Hoe ziet het profvoetbal er over tien jaar uit? Volgens AI-expert Jackie Janssen, bestuurslid bij K. St. Elen en auteur van meerdere boeken over kunstmatige intelligentie, staan we aan de vooravond van een technologische versnelling die het spel ingrijpend kan veranderen. Clubs experimenteren nu al veel verder dan de meeste fans vermoeden.
Van data-analist naar AI-engineer
Steeds meer clubs zetten de stap naar volledig datagedreven voetbalanalyse. Een bekend voorbeeld is Club Brugge, dat onlangs een Football Data Engineer aanstelde om AI-systemen verder te ontwikkelen. Die systemen herkennen automatisch patronen in het spel van tegenstanders, ontdekken zwakke plekken én simuleren welke tactische keuzes het grootste effect kunnen hebben. Janssen ziet vooral bij stilstaande fases enorme kansen. Waar analisten vroeger urenlang videobeelden uitplozen, kan AI nu honderden scenario’s evalueren in slechts enkele minuten. Zo wordt snel duidelijk welke vrije-trapvariant statistisch gezien het beste werkt.
Blessurepreventie en individuele analyses
AI wordt volgens Janssen niet alleen een tactisch instrument, maar ook een hulpmiddel voor persoonlijke coaching. Bewegingen, looplijnen, acceleraties: alles kan automatisch worden gemeten en vertaald naar individuele feedback. Trainers krijgen daardoor een uniform en objectief beeld van hun selectie, wat de kans op blessures verkleint en trainingsschema’s beter afstemt op het fysieke profiel van elke speler.
Veiligheid in het stadion
Ook buiten het veld verwacht hij ingrijpende toepassingen. AI-gedragsanalyse en geavanceerde herkenningstechnieken kunnen helpen om relschoppers of stadionverboden strikter te handhaven. In de Verenigde Staten gebeurt dat al: zo werd een advocaat geweigerd bij een ijshockeywedstrijd omdat hij via gezichtsherkenning was gekoppeld aan een bedrijf dat in conflict lag met de eigenaar. In Europa ligt dat anders: strengere privacyregels remmen zulke systemen voorlopig af. Toch ziet Janssen ook hier een toekomst waarin AI subtielere gedragsmodellen inzet, bijvoorbeeld op basis van lichaamshouding of loopgedrag, om risicovolle situaties vroegtijdig te detecteren.
Technologie als hulpmiddel – niet als eindbaas
Toch waarschuwt de expert voor een te grote afhankelijkheid. Een coach moet altijd zelf bepalen welke data hij gebruikt. AI kan ondersteunen, maar mag de menselijke intuïtie, ervaring en het gevoel voor het spel nooit volledig vervangen. ‘Ik ben techoptimist, maar ook voetballiefhebber,’ zegt Janssen. ‘Emotie is de kern van sport. Als technologie dat wegneemt, verliezen we iets essentieels.’
Wat betekent dit voor HCC-leden?
Voor HCC-leden, die vaak zowel techliefhebber als sportkijker zijn, biedt deze ontwikkeling een aantal interessante kansen en inzichten:
1. Nieuwe hobbyprojecten met AI en sportdata
Open data over voetbal — zoals trackinggegevens, statistieken en videobeelden — wordt steeds toegankelijker. HCC-leden kunnen deze datasets gebruiken om eigen AI-modellen te trainen, bijvoorbeeld om:
* tactische patronen te herkennen,
* kansenmodellen te bouwen,
* spelersstatistieken te voorspellen,
* wedstrijdmomenten automatisch te analyseren.
Met tools zoals Python, TensorFlow en open sportdatasets wordt sport-AI steeds laagdrempeliger.
2. AI-toepassingen voor amateurclubs
Ook vrijwilligers bij lokale sportverenigingen binnen HCC kunnen profiteren. Betaalbare AI-tools worden steeds normaler:
* automatische cameravolgsystemen,
* AI-analyse van trainingsbeelden,
* detectie van blessurerisico’s,
* apps die looplijnen of pasfrequenties analyseren.
Veel van deze technologie schuift in prijs richting consumentenmarkt. Clubs hoeven geen profbudget meer te hebben om mee te doen.
3. Ethiek en privacy: een onderwerp dat HCC goed kent
De discussie over stadionveiligheid, gezichtsherkenning en dataverzameling raakt direct aan onderwerpen die binnen HCC vaak terugkomen:
* hoe ga je verantwoordelijk om met AI?
* welke data is proportioneel om te verzamelen?
* wanneer slaat technologie door?
* hoe verhoudt dit alles zich tot Europese privacywetgeving (AVG)?
Voor HCC-leden is dit een kans om zowel als techliefhebber als burger kritisch te blijven op de balans tussen innovatie en privacy.
4. Nieuwe leer- en workshopkansen binnen HCC
AI in sport wordt een prima onderwerp voor toekomstige HCC-sessies of workshops. Denk aan:
* introducties in sportanalytics,
* zelf modellen bouwen die voetbalpatronen herkennen,
* uitleg over computer vision in bewegingsanalyse,
* ethische debatten over AI-toezicht in publieke ruimtes.
HCC-Interessegroepen zoals HCC!ai, HCC!fotovideo etc. zouden hier gezamenlijk leuke activiteiten rond kunnen organiseren.
5. Bewustwording van bias en algoritmische beperkingen
AI-modellen zijn zo goed als hun dataset. Voor sport-AI betekent dat: verkeerde of onvolledige data kan leiden tot verkeerde conclusies, vooroordelen of foutieve beslissingen.
Voor de kritische HCC-gebruiker is dit een waardevolle reminder dat AI een hulpmiddel is — niet de waarheid.