Нападающая «Глазго Сити» Николь Козлова знала, чего она хочет от своей следующей футбольной команды еще до перехода в шотландский клуб: владение мячом, создание моментов, место, где она сможет процветать. Многие команды обещали это. Но Козлова могла бы сыграть лучше; она подтвердила их утверждения с помощью искусственного интеллекта (ИИ).
Помимо того, что она футболистка, Козлова работает аналитиком данных в Twelve Football, аналитической компании, основанной пять лет назад, которая теперь использует искусственный интеллект (ИИ) через систему машинного обучения. Она работала с технологией, чтобы улучшить процесс принятия решений, что, по мнению таких компаний, как Twelve, может принести пользу женскому футболу в целом.
В мире, который все больше формируется под влиянием ИИ и реагирует на него, футбол не является исключением. На вершине мужской игры штабы по подбору и скаутингу могут больше напоминать технологический стартап Кремниевой долины, чем клубный отдел данных. ИИ может помочь с прогнозированием риска травм, улучшением защиты при стандартной игре или анализом ключевых показателей эффективности, таких как степень, в которой игрок откидывается назад при штрафном ударе.
С помощью Twelve Football нападающая Николь Козлова использовала искусственный интеллект, чтобы выбрать свой следующий клуб, «Глазго Сити», в 2024 году. (Jess Hornby/Getty Images)
На прошлой неделе «Челси» объявил о многолетнем глобальном партнерстве с компанией IFS, занимающейся промышленным искусственным интеллектом, добавив, что в рамках этого партнерства технология искусственного интеллекта компании также будет внедрена в «футбольные результаты, операционную эффективность и взаимодействие с болельщиками», согласно заявлению клуба.
Хотя партнерство IFS с «Челси» включает в себя женскую команду, в целом взаимодействие женского футбола с ИИ остается ограниченным по сравнению с мужским.
Основная причина — доступ к данным, которые нужны ИИ. Там, где в мужской игре присутствует технология отслеживания конечностей, женская игра, даже на самом верху, по-прежнему страдает от неточностей, таких как количество желтых карточек или результативных передач. Сбор по-прежнему ограничивается данными о событиях или действиях с мячом и зависит от наличия камер на полях и на тренировках, что может обеспечить не каждая женская команда или лига.
История Козловой находится на совершенно противоположном этапе.
Получив возможность подписать контракт с «Глазго Сити» в шотландской премьер-лиге летом 2024 года, Козлова, которая заканчивала играть за украинскую команду высшего дивизиона «Ворскла» из полтавы, углубилась в цифры.
Предыдущий сезон «Глазго» (2023–24) стал для команды одним из худших в новейшей истории. Выиграв 15 из 16 предыдущих титулов SWPL, регулярные игроки Лиги чемпионов завершили сезон на девять очков отставая от «Рейнджерс» и «Селтика», последний из которых выиграл титул по разнице мячей.
Однако цифры рассказывают более тонкую историю. «Глазго Сити», как и обещали, создал качественные моменты и отдал приоритет владению мячом; им просто не удалось сделать это против двух лучших команд.
«Команды могут рекламировать, в каком стиле они играют или как они хотят играть, но если вглядеться, то может оказаться совсем другая картина», — говорит Козлова. «Я рассказал им об этом. Они сказали, что знают, но в предыдущем сезоне тенденции были более позитивными. И данные это подтвердили».
Козлова переехала в Шотландию. Свой первый сезон она закончила как лучший бомбардир клуба, забив 23 гола во всех соревнованиях. Глазго финишировал вторым в лиге, отстав на три очка от чемпиона Хиберниана.
Николь Козлова завершила свой первый сезон за «Глазго Сити» как лучший бомбардир клуба. (Юдит Картель / Getty Images)
В этом сезоне «Глазго», который теперь использует Twelve Football для аналитики своих матчей и скаутской аналитики, занимает первое место в таблице, опережая «Селтик» и «Рейнджерс» на пять очков.
Для Козловой этот опыт стал проявлением гибкости воли и расширения собственных возможностей в пространстве, где игроки и клубы, существующие за пределами высших эшелонов, борются за конкуренцию. В прошлом году Козлова помогла другу оценить основные цифры клуба, пытавшегося подписать ее. Данные показали, что клуб значительно превосходит свой xG. «Я сказал ей, что это похоже на клуб, которому через шесть месяцев откажется от удачи». За шесть месяцев это произошло.
Действительно, ниже высших эшелонов международной и внутренней игры, которые страдают от ограниченных скаутских сетей, зарождающейся инфраструктуры и доступа к агентам, автономия и видимость могут показаться редкими валютами.
