Sportska analitika 2.0: AI treneri u HNL-u

Luka, 19. lipnja 2025. – Arhetipska slika trenera u Hrvatskoj nogometnoj ligi (HNL) duboko je urezana u sportsku psihu nacije. To je lik s crtama lica izbrazdanim od stotina utakmica, odjeven u klupsku trenirku, koji nervozno korača uz aut-liniju. On je vulkan emocija, strateg čije se odluke temelje na desetljećima iskustva, “nogometnom nosu” i onom neopipljivom osjećaju za igru. Njegov autoritet je neupitan, a strastveni govor u svlačionici na poluvremenu često se smatra jednako važnim kao i taktička postava. Taj folklor, ta ljudska drama, desetljećima je bila srce HNL-a. No, iznad travnjaka Maksimira, Poljuda i Rujevice nadvija se nevidljiva, ali sveprisutna sila koja prijeti da ovu sliku zauvijek pošalje u povijest. To je sila umjetne inteligencije. Ne radi se više samo o statistikama o posjedu lopte i broju udaraca; govorimo o generativnim AI modelima koji mogu analizirati, predviđati i kreirati nogometnu strategiju na razini koja nadilazi ljudsku spoznaju. Ulazi li HNL, liga poznata po svom temperamentu i specifičnoj kulturi, u eru u kojoj će najvažnije odluke donositi algoritam?

Da bismo razumjeli dubinu ove transformacije, moramo demistificirati pojam “AI trenera”. Ne radi se o humanoidnom robotu koji će zamijeniti Nenada Bjelicu ili Sergeja Jakirovića na klupi. Riječ je o sveobuhvatnom, višeslojnom sustavu koji djeluje kao centralni mozak nogometnog kluba, prožimajući svaki aspekt, od taktike do transfera. Njegov utjecaj može se podijeliti u nekoliko ključnih domena.

Prva i najočitija je taktička analiza i priprema. Zamislite sustav koji je “progutao” svaku utakmicu HNL-a, Lige prvaka i Europske lige u posljednjih deset godina. On može analizirati tisuće sati video materijala i prepoznati suptilne obrasce u igri protivnika koje bi i najpedantniji ljudski analitički tim previdio. AI može, primjerice, utvrditi da lijevi bek suparničke momčadi gubi 20% točnosti u dodavanjima nakon 70. minute ako je prethodno imao više od pet prodora po boku. Na temelju takvih mikro-analiza, AI može generirati cjelokupan taktički plan: predložiti optimalnu formaciju, identificirati ključne duele na terenu i dizajnirati specifične akcije za prekide s najvećom vjerojatnošću uspjeha. Ljudski trener bi dobio izvješće koje ne kaže samo “napadajte po lijevoj strani”, već “napadajte po lijevoj strani između 70. i 85. minute, koristeći igrača X za utrčavanje iza leđa, jer podaci pokazuju da u tom periodu dolazi do pada koncentracije kod njihovog igrača Y”.

Druga domena je upravljanje fizičkom spremom i prevencija ozljeda. Igrači u modernom nogometu opremljeni su GPS prslucima koji prate svaki njihov pokret, od broja pretrčanih kilometara i maksimalne brzine do broja ubrzanja i usporavanja. Ljudski kondicijski trener može pregledati te podatke, ali AI može ići puno dublje. Analizirajući biometrijske podatke u stvarnom vremenu, AI može stvoriti individualizirani “profil rizika” za svakog igrača. Ako sustav primijeti da opterećenje na tetive koljena određenog igrača odstupa od njegovog uobičajenog obrasca, može poslati upozorenje i predložiti smanjenje intenziteta treninga ili čak izostavljanje s iduće utakmice, sprječavajući tako ozljedu prije nego što se uopće dogodi. U samoj utakmici, AI može na tabletu asistenta na klupi signalizirati: “Igrač broj 10 je u posljednjih pet minuta imao tri eksplozivna sprinta manje od svog prosjeka; rizik od ozljede mišića raste. Preporučena zamjena unutar idućih 7 minuta.”

