[더테크=전수연 기자] IBM이 자사 왓슨x의 생성형 AI를 활용해 새로 영입할 선수를 발굴하는 솔루션을 구축했다.

IBM은 데이터에 기반한 영입 선수 발굴과 평가를 위한 생성형 AI 솔루션 ‘스카우트 어드바이저(Scout Advisor)’를 24일 발표했다. 

세비야 FC의 데이터 부서는 IBM 클라이언트 엔지니어링 팀과 협력해 왓슨x의 자연어 처리 기술 및 파운데이션 모델을 활용해 구단의 기존 데이터베이스에 있는 방대한 양의 정보를 검색·분석해 신인선수를 평가할 수 있는 스카우드 어드바이저를 구축했다.

해당 어드바이저에는 키, 몸무게, 속도, 골 수, 출전 시간 등의 정량 데이터와 20만 건 넘는 스카우트 보고서 텍스트 분석과 같은 비정형 데이터가 모두 포함된다.

IBM의 기업용 AI 및 데이터 플랫폼 왓슨x를 기반으로 구축된 세비야 FC의 스카우트 어드바이저는 세비야 FC가 자체 개발한 기존 데이터 집약 애플리케이션 제품군과 통합된다.

세비야 FC는 이 솔루션의 자연어 처리 기능을 통해 여러 개의 LLM(초거대언어모델)을 사용할 수 있고 선수 파악 시 정확성·효율성을 높일 수 있다. 세비야 FC 스카우터가 자연어 프롬프트를 사용해 원하는 선수의 주요 특징을 설명하면 스카우트 어드바이저는 명시된 요구사항에 따라 선별된 후보 목록을 생성하고 각 선수의 스카우팅 보고서를 요약해 제공한다. 또한 세비야 FC의 자체 데이터 애플리케이션에 연결해 선수의 성과 수치에 대한 인사이트를 얻을 수 있다.

IBM은 축구 산업에서 선수 스카우트·채용 결정이 높은 비용의 투자, 장기 계약, 성과, 투자수익률과 관련된 불확실성이 수반되며 선수 채용이 주관적인 관찰·수동 데이터 분석의 조합에 의존해왔다고 분석했다. 이러한 접근 방식은 시간 소모와 제한된 요소만 고려하는 등 여러 한계점을 가지고 있다.

세비야 FC 스카우트팀은 수치를 기반으로 선수 특성을 파악하기 위해 자체 데이터 집약 애플리케이션을 개발했다. 스카우트 어드바이저는 기존 역량과 생성형 AI를 결합해 경기 중 쉽게 측정할 수 없는 지표 기반 스카우팅과 인간 중심 관찰 간 격차를 해소해 자동화된 접근 방식을 기반으로 선수 발굴 프로세스를 개선했다.

아울러 IBM과 세비야 FC의 협력은 데이터·AI를 통해 축구 운영을 개선하려는 구단의 비즈니스·기술 전략의 일환이다. 또 세비야 FC는 왓슨x 기반 솔루션을 기존 데이터 아키텍처에 통합해 정보를 바탕으로 더 나은 영입 결정을 내릴 예정이다.