«Заметность — одна из самых больших проблем в женском футболе сейчас», — говорит Козлова, которая создала презентацию, чтобы продемонстрировать не только свои навыки, но и проанализировать именно те пробелы, в которых она была нужна «Глазго Сити». «Эти меньшие лиги, клубы, которые не входят в число 15, участвующих в Лиге чемпионов, и некоторые национальные команды не получают такой большой известности.
«Эти данные помогают обосновать ваши аргументы и доказать, что потенциально вам могут дать шанс, если вы не принадлежите к числу громких имен или не входите в большой клуб».
Используя искусственный интеллект, Николь Козлова создала презентацию, чтобы объяснить, как именно она вписывается в систему Глазго Сити. (Николь Козлова)
Улучшение игрового поля — это общая тема, проходящая через аргументы в пользу использования ИИ в женской игре.
«Мы много общаемся с женскими командами из больших и маленьких клубов», — говорит Маркус Лодо, соучредитель Twelve. «Они действительно рассматривают ИИ как возможность получить действительно передовую аналитику, не имея при этом ресурсов. Когда дело доходит до Премьер-лиги, у большинства из лучших клубов есть свои собственные отделы обработки данных, но у женщин все по-другому».
По словам Ладо, методы работы Twelve с клубами различаются.
Расширенные пакеты включают в себя адаптацию моделей обучения к типу игры или стратегии набора персонала, которую хотят реализовать клубы, с ответным ответом ИИ. Они могут охватывать несколько сезонов или лет и быть сосредоточены на конкретном финале, например на крупном турнире.
Twelve также разработала аналитический инструмент на базе искусственного интеллекта, получивший название Earpiece, который анализирует обширные глобальные данные о совпадениях и передает сложную информацию в простое и разборчивое сообщение через WhatsApp. Он больше похож на ChatGPT и позволяет клубам изучать сильные и слабые стороны игрока или даже запрашивать краткие списки определенных атрибутов, первоначально без указания номера, как при разговоре с тренером или спортивным директором.
Этот метод работы не лишен противоречий. В прошлом году главный тренер футбольного клуба «Сиэтл Рейн» Лора Харви разожгла яростную критику использования искусственного интеллекта, когда она призналась в подкасте, что использовала ChatGPT в сезоне NWSL 2025 года для мозгового штурма тактики и расстановок (что даже привело к тому, что она решила выставить пятерку защитников в двух матчах).
Признания Харви привели к тому, что многие фанаты и эксперты раскритиковали ее за то, что она превратила аутсорсинг экспертных знаний в технологии, в то время как возможности для женщин-тренеров и аналитиков остаются на первом месте и когда женские структуры просят клубы больше инвестировать в инфраструктуру и численность персонала.
Как сообщило издание The Athletic в прошлом году, трансформационный эффект ИИ может поставить под угрозу будущее традиционной скаутской деятельности, поскольку многие боятся потерять работу.
По данным Twelve, стоимость их технологии искусственного интеллекта в течение года может варьироваться от 25 евро (22 фунта стерлингов, 30 долларов США) в месяц за доступ к программе генеративного искусственного интеллекта до 9000 евро в год для персонализированных проектов. Это гораздо меньше, чем клуб мог бы потратить на найм штатного аналитика данных или скаута.
Ида Хёглунд Перссон, руководитель отдела принятия решений в Twelve, говорит, что для многих женских футбольных клубов, которые не могут похвастаться сложной скаутской сетью или штатными аналитиками данных, такие технологии, как Earpiece, могут оказаться неоценимым источником прибыли.
«Разница в том, что вам не нужен специалист по данным, который на самом деле занимается программированием, потому что первым шагом для футбольных клубов является найм одного специалиста по данным, и они застревают в попытках доставить все в клуб», — говорит Перссон.
Вместо этого, утверждает Перссон, Twelve выполняет кропотливую тяжелую работу за специалистов по данным, позволяя им более активно работать с информацией, полученной из самих данных, доставляя ее клубу и организации, а не увязнуть в самих программах и презентациях.
«Тогда они смогут потратить время на работу над идеями и над тем, что с ними делать», — говорит она.
В число клубов, которые работали с Twelve, входят как мужская, так и женская команды Хаммарбю, с последней из которых Twelve начали работать в 2017 году, когда они снова вошли в высший дивизион Швеции. С тех пор Хаммарбю дважды выигрывал лигу, заняв второе место в прошлом сезоне, и воспитал молодых игроков, которые сделали выгодные переходы в Женскую Суперлигу (WSL), в том числе нападающую Эллен Вангерхайм («Манчестер Юнайтед»), нападающую Катинку Тандберг («Тоттенхэм Хотспур») и защитника Смиллу Хольмберг («Арсенал»).
