15.09.2021

ZONE14: Fußballdaten-Startup kooperiert mit Wiener Austria und Sportclub

Das Wiener Startup zone14 möchte Videoanalyse und Statistiken wie aus der Champions League auf Österreichs Fußballplätze bringen. Und hat seit seinem jungen Bestehen bereits namhafte Partner.
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(c) Zone14 - Das Zone14 Team möchte auch Amateurvereinen professionelle Fußballanalyse ermöglichen.

Vielleicht können sich manche Fußballfans an “legendäre” Fußballdiskurse im TV erinnern, als altgediente Ex-Fußballer und damalige Trainer darüber philosophierten, warum Österreichs Fußball so erfolglos wäre. Manch einer der “alten Garde” warf den jungen Spielern vor, zu viel an der Playstation zu hängen und nicht mehr auf Bäume zu klettern. Ein ehemaliger Trainer meinte gar, “Taktik sei überbewertet” und der Ausdruck “Laptop-Trainer wurde zu einer Schmähung. Heute allerdings sind es genau jene Daten-Fetischisten wie Jürgen Klopp, Pep Guardiola oder auch Thomas Tuchel, die den Fußball prägen. Das weiß auch zone14-Gründer Simon Schmiderer.

Weniger Bauchgefühl, mehr Daten

“Es ändert sich. Die ältere Generation, die sich mehr als ‘Bauchgefühl-Trainer’ identifiziert, will sich mit moderner Analyse nicht mehr beschäftigen. Aber auch die haben im Team junge und innovative Assistenten”, sagt Schmiderer. “Die jüngere Trainergeneration dagegen ist ganz anders. Sie will mit Daten arbeiten. Das merkt man sogar bis in die unteren Klassen. Sie sehen ja in der Champions League ihre Vorbilder mit dem Laptop auf der Bank sitzen.”

Gemeinsam mit Lukas Grömer und Tobias Gahleitner hatte der Technikum Wien Absolvent die Idee zu zone14 – ein Teil der Entrepreneurship Initiative der FH Technikum – bereits 2019. Zwei Jahre später gründeten sie ein Startup, das ein Videosystem mit Al-Algorithmen für Fußballvereine entwickelt hat. Und dabei die Demokratisierung der Spiel- und Videoanalyse im Fußball im Sinn trägt.

Zone14-Gründer setzt auf Automatisierung

“Wir wollen mit zone14 eine Marke aufbauen, die für innovative und unkomplizierte Video- und Datenanalyse steht. Immerhin opfern Trainer:innen oft Teile ihrer Freizeit – da ist es nur fair, ein Tool in der Hand zu haben, mit dem Analysen ohne viel Mehraufwand möglich sind”, erklärt der Oberösterreicher. “Bisher wurden ‘Event-‘ und Leistungsdaten der Spieler oft per Hand getrackt. ‘Alaba auf Casemiro, Laufpass auf Ronaldo. Der flankt. Wir haben uns gedacht, dass muss doch automatisierbar sein.”

Also griff das Team auf KI und Computervision zurück und entwickelte Algorithmen. Traf dann aber relativ rasch auf eine Komplikation. Bei unteren Ligen war kein Videomaterial vorhanden. “Das hieß für uns, bevor wir den Algorithmus bauen, müssen wir zuerst ein Kamerasystem entwickeln”, so Schmiderer weiter. “Unser Ziel war es, dass Vereine Zugriff auf professionelle Videos haben, die sie schnell verarbeiten können. Viele Trainer der unteren Ligen machen ihren Job nebenberuflich und haben nicht die Zeit das aufgenommene Material nach wichtigen Szenen zu sichten, nachzubearbeiten und zu schneiden. Das war der große ‘pain point’, den wir auflösen mussten.”

4k Plug&Play Kamerasystem

So entstand im Zuge des AWS First Inkubators ein selbst zu installierendes 4k Plug&Play Kamerasystem. Die aufgenommenen Videos werden über die zone14 Box anschließend direkt in eine Cloud geladen. Dort werden die Videos aufbereitet und die Trainerin oder der Trainer kann Spiele und Einheiten online analysieren. Die Kameras sind über ein LAN-Kabel an der Box angeschlossen, jene am Internet, das über das Vereins-W-LAN läuft. Alternativ kann das Wiener Startup auch für eine Netzverbindung sorgen.

(c) ZONE14- Die KI von zone14 soll bald auch in konfusen Spielsituationen wie Eckbällen oder Gerangel im Strafraum Spieler automatisch erkennen.

Mit dem System können Verantwortliche auch gleich während dem Spiel ‘Tags’ setzen und Chancen, Aktionen, Einwürfe oder Eckbälle “live” markieren. Markierte Szenen können anschließend in Playlisten organisiert und dann mit dem Team oder Fans geteilt werden. Wichtige Spielsituationen, wie Tore, Freistöße und Eckbälle und auch Spieler sollen zukünftig durch die Künstliche Intelligenz automatisch erkannt und “getaggt” werden.

Wiener Austria und Wiener Sportclub

Bei der Entwicklung der Software arbeitete das Startup mit sechs Partnervereinen zusammen – Bezirksligist SV Freistädter Bier, Union Neumarkt aus der 2. Klasse in Oberösterreich sowie USC Markersdorf und TSU Hafnerbach aus der 1. und 2. Klasse in Niederösterreich – hat aber mit dem Wiener Sportclub einen Regionalligisten und mit der Wiener Austria auch einen Bundesligisten als Kooperationspartner an der Hand. Die Violetten verfügen natürlich über ein eigenes Kamerasystem, an dem das Team andockt. zone14 hilft dabei, diverse Daten der Spieler zu tracken und zu visualisieren.

“Wir sehen uns aber als ‘Provider’ für alle Vereine. Auch für jene, die etwas weiter unten spielen, im Nachwuchs oder auch im Frauenfußball. Da gibt es viel Potential. Wir merken, die Leute wollen professioneller arbeiten”, erklärt Schmiderer.

Viel Potential von zone14

Der Gründer weiß, dass sein System auch auf weitere Bereiche anwendbar ist, auf andere Team-Sportarten etwa, aber auch im Retail oder anderen Industrien. “Wir haben uns momentan aber dagegen entschieden, haben aber zum Beispiel mit den Verantwortlichen in Schönbrunn gesprochen. Mit uns könnte man herausfinden, wie die Tiere im Käfig unterwegs sind”, so Schmiderer weiter.

Zu den nächsten Zielen von zone14 gehört es jedoch, einmal nach dem Launch am 13. September Feedback einzuholen, an Updates und Features zu arbeiten, parallel dazu die Gesichtserkennung zu verbessern, mit Ende des Jahres erste Laufdaten von Spielern bereitzuhaben, “Heat Maps” und Raumkontrolle zu visualisieren und langfristig den österreichischen Fußball bei der Digitalisierung zu unterstützen.

Schmiderer abschließend: “Wir sehen uns jetzt nicht als Robin Hoods, aber die Schere zwischen den Big Playern im Fußball und der Basis – den Amateurvereinen – zu verringern ist eine Vision, die uns massiv antreibt.”

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


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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