다”고 말했다. 

이어 그는 “우리는 이번 협업이 세비야 FC뿐만 아니라 스포츠 산업 전체에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 믿으며 또한, 이 툴을 통해 세비야 FC는 기술이 단순한 목표가 아니라 미래를 향한 여정에서 친밀한 동반자이자 구단 DNA의 일부라는 것을 보여주었다”고 말했다.

아나 파울라 아시스(Ana Paula Assis) IBM EMEA 총괄 사장은 “적절한 보호 장치와 거버넌스가 마련되면 AI는 운영을 현대화하려는 여러 산업 분야의 비즈니스에서 게임 체인저가 될 수 있다”며 “이번 사례에서는 축구 스카우트의 업무를 혁신하는 동시에 경쟁력 있는 축구 클럽의 목표를 달성할 수 있는 신뢰할 수 있고 설명 가능한 인사이트를 제공하고 있다”고 덧붙였다.