KI im Sport: Ein wirtschaftlicher & technischer Über­blick

8. Oktober 2026
Viktorija Schamkina

von Viktorija Schamkina , 

Machine Learning Engineer

Der Einsatz von KI im Sport ermöglicht es Organisationen, die Leistung und Sicherheit von Athleten zu erhöhen, die Spielplanung zu optimieren, Fairness zu gewährleisten, die Medienberichterstattung zu erleichtern und das Engagement der Fans zu fördern.

Mit mehr als fünf Jahren Erfahrung in der KI-Beratung unterstützt Itransition Profisport-Teams und Unternehmen bei der Einführung von KI-Lösungen, um Talente effektiv zu fördern, die Beziehungen zu ihren Fans zu stärken und die Unternehmensleistung zu steigern.

KI im Sport

Anwendungen von KI im Sport

KI verändert jeden Aspekt des Sports – vom Wettbewerb und Spiel bis hin zum Show- und Unterhaltungsgeschäft. KI-gestützte Tools kommen bereits im Leistungssport praktisch aller großen Sportarten wie American Football, Fußball, Baseball und Cricket zum Einsatz – sogar im Breitensport.

V o r b e r e i t u n g v o r d e m S p i e l M e d i e n & F a n e r l e b n i s A n a l y s e n a c h d e m S p i e l T a l e n t i d e n t i f i z i e r u n g & - a u s w a h l A k t i v i t ä t e n w ä h r e n d d e s S p i e l s D a t e n v o n W e a r a b l e s & S p i e l a u s r ü s t u n g S e n s o r d a t e n v o n P e r i p h e r i e g e r ä t e n D a t e n a u s a n d e r e n S y s t e m e n ( D e n k e n ) u n d D e e p L e a r n i n g M a c h i n e L e a r n i n g ( S e n s o r i k ) Analyse & Feedback Regeneration Verletzungsmanagement Fan-Beziehungsmanagement Nachrichten & Inhalte Werkssport eSports Sportwetten Medienrechte Talentidentifizierung Talentauswahl Wettkampfmanagement Club- und Teammanagement Veranstaltungsorte, Events & Ticketverkauf Sponsoring Merchandising Zahlungen Schiedsrichterwesen Spezialisiertes Coaching Training & Coaching Ernährung Körperliche Verfassung Biomechanik (Fähigkeiten/Technik) Mentale Verfassung Verletzungsmanagement Strategische & taktische Spielplanung Teamauswahl M a n a g e m e n t & B e t r i e b

Titel des Schemas: KI im Sport: Hauptanwendungsbereiche
Datenquelle: pwc.com.au - Künstliche Intelligenz. Anwendung in der Sportindustrie

Rekrutierung

Künstliche Intelligenz kann die Beziehung zwischen Sportlern und Sportunternehmen von Anfang an beeinflussen. Konkret werden KI-gestützte Prognosemodelle in der Spielanalyse eingesetzt, um die Leistungsdaten von Spielern (Geschwindigkeit, Beweglichkeit, Technik, Spielstil usw.) zu bewerten und ihr sportliches Potenzial sowie ihren Marktwert einzuschätzen, bevor ein Sportverein beschließt, in sie zu investieren.

Der Einsatz von KI-Tools kann auch den Spielern zugutekommen, da sie jegliche Voreingenommenheit bei der Rekrutierung verringern. Darüber hinaus kann KI-Software Spielmaterial von überall auf der Welt analysieren. Dadurch erhöhen sich die Chancen, dass Athleten wahrgenommen werden – selbst wenn sie an abgelegenen Orten leben oder ihre Sportart nicht sehr populär ist.

Coaching & Talententwicklung

KI-basierte Leistungsanalysesoftware liefert Trainern wertvolle Erkenntnisse zur Entwicklung effektiver Spielstrategien. KI-Systeme können Informationen, die über tragbare Sensoren und Kameras erfasst werden, analysieren. Dazu gehören beispielsweise Pässe, geschossene Tore, Rebounds, die Bewegungsgeschwindigkeit der Spieler und die Flugbahnen des Balls. Auf diese Weise können sie die Spielmuster der Gegner erkennen und die Spielpläne entsprechend anpassen. Mithilfe von KI-Software können Trainer sogar Simulationen möglicher Spielszenarien durchführen, taktische Anpassungen testen und während des Spiels fundiertere Entscheidungen treffen.

