Fußball wird zunehmend datenbasiert. Hinter einem Spiel stehen heute nicht nur Tore, Pässe und Ballbesitz, sondern auch Positionsdaten, Bewegungsmuster, Laufwege und zahlreiche Informationen aus Videoaufnahmen. Künstliche Intelligenz kann diese Daten miteinander verknüpfen und nach Mustern durchsuchen, die mit herkömmlicher Beobachtung nur schwer zu erfassen sind. Für Vereine entstehen daraus neue Möglichkeiten für Training, Spielvorbereitung und Analyse. Auch für Fans verändern sich die Informationen rund um eine Partie. Doch je näher die Technik an die Vorhersage des Ergebnisses rückt, desto wichtiger wird die Frage, was eine solche Prognose tatsächlich leisten kann.
Was KI mit den Fußball-Daten macht
Die Einsatzmöglichkeiten reichen inzwischen weit über die nachträgliche Statistik hinaus. Im Training können Bewegungs- und Belastungsdaten ausgewertet werden. Vor einem Spiel lassen sich Gegner und taktische Muster untersuchen. Während und nach einer Partie können Tracking-, Ereignis- und Videodaten zusammengeführt werden, um Pressing, Laufwege, Raumaufteilung oder Chancen genauer zu betrachten.
Auch das Scouting profitiert von großen Datenbeständen: Spieler lassen sich anhand bestimmter Leistungsmerkmale vergleichen. Prognosemodelle können aus vergangenen und aktuellen Informationen Wahrscheinlichkeiten für verschiedene Spielausgänge berechnen.
Datenbasierte Einschätzungen finden zudem im heutigen Sportwettenmarkt Verwendung. Viele iGaming-Plattformen, wie sie auch von Casino Groups vorgestellt werden, bündeln Sportwetten und Casinospiele unter einem gemeinsamen Angebot. Welche Produkte sie bereitstellen dürfen, hängt jedoch von den jeweiligen Lizenzen und dem Markt ab, in dem sie Kunden ansprechen.
International tätige Betreiber müssen daher unterschiedliche nationale oder regionale Vorgaben berücksichtigen – Experten wie Casino Groups geben darüber detailliert Auskunft. Für Fußballfans können Statistiken und Prognosemodelle zusätzliche Anhaltspunkte bei der Bewertung einer Partie liefern. Gewissheit über den Ausgang oder einen Wettgewinn schaffen sie nicht. Im Profifußball werden dieselben Daten jedoch für ganz andere Zwecke genutzt – etwa im Training und bei der Vorbereitung auf kommende Spiele.
KI im Training und in der Spielvorbereitung
Die Grundlage vieler Anwendungen bilden Trackingdaten. Sie zeigen, wo sich Spieler auf dem Platz bewegen, wie schnell sie unterwegs sind und welche Laufwege oder Richtungswechsel auftreten. In Verbindung mit weiteren Leistungsdaten können Trainer damit Belastungsprofile betrachten und Trainingseinheiten differenzierter planen.
Auch die Vorbereitung auf einen Gegner lässt sich datenbasiert unterstützen. Systeme können große Mengen vergangener Spielszenen nach wiederkehrenden Mustern durchsuchen. Interessant ist beispielsweise, wie eine Mannschaft auf Ballverluste reagiert, welche Räume sie im Aufbau nutzt oder wann sie ins Pressing geht.
Dabei geht es nicht darum, dass eine Software dem Trainer einen fertigen Matchplan vorgibt. Vielmehr kann sie Informationen schneller zugänglich machen und damit die Arbeit der Analysten erleichtern. FIFA AI Pro ist ein aktuelles Beispiel für diesen Ansatz. Das System verbindet offizielle Ereignis- und Trackingdaten mit weiteren Quellen und stellt daraus taktische Analysen und Empfehlungen für Trainer und Analysten bereit.
Aus den erfassten Informationen lassen sich größere Zusammenhänge ableiten. Trainer und Analysten können beispielsweise untersuchen, ob eine Mannschaft bestimmte Räume regelmäßig öffnet, wie sie nach einem Ballverlust reagiert oder welche Muster ihrem Pressing zugrunde liegen. Entscheidend ist dabei nicht ein einzelner Messwert, sondern das Zusammenspiel verschiedener Daten.
Auch bei der Suche nach Spielern können solche Verfahren die Vorauswahl erleichtern. Vereine können Leistungsprofile definieren und große Datenbestände danach durchsuchen. Dabei lassen sich etwa Passverhalten, Laufleistung, Aktionen gegen den Ball oder bestimmte Positionsanforderungen berücksichtigen.
