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केविन सीफ़र्ट
एकाधिक लेखक
ओहियो राज्य सुरक्षा कालेब डाउंस उस तरह की एनएफएल ड्राफ्ट पहेली प्रस्तुत करता है जिस पर स्काउट्स और अधिकारी दशकों से उलझे हुए हैं।
वह अपने कॉलेज करियर के दौरान एक निर्विवाद रूप से उत्कृष्ट खिलाड़ी थे, उन्होंने दो बार ऑल-अमेरिका सम्मान अर्जित किया, जबकि बकी के रूप में अपने अंतिम सीज़न के दौरान देश में सर्वश्रेष्ठ रक्षात्मक खिलाड़ी के रूप में जिम थोरपे ट्रॉफी जीती। लेकिन उन्होंने एनएफएल कंबाइन और अपने प्रो डे पर 40-यार्ड डैश दौड़ने का विकल्प नहीं चुना, जिससे ड्राफ्ट मूल्यांकनकर्ताओं को एक बुनियादी और महत्वपूर्ण प्रश्न पर विचार करना पड़ा: वह कितना तेज़ है?
एनएफएल टीमों ने उस प्रश्न का उत्तर देने में मदद के लिए ऐतिहासिक रूप से गेम फिल्म मूल्यांकन, व्यक्तिगत स्काउटिंग और कॉलेज कोचों के साथ बातचीत का उपयोग किया है। इस वर्ष, कुछ क्लब एक अतिरिक्त उपकरण लागू करेंगे: कृत्रिम बुद्धिमत्ता।
गेम फिल्म के कंप्यूटर विश्लेषण से प्राप्त अंतर्दृष्टि उस तकनीक के पहले सार्थक अनुप्रयोगों में से एक है जो दुनिया भर के उद्योगों को बढ़ावा दे रही है। एनएफएल टीमें माइक्रोसॉफ्ट के साथ लीग की साझेदारी के साथ-साथ प्लेटफॉर्म प्रदान करने वाली कई अन्य निजी कंपनियों के माध्यम से एआई तक पहुंच सकती हैं।
व्यापक आशंकाओं के बीच कि एआई मानव नौकरियों को खत्म कर देगा, प्रो फुटबॉल प्रयोग के शुरुआती चरण में है। टीम के अधिकारी जिन्होंने ईएसपीएन के साथ संभावनाओं का मूल्यांकन करने और ड्राफ्ट-डे निर्णय लेने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग के बारे में बात की, उनका मानना है कि इसे समय के साथ एकीकृत किया जाएगा, जैसे कि उन्होंने पिछले दो दशकों में एनालिटिक्स आंदोलन द्वारा प्रदान किए गए डेटा को धीरे-धीरे स्वीकार किया है।
लेकिन एआई केवल डेटा प्रदान नहीं करता है, उन्होंने स्वीकार किया।
मिनेसोटा वाइकिंग्स के अंतरिम महाप्रबंधक रॉब ब्रेज़िंस्की ने कहा, “एनालिटिक्स ने हमें इतनी सारी जानकारी इकट्ठा करने की अनुमति दी।” “इसलिए इसे इकट्ठा करने के बजाय, हम इसका विश्लेषण कर सकते हैं। एआई के बारे में दिलचस्प बात यह है कि यह विश्लेषण भी करता है। इसलिए यह एक अलग स्तर है।”
डाउन्स के मामले में, एआई प्लेटफ़ॉर्म वस्तुनिष्ठ गति डेटा प्रदान कर सकता है और – यदि टीमें रुचि रखती हैं – तो इसका क्या मतलब हो सकता है।
एनएफएल के विपरीत, कॉलेज के खिलाड़ी खेलों के दौरान ट्रैकिंग डिवाइस नहीं पहनते हैं। लेकिन कंप्यूटर विज़न तकनीक स्पीड रेटिंग उत्पन्न करने के लिए कॉलेज फिल्म का विश्लेषण कर सकती है। परिणामी आँकड़े और सटीकता एनएफएल टीमों को एनएफएल नेक्स्ट जेन स्टैट्स प्रोग्राम से प्राप्त आंकड़ों के बराबर हैं।