Gleichzeitig hilft die KI den Trainern, die Stärken und Schwächen ihrer Athleten zu erkennen und so individuellere Trainingsprogramme zur Leistungsoptimierung zu erstellen.

Management des Wohlbefindens von Athleten

In Kombination mit Gesundheits-Wearables können KI-gesteuerte Systeme biometrische und biomechanische Parameter wie die Herzfrequenz oder die Muskelbelastung überwachen. Auf diese Weise lässt sich die körperliche Verfassung eines Spielers beurteilen und potenzielle Verletzungen oder Gesundheitsprobleme lassen sich frühzeitig erkennen. So können Ärzte bei der Auswahl geeigneter Therapien für eine schnellere Genesung unterstützt werden.

Diese Lösungen bieten auch Trainern datengestützte Einblicke, um ausgewogenere Trainingspläne zu entwickeln und die Intensität und Dauer der einzelnen Aktivitäten anzupassen, um schädliches Übertraining zu vermeiden und das Verletzungsrisiko zu minimieren.

Schiedsrichterwesen

Video-Assistenten-Schiedsrichter-Systeme (Video assistant referee systems; VAR) und ähnliche Video-Review- oder Instant-Replay-Systeme werden seit Jahren in verschiedenen Sportarten eingesetzt. Sie liefern den menschlichen Schiedsrichtern zwar Highlights in Zeitlupe, verlangsamen aber oft das Spiel und sorgen für Frustration bei Fans und Spielern. KI-basierte Computer-Vision-Technologien können dagegen Spielverstöße wie Handspielvergehen im Fußball viel schneller und genauer erkennen als herkömmliche Systeme. Dadurch wird der Spielfluss weniger gestört.

Rundfunk & Journalismus

Es wird davon ausgegangen, dass künstliche Intelligenz die Sportberichterstattung beeinflussen wird. Mithilfe von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Algorithmen können Sendeanstalten zahlreiche Videobearbeitungsvorgänge automatisieren. Dazu gehören beispielsweise Kamerafahrten und das Heranzoomen von Schlüsselaktionen auf dem Spielfeld. Die vollautomatisierte Sportproduktion ist bereits fast mit professionell geschnittenen Videos vergleichbar.

Dank jüngster Innovationen im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der generativen KI hält die Automatisierung nun auch im Sportjournalismus Einzug. Dadurch ist es der Presse möglich, Kurznachrichten für Hunderte von Spielen zu erstellen und mit weniger Ressourcen über viel mehr Ereignisse zu berichten. Darüber hinaus können Medienunternehmen konversationelle KI-Systeme nutzen, um aus großen Datenbanken mit Spielmaterial und anderen Inhalten per einfacher Abfrage in natürlicher Sprache die gewünschten Informationen abzurufen. Die NFL hat eine ähnliche Lösung für die Suche nach Medieninhalten in ihrer umfangreichen Bibliothek mit Athleteninterviews, von Fans erstellten Social-Media-Inhalten und vielen anderen Ressourcen implementiert.

Fan-Engagement

Sportunternehmen können bei Sportereignissen KI-Software einsetzen, um Fans in Echtzeit Untertitel in verschiedenen Sprachen auf der Grundlage ihrer Nationalität sowie zusätzliche Statistiken und tiefere Einblicke zur Verfügung zu stellen und so ihr Erlebnis zu bereichern. KI kann auch mit Augmented Reality kombiniert werden, um taktische Aufschlüsselungen, die von KI generiert wurden, als Bildeinblendung anzuzeigen. Eine weitere Möglichkeit ist die Kombination mit Virtual Reality, um solche Erkenntnisse in 3D-Umgebungen zu integrieren.

Darüber hinaus ermöglicht der Einsatz von KI es Vereinen und Sportveranstaltern, ihren Kunden über Chatbots und andere intelligente Assistenten einen besseren Support zu bieten. Diese Tools werden bereits von vielen Sportteams und -ligen, wie der NHL und der NBA, eingesetzt, um Fanfragen zu Tickets, Parkplätzen und anderen organisatorischen Themen zu beantworten.

