15.12.2017

Erfolgreichstes eSports-Game weltweit: Faszination League of Legends

60 Millionen Zuseher hatte das League of Legends-WM-Finale 2017. 70 Millionen Personen spielen das Spiel weltweit. Wie ist dieser Erfolg zu erklären?
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League of Legends
(c) League of Legends

Rund 70 Millionen Menschen spielen weltweit League of Legends. Kein Shooter und kein Sportspiel, sondern ein MOBA (Multiplayer Online Battle Arena) – ein Genre, das aus einer Fan-Idee entstanden ist und heute jenes mit den meisten Preisgeldern, den meisten Spielern und den meisten Fans ist.

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Woher kommen MOBAs?

Bevor man also League of Legends verstehen will, muss man erst MOBAs verstehen. Aus einer von Fans geschaffenen StarCraft-Karte namens Aeon of Strife steuerte man in dem Strategiespiel nicht mehr mehrere Einheiten, sondern nur noch eine einzelne. Basierend auf dieser Idee schufen 2003 drei Spieler im Strategiespiel WarCraft 3 eine Modifikation namens Defense of the Ancients – kurz Dota. Ein Genre war geboren.

Der noch unausgegorene Mod wurde verbessert, nachdem einer der kreativen Spieler von Entwickler Blizzard 2005 gehired wurde. Der Hype in der Community blieb nicht unbemerkt. 2009 veröffentlicht der damals noch größtenteils unbekannte US-Entwickler Riot Games ein Spiel namens League of Legends. Bis heute neben Dota 2, das 2013 erschien, das erfolgreichste Spiel im Genre und wegweisend für die aktuellen Entwicklungen im eSports-Bereich.

Warum funktionieren MOBAs so gut?

Im Gegensatz zu Shootern sind MOBAs nicht augenscheinlich gewalttätig. Die Comic-Optik der Fabelwesen nimmt jeden Realismus und die Vogelperspektive lässt Zuschauer und Spieler jederzeit in sicherer Distanz. Eben diese Perspektive ist auch hauptverantwortlich, dass man dem Spiel gut folgen kann. Bei Shootern ist das Spielgeschehen etwa oft hektisch und durch die Egoperspektive für schwache Mägen eine Tortur. Die Vogelperspektive sorgt gleichzeitig für Überblick bei den Spielern und bei den Zuschauern.

Da das Setting eben auch in einer Fantasy-Welt angelegt ist, scheuen sich auch große Corporates, nicht Teams oder Spieler in MOBAs zu unterstützen. Shooter sind gerade im deutschsprachigen Raum trotz ihrer Popularität bei den Spielern für viele Firmen noch immer ein rotes Tuch. MOBAs haben diese Barriere nicht.

Screenshot League of Legends
Screenshot: League of Legends

König League of Legends

Nach League of Legends folgten viele Nachahmer bzw. auch MOBAs mit eigenen Ideen. So beliebt wurde dennoch kein anderes. Warum ist das so? Der österreichische Profispieler und Twitch-Streamer Enqiang “XoYnUzi” Zhou erklärt 2016 in einem Interview die Faszination von LoL so: “Ich denke, dass das Spiel sehr gut balanced und simpel ist, um von Casual-Spielern gezockt zu werden, gleichzeitig aber auch sehr komplex sein kann, um eben kompetitive Spieler anzusprechen.”

Es sind viele Faktoren, die für League of Legends sprechen. Als Platzhirsch, ähnlich wie World of Warcraft bei den MMOs (Massive Multiplayer Online Game), war die Fanbase von Anfang an groß, weil es in dem Genre keine professionelle Alternative gab. Außerdem war und ist das Spiel gratis, d.h. die Einstiegshürde Kaufpreis fällt weg. Auch die Spielzeit ist mit 30-50 Minuten pro Partie überschaubar und kommt auch Gelegenheitsspielern entgegen, die am Abend ein paar Runden zocken wollen.

Zugänglichkeit und Teamspirit

LoL ist zudem zugänglicher als sein direkter Konkurrent Dota 2. Und wenn man viel Zeit in LoL investiert hat, fällt es erstens schwer auf ein anderes Game dieser Art zu wechseln, und zweitens verliert man durch einen Umstieg sowohl das bereits getätigte finanzielle (man kann Kostüme für die Champions kaufen) als auch das emotionale (die gemeinsame Zeit mit Freunden) Investment. Neue Inhalte werden ebenfalls regelmäßig nachgeliefert und ausreichend Mitspieler sind stets vorhanden.

Und dann ist da natürlich noch der Teamgedanke. LoL kann natürlich auch allein gespielt werden, indem man sich fremde Spieler aus dem Internet ins Team holt. Aber die meisten Gamer spielen mit Freunden. Dadurch entsteht eine Dynamik, wie man sie aus eingesessenen Teamsportarten kennt. Training, gegenseitiges Motivieren und gemeinschaftliches Freuen bzw. Heulen. Wer es selbst schon einmal erlebt hat weiß, wovon hier geschrieben wird.

Globaler Hype kommt nach Österreich

Dass Spiele über einen solch langen Zeitraum die Massen begeistern, ist ein recht junges Phänomen. Spiele wie Counterstrike oder StarCraft haben gemeinsam mit LoL eine Ära im Gaming eingeläutet, wo man nicht sagen kann, ob die Spiele nicht auch noch in ähnlicher Form in 20 Jahren gespielt werden. Deshalb scheuen sich Leute, speziell Jugendliche auch nicht, ihre Zeit in das Spiel zu investieren. Das hängt natürlich auch mit den weltweit ausgeschütteten Preisgeldern zusammen, die mit Millionenbeträgen ambitionierte Spieler reizen. Oder auch den Zuschauermassen – so haben bereits 2012 rund 8 Millionen Menschen die zweiwöchige WM von LoL im Internet verfolgt. 2017 waren es 60 Millionen.

Auch in Österreich hat sich A1 dieses Jahr mit der A1 eSports League Austria League of Legends als erstes Spiel ausgesucht, bei dem aktuell lokale Qualifikationen gespielt werden. Der Andrang ist groß. 10.000 Euro winken den Siegern und auch in Österreich ist die Playerbase wohl so groß wie in keinem anderen Spiel. Warum? Weil es abseits von hohen Preisgeldern und seiner Geschichte auch einfach ein sehr gutes Spiel ist.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


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