डेटा कंपनी टीमवर्क्स में उत्पाद के उपाध्यक्ष करीम कसम ने कहा, डाउन्स के एआई मूल्यांकन से पता चलता है कि उनकी गेम की गति ड्राफ्ट में अन्य शीर्ष सेफ्टीज़ की तुलना में कम है। वे दरें एनएफएल स्तर पर विभिन्न भूमिकाओं के लिए डाउंस की योग्यता के शिक्षित आकलन को सूचित करने में मदद कर सकती हैं।
कसम ने कहा, “मुझे इसमें कोई संदेह नहीं है कि वह वास्तव में एक अच्छा फुटबॉल खिलाड़ी है।” “वह इतना तेज़ नहीं है।”
पिट्सबर्ग और जैक्सनविले में फ्रंट ऑफिस एनालिटिक्स विभागों के एक अनुभवी, कसम ने देखा है कि महाप्रबंधक कैसे मसौदा निर्णय लेते हैं। एआई किसी विशेष खिलाड़ी में उनकी मूल रुचि को नहीं बदल सकता है, लेकिन यह प्रभावित कर सकता है कि वे उसे कैसे अनुकूलित करने का प्रयास करते हैं। डाउन्स के लिए, उसकी गति के बारे में अतिरिक्त जानकारी उस योजना को स्पष्ट करने में मदद कर सकती है जो उनके पास उसका उपयोग करने के लिए होगी।
“वे देख सकते हैं कि उसका [particular obstacle] कसम ने कहा, “यह उसका एथलेटिकवाद होने जा रहा है, कि वह रिसीवर्स के साथ उस तरह से दौड़ने में सक्षम नहीं हो पाएगा, जिस तरह से कुछ अन्य सुरक्षा कर सकते हैं।” हो सकता है कि वह उसकी बात न हो. वह अधिक बॉक्स-स्लॉट प्रकार की सुरक्षा वाला होगा।”
यह बहुत संभव है कि टीमें पारंपरिक तरीकों से एक ही निष्कर्ष पर पहुंचेंगी। लेकिन उन व्यक्तिपरक निर्णयों की तुलना करने के लिए संख्याओं का होना, कसम ने कहा, “वास्तव में एआई बातचीत को कैसे बदलता है।”
कुछ मामलों मेंएनएफएल टीमें एआई तक उसी तरह पहुंचती हैं जैसे जनता करती है: एक ऑनलाइन चैट बॉक्स के माध्यम से। उदाहरण के लिए, माइक्रोसॉफ्ट एक आंतरिक प्लेटफ़ॉर्म संचालित करता है जिसमें वर्षों का एनएफएल संयोजन परीक्षण डेटा शामिल है। लीग और टीम के कर्मचारी माइक्रोसॉफ्ट के कोपायलट फीचर का उपयोग करके प्राकृतिक भाषा में प्रश्न पूछ सकते हैं – कोड का उपयोग करने के बजाय एक प्रश्न पूछ सकते हैं। एक उदाहरण:
माइक्रोसॉफ्ट की रणनीतिक भागीदारी प्रमुख मोनिका रॉबिंस ने कहा, “एक चीज जो आप लगातार देखते हैं वह यह है कि वहां बहुत सारी जानकारी है।” “इसे तेजी से और सार्थक या कार्रवाई योग्य तरीके से एकीकृत करने और व्याख्या करने में सक्षम होना, यहीं वास्तव में चुनौती पैदा होती है।
“और यहीं पर बहुत सी टीमें मदद के लिए एआई की ओर रुख कर रही हैं। यह उनके लिए निर्णय लेने के बारे में नहीं है। यह सिर्फ उन्हें आवश्यक जानकारी दे रहा है।”
2026 के एक अन्य उदाहरण में, एआई ड्राफ्ट में शीर्ष बढ़त वाले खिलाड़ियों के बारे में बातचीत में अंतर्दृष्टि जोड़ सकता है। ओहियो राज्य के अरवेल रीज़, टेक्सास टेक के डेविड बेली और मियामी के रूबेन बेन जूनियर के बारे में टीमों को कैसे सोचना चाहिए?
