[디지털경제뉴스 박시현 기자] IBM은 스페인 클럽인 세비야 FC가 IBM의 기업용 AI 및 데이터 플랫폼인 ‘왓슨x’를 활용해 새로 영입할 선수를 발굴하고 평가하는 선수 영입 솔루션 ‘스카우트 어드바이저(Scout Advisor)’를 구축했다고 밝혔다.
세비야 FC의 데이터 부서는 IBM 클라이언트 엔지니어링 팀과 협력해 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 분석 등 정성적 비정형 데이터가 모두 포함된다.
세비야 FC는 이 솔루션의 자연어 처리 기능으로 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.
일류 스포츠 팀, 특히 축구 산업에서 선수 스카우트 및 채용 결정은 수백만 달러의 투자, 장기 계약, 성과 및 투자수익률에 대한 높은 불확실성이 수반된다. 전통적으로 선수 채용은 사람의 주관적인 관찰과 수동 데이터 분석의 조합에 의존해 왔다. 하지만 이러한 접근 방식은 시간이 많이 걸리고 제한된 요소만 고려하기 때문에 여러가지 한계점을 가지고 있다.
정량적 선수 평가에 대한 방대한 데이터베이스로 이미 널리 알려진 세비야 FC 스카우트 팀은 떠오르는 축구 스타를 발굴하는 데 성공하며 전 세계의 주목을 받고 있다. 세비야 FC는 다양한 정량적 수치를 기반으로 선수의 특성을 파악하기 위해 자체 데이터 집약적 애플리케이션을 개발한 선구자이기도 하다. 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 강화했다. 이러한 자동화된 접근 방식은 선수 발굴 프로세스를 개선해 보다 효율적이고 정보에 입각한 영입 결정을 내릴 수 있도록 설계됐다.
IBM과 세비야 FC의 협력은 데이터와 AI의 힘을 활용해 축구 운영을 개선하려는 구단의 광범위한 비즈니스 및 기술 전략의 일환이다. 세비야 FC는 왓슨x 기반 솔루션을 기존 데이터 아키텍처에 통합함으로써 정보를 바탕으로 더 빠르고 효율적이며 더 나은 영입 결정을 내려 기존 리소스에 대한 투자 수익률을 높이는 것을 목표로 하고 있다.