Treća, možda i poslovno najvažnija domena, jest skauting i transferna politika. Potraga za novim talentima često je bila kombinacija široke mreže skauta, subjektivnih procjena i ponešto sreće. AI skauting pretvara u egzaktnu znanost. Korištenjem generativnih modela, sportski direktor može postaviti upit: “Pronađi mi sve napadače mlađe od 21 godine u drugoj nizozemskoj i portugalskoj ligi koji po stilu igre odgovaraju profilu Brune Petkovića, imaju visoku stopu realizacije pod pritiskom i procijenjenu tržišnu vrijednost ispod 1.5 milijuna eura.” Algoritam će u nekoliko minuta pregledati tisuće igrača, analizirati njihove statistike i video zapise te izbaciti kratku listu najperspektivnijih kandidata, zajedno s predikcijom njihovog potencijalnog razvoja i uklapanja u momčad. Time se eliminira ljudska pristranost i drastično povećava učinkovitost i isplativost transfera.

Iako sve ovo zvuči kao neizbježna budućnost, primjena u kontekstu HNL-a suočava se s dubokim kulturnim i financijskim preprekama. Hrvatski nogomet tradicionalno slavi “vic u igri”, individualnu genijalnost, improvizaciju i emocionalnu komponentu. Kako se u taj narativ uklapa hladna, statistička logika algoritma? Može li se strastvena dernjava u svlačionici, koja ponekad preokrene tijek utakmice, zamijeniti tabletom koji prikazuje postotke vjerojatnosti? Velika je vjerojatnost otpora unutar samih klubova. Iskusni treneri, koji su cijelu karijeru gradili na intuiciji, teško će prihvatiti da im algoritam govori koga trebaju zamijeniti. Igrači, odrasli u kulturi gdje se cijeni talent i kreativnost, mogli bi se osjećati dehumanizirano, svedeni na puke brojeve u sustavu. Čak i navijači, koji dolaze na stadion zbog neizvjesnosti i ljudske drame, mogli bi osjetiti da igra gubi dušu ako postane previše predvidljiva i optimizirana.

Nadalje, tu je i nezaobilazno financijsko pitanje. Implementacija vrhunskog AI sustava zahtijeva značajna ulaganja u hardver, softver, ali i u ljude – podatkovne znanstvenike i analitičare koji će znati interpretirati i primijeniti ono što AI sugerira. U HNL-u, gdje se većina klubova bori za financijsku stabilnost, samo si najbogatiji, poput Dinama, mogu priuštiti takav luksuz. To stvara opasnost od produbljivanja jaza. Dok bi se vodeći klubovi uz pomoć AI-ja dodatno odvojili, postajući efikasniji i konkurentniji u Europi, ostatak lige bi zaostajao, čineći prvenstvo još predvidljivijim i potencijalno manje zanimljivim. AI bi, umjesto da podigne kvalitetu cijele lige, mogao zacementirati postojeću hijerarhiju.

U konačnici, dolazak umjetne inteligencije u svlačionice HNL-a nije pitanje hoće li se dogoditi, već kada i u kojem obliku. Potencijal za optimizaciju je golem i nijedan ozbiljan klub ga dugoročno neće moći ignorirati ako želi ostati konkurentan. No, iluzorno je očekivati da će taj proces biti harmonična suradnja čovjeka i stroja koja će nogomet učiniti boljim za sve. Realnost je vjerojatno puno prozaičnija i surovija. AI nije dobronamjerni partner, već alat za nemilosrdnu optimizaciju. Njegov je jedini cilj maksimizacija vjerojatnosti pobjede, a u toj jednadžbi nema mjesta za sentimentalnost, tradiciju ili ljudsku pogrešku koja je ponekad izvor najljepših nogometnih priča.

Uloga ljudskog trenera neće nestati, ali će se nepovratno transformirati. On će postati menadžer, motivator i lice za medije, dok će stvarni “mozak” operacije biti smješten na serveru. Strategije se više neće rađati iz trenerske vizije, već će biti generirane kao optimalno rješenje matematičkog problema. Igrači će biti selektirani i zamjenjivani ne na temelju trenutne inspiracije, već prema profilu rizika od ozljede i padu metrike učinkovitosti. Nogomet koji će iz toga proizaći bit će tehnički savršeniji, taktički dotjeraniji i fizički superiorniji. No, postavlja se pitanje hoće li biti i siromašniji za onaj iracionalni, nepredvidivi i strastveni element koji ga čini najvažnijom sporednom stvari na svijetu. Budućnost HNL-a, vođena algoritmima, mogla bi biti budućnost s više trofeja za odabrane i boljim rezultatima u Europi, ali i budućnost u kojoj je igra, lišena svoje ljudske duše, postala samo efikasna, ali sterilna simulacija.