किसी भी मसौदा निर्णय की तरह, अधिकांश उत्तर टीम अवधारणाओं के साथ खिलाड़ी के गुणों के मिलान पर निर्भर करता है। यदि कोई टीम विशेष रूप से उत्पादन को पास रशर के रूप में पेश कर रही है, तो रीज़ का एआई डेटा कुछ विभेदक प्रदान करता है। कसम के अनुसार, इससे पता चलता है कि पिछले सीज़न में उन्होंने अपने कुल स्नैप्स में से लगभग आधे को कवरेज में छोड़ दिया था। और स्नैप्स पर जब उसने राहगीर को दौड़ाया, तो उसकी दक्षता बेली और बेन दोनों से कम थी।
कसम ने कहा, “तो वह सर्वश्रेष्ठ एज खिलाड़ी हो सकता है और बोर्ड से बाहर होने वाला पहला खिलाड़ी हो सकता है।” “लेकिन उसके रूबेन बेन या डेविड बेली की तरह दोहरे अंकों में पहुंचने की संभावना नहीं हो सकती है। इसका मतलब यह नहीं है कि वह एक महान फुटबॉल खिलाड़ी नहीं हो सकता है। वह ऐसा व्यक्ति है जिसके लिए आपको एक योजना की आवश्यकता है।”
एआई मौजूदा डेटा में अद्वितीय अंतर्दृष्टि भी ला सकता है। उदाहरण के लिए, कसम को मियामी डॉल्फ़िन के आक्रमण का अध्ययन करना याद आया जब रिसीवर टाइरिक हिल और जेलेन वाडल एक साथ मैदान पर थे। उस समय, एनएफएल नेक्स्ट जेन स्टैट्स ने सबसे तेज़ रिसीवर्स की सूची में वैडल को निचले स्थान पर रखा था। हालाँकि, करीब से देखने पर पता चला कि कई मामलों में, खेल रुकने के बाद भी वैडल की गति तेज हो रही थी और उसकी अधिकतम गति रिकॉर्ड की गई थी, क्योंकि वह मिडरेंज रूट पर दौड़ रहा था जबकि हिल मुख्य रूप से डाउनफील्ड में दौड़ रहा था।
कसम ने कहा, “हमने देखा कि वाडल में बहुत तेजी से आगे बढ़ने की क्षमता थी।” “वह 19, 19.5, 20 मील प्रति घंटे की रफ़्तार से जा रहा था और फिर थोड़ी देर के लिए उसे कम कर देता था। और हम देख सकते थे कि उसमें उससे कहीं अधिक तेज़ चलने की क्षमता है।”
इसी तरह की जानकारी का उपयोग कॉलेज रिसीवर्स की वास्तविक गेम गति का मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है, चाहे उन्होंने इसे गेम के दौरान प्रदर्शित किया हो।
एनएफएल टीमों के साथ काम करने वाली एक अन्य कंपनी स्किलकॉर्नर के फुटबॉल अकाउंट कार्यकारी हेडन शुह ने कहा, टीमें एफसीएस खिलाड़ियों की पहचान और निगरानी करने के लिए एआई की कंप्यूटर विज़न क्षमताओं का भी उपयोग कर सकती हैं।
शूह ने कहा, “यही वह जगह है जहां इस डेटा का बड़ा हिस्सा छिपे हुए रत्नों या हीरे को खोजने में उपयोग किया जाता है। एक टीम कह सकती है, ‘शायद हम मोंटाना राज्य या दक्षिण डकोटा राज्य में एक व्यक्ति को नहीं देख रहे हैं जो शायद हमारे प्रारंभिक प्री-स्काउटिंग के दौरान गायब था।’ आप देख सकते हैं [in the data] कि वह सीज़न के दौरान अच्छा प्रदर्शन कर रहा है और कहता है, ‘आइए इस खिलाड़ी पर नज़र डालें।’
“हम यहां बैठने की कोशिश नहीं कर रहे हैं और कह रहे हैं कि हम स्काउट्स को प्रतिस्थापित करने जा रहे हैं। कल्पना के किसी भी हिस्से से यह हमारा लक्ष्य नहीं है। यह अधिक जानकारी प्राप्त करने का एक और तरीका है जब आपने शायद स्कूल का उतना दौरा नहीं किया है, या कई लोगों से बात नहीं की है, और आप खुद से पूछ रहे हैं, ‘क्या हम किसी ऐसे व्यक्ति पर फ़्लायर ले सकते हैं जिसके पास वास्तव में अच्छा एथलेटिकवाद या अजीब उत्पादन है?”
