05.09.2023

Zone14: Wiener Fußball-Startup launcht umfassenden KI-Algorithmus für Videoanalyse

Fußball ist ein Sport, der eine riesige Datenflut produziert. Im Training und am Feld. Da reichen heutzutage handschriftliche Erkenntnisse nicht mehr aus bzw. verschlingen sie zu viel an Zeit und Kosten. Das Wiener Startup zone14 hat daher eine Lösung entwickelt.
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zone14, Fußball-Analyse
(c) zone14 - Tobias Gahleitner, Lukas Grömer und Simon Schmiderer (v.l.n.r.) von zone14.

Künstliche Intelligenz ist spätestens seit ChatGPT in aller Munde. Auch im Sport gewinnt KI immer stärker an Bedeutung. Das Wiener Startup zone14 (der brutkasten berichtete) hat es sich zum Ziel gesetzt, diese Technologie zu nutzen, um die Arbeit von Fußballtrainer:innen zu erleichtern. Und launcht jetzt einen neuen Tracking-Algorithmus.

Zone14: Zeitersparnis bei der Analyse

Bereits 2021 wurde in einem ersten Schritt ein eigenes KI-Kamerasystem auf den Markt gebracht. Mit der Hilfe von “zone14 Replay” sollten sich Trainer:innen wertvolle Zeit sparen, denn die Aufzeichnung der Spiele wird hierbei gänzlich durch eine KI übernommen und Analysen, die früher sechs bis acht Stunden dauerten, seien in unter 30 Minuten erledigt.

“Zone14 Stats” indes sei nun der nächste Schritt, um die Tools der Profis für alle zugänglich zu machen. Erstmals werden hier gelaufene Kilometer, Anzahl von Sprints sowie auch team-taktische Elemente wie wahre Positionen, Abstände zwischen den Linien und mehr auf Knopfdruck direkt aus dem Video ermittelt, heißt es laut Mit-Gründer Simon Schmiderer.

Er weiß, dass Fußballdaten immer noch zum größten Teil per Hand erhoben werden. Ob durch Videoanalysten in Profiklubs oder günstige “Video Annotation Services” in Niedriglohn-Ländern. Selbst GPS-Tracker bräuchten eine Person, die sie verteilt, auswertet und wieder auflädt. Am Schluss bleibe es ein Mensch, der jeden Pass und Schuss in mühsamer Kleinstarbeit markiere.

Dies mag für den Profifußball leistbar sein, aber nicht für die restlichen 99,9 Prozent des Fußballs, so Schmiderer. Deshalb begann er mit zwei Partnern Ende 2019 an der Datenerhebung mittels Computer Vision im Fußball zu tüfteln.

“Bei einem Afterwork-Bier mit einem gemeinsamen Freund der damals im TV arbeitete, kam das Thema Fußball Statistiken auf, und dass der Großteil diese Daten von sogenannten Daten-Scouts per Hand erhoben werden. Für uns war das damals unglaublich, aber auch schnell klar, dass das besser gehen muss”, erläutert Lukas Grömer, Co-CEO und zuständig für Produkt und AI bei zone14.

Neuer Algorithmus

Dank Förderungen der Wirtschaftsagentur Wien und des Austria Wirtschaftsservice wurde infolge und in enger Zusammenarbeit mit Trainer:innen aus allen Spielklassen der neue Spieler-Tracking-Algorithmus entwickelt.

“Wir sind im engen Austausch mit anderen Firmen, die an ähnlichen Tools forschen. Der größte Unterschied ist, dass diese meist auf Videomaterial aus Profiligen mit perfekten Bedingungen basieren und daher bei schlechteren Kamerapositionen, Wetter-, Licht- oder Platzbedingungen nicht mehr funktionieren”, sagt Gahleitner, COO und verantwortlich für Hardware und Operations.

Der neue Algorithmus berge laut Foundern nicht nur zahllose Möglichkeiten für Amateurtrainer:innen, sondern verspreche außerdem eine Kostenersparnis bei der Erhebung sämtlicher Sportdaten. Vor allem in der Trainingsanalyse für Akademien und Profimannschaften schlummere noch viel ungenutztes Potenzial.

“Auf diesem Niveau hast du vier bis fünf Mal die Woche Training und dann am Wochenende ein Spiel, bei dem nie alle zum Einsatz kommen. Irgendwann wird es aber unmöglich, diese schiere Flut an Daten zu erheben und dann auch zu verarbeiten. Da kommen wir ins Spiel”, betont Schmiderer.

Mit zone14 aus den Videos Daten ziehen

Konkret sei es mit der zone14-Software nun möglich, gelaufene Kilometer, Top-Speed oder Anzahl von Sprints ohne zusätzliche Tracker direkt aus den Videos zu berechnen. Zusätzlich ließen sich Rückschlüsse auf taktische Elemente ziehen: Informationen, wie die wahre Formation, Durchschnitts-Positionen sowie Abstände und Lücken zwischen den Spieler:innen.

So geht’s: Das gesamte Spiel (oder die Trainingseinheit) wird aufgezeichnet. Der Trainer muss aktuell noch die einzelnen Spieler mit Namen nennen, danach agiert der Algorithmus selbstständig. Er erkennt Spieler, selbst wenn sie mal “verloren” gehen, und die Struktur des Spiels. Und kann bei allen 22 Spielern am Feld zu jedem Zeitpunkt die Koordinaten ausweisen, Heat Maps erstellen und Geschwindigkeiten messen.

“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 Schmiderer. “Unser nächstes Ziel ist ganz klar Events wie Tore, Schüsse, Pressingverhalten und Pässe direkt aus den Videos zu erkennen. Das spart allen Beteiligten nochmals Zeit und Analysen können so noch schneller und umfassender erledigt werden.”

Ein Wandel in der Szene

Österreichs Fußballszene galt ja Beobachter:innen lange Zeit als eine, die sich gegen technische Neuerungen wehrt. Von Aussagen, wie Taktik sei überbewertet bis hin zur negativen Assoziation zum Begriff “Laptop-Trainer”, scheint sich Schmiderer nach, die Lage etwas verändert zu haben.

“Es gab tatsächlich eine Veränderung”, sagt der Gründer. “Man merkt über die letzten drei Jahre ein Umdenken; eine neue innovativ denkende Trainergeneration nimmt mehr Fahrt auf. Jene, die früher abgeneigt waren, greifen zwar nicht mehr selber zu den neuen technologischen Möglichkeiten, aber sie sind nicht mehr verpönt. Die Spieler selbst fordern das ja, auch in den unteren Ligen. Aber es gibt noch viel zu tun, vergleicht man den heimischen Fußball mit Sportarten aus den USA.”

Zone14 mit internationalen Partnern

Mittlerweile arbeiten über 50 Vereine aus vier verschiedenen Länder mit den Lösungen von zone14. Zu den Partnern des Startups zählen hierzulande u.a. die Wiener Austria, die Akademien von St. Pölten und von Sturm Graz, sowie der Wiener Sportclub. Das Startup befindet sich zudem noch mit zwei Bundesligisten in Verhandlungen. International kooperiert man mit dem VFB Friedrichshafen, dem Ausbildungsverein des Bundesligisten VFB Stuttgart, sowie einem Team aus Südamerika. Der Launch von “zone14 Stats” startet heute.

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

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


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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