Yapay zekâ futbol dünyasında da yükselişte: “Eskiden saatler süren işleri, yapay zekâ saniyeler içinde yapabiliyor.”
Yapay zekâ — futbol da bundan kaçamıyor. Hatta oyuncu transferlerinde şimdiden kullanılmaya başlandı. Önde gelen bir yapay zekâ aracını kullanma fırsatı bulduk, Christos Tzolis ve Nathan De Cat gibi oyuncuları sistemden geçirdik ve Comparisonator CEO’su Tarkan Batgün ile konuştuk. Kendisi şöyle diyor: “Christoph Daum ve Rudi Verkempinck benim mentorlarımdı.”
Aşağıda bulacağınız cevaplar yapay zekâ tarafından sağlanmıştır. Hayır, bunlar ChatGPT’den gelmiyor. Oyuncu alımı için tasarlanmış bir yapay zekâ aracı olan Comparisonator’dan geliyor. Comparisonator ne yapıyor? Mümkün olan tüm veri noktalarını topluyor, oyuncuları bu parametrelerin tamamına göre puanlıyor ve sıralamalar oluşturuyor.
“Her pozisyon farklı özellikler gerektirir,” diyor Comparisonator CEO’su Tarkan Batgün. “Hareketli bir forvet çok koşar, bu yüzden kat ettiği mesafe onun için, belirli sprint özelliklerine ihtiyaç duyan bir ceza sahası forvetine kıyasla daha önemlidir.”
Sistem, verileri kullanarak her oyuncunun profilini belirler. Örneğin, Club Brugge forveti Nicolo Tresoldi bir ceza sahası forveti olarak sınıflandırılırken, Zulte Waregem’in Anosike Ementa’sı istatistiklere göre açık şekilde bir target man olarak öne çıkıyor—hatta ligdeki en iyisi. Christian Burgess en iyi libero, ancak topla oynayan stoper rolünde Genk’ten Matte Smets’in üzerine çıkan yok. Buna rağmen genel stoper sıralamasında Smets ligde yalnızca on altıncı sırada yer alıyor.
Jupiler Pro League’de (en az maçların yarısında oynamış oyuncular arasında) en yüksek performans gösteren oyuncu kim? KV Mechelen’den Nacho Miras—Tzolis ve Tresoldi’nin önünde.
“İlk gol müydü? Bitiriş ne kadar zordu? Aldığı pas ne kadar kaliteliydi? Tüm bu veriler işleniyor. Her ligin de kendine özgü bir ağırlığı var. Belçika ligi, İngiltere ligiyle aynı seviyede değil. Ve dördüncü ligden bir takıma karşı oynanan kupa maçı, Club Brugge’e karşı oynanan bir maçla aynı değildir.”
Tarkan Batgün’ün yapay zekâ modelinin ilhamı 2013 yılına, Türkiye’de Bursaspor’da Direktör olarak çalıştığı döneme dayanıyor. O dönemde teknik direktör, Club Brugge’den yeni ayrılmış olan Christoph Daum’du. Batgün, “Daum’u ve yardımcısı Rudi Verkempinck’i mentorlarım olarak görüyorum,” diyor. “Önerilen her oyuncunun değerlendirilmesini istiyorlardı. Biz de bu şekilde başladık.”
Batgün daha sonra kendi şirketini kurdu. “2021 yılında yapay zekâyı eğitmeye başladık. Yapay zekâya nerede yanlış yaptığını ve hangi parametrelerin hatalı olduğunu öğretmemiz gerekiyordu. Ona veriyi nasıl okuyacağını ve bunu insan diline nasıl çevireceğini öğrettik. Şimdi, beş yıl sonra, tek bir tuşa basarak Comparisonator size herhangi bir oyuncu için 32 farklı dilde tam bir scouting raporu sunabiliyor.”
Örneğin, Christos Tzolis “tehdit, yaratıcılık ve fiziksel yoğunluk” alanlarındaki en yüksek skorları sayesinde bir numaralı sol kanat olarak sıralanıyor. Düşük bloklara karşı driplingini geliştirebilir ve “kanatta sabit savunma görevlerinden” ziyade “ceza sahası çevresinde daha serbest” oynadığında daha iyi performans gösteriyor.
Club Brugge’ün de yapay zekâ kullandığı konuşuluyor, ancak Batgün bunun kulüplerin kendi başlarına yapay zekâ sistemlerini tamamen eğitmesi açısından “gerçekçi olmadığını” ve “fazla karmaşık” olduğunu söylüyor.
Comparisonator geçen haftaya kadar oyuncuları “sadece” 168 kriter üzerinden değerlendiriyordu; son güncellemeyle bu sayı iki katından fazla artarak 378 parametreye ulaştı. Şirket bunu “sektör lideri” olarak tanımlıyor—yani rekabette önde olduklarını düşünüyorlar. “Comparisonator hâlâ gelişiyor. Önümüzdeki yıl sizinle tüm bu dillerde gerçekten konuşabilecek.”