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मैट मिलर विश्लेषण करते हैं कि जेट्स दूसरी पिक के साथ क्या कर सकते हैं
मैट मिलर “द रिच ईसेन शो” से जुड़ते हैं और अरवेल रीज़ के ड्राफ्ट स्टॉक का विश्लेषण करते हैं और यह भी विश्लेषण करते हैं कि क्या वह नंबर 2 पर जेट्स की पसंद होंगे।
एनएफएल टीमें थीं एनालिटिक्स के उदय के दौरान उत्पन्न कुछ डेटा और कई अंतर्दृष्टियों को अपनाने में यह प्रसिद्ध रूप से धीमा है। हालाँकि, अब, प्रत्येक टीम ने कुछ हद तक एक एनालिटिक्स विभाग बनाया है और अपने रास्ते में आने वाले एआई विकल्पों की तरंगों को बेहतर ढंग से समझने के लिए तैयार है।
शुह के अनुसार, कुछ क्लबों ने टीम-विशिष्ट एथलेटिक मापदंडों, योजना विशिष्टताओं और अन्य बाधाओं के साथ मॉडल बनाए हैं जो केवल उनके लिए प्रासंगिक हो सकते हैं।
शुह ने कहा, “हम दिशा बदलने और लोग कितनी तेजी से अपने ब्रेक के अंदर और बाहर आ रहे हैं जैसी चीजें करना शुरू कर रहे हैं।” “क्या वे अपने मार्गों के शीर्ष पर पृथक्करण बनाने में सक्षम हैं? वे कोने के मार्ग पर अपने ब्रेक पॉइंट कहाँ बना रहे हैं? … अब आप कुछ स्काउटिंग उपयोग मामलों के विपरीत कुछ और कोचिंग उपयोग मामलों में शामिल होना शुरू कर रहे हैं।”
इस बिंदु पर, टीमें एआई डेटा और विश्लेषण के मूल्य का आकलन करना शुरू कर रही हैं।
वाइकिंग्स ब्रेज़िंस्की ने कहा, “आपके पास डेटा है, लेकिन आपको डेटा की अपनी इच्छानुसार व्याख्या करने के लिए एआई को प्रशिक्षित करना होगा।” “यह अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है। हम बस इसमें गोता लगाने और इसका पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं।”
“निश्चित रूप से इसका उपयोग करना चाहते हैं, लेकिन जब तक आप वास्तव में इसका परीक्षण नहीं कर लेते, तब तक यह जानना कठिन है। लेकिन यह नई सीमा है और हर कोई इसमें रुचि ले रहा है और देख रहा है कि हम इसका कितना उपयोग कर सकते हैं और यह आपकी प्रक्रिया और आपकी टीम निर्माण को कैसे सकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकता है।”
उस अज्ञात ने बुद्धिमानी भरी बातों को प्रेरित किया है। पिछले महीने फीनिक्स में वार्षिक लीग बैठक में एआई और ड्राफ्ट के बारे में बोलते हुए, लॉस एंजिल्स रैम्स के महाप्रबंधक लेस स्नेड ने मजाक में कहा: “हमने यह सब क्लाउड को सौंप दिया।”
स्नेड एंथ्रोपिक के एआई सहायक और बड़े भाषा मॉडल का संदर्भ दे रहे थे। वास्तव में, उन्होंने कहा, राम इस बिंदु पर विश्वास करने के लिए पर्याप्त जानते हैं कि “वास्तव में एक अच्छा मौका है कि एक उपकरण है जो हमें लाभ पहुंचा सकता है।”