Werbung

Das Anbieten eines großartigen Fan-Erlebnisses mit künstlicher Intelligenz revolutioniert die Sportwerbung und maximiert die Werbeeinnahmen erheblich. KI-gestützte Marketinglösungen analysieren demografische Daten, Mediennutzungsmuster und das Einkaufsverhalten der Zuschauer, um Zielgruppen zu segmentieren und personalisierte, relevante Werbung anstelle allgemeiner Werbung zu schalten.

Darüber hinaus können KI-Lösungen, die auf Algorithmen des maschinellen Lernens basieren, die aufregendsten Aktionen im Spiel identifizieren, indem sie die emotionalen Reaktionen der Fans auswerten. Dadurch können die Sendeanstalten ihre Werbespots zeitlich besser abstimmen und die Aufmerksamkeit ihrer Zuschauer gewinnen, um ein maximales Engagement zu erreichen. Dadurch wird Werbung persönlicher, zeitlich besser abgestimmt und effektiver.

Wetten

Sportwettenanbieter interessieren sich schon lange für die prädiktiven Analysefähigkeiten von maschinellen Lernsystemen. Inzwischen verkaufen Hightech-Unternehmen wie Sportlogiq analytische Daten an Buchmacher in den Vereinigten Staaten, um ihnen bei der Festlegung von Wettquoten zu helfen.

Für verlässliche Vorhersagen sind jedoch riesige Mengen an Informationen erforderlich, darunter historische Daten über die Leistungen von Einzelspielern und Mannschaften, Orte, Ergebnisse, Wetterbedingungen usw. Da viele dieser Details nicht öffentlich sind, sondern sich in den Händen von Sportvereinen befinden, führt der zunehmende Einsatz von KI bei Wetten zu einer Intensivierung des Datenhandels zwischen verschiedenen sportbezogenen Organisationen.

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Praxisbeispiele für künstliche Intelligenz im Sport

NBA Global Scout-App

Die mit künstlicher Intelligenz ausgestattete mobile App „NBA Global Scout“ erfüllt einen doppelten Zweck. Einerseits kann sie die von den Nutzern hochgeladenen Videos analysieren und ihnen dabei helfen, ihre Fähigkeiten (einschließlich Spannweite, vertikaler Sprung und Schusskraft) bei der Durchführung bestimmter Übungen selbst einzuschätzen und neue Möglichkeiten zur Verbesserung zu erkennen. Andererseits ermöglicht die Trainingsplattform Spielern auf der ganzen Welt, ihr Talent zu präsentieren und möglicherweise in die NBA aufgenommen zu werden. Damit ergänzt sie die ressourcenintensiven Rekrutierungskampagnen.

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Intelligente Westen von Catapult One

Einige Fußballmannschaften der englischen Premier League nutzen bereits GPS-Westen von Catapult, um ihre Sportler während des Trainings und der Spiele zu überwachen. Diese intelligenten Wearables können verschiedene Metriken wie Distanz, Sprints und Geschwindigkeit messen. Damit helfen sie den Trainern, die Arbeitsbelastung und Auswahl der Spieler zu optimieren, Übertraining zu vermeiden und das Verletzungsrisiko zu minimieren. Mithilfe der dazugehörigen KI-gestützten Anwendung können die Sportler außerdem über Heatmaps verfolgt werden, um zu beurteilen, ob ihr Spiel mit den taktischen Zielen des Teams übereinstimmt.

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IBM Power Index und Match Insights

Die fortschrittlichen Datenanalyselösungen von IBM, die sowohl in Wimbledon als auch bei den US Open zum Einsatz kommen, nutzen KI, um das Leistungsmomentum der Spieler zu bewerten und Ergebnisse auf der Grundlage erklärbarer Siegfaktoren vorherzusagen. Zu diesen Faktoren zählen das bisherige Verhältnis von Siegen zu Niederlagen, die Gewinnspanne, die Rangdifferenz, der Bodenbelag und der Verletzungsstatus. Ergänzt werden diese Daten durch die Stimmung der Fans, die mithilfe von Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache in sozialen Medien erfasst wird. Mithilfe derselben NLP-Technologie werden anschließend Faktenblätter erstellt und die Erkenntnisse mit der Fangemeinde geteilt.

