KI im Sport: Anwendungen und Praxisbeispiele

Klassische Wearables

Wearables wie Smartwatches und Fitnessarmbänder sind zu zentralen Tools geworden, um viele der oben genannten Metriken zu tracken. Auch wenn es Wearable-Technologie schon länger gibt – der erste Fitbit-Tracker kam vor 15 Jahren heraus – steigen Messgenauigkeit und Einsatzfelder kontinuierlich. 

Wearables mit GPS-Sensoren erfassen Position, Geschwindigkeit, zurückgelegte Distanz und Bewegungsmuster. In Kombination mit Beschleunigungssensoren, die Geschwindigkeitsänderungen in mehreren Richtungen messen, liefern sie Einblicke in Positionierung, Tempo, Bewegungsintensität und Sprungdynamik.

Herzfrequenzsensoren in Wearables messen die Herzfrequenz in Echtzeit über optische Sensoren zur Erkennung des Blutflusses – essenziell zur Überwachung der kardiovaskulären Fitness, Trainingsintensität und Erholung. Elektrodermale Aktivität (EDA) misst die Hautleitfähigkeit und ist ein guter Indikator für Stresslevel und emotionale Reaktionen im Training und Wettkampf. 

Sauerstoffsättigung des Blutes (SpO2) ist eine weitere Schlüsselgröße moderner Fitness-Tracker. Über optische Sensoren wird die Sauerstoffsättigung gemessen – wichtig zur Beurteilung der aeroben Kapazität und zum frühzeitigen Erkennen von Ermüdung oder Höhenbelastung. Elektromyografie-(EMG-)Sensoren messen zudem Muskelaktivierung und elektrische Aktivität – nützlich zur Analyse von Muskelermüdung, Kraft und Koordination.

Erweiterte Wearables

Seit den 2010ern haben sich Inertial Measurement Units (IMUs) wie GPS-Tracking-Westen im Profisport etabliert. Diese Westen, oft wie Tanktops mit Sensoren am oberen Rücken getragen, ermöglichen unauffälliges und präzises GPS-Tracking.

High-End-Tracker wie Catapult Vector kombinieren Herzfrequenzsensoren, 3-Achsen-Beschleunigungssensoren, Gyroskope, Magnetometer und Satellitenantennen. Sie erfassen Positionen, Distanzen, Geschwindigkeiten, Beschleunigungen, Sprünge, Kollisionen und Herzfrequenzen im Training und Spiel.

In Sportarten wie Fußball und Rugby dienen GPS-Westen zur Analyse von Bewegungen und taktischer Positionierung und zeigen Stärken sowie Ansatzpunkte für Verbesserungen. Diese Daten unterstützen die strategische Planung, Wechselentscheidungen und Trainingspläne.

Zusätzlich erfassen fußballspezifische Sensoren an Wade oder Fuß physische und technische Kennzahlen wie Schüsse, Pässe, Ballkontakte, Dribblings und Schussgeschwindigkeit. Bekannte Produkte sind Footbar, Zepp, Oliver, Next11 (Wadensensoren) sowie Jogo, Xampion, Playermaker (Fußsensoren). Der Next11 Smart Ball mit Sensoren und Bluetooth meldet seine Position und den nächstgelegenen Spieler.

Abbildung 1: Beispielhaftes STATSports-Dashboard zu Spielerbewegungen (Quelle: STATSports)

KI-gestützte Kameras

Schon mal gefragt, woher die Heatmaps mit Zonenaktivität auf dem Spielfeld kommen? Oft stammen sie aus Daten, die mit KI-gestützten Kamerasystemen statt mit Wearables aufgenommen wurden. Leistungsfähige Computer-Vision-Systeme wie TRACAB, im Einsatz unter anderem in der englischen Premier League und der spanischen La Liga, und Hawk-Eye, das in vielen Sportarten genutzt wird, tracken Spieler- und Ballbewegungen mit beeindruckender Präzision. 