Was KI während eines Spiels erkennen kann
Ein Fußballspiel besteht aus Tausenden miteinander verbundenen Aktionen. Ein Pass lässt sich etwa isoliert erfassen. Interessanter wird die Situation aber, wenn auch die Positionen der übrigen Spieler, die Bewegung des Balls und die Entwicklung der Szene berücksichtigt werden.
Moderne Analyseplattformen können deshalb beispielsweise untersuchen, welche Laufwege ein Spieler ohne Ball nimmt, wie sich die Formation einer Mannschaft verändert oder unter welchen Bedingungen ein Pass gespielt wird. Auch Drucksituationen und Bewegungen in freien Räumen lassen sich aus den Daten ableiten.
Die Verbindung von Tracking und Ereignisdaten erweitert den Blick auf das Spiel. Statt nur festzuhalten, wer den Ball hatte, lässt sich untersuchen, was die Mannschaft in dieser Situation mit und ohne Ball machte. Dadurch werden taktische Abläufe messbarer. Auch Videoaufnahmen können von KI-Systemen ausgewertet werden. Computer-Vision-Verfahren erkennen Spieler und Spielsituationen und können Bewegungen über längere Sequenzen verfolgen. Damit lassen sich Informationen gewinnen, die nicht ausschließlich aus klassischen Ereignisstatistiken stammen.
Die FIFA setzt mit Football AI Pro bereits auf eine solche Verbindung verschiedener Datenquellen. Das System ist auf die Analyse vor und nach Spielen ausgelegt und soll Informationen strukturiert aufbereiten. Es ersetzt dabei keine menschliche Analyse, sondern unterstützt sie.
Wie aus Daten eine Prognose wird
Für die Ergebnisprognose werden historische und aktuelle Informationen miteinander verrechnet. Dazu können bisherige Mannschaftsleistungen, Heim- und Auswärtsspiele, Kaderinformationen oder statistische Kennzahlen gehören. Während einer laufenden Partie kommen weitere Faktoren hinzu.
Ein Tor verändert die Ausgangslage ebenso wie eine rote Karte oder ein Elfmeter. Auch die verbleibende Spielzeit fließt in die Berechnung ein. In der Bundesliga werden Machine-Learning-Modelle eingesetzt, die solche Informationen fortlaufend auswerten und daraus Wahrscheinlichkeiten für mögliche Spielausgänge ableiten.
Eine weitere bekannte Kennzahl sind Expected Goals, kurz xG. Sie bewertet Torchancen anhand verschiedener Merkmale und gibt an, wie wahrscheinlich ein Treffer aus einer bestimmten Situation ist. Damit lässt sich die Qualität von Chancen vergleichen, unabhängig davon, ob daraus tatsächlich ein Tor entstanden ist.
Trotz umfangreicher Daten bleibt eine Fußballpartie nur begrenzt vorhersehbar. Ein abgefälschter Ball, ein individueller Fehler, eine Verletzung oder ein Platzverweis kann den Verlauf innerhalb weniger Sekunden verändern. Solche Ereignisse lassen sich nicht zuverlässig im Voraus bestimmen. KI kann Wahrscheinlichkeiten berechnen, aber den Ausgang einer Partie nicht garantieren.
Was davon beim Fan ankommt
Für Zuschauer werden datenbasierte Analysen vor allem durch zusätzliche Statistiken sichtbar. Sie können zeigen, wie sich Chancenqualität, Spielverlauf oder einzelne Leistungen entwickelt haben. Dadurch lassen sich manche Spielsituationen auch nach dem Abpfiff genauer einordnen.
Die Entwicklung betrifft zudem die Aufbereitung von Fußballinformationen. Bei der Weltmeisterschaft 2026 stand den teilnehmenden Teams mit FIFA AI Pro ein System zur Verfügung, das offizielle Ereignis- und Trackingdaten sowie weitere Quellen für die Analyse nutzte. Das Tool war auf die Analyse vor und nach Spielen ausgerichtet und sollte Trainer und Analysten unterstützen, nicht deren Entscheidungen ersetzen.
Daten zeigen, was auf dem Platz passiert, und machen Muster sichtbar, die im laufenden Spiel leicht verborgen bleiben. Die eigentliche Herausforderung beginnt dort, wo aus diesen Informationen eine sportliche Entscheidung werden soll.