उन्होंने आगे कहा: “उपकरण शायद कम से कम सक्षम होने के बहुत करीब पहुंच रहे हैं, [say]’अरे, सभी डेटा को देखें और कुछ बातें, चर, टुकड़े लेकर आएं जो प्रभावशाली, प्रभावशाली हो सकते हैं।’
“तो हम शायद अगले साल वास्तव में, वास्तव में गोता लगाते हुए बिताने जा रहे हैं [it] क्योंकि अब आप देख सकते हैं कि यह एक ऐसे बिंदु पर पहुंच रहा है, जहां केवल इसकी खोज करने के बजाय, उत्पाद संभवतः आपके टूलबॉक्स में एक उपकरण बनने के लिए फायदेमंद होने के करीब पहुंच रहे हैं, कम से कम, कुशल होने और हमारे पास मौजूद बहुत सारे डेटा का विश्लेषण करने में सक्षम होने में मदद करने के लिए।
एक दिन हो सकता है तब आते हैं जब AI अधिक भारी सामान उठाता है? जब, जैसा कि रैम्स स्नेड ने चुटकी ली, एक टीम वास्तव में सब कुछ क्लाउड को सौंप देगी?
निकट भविष्य के लिए, उत्तर स्पष्ट रूप से नहीं है, भले ही प्रौद्योगिकी का विकास जारी है।
उद्योग के अंदरूनी सूत्रों को उम्मीद है कि एआई अंतर्दृष्टि का विस्तार बढ़ेगा क्योंकि एनएफएल प्रत्येक स्टेडियम में स्थापित हॉक-आई कैमरों से वीडियो वितरित करना शुरू कर देता है, जो रीप्ले और लाभ के लिए पहली-डाउन लाइन को मापने में सहायता करता है। इस बीच, कसम ने कहा: “ऐसा लगता है जैसे यह वास्तव में बहुत दूर है।”
उन्होंने कहा, “मैं प्रौद्योगिकी पर संदेह नहीं करना चाहता।” “तकनीक पर संदेह करने वाले लोगों का एक लंबा इतिहास है और फिर यह सच हो जाता है। लेकिन अगले पांच वर्षों में, इस तरह के उपकरणों से पूरी तरह से बाहर निकलते हुए, यदि आपके पास मिश्रण में एक मानव है, तो अनुभव के साथ एक प्रशिक्षित स्काउट की तरह, योजना का ज्ञान और कोच वास्तव में क्या चाहते हैं, तो आप बहुत बेहतर होंगे।”
जैसा कि वह आगे देखता है, स्नेड ने कहा कि वह पारंपरिक स्काउटिंग के साथ तुलना करने के लिए एआई को एक अवैयक्तिक – और निर्बाध – प्रक्षेपण प्रदान करने की कल्पना कर सकता है। जबकि एक स्काउट महाप्रबंधक से असहमत होने के बारे में दो बार सोच सकता है, एक एआई एप्लिकेशन ऐसा नहीं करेगा। उन्होंने “सहायक लेफ्टिनेंट” के रूप में एआई के आदर्श उपयोग का उल्लेख किया जो “मनुष्यों को बेहतर इंसान बनने में मदद करेगा।”
स्नेड ने कहा, “स्काउटिंग के दृष्टिकोण से, मुझे लगता है कि हम वहां बैठ सकते हैं और वास्तव में मानव मस्तिष्क के साथ इसका आकलन करने की कोशिश कर सकते हैं।” “लेकिन आप यह भी कर सकते हैं कि इनमें से कुछ एआई एजेंटों को वहां भेजें और कहें, ‘ठीक है, डेटा के आपके मूल्यांकन और विश्लेषण के बारे में क्या?’ और शायद यह है, ‘ओह, हमने इसके बारे में नहीं सोचा।'”
इससे आगे कुछ भी, स्नेड ने मजाक में कहा, “हम इंसान विद्रोह करेंगे।”
ईएसपीएन रैम्स रिपोर्टर सारा बारशॉप ने इस कहानी में योगदान दिया।