Пабло Пинонес-Арсе, ныне главный тренер «Фиорентины», был главным тренером «Хаммарбю» с 2020 по 2023 год, проведя клуб с седьмого места в своем первом сезоне до завоевания первого чемпионского титула клуба с 1995 года в своем последнем.
«Я не использую ИИ так, как думают люди», — говорит он. «Я не спрашиваю ИИ, что делать в матче или как настроить свою команду. У меня есть свои принципы, свои способы работы».
Наушник теперь доступен всем, кто занимается футболом.
Получите ценную информацию от ведущих экспертов в области футбола и искусственного интеллекта.
Создайте учетную запись и начните использовать ее прямо сейчас -> https://t.co/ZYGzocaOnp pic.twitter.com/qgSinDxZw7
– Двенадцать футболов (@twelve_football) 20 января 2026 г.
Пинонес-Арсе говорит, что использует ИИ, чтобы «подтверждать то, что я вижу своими глазами», начиная с идентификации игроков и определения сильных и слабых сторон своей команды. ИИ, по его словам, никогда не был уставом, которому он или его сотрудники уступали, и не должен им быть.
«Если вы хотите развивать женскую сторону в профессиональной среде, у вас должны быть обстоятельства и среда, чтобы попытаться извлечь максимальную пользу из того, что у вас есть», — говорит он.
«Персонал должен быть больше. Вам нужны специалисты и эксперты в разных областях. Но ИИ может быть полезным инструментом, как и многие другие, если у вас нет подходящих экономических обстоятельств, чтобы на самом деле там работали люди, при условии, что вы знаете, почему вы его используете, как вы его используете и чего вы от него ожидаете».
По словам Пинонес-Арсе, существуют важнейшие элементы спорта, которые просто нельзя и не следует отдавать на аутсорсинг технологиям. Данные не могут измерить трудовую этику, мышление или упорство. Хотя он может предсказать, как игрок адаптируется к физическим условиям лиги, он не может предсказать, как тот же игрок взаимодействует с товарищами по команде или адаптируется к новой среде, странам или культурам.
«Одна из самых важных вещей для тренера — это иметь правильное руководство, правильный подход к лидерству, правильный подход к развитию, развитию игроков и действительно быть рядом ради игроков», — говорит Пинонес-Арсе.
«Вы никогда не сможете заменить поход на стадион наблюдением за игроком вживую».
Критики предупреждают, что не каждый клуб рассматривает ИИ как дополнение, а не замену.
По словам многочисленных аналитиков данных и представителей клубов, с которыми беседовали в этой статье, которые пожелали остаться анонимными, чтобы защитить отношения, существует обеспокоенность тем, что вместо того, чтобы создавать базовую инфраструктуру, необходимую для набора персонала или тактического анализа с квалифицированным персоналом и ресурсами, а также использовать ИИ в качестве инструмента для оптимизации, клубы испытывают искушение полагаться исключительно на ИИ, чтобы компенсировать нехватку ресурсов.
На мягких навыках, которые присущи должностям в области науки о данных, аналитики действительно зарабатывают свои деньги, оценивая сильные и слабые стороны определенного анализа, чтобы сформировать свои собственные выводы. Ограниченность данных, доступных в женской игре, также означает, что существует риск предвзятости или фрагментарной точки зрения, если аналитики не смогут самостоятельно изучить данные.
По словам Перссона, данные о Twelve по-прежнему в основном собираются людьми, которые смотрят видео с доступных камер на стадионах и на тренировочных полях. Эти идеи в основном представляют собой данные о событиях, в которых основное внимание уделяется действиям с мячом. Бег без мяча, бег сзади, вторая передача и многие защитные действия могут быть пропущены или упущены из виду, создавая неполные версии игрока.
Стать ИИ частью повседневной жизни футбола — одна из основных амбиций Twelve. Влияние устранения барьеров на пути развития технологий не следует недооценивать. Таким образом, Перссон подчеркивает выравнивающий потенциал ИИ в женском футболе, инструмента, который поднимает потолок, но, что еще важнее, уровень игры.
«Я думаю, через пять лет каждый будет использовать это как часть процесса принятия решений», — говорит она. «Я думаю, что он также станет частью академий и, возможно, массового футбола.
«Это должно быть что-то, что действительно сделает игру в футбол более увлекательной».