GELSENKIRCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Schalke treibt die Verknüpfung von Künstlicher Intelligenz und Fußball deutlich voran und will das Scouting künftig stärker automatisieren. Im HubStevens-Umfeld soll „StatsLibuda“ die Einschätzung der Scouts ergänzen, indem eine eigens erstellte Schalke-DNA sichtbar macht, ob ein Spieler zum Verein passt. Zusätzlich arbeitet das Team um Direktor Nikolas Gross daran, dass das Spiel-Analyse-Tool selbst Verbesserungsvorschläge für ausgewählte Spielszenen liefert. Parallel bündelt der Klub Fan-Daten plattformübergreifend, um Ticket- und App-Angebote zielgerichteter auszuspielen.
Schalke19 baut seine KI-Initiative nicht als reines Forschungsprojekt auf, sondern als operatives Werkzeug entlang der Wertschöpfungskette im Fußball. Laut den vorliegenden Angaben wird dafür seit rund zwei Jahren kontinuierlich investiert, mit dem erklärten Ziel, sportliche Entscheidungen und wirtschaftliche Effekte besser zu verzahnen. Dabei steht weniger „Showcase-Technologie“ im Vordergrund, sondern der Umbau bestehender Systeme: Scouts sollen nicht ersetzt, sondern bei der Vorauswahl spürbar entlastet werden. Dass der Klub dafür bereits auf eine Plattform setzt und diese ausbauen will, ist bemerkenswert, weil sich gerade im Scouting zeigt, wie stark Datenqualität, Integrationsaufwand und Prozessdesign über Erfolg oder Misserfolg entscheiden.
Im Zentrum der aktuellen Pläne steht die Plattform „HubStevens“. Ein Programmmodul darin trägt den Namen „StatsLibuda“ und soll die Einschätzung der Scouts ergänzen. Konkret heißt es, das Tool arbeite mit einer eigens erstellten „Schalke-DNA“: Aus Daten und definierten Profilen wird demnach abgeleitet, ob ein Spieler zum Verein „passt“. In der Meldung wird der neueste Zugang, Junior Dina Ebimbe, mit einer guten Gesamtbewertung von 74 Prozent genannt. Wichtig ist dabei weniger die Zahl als der Prozessgedanke: Wenn ein Verein ein eigenes Profil erstellt, bedeutet das, dass er seine Spielphilosophie, Erfolgsparameter und beobachtbare Muster in ein messbares Modell übersetzt. Gerade bei transferbezogenen Entscheidungen kann das helfen, Beobachtungen zu strukturieren und die Diskussion im Scout-Team weniger auf Bauchgefühl und mehr auf nachvollziehbare Kriterien zu stützen.
Für die zukünftige Ausbaustufe ist außerdem eine KI-Erweiterung im Scouting-System vorgesehen, die potenzielle Zugänge nicht nur bewertet, sondern auch gezielt „ausspucken“ soll. Aus der beschriebenen Logik wird deutlich, wie ein solches System in der Praxis betrieben werden müsste: Eine Anfrage könnte die gewünschten Eigenschaften sehr konkret beschreiben, etwa zentrale Rolle, Budgetgrenze, Tempo sowie eine Passung zu einem spezifischen Profil. Der Text skizziert genau dieses Muster: „Suche einen zentralen Mittelfeldspieler, der nicht mehr als eine Million Euro kostet, schnell ist und besonders gut zu El-Faouzi passt.“ Technisch betrachtet würde so etwas typischerweise auf einer Kombination aus Datenbanken (Spielerattribute, Vertrags- und Marktparameter), Merkmalsmodellen (Leistungsdaten, Skill-Profil) und Ranking-Mechanismen beruhen, die Suchanfragen in Such- und Bewertungslogik übersetzen. Entscheidend ist dabei auch die Abgrenzung: Die KI liefert Kandidaten, aber die endgültige Entscheidung bleibt ein menschlicher Prozess, der wiederum auf den KI-Ausgaben basiert.