Veri havuzu oldukça geniş ve karşılaştırma için büyük bir kaynak sunuyor. Ancak en büyük yenilik Virtual Transfer: Yapay zekâ, bir oyuncunun mevcut oyun tarzına göre bir takıma ne kadar uyum sağlayacağını tahmin ediyor. Örneğin, Kos Karetsas Aston Villa’da John McGinn’in yerine en uygun seçenek olarak öne çıkıyor. Arsenal gibi üst düzey takımlar için ise seviyenin oldukça altında kalıyor; bunun temel nedeni hücum katkısının yetersiz olması. Manchester United’da ise “rotasyon oyuncusu” olabilir.
Christos Tzolis, Brentford’da Kevin Schade’in veya Newcastle’da Harvey Barnes’ın ideal alternatifi olarak görünüyor.
Arsenal veya Chelsea gibi üst düzey kulüplerde ise en fazla Gabriel Martinelli ya da Pedro Neto’nun arkasında ikinci seçenek olabilir.
Union’un sakat şampiyonluk itici gücü Promise David ise en iyi Wolverhampton’da, Tolu’nun yerine uyum sağlayabilir.
“Eskiden saatler süren işleri yapay zekâ saniyeler içinde yapıyor: bir oyuncuyu analiz etmek, veriyi kalıpları tanıyarak bağlama oturtmak ve tüm bunları oyuncunun bir sisteme veya kulübe uyup uymadığını gösteren net, okunabilir bir rapora dönüştürmek.”
Comparisonator’ın hâlihazırda KV Mechelen ve Westerlo dahil 178 müşterisi bulunuyor.
Bu araç aynı zamanda tahminler de yapıyor. Örneğin, Anderlecht kalecisi Colin Coosemans’ın bu sezon 2024–2025’e göre daha düşük performans gösterdiğini ve kaleciler için lig ortalamasının altında kaldığını ortaya koyuyor—tıpkı Simon Mignolet gibi.
Eğer Anderlecht yapay zekâyı ve düşüş trendi analizini tamamen takip etseydi, Coosemans yeni sözleşme alamazdı.
Club Brugge, Mignolet için Belçikalı bir alternatif arasa, profil olarak en yakın isim OH Leuven’den Tobe Leysen olurdu.
“Yapay zekâ çok şey görür, ama her şeyi değil. Unutmayın, insanlarla çalışıyoruz. Futbol duygusal bir oyundur. Bir oyuncunun 55. dakikada oyundan alındığında yüzünü görmeniz gerekir. Nasıl davranıyor? Gollerini nasıl kutluyor? Takım arkadaşları ona katılıyor mu? Takım arkadaşlarını yönlendiriyor mu yoksa sadece takip mi ediyor? Zihinsel boyut, yapay zekânın henüz tespit edemediği bir alan.”
Nathan De Cat örneğini ele alalım. 17 yaşındaki oyuncu bu sezon üst seviyede yeni süre almaya başladığı için tahminler temkinli kalıyor. Yapay zekâ onu bir regista—derinden oyun kuran pasör—olarak tanımlıyor.
Bu rolde ligdeki en iyi üç oyuncu Hans Vanaken, Bryan Heynen ve STVV’den Rihito Yamamoto. De Cat ise yalnızca 11. sırada.
21 yaş ve altı oyuncular arasında (en az 1200 dakika oynayanlar) ligde 16. sırada yer alıyor.
Goore (AA Gent), Karetsas ve Club Brugge’ün beki Sabbe ilk üçü oluştururken, Piedfort (Westerlo) ve Mbamba (Dender) da bu sezon biraz daha yüksek değerlendiriliyor.
Comparisonator’a göre De Cat, henüz beş büyük ligdeki pozisyonu için ortalama performans seviyesine ulaşmış değil. Şu an yalnızca gelişim odaklı daha küçük kulüpler ona düzenli süre verebilir.
Peki büyük kulüpler? Bu yapay zekâya göre o adım için hâlâ erken.
Yapay zekânın etkisini öngörmek zor. Video analistlerin yerini yakında çok daha hızlı çalışan yapay zekâ alabilir. Ancak teknik direktörlerin ve sportif direktörlerin şimdilik endişelenmesine gerek yok.
“Yapay zekâ doğru oyuncuları daha hızlı bulmanıza yardımcı olacak. Yine de onları veri, video ve canlı maçlarla doğrulamaya devam edersiniz. Tüm bu adımlar hâlâ önemli. Bu konuda bir kitap yazıyorum,” diyor Batgün. “Yapay zekâ scouting için bir araç olacak, bir yerine geçme aracı değil. Gelecekte herkesin kendi kişisel yapay zekâ asistanı olacak. Ve belki de çok yakında, scoutlar yerine kameralı robotlar maçları takip edecek. Ama yapay zekâdan korkmak mı? Hayır. Sadece onu kullanmayı öğrenin.”
Yapay zekâ artık hayatımızın bir parçası.
