WIEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Das Wiener Startup zone14 macht Video- und Leistungsanalysen im Amateurfußball deutlich zugänglicher. Statt teurer Spieler-Chips arbeitet das System mit einer 180-Grad-Kamera am Spielfeldrand und einer KI, die Spieler anhand von sichtbaren Merkmalen erkennt. Die Software übersetzt Videosequenzen in Sprint- und Heatmaps sowie Team- und individuelle Statistiken. Gleichzeitig plant das Unternehmen den nächsten Schritt hin zu KI-verständlichen, weniger manuell markierten Szenen für das Scouting.
Im Profifußball ist Datenarbeit längst Routine: Trainerteams analysieren Spiele in zahllosen Szenen, messen Lauf- und Zweikampfwerte und leiten daraus Anpassungen für die nächste Einheit ab. In vielen Amateurklubs blieb dieser Aufwand jedoch bis vor Kurzem ein Luxusproblem, weil dafür meist komplexe Hard- und Softwareketten nötig sind – häufig inklusive Chips, die jede Bewegung eines Spielers im Spielbetrieb eindeutig erfassen. Genau hier setzt das Wiener Startup zone14 an: Das Unternehmen will die Lücke zwischen dem, was Profiklubs aus Video- und Trackingdaten machen, und dem Bedarf ambitionierter Amateure schließen – ohne dass Vereine jedes einzelne Detail über eigene Analyseabteilungen finanzieren müssen.
Technisch basiert das Angebot auf einer eigens entwickelten 180-Grad-Kamera, die am Spielfeldrand installiert wird und ganze Spiele in einer durchgehenden Perspektive aufzeichnet. Anstatt auf die Bewegungssensorik am Körper zu setzen, nutzt zone14 eine Analyse-Software, mit der sich einzelne Szenen visuell markieren lassen – inklusive Pfeilen, Linien und weiteren Werkzeugen, um Beobachtungen schnell für taktische Diskussionen vorzubereiten. Der entscheidende Unterschied liegt aber in der KI-Komponente: Der hauseigene Algorithmus erkennt Spielerinnen und Spieler anhand sichtbarer Merkmale wie Frisur, Schuhen, Rückennummer oder Bewegungsmustern und wandelt Videos direkt in Leistungsdaten um. So entstehen Sprint- und Heatmaps sowie Teammetriken und individuelle Statistiken, ohne dass Spieler einen Chip am Körper tragen.
Für den Markt ist das besonders relevant, weil die Einstiegshürde beim Amateur- und Semiprofi-Bereich oft nicht nur Zeit, sondern vor allem Kosten und organisatorischer Aufwand sind. Laut Angaben des Unternehmens zählt zone14 über 200 Vereine aus zehn Ländern zu seinen Kunden; der Großteil komme aus dem semiprofessionellen und ambitionierten Amateurbereich. Gleichzeitig nutzt die Lösung inzwischen auch Profi-Klubs wie Rapid und Sturm Graz sowie der SV Darmstadt – dort vor allem im Nachwuchsbereich. Das ist eine typische Entwicklungslinie: Erst etablieren sich datengetriebene Tools in Umfeldern mit weniger strikten Anforderungen an Ausbaustufe und Budget, bevor sie später in professionellere Strukturen wandern, etwa für Scouting oder Talententwicklung.
Beim Scouting sieht zone14 zusätzlich einen qualitativen Vorteil gegenüber Systemen, die vor allem mit Profi-Aufnahmen trainiert wurden. Simon Schmiderer, einer der drei Gründer, beschreibt den Kernpunkt so: Man habe den Algorithmus größtenteils mit Aufnahmen aus dem Amateurbereich trainiert, wo Lichtverhältnisse nicht immer ideal sind und Spieler im normalen Dress statt in perfekt standardisierten Trainingsoutfits auftreten. Außerdem nennt er typische Beobachtungssituationen bei Talentrecherchen in Afrika oder Südamerika: Wenn Scouts dort unter Bedingungen arbeiten, die sich stark von Profi-Trainingsdaten unterscheiden, können Systeme profitieren, die genau diese Varianz bereits in der Trainingsphase gesehen haben. Für Trainerteams und Scouting-Verantwortliche bedeutet das vor allem eins: Die Daten sollen nicht nur „vorhanden“, sondern auch belastbar genug sein, um Entscheidungen im Prozess zu stützen.
Die konkrete Verbreitung in der Organisation wirkt dabei wie ein Indikator für das Tempo, mit dem zone14 die Produktstrecke weiterentwickelt. Das Unternehmen beschäftigt aktuell 15 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter; im kommenden Halbjahr sollen weitere fünf dazukommen. Für die Expansion in neue Märkte sammelt das Startup zusätzlich Kapital, wobei Manuel Ortlechner, ein Ex-Kapitän von Austria, sowie Marc Janko, ein ehemaliger ÖFB-Teamspieler, als prominente Investoren genannt werden. Parallel dazu plant zone14 einen nächsten Entwicklungsschritt: Die Videoanalyse soll künftige Daten so aufbereiten, dass sie für Large Language Models (LLM) lesbar werden. Aktuell müssen Szenen noch einzeln markiert werden, um durchgehende Muster zu finden; Schmiderer formuliert das Ziel, indem er erklärt, der Algorithmus solle Szenen „auf einmal“ ausgeben können, damit Trainer daraus direkte taktische Schlüsse ziehen.
Damit stellt sich automatisch die Frage, ob perspektivisch KI-gestützte Systeme Teile der Trainerarbeit übernehmen könnten – vom schnellen Wiedererkennen von Spielsituationen bis hin zur Ableitung von Handlungsempfehlungen. Schmiderer zweifelt jedoch daran, dass Trainerteams vollständig ersetzt werden: Fußball sei dafür zu stark vom mathematischen Zufall geprägt. Gleichzeitig ist sein Commitment nach vorn ausgerichtet, die Grenzen des Machbaren weiter zu verschieben – nicht als Ersatzlogik, sondern als Automatisierungsschicht. Praktisch heißt das: Je weniger manuelle Markierung nötig ist, desto schneller wird der Weg von Rohvideo zu interpretierbaren Aussagen. Und je besser der Algorithmus mit realen Amateurbedingungen zurechtkommt, desto eher lässt sich datenbasierte Arbeit in Bereichen skalieren, in denen der Alltag sonst kaum Zeit für umfangreiche Analysesysteme lässt.
Für Unternehmen und Technikentscheider in der Sportindustrie ist die Story von zone14 auch ein Lehrstück über Implementierung statt „Demo-Effekt“. Die Kombination aus Hardware-nahem Ansatz (Kamerapositionierung), KI-gestützter Spieleridentifikation und datenorientierter Visualisierung zeigt, wie sich Tracking-Use-Cases ohne teure Vollausstattung in den Amateurkontext übertragen lassen. Gleichzeitig deutet die geplante LLM-Integration darauf hin, dass der nächste Wettlauf nicht nur in besserer Erkennung, sondern in besserer Datenrepräsentation liegt: Vom Video zur strukturierten, maschinenlesbaren Beschreibung, die sich wie ein Wissensartefakt in automatisierten Analyseschritten weiterverwenden lässt. Wenn das gelingt, wird KI-Videoanalyse im Fußball nicht mehr nur ein Tool für einzelne Elitevereine sein, sondern eine Infrastruktur, die auch im Nachwuchs- und Scoutingbereich in den Alltag passt.
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