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Punktesystem der Turn-Weltmeisterschaften

Bei den Weltmeisterschaften im Kunstturnen kam ein von Fujitsu entwickeltes System zum Einsatz, das auf Deep Learning basiert und die Bewegungsabläufe der Athleten mithilfe mehrerer Lasersensoren und Computer-Vision-Technologie verfolgt. Die Lösung visualisiert die Leistungen der Turnerinnen und Turner mithilfe von 3D-Modellen und extrahiert wichtige Wertungsdaten, um die Entscheidungsfindung der Kampfrichter zu verbessern. Um die Genauigkeit weiter zu erhöhen, wurde das System vor dem Wettkampf mithilfe von digitalen Scans der einzelnen Athleten „trainiert”.

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Herausforderungen bei der Einführung von KI und Tipps für Sportunternehmen

Angesichts der komplexen Architekturen sportorientierter KI-Lösungen sowie ihrer Abhängigkeit von Daten sehen sich Unternehmen, die diese neue Technologie einsetzen, mit einer Reihe von Herausforderungen konfrontiert.

Herausforderung

Lösung
Integration von Daten aus verschiedenen Quellen
Die meisten KI-Lösungen für den Sport bestehen aus mehreren Komponenten. Dazu gehören verschiedene IoT-Sensoren (Kameras, Wearables usw.), die visuelle und physiologische Daten erfassen, sowie ein Analysesystem, das diese Informationen verarbeitet.

All diese Elemente können unterschiedliche Kommunikationsprotokolle und -technologien nutzen, um Daten auszutauschen. In der Regel werden verschiedene Datentypen und -formate verarbeitet, einschließlich laufender Datenströme, die in Echtzeit erfasst werden. Wenn diese Komponenten nicht effizient interagieren, sind die daraus resultierenden Analysen ungenau.

Die Kommunikation zwischen IoT-Geräten und der Datenanalyseplattform kann über Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) erfolgen. Um diesen Prozess zu erleichtern, können Sie Cloud-Plattformen wie Amazon API Gateway, Cloud Data Fusion API oder Azure API Management nutzen. Möchten Sie jedoch mehrere Kommunikationsprotokolle konvertieren, müssen Sie möglicherweise Datenvirtualisierungstechniken verwenden oder eine Middleware-Architektur, wie z. B. einen Enterprise Service Bus (ESB), erstellen.

Darüber hinaus sollten Sie heterogene Daten aus verschiedenen Quellen über ETL-Pipelines integrieren – erwägen Sie hierfür den Einsatz von AWS Glue, Azure Data Factory oder anderen Cloud-Datenintegrationstools – und sie in einem Datenspeicher konsolidieren, der als einzige Quelle der Wahrheit fungiert. In diesem Zusammenhang können Sie sich für Zeitreihendatenbanken entscheiden, da diese Datenströme verarbeiten können, oder für NoSQL-Datenbanken und Data Lakes, da sie flexibel sind.

Umgang mit der Überanpassung von KI-Modellen
Während des Trainings von KI-Modellen verarbeiten KI-Algorithmen große Datenmengen, um darin Muster und Beziehungen zwischen Datenpunkten zu erkennen. Ein häufiges Problem ist jedoch das sogenannte Overfitting: Ein KI-Modell funktioniert dann zwar gut mit Trainingsdaten, hat aber Schwierigkeiten, auf andere Spielszenarien oder neue Spieler zu verallgemeinern.

Um dies zu vermeiden und die Robustheit des Modells zu gewährleisten, ist es entscheidend, effektive Sportanwendungen zu entwickeln. Zunächst sollte die Lösung mit großen und vielfältigen Datensätzen trainiert werden. Die Trainingsdaten sollten beispielsweise Datenpunkte enthalten, die von verschiedenen Spielen, Mannschaften, Turnieren usw. gesammelt wurden. Um zu beurteilen, wie das Modell bei verschiedenen Datensätzen abschneidet, können Sie die Trainingsdaten in mehrere Teilmengen aufteilen. Bei der Arbeit mit Datensätzen, die eine große Anzahl beschreibender Merkmale aufweisen, empfiehlt es sich außerdem, die relevantesten Merkmale auszuwählen, anstatt den gesamten Merkmalssatz zu verwenden. Dadurch wird das Modell flexibler.