Ursprünglich für Tennis entwickelt, um Linienentscheidungen in Echtzeit zu treffen, wird Hawk-Eye inzwischen auch in Cricket, Fußball und Baseball eingesetzt. Im Cricket verfolgt Hawk-Eye die Flugbahn des Balls, unterstützt Entscheidungen zum LBW (Leg Before Wicket) und ermöglicht Broadcastern detaillierte Analysen von Bowling-Techniken und -Strategien. Zudem liefert die Technologie Trainingsimpulse, indem sie visuelle Daten zu Ballbahnen und Spielerbewegungen bereitstellt – Athletinnen und Athleten können ihre Technik anhand präziser Rückmeldungen anpassen. 

Die Kombination aus hochauflösendem Tracking und Analyse macht diese Systeme in vielen Sportarten unverzichtbar für Leistungssteigerung und Entscheidungsfindung. Schauen wir uns an, welche Möglichkeiten die Daten unterschiedlichen Fachrollen im Sport eröffnen.

KI für Leistung und Gesundheit von Athletinnen und Athleten

KI-Algorithmen analysieren spielerspezifische Daten und decken Muster und Auffälligkeiten auf, die auf Stress oder Überlastung hindeuten – und damit auf ein erhöhtes Verletzungsrisiko. Plötzliche Peaks in der Belastung, erkannt durch den Vergleich von Distanz, Anzahl Sprints oder Tempowechseln mit historischen Werten, können Muskel- oder Gelenkprobleme ankündigen. So unterstützen Algorithmen Trainer- und Medizinteams bei der Steuerung von Belastung, Training und Regeneration pro Spieler.

Auf Basis von Wearable-Daten sagen Machine-Learning-Modelle Müdigkeit, Verletzungsrisiko und künftige Performance voraus – über die Zeit verknüpft mit physiologischen und Leistungsmetriken. So hilft KI bei der Vorhersage von Müdigkeit, Verletzungsrisiken und zukünftiger Leistung:

Regeneration optimieren

Aus Wearables, Trackern und weiteren Quellen gespeist, personalisieren KI-Algorithmen Erholungspläne. Ein besonders gutes Beispiel ist die wichtigste Regenerationsmaßnahme überhaupt: Schlaf.

Wearables und Fitness-Tracker nutzen Beschleunigungssensoren zur Bewegungserkennung und optische Sensoren für Herzfrequenz und Blutsauerstoff. Teilweise erkennen Mikrofone sogar Atemmuster und Schnarchen.

Aus diesen Daten lassen sich verschiedene Schlafmetriken ableiten: Gesamtschlafdauer, Schlafphasen (Leicht-, Tief- und REM-Schlaf), Schlafeffizienz und nächtliche Störungen. KI-Algorithmen liefern daraus ein umfassendes Bild der Schlafqualität und zeigen Verbesserungshebel auf.

Anschließend kombiniert die KI Schlafdaten mit weiteren physiologischen und Leistungsmetriken und erstellt personalisierte Regenerationspläne. Zeigen die Daten etwa schlechte Schlafqualität oder zu wenig REM-Schlaf, empfiehlt die KI Interventionen wie angepasste Schlafzeiten, Schlafhilfen oder Entspannungstechniken vor dem Zubettgehen.

Zusätzlich fließen Daten zu Muskelkater, Entzündungsmarkern und Gesamtbelastung aus Trainingseinheiten ein – mit Empfehlungen wie Eisbädern, Massagen oder aktiver Regeneration. 

So werden Pläne individuell passgenau. Nach besonders intensiven Einheiten kann die KI etwa längere Schlafdauer, gefolgt von Eisbad und Massage am Folgetag vorschlagen, um Entzündungen zu reduzieren und die Erholung zu beschleunigen. Regenerationsoptimierung gewinnt an Bedeutung, da in vielen populären Sportarten die Anzahl der Spiele – und damit die Belastung – steigt.