Neben dem Scouting wird im Bericht auch das Spiel-Analyse-Tool in den Fokus gerückt. Dort soll die Software in ausgewählten Spielszenen eigenständig Verbesserungsvorschläge machen. Genau dieser Schritt wirkt auf den ersten Blick kleiner als das Scouting, ist aber für den Alltag oft mindestens genauso relevant. Wenn ein Analysewerkzeug nicht nur Ereignisse kategorisiert, sondern konkrete Hinweise für Trainervorhaben oder taktische Anpassungen ableitet, entsteht ein schnellerer Feedback-Zyklus: Videokonferenz, Sichtung, Diskussion und nächste Trainingseinheit können näher an den Daten liegen. In der beschriebenen Arbeitsweise heißt es zudem, dass ein Team um Nikolas Gross (Direktor für Innovation & Technologie) „immer moderneren Tools“ nachgeht. Interessant ist dabei die Aussage, dass die KI inzwischen auch darauf angeleitet wird, neue Programme selbst zu entwickeln. Der Klub ordnet das als Produktivitätsgewinn ein: Was zuvor drei Monate gedauert habe, könne heute in etwa eineinhalb Tagen erledigt werden. Das klingt nach einem deutlich verbesserten Entwicklungsprozess, etwa durch KI-gestützte Codierung, Testunterstützung und schnellere Iterationen an internen Prototypen.
Dass dabei keine Angst vor Stellenabbau geschürt werden soll, wird im Bericht explizit adressiert. Vorstandsboss Matthias Tillmann betont sinngemäß, es gehe nicht um Stellenabbau, sondern um neue Hilfsmittel, um Mitarbeiter „möglichst produktiv“ arbeiten zu lassen. Die Formulierung ist politisch, gleichzeitig aber auch ein realistischer Hinweis auf den Mechanismus: In vielen Teams ist Automatisierung vor allem ein Thema der Rollenverschiebung. Statt manuell jede Analyse neu aufzubereiten, können Mitarbeiter stärker in Qualitätssicherung, Modellvalidierung, Datenbereinigung und fachlicher Interpretation wechseln. Genau diese Aufgaben nehmen bei KI-gestützten Systemen an Bedeutung zu, weil ein Modell nur so gut ist wie die Eingangsgrößen und die Definition dessen, was „passend“ oder „verbesserbar“ bedeutet.
Ein weiterer Strang der Initiative betrifft die Fan-Ökonomie. Schalke bündelt die Fan-Daten von Website, Ticketshop und Fanshop und nutzt sie plattformübergreifend. Zwar ist das bei großen Unternehmen üblich, bei vielen Vereinen aber bislang Neuland. Die Beispiellogik ist konkret: Wenn ein Familienvater etwa den Ticketshop besucht, könnten ihm später Karten für den Familienblock angeboten werden, sofern er zuvor im Fanshop einen Schnuller oder ein Kindertrikot bestellt hat. Zusätzlich sollen zielgerichtete Push-Benachrichtigungen der Schalke-App den Erfolg erhöhen. Damit verschiebt sich der Fokus von pauschalen Kampagnen hin zu nutzerbezogenen Journeys, die Verhalten über Kanäle hinweg zusammenführen. Für die Umsetzung bedeutet das vor allem Integrationsarbeit: Daten müssen konsistent, segmentierbar und zeitlich passend verfügbar gemacht werden, sodass Werbeaktionen nicht nur „personenbezogen“, sondern auch kontextsensitiv ausgespielt werden können.
Finanziell wird die Größenordnung ebenfalls eingeordnet: Nach den Angaben fließt jährlich ein mittlerer sechsstelliger Betrag in Innovation und Technologie, hauptsächlich in Personal. Zwischen 30 und 40 Menschen arbeiten in diesem Bereich, viele davon beim Digitalisierungspartner „e-d-fine“. Dass ein Verein dafür dauerhaft Köpfe bereitstellt, ist ein wichtiger Unterschied zu Projekten, die nur kurzzeitig eine externe Lösung integrieren. Der Bericht stellt zudem den Return in Aussicht: Was bislang investiert wurde, sei bereits „in vielfacher Menge“ zurückgekommen. Unabhängig von der Bewertung solcher Aussagen dürfte klar sein, dass sich ein KI-Programm nur dann rechnet, wenn es wiederkehrende Prozesse trifft – im Scouting über effizientere Vorauswahl, im Training über schnellere Analysezyklen und im Vertrieb über bessere Conversion über die Fan-Journey hinweg. Genau hier versucht Schalke nach eigener Darstellung anzusetzen: nicht bei einzelnen Experimenten, sondern bei einer durchgängigen Infrastruktur, die sportliche und wirtschaftliche Entscheidungen enger koppelt.
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