Sicherstellung der Einhaltung von Vorschriften
Sportanalysen und Datenhandel zu Wettzwecken können Vereinen und Sendern immense finanzielle Vorteile bringen. So hat beispielsweise die NCAA einen Zehnjahresvertrag mit einem britischen IT-Unternehmen unterzeichnet, um Sportdaten zu sammeln und an Medienunternehmen weiterzuverkaufen.

Dies kollidiert jedoch mit verschiedenen Versuchen, Sportdaten gesetzlich zu regulieren, insbesondere in sensiblen Bereichen wie dem Schutz der Gesundheitsdaten von Sportlern. In diesem Zusammenhang definiert die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) Anforderungen für die Erhebung, Speicherung und Verarbeitung persönlicher Daten.

Stellen Sie deshalb sicher, dass Ihr KI-Tool in Übereinstimmung mit den wichtigsten Datenmanagement-Standards und -Vorschriften für die Sportbranche entwickelt und verwendet wird. So wurde in der DSGVO beispielsweise der Grundsatz der Datenminimierung festgelegt, der die Verwendung von Daten auf der Grundlage von Relevanz und Notwendigkeit einschränkt. Außerdem verbietet Artikel 22 Entscheidungen, die ausschließlich auf einer automatisierten Verarbeitung beruhen, wenn sie erhebliche Auswirkungen auf eine Person haben, beispielsweise auf die Karriere eines Sportlers.

Schützen Sie darüber hinaus Ihre Software, die zugehörigen IoT-Sensoren und Datenbestände mit einer Vielzahl von Cybersicherheitsfunktionen (Datenverschlüsselung, Authentifizierung von IoT-Geräten, Sicherheitsinformationen und Ereignisverwaltung usw.), um Verstöße und Datenlecks zu verhindern.

Itransitions Dienstleistungen im Bereich künstliche Intelligenz

Dank unserer umfassenden KI-Expertise können wir Sportorganisationen dabei unterstützen, KI-gestützte Lösungen sicher und effektiv einzuführen. So helfen wir ihnen, die Vorteile intelligenter Automatisierung und fortschrittlicher Analytik zu erschließen.

KI-Beratung

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Unsere Berater unterstützen Sie bei der Entwicklung, Implementierung und Skalierung von KI-gestützter Software, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist, und stehen Ihnen in jeder Phase Ihres KI-Projekts beratend zur Seite, um mögliche Hindernisse zu überwinden und den Wert der resultierenden Lösung zu maximieren.

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Wir liefern KI-Lösungen, die optimale Leistung mit strikter Einhaltung der Qualitätsstandards und Datenverwaltungsvorschriften Ihrer Branche verbinden. Alternativ erweitern wir bestehende KI-Tools im Einklang mit neuen Techniktrends und Geschäftsanforderungen.

Mit KI den Sport neu erfinden

Mit KI den Sport neu erfinden

Obwohl Technologie und Wissenschaft den Sport schon immer beeinflusst haben, haben KI und Big Data diesen Trend in den letzten Jahren noch verstärkt. Heute spielen Algorithmen eine Schlüsselrolle in allen Bereichen der Sportindustrie: von der Rekrutierung und dem Training von Athleten über die Leistungsanalyse bis hin zum Zuschauererlebnis, den Medien und dem Management. Besonders im Spitzensport ermöglicht die Verbindung von KI und Sportwissenschaft, Trainingsmethoden zu optimieren und die Leistungsfähigkeit von Athleten gezielt zu steigern. Gleichzeitig treiben zahlreiche Start-ups innovative KI-Lösungen voran, die sich später auch im Breitensport und im Vereinsmanagement durchsetzen könnten.

Die datengesteuerte Natur der KI kann jedoch mit einer zunehmend strengeren Gesetzgebung kollidieren und den Einsatz komplexer, miteinander verbundener technologischer Ökosysteme erfordern, um Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen. Um die Einführung von KI-Lösungen für den Sport zu rationalisieren, sollten Sie sich auf die fachkundige Beratung von [Brand] verlassen.

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