Fußball ist Mathematik!

Immer mehr Premier-League-Klubs nutzen Künstliche Intelligenz und stellen Physiker und Ingenieure statt Talentsichter ein. Sie setzen bei Spielertransfers auf Wahrscheinlichkeitsrechnung – mit Erfolg, wie das Beispiel Manchester United zeigt.

Von Intuition und Zufall hält der Unternehmer Jim Ratcliffe im Berufsleben wenig. Als Ratcliffe, Milliardär und Gründer des Petrochemiemultis Ineos, 2023 als Minderheitsaktionär bei Manchester United einstieg, tauschte er kurzerhand das gesamte Management aus. Ratcliffe machte die damalige Vereinsführung für den schleichenden Niedergang von Manchester United verantwortlich. Denn trotz Transfersummen in Milliardenhöhe hatte sich die sportliche Leistung der Mannschaft seit dem Rücktritt der Trainerlegende Alex Ferguson 2013 verschlechtert. Die Spielerwechsel hatten sich meist an den Wünschen der jeweiligen Trainer orientiert und waren häufig von persönlichen Beziehungen und subjektiven Eindrücken geprägt. Ratcliffe fasste in einem Interview die Situation einmal so zusammen: «Datenanalyse existiert hier im Grunde nicht. In diesem Bereich stecken wir noch im vergangenen Jahrhundert fest.» Das will er nun ändern, indem er auf Künstliche Intelligenz setzt.

Ratcliffe baut momentan ein neues Rekrutierungsteam auf, das die Transferpolitik des Klubs professionalisieren soll. Die Rekrutierung basiert unter anderem auf einem daten- und statistikbasierten Ansatz. Künstliche Intelligenz ist dabei zentral, da sich sonst die enormen Datenmengen, die im Spitzenfussball anfallen, kaum sinnvoll auswerten lassen. Um die maschinellen Möglichkeiten effektiv zu nutzen, hat Manchester United mehrere fachfremde Spezialisten verpflichtet, die ihr Wissen auf den Fussball übertragen sollen. So ist es dem Verein kürzlich gelungen, den Ingenieur Mike Sansoni aus der Formel 1 abzuwerben, der zuvor elf Jahre für Mercedes-AMG Petronas tätig gewesen war – auch weil der Rennstall zu einem Drittel Ratcliffes Unternehmen gehört.

In der Formel 1 sammelte Sansoni umfassende Erfahrungen im Umgang mit automatisierter Datenverarbeitung, Softwareentwicklung und analytischer Problemlösung. Bei Manchester United soll er nun den gesamten Statistikbereich neu ausrichten und den Verein, so heisst es in einer Mitteilung des Klubs, «als datengetriebene Organisation etablieren und vorausschauendes, KI-gestütztes Entscheiden im sportlichen Bereich verankern». Zudem arbeitet der Klub mit dem Sportinstitut der Manchester Metropolitan University zusammen, um besser zu verstehen, wie künstliche Intelligenz die Analyse technischer, taktischer und physischer Aspekte optimieren kann. Auf diese Weise will Manchester United den Rückstand gegenüber anderen Premier-League-Vereinen aufholen, die bereits vor vielen Jahren angefangen haben, in diesen Bereich zu investieren.

Das Fussballgeschäft ist nach wie vor subjektiv geprägt, doch zunehmend zählen bei Entscheidungen objektive Faktoren. Diese Entwicklung hat viel mit zwei Engländern zu tun, die vor rund fünfzehn Jahren unterklassige Klubs übernommen haben. Matthew Benham stieg damals beim Brentford FC ein, Tony Bloom bei Brighton & Hove Albion. Beide kamen aus der professionellen Wett- und Glücksspielbranche. Sie brachten eine völlig neue Denkweise in den Fussball ein. Ihr Vorgehen basierte fast ausschliesslich auf statistischen Wahrscheinlichkeiten. Nach einigen Anlaufschwierigkeiten bewährte sich das Modell: Beide Klubs schafften schliesslich den Aufstieg in die Premier League und konnten sich dort etablieren.

Im Jahr 2010 übernahm die amerikanische Sportinvestment-Firma Fenway den finanziell angeschlagenen FC Liverpool. Die Besitzer um den Börsenmakler John Henry hatten zuvor das lange erfolglose Baseball-Team Boston Red Sox kurz nach ihrem Einstieg mit einer datenaffinen Strategie zum überraschenden Titel geführt. Nun wollten sie den gleichen Ansatz auf Liverpool anwenden und verpflichteten kurzerhand den Physiker Ian Graham, eine vereinsinterne Statistikabteilung aufzubauen. Es war ein Schritt, der damals so ungewöhnlich wirkte, als stünde ein Stürmer plötzlich im Tor.

Graham sagte in einem Interview mit Sky, dass die Eigentümer zwar bereit gewesen seien, Geld für neue Spieler auszugeben, aber Belege dafür wollten, dass sich «die Ausgaben auch in besseren Leistungen niederschlagen». Graham begann mit