足球界正经历AI技术带来的变革，这一变化不仅影响选材方式，还波及俱乐部运作及传统观念，带来诸多惊喜和争议，注定成为未来讨论的热点。

AI技术与传统选材

过去，足球界流行着一种基于传统的大数据选材方法。像AC米兰和巴黎圣日耳曼这样的俱乐部，都有自己的选材步骤。当时，“大数据”这个词在不少从业者看来非常新颖。然而，随着人工智能技术的进步，传统大数据选材的不足之处开始凸显。比如，这种模式过分依赖历史数据，分析方法固定且单一，难以迅速应对足球场上瞬息万变的局面。

俱乐部在挑选球员时，传统上会耗费不少人力和物力去搜集、分析球员资料。以前，像马拉多纳那个时代，主要依赖球探的经验和有限的比赛录像来评估。尽管现在有了更多的数据支持，但这种方法在预测球员未来发展潜力方面，效果并不十分理想。

AI技术的崛起实例

阿莫林通过某星探平台寻找中锋的例子，充分展示了人工智能技术的强大能力。他无需外出，便可以获取平台的推荐。该平台并非依赖肉眼观察，而是通过对大量比赛数据的深入分析得出结论。类似文特的平台，以全球200多个国家超过25万名球员的数据为依据，让AI进行学习，堪称典范。

达姆施塔特俱乐部案例同样展示了AI平台的可信度。韦尔曼提供了18岁球员名单，让文特进行分析。结果证明，文特的分析是准确的。韦尔曼对平台的信任大大增强。俱乐部利用这一平台大幅优化了转会决策，并成功重返德甲。这表明AI在球员评估和俱乐部决策方面具有显著优势。

成功预测带来的影响

足坛被AI平台对部分球员的精准预测所震动。例如，它准确评估了贝林厄姆的巨大潜力，同时指出穆西亚拉和拉什福德的进步遭遇瓶颈。与依赖直观感受和有限数据的传统球探相比，这种预测显得更为精确。

成功预测不仅转变了人们对于单个球员的看法，而且促使俱乐部重新审视其选拔人才的机制。若低级别联赛的俱乐部能精准发掘有潜力的球员，或许能迅速增强球队实力，甚至改写俱乐部的未来走向。

AI对角色的改变

以往，足球界的招募活动多集中在教练、球员、经理、医生以及医疗人员等传统岗位上。然而，随着AI技术的兴起，这一局面被打破。现在，一个平台就能成为发掘新星的焦点所在。

以往众多俱乐部都依靠坎波斯这类体育经理人的实地调研，还有他们与球员的私下沟通来了解球员性格。然而，如今AI技术能直接从数据角度为俱乐部提供个性分析，这导致传统角色可能面临被取代或职能转变的风险。

传统观念vs科技创新

莱昂纳多在为马尔蒂尼鸣不平时指出，大数据选材仅是一种手段。这表明当时传统观念与技术创新之间存在着冲突。众多传统派人士认为，既有的模式运作良好，不应轻易被新技术所替代。

实际上，AI技术已显现出其独特优势，这表明我们的传统想法需要更新。若足球俱乐部不愿被时代遗忘，就必须跟上科技发展的步伐，积极研究和运用AI技术。

未来展望与疑问

巴黎圣日耳曼这类财力雄厚的俱乐部，现在采用的选材方式较为传统。若它们转而使用更依赖人工智能的招募体系，能否突破旧有模式？这确实是个值得深思的问题。随着人工智能技术的不断进步，未来是否会出现更多达姆施塔特式的成功案例？这对中小型俱乐部的成长具有重大意义。

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