Tekoäly tulee jääkiekon Liigaan niin kaukaloon kuin katsomoonkin. AI:n avulla kehitetään pelaajia ja koko joukkueen peliä. Tekoäly avaa myös mullistavia mahdollisuuksia kannattajakokemuksen parantamiseen.
Lue tiivistelmä (tekoälyn generoima, ihmisen tarkastama)
Liigan digijohtaja Jukka Sundquist ja Digian teknologiajohtaja Juhana Juppo keskustelivat haastattelussa näistä teemoista:
- Tekoäly muuttaa jääkiekkoa sekä kaukalossa että katsomossa: AI tukee pelaajien ja joukkueiden kehittämistä datan, analytiikan ja ennustemallien avulla.
- Kannattajakokemus yksilöllistyy: Tekoäly mahdollistaa reaaliaikaisen, personoidun sisällön ja palvelut eri kohderyhmille Liigan mobiilisovelluksen kautta.
- Data ja AI ovat jo arkea Liigassa: Pelaajien paikannusdataa hyödynnetään harjoittelussa, pelianalyysissä ja loukkaantumisriskien ennakoinnissa.
- Onnistunut AI-hyödyntäminen vaatii selkeän tavoitteen, laadukasta dataa ja osaamista: Tekoälyä kannattaa kehittää vaiheittain ja liiketoiminnan tarpeista käsin.
Tekoäly muuttaa myös urheilumaailmaa. Pelaamisen puolella harjoittelu, pelitapahtumien analysointi ja pelaajien kehittäminen perustuvat yhä enemmän datan ja tekoälyn hyödyntämiseen. Kannattajakokemuksesta taas tehdään AI:n avulla paljon yksilöllisempää ja reaaliaikaisempaa.
Liigan digijohtaja Jukka Sundquist ja Digian teknologiajohtaja Juhana Juppo keskustelevat, millaisia muutoksia Suomessa on jo nähty, ja miten tekoäly voi nostaa kannattajakokemuksen aivan uudelle tasolle.
Tekoäly mullistaa kannattajakokemuksen – Kohti henkilökohtaisempaa palvelua
Asiakkaiden digitaaliseen palvelemiseen liittyy yleinen haaste. Sundquist kertoo, että järjestelmillä voidaan kyllä havaita, että asiakas tulee digitaalisessa kanavassa sellaiseen kohtaan, jossa häntä voitaisiin palvella. Asiakkaalle on kuitenkin vaikea tehdä sopivaa räätälöityä sisältöä eri tilanteisiin, varsinkin reaaliaikaisesti.
"Tekoäly, koneoppiminen ja automaatio tulevat muuttamaan tämän täysin", kertoo Sundquist.
Tekoälyllä on mahdollista luoda asiakkaita kiinnostavia sisältöjä osin automaattisesti ja jaella niitä juuri oikealla hetkellä. Jos vaikkapa perheellinen tulee lasten kanssa ensimmäistä kertaa peliin, hänelle voidaan antaa tietoa hallin lapsiparkista ja muista palveluista. Halliin säännöllisesti tulevalle kausikorttilaiselle voidaan taas esittää vaikkapa tarjouksia kannattajatuotteista.
Liigassa avainasemassa tässä on mobiilisovellus, jonka kautta tekoälyn tuomat uudet mahdollisuudet voidaan käytännössä toimittaa kannattajille. Liigan strategiassa Digian kanssa on kehitetty kaikille yhteinen sovellusympäristö, ja jokainen seura rakentaa sen päälle omaa kannattajakokemustaan. Lue lisää: Digitalisaatio vie voimakkaasti eteenpäin jääkiekon kannattajakokemusta
”Teknologia on valtavan tärkeää elämyksellisille kannattajille.”
Sundquist kertoo, että ensi kaudella pilotoidaan esimerkiksi kanta-asiakkuuden pilottihanketta. Tekoälyä ja dataa pyritään hyödyntämään kaikkialla kannattajakokemuksen parantamiseen, ja Liigan asiakastutkimustenkin mukaan se on erittäin tärkeää.
"Meillä on paljon nuorempia kannattajia ja satunnaisia seuraajia, jotka hakevat elämyksiä. Varsinkin heille teknologia on valtavan tärkeää."
Pelaajilla paikannuslähettimet – tekoäly analysoi peliä
Liiga on jo kuuden kauden ajan kerännyt peleistä ja pelaajista tietoa automaattisella järjestelmällä, joka perustuu pieniin paikannuslähettimiin eli tageihin.
Meillä on tagit kiekossa ja jokaisessa pelaajassa ja sensorit areenalla. Saamme joka sekunti kaiken datan siitä, mitä kentällä tapahtuu.
Sundquist kertoo, että kaikki 16 Liiga-joukkuetta yleensä myös harjoittelevat järjestelmän kanssa. Datasta voi nähdä kuinka kovaa on menty, onko oltu oikeilla nopeusalueilla, tehty oikeanlaisia harjoituksia ja pitäisikö esimerkiksi luistelumäärää muuttaa.
Tekoäly on omiaan käsittelemään pelien ja harjoitusten valtavia datamassoja, ja varsinkin suurseurat kehittävät AI:n käyttöä eri puolilla maailmaa.
Sundquist kertoo, että FC Barcelona on tehnyt kaikista pelaajistaan virtuaalihahmot, joihin kerätään dataa peleistä ja harjoituksista. Tekoälyllä voidaan esimerkiksi pelaajakohtaisesti simuloida loukkaantumisriskiä harjoitteluintensiteetin ja peliajan kasvaessa.
"Tähän se maailma tulee menemään, ja on meilläkin jo osittain mennyt", Sundquist toteaa.
Suomessa tekoälyä käytetään esimerkiksi pelaajatarkkailuun, otteluihin valmistautumiseen sekä pelin ja pelaajien kehittämiseen paremmiksi.
Myös Digian kokemus on, että tekoälymallit pystyvät hämmästyttävän hyvin analysoimaan erilaisia tapahtumia – myös jääkiekko-otteluita. Digian kehittämä tekoälymalli on jo vuosia ennustanut sekä Liigan että yksittäisten pelien voittajat poikkeuksellisen luotettavasti.
"Tänä vuonna se on ennustanut runkosarjaotteluissa voittajan 89 prosentin tarkkuudella ja peitonnut näin alan ammattilaiset. Samantyyppistä tekoälymallia voidaan hyödyntää esimerkiksi markkina- ja asiakaskäyttäytymistä ennustettaessa", Juhana Juppo kertoo.
Liigan digijohtajan vinkit – Neljä tapaa tehostaa tekoälyn käyttöä
1. Kehitä ymmärrys päämäärästä
Vaikka tekoälyn mahdollisuudet kehittyvät nopeasti, on tärkeää luoda näkemys siitä, millaisia asioita AI:lla tavoitellaan. Muuten on vaikea päästä liikkeelle, ja hankkeet jäävät helposti yksittäisiksi kokeiluiksi.
2. Uutta teknologiaa kannattaa kokeilla pienin askelin
Sundquist suosittelee pilkkomaan tekoälyn tavoitteet pienemmiksi ja helpommin toteutettaviksi paloiksi. Näin teknologiasta saadaan kokemusta ja nähdään, millaiset ratkaisut ovat toimivimpia.
3. Varmista, että data on kunnossa
Tekoäly toimii datalla, joten hankkeisiin tarvitaan riittävän paljon ja riittävän laadukasta dataa. ”Jos data on huonoa, tekoäly antaa aika huonoja tuloksia”, toteaa Sundquist. Tämä on tärkeää huomioida varsinkin asiakaspuolen ratkaisuissa.
4. Ilman osaamista ”tekoäly voi viedä ihmistä”
Jos tekoälyä ymmärtää vain strategisella tai yleiskuvan tasolla, on vaikea johtaa kehitystyötä oikeaan suuntaan. Silloin on vaarana, että kehitetään teknologiaa vain sen itsensä vuoksi, eikä löydetä organisaation kannalta parhaita käyttökohteita. Sundquist kannustaa johtajia hankkimaan riittävästi ymmärrystä ja osaamista tekoälystä ja kokeilemaan sen käyttöä laajasti myös itse.
Tekoäly ja data tekevät mahdottomasta mahdollista. Sinun ei tarvitse tietää mitään muuta kuin ongelma tai tavoite. Löydämme oikeat teknologiat, työskentelytavat ja ratkaisut, joilla tuomme älykkyyttä liiketoimintaasi. Tehdään yhdessä mahdottomasta mahdollista. Tutustu mahdollisuuksiin >>