Leistung steigern

Während Prävention und Regeneration eher allgemeine Hebel nutzen, ist Leistungssteigerung stark sportartspezifisch. KI passt Trainingsprogramme anhand sportspezifischer Metriken und persönlicher Leistungsdaten an – von Trainingsschwerpunkten über Übungsauswahl bis zur Belastungssteuerung. 

Im Fußball könnten KI-Systeme z. B. Passquote, Tore vs. Expected Goals (xG) und den Anteil gewonnener Zweikämpfe tracken. Auf Basis dieser Metriken erkennt die KI Stärken und Entwicklungsfelder. Hat ein Mittelfeldspieler etwa eine hohe Passquote, gewinnt aber wenige Zweikämpfe, empfiehlt die KI, die kritischen Zweikampftypen zu analysieren und dann mehr Kraft- und Agility-Drills einzuplanen, um Tackling und Balleroberung zu verbessern.

Bei Basketball analysiert die KI Wurfgenauigkeit, Defensivmetriken und physische Belastung. Deuten die Daten auf Ermüdung im Spiel hin, empfiehlt sie eine Kombination aus Ausdauertraining und spezifischen Skill-Drills – plus klare Ruhetage und guten Schlaf.

Für Läuferinnen und Läufer kann die KI Pace, Schrittlänge und HRV tracken und daraus einen Plan mit dem richtigen Mix aus Speedwork, langen Läufen und Erholungsphasen ableiten – um Übertraining zu vermeiden und Bestleistungen zu ermöglichen.

KI für Spielstrategie und Coaching

Neben individueller Leistungsoptimierung spielt KI auch auf Team-Ebene eine große Rolle – von Strategie bis Coaching. Schauen wir uns das genauer an.

Gegneranalyse und Matchplanung

Für den Matchplan ist es entscheidend, alle verfügbaren Daten zur eigenen Mannschaft und zum Gegner zu nutzen. Auf Team-Ebene sind unter anderem diese Punkte spannend:

• Taktik
• Formationen
• Pressinghöhe/-zonen/-intensität
• Deckung (Mann- oder Raumorientierung)
• Schwerpunktzonen im Angriff
• Aufstellung
• Startelf
• Spielerpositionen
• Mentalität
• Leistung gegen Favoriten vs. gegen Außenseiter
• Heim- vs. Auswärtsleistung
• Leistung in K.-o.- vs. Liga-/Gruppenspielen
• Reaktion auf Schlüsselmomente
• Metriken
• Offensiv: Ballbesitz, Passquote, Schüsse, Effizienz, Packing, Rebounds, Abseits
• Defensiv: % gewonnene Zweikämpfe, Interceptions, Torwartparaden, Stabilität, gegnerische Abschlüsse

Daten müssen transformiert und Feature Engineering betrieben werden, um aus chaotischen Rohfakten Insights zu gewinnen. Beispiel: Aus Formationsdaten abgeleitete Features wie Anzahl Verteidiger, Mittelfeldspieler, Flügel und Stürmer machen komplexe Informationen handhabbar und umsetzbar.

Baumbasierte Modelle wie Decision Trees und Random Forests sind stark darin, Beziehungen zwischen solchen Features aufzudecken. Sie erkennen Muster, wie unterschiedliche Formationen gegen verschiedene Gegnerstrategien performen, und helfen zu prognostizieren, welche Formation im nächsten Spiel am effektivsten sein könnte. Die Modelle analysieren Vergangenheitsdaten und legen die Treiber der Leistung frei – ein großer Hebel für die Strategie.

Der Weg zur optimalen Matchstrategie umfasst mehrere Schritte. Zuerst gilt es, die gegnerische Strategie aus historischen Daten und aktuellen Trends abzuleiten – inklusive Chancen-Risiken-Abwägung. Anschließend prognostizieren KI-Modelle die beste Gesamtstrategie für das eigene Team – basierend auf der erwarteten Gegnerstrategie und den eigenen Besonderheiten wie Kaderverfügbarkeit und historischer Erfolgsbilanz verschiedener Formationen.

Was in der Theorie geradlinig klingt, ist in der Praxis anspruchsvoll. Gute Vorhersagen brauchen aktuelle Daten – und Prognosen über künftige Bedingungen: Fitnesszustände, mögliche Aufstellungen. Dazu zählen die Ableitung kommender Formationen aus vergangenen, das Erfolgsprofil je Formation sowie die Verfügbarkeit und Positionen der Spieler.

Die Fähigkeit der KI, diese Komplexität zu einer stimmigen Strategie zu verdichten, verschafft Wettbewerbsvorteile – erfordert aber saubere Datenaufbereitung und ausgefeilte Modellierung. Wenn du sehen willst, wie ein solcher Prozess aussehen kann, lies meinen Beitrag dazu, wie ich das EURO-2024-Finale prognostiziert habe.

Videoanalyse unterstützt die Strategieplanung, indem KI die Auswahl der Schlüsselszenen aus Gegner-Videomaterial steuert. Die Technologie erkennt freie Räume, Muster in der Positionierung und typische Verhaltensweisen. So lassen sich Strategien bis auf die Ebene einzelner Situationen herunterbrechen – etwa bei Standards im Fußball oder Eishockey.

Beispielsweise zeigt KI, wie ein Gegner Ecken oder Freistöße verteidigt. Das Team kann gezielt Taktiken entwickeln, um diese Schwächen auszunutzen. So wird die Gesamtstrategie nicht nur grob, sondern auch fein auf Schlüsselmomente kalibriert – ein spürbarer Vorteil.

Echtzeit-Entscheidungen

KI ist nicht auf die Vorab-Analyse beschränkt – sie liefert auch im Spiel Echtzeit-Insights und verändert so Entscheidungen zu Wechseln, Taktik und Spielzügen.

Dashboards und Decision-Support-Systeme geben einen umfassenden Blick auf die Spieldynamik – mit Live-Daten zur Spielerleistung, zum Gegnerverhalten und zu Metriken aus IMUs. Sie heben Schlüsselszenen und kritische Momente hervor, damit Trainer on the fly anpassen können. Erkennt das System etwa Ermüdung oder Underperformance im Vergleich zu den üblichen Metriken, empfiehlt es rechtzeitig Wechsel, um die Teamleistung hochzuhalten.

Ergänzend bieten KI-gestützte Virtual-Reality-(VR-)Simulationen eine neue Trainingsdimension. Anwendungen wie BeYourBest, Rezzil oder REPS versetzen Athletinnen und Athleten in realistische Drucksituationen – vom Elfmeter im Fußball bis zum Powerplay im Eishockey. So lassen sich Entscheidungsfähigkeit unter Stress und Selbstvertrauen gezielt trainieren.

Topklubs weltweit nutzen diese Tools für Skill-Entwicklung und Taktiktraining – in einer sicheren, kontrollierten Umgebung, in der sich Strategien und Techniken risikolos testen lassen. Die Immersion von VR ermöglicht es, spielspezifische Szenarien wiederholt zu visualisieren und zu üben – für bessere Vorbereitung und mehr Leistung im Wettkampf.

Fazit

KI revolutioniert den Sport – sie optimiert Leistung, beugt Verletzungen vor und schärft Spielstrategien. Mit modernen Wearables, KI-gestützten Kameras und ausgereifter Datenanalyse treffen Trainer und Athletinnen datenbasierte Entscheidungen für Training, Matchplanung und Regeneration.

Mit dem technologischen Fortschritt wird die Integration von KI im Sport weiter zunehmen – mit noch tieferen Einblicken und mehr Chancen für Spitzenleistung und strategische Exzellenz.

Wenn du eine Karriere im wachsenden Feld der Sportanalytik starten willst, lies unbedingt diesen Blogpost darüber, wie unterschiedliche Sportarten Datenanalyse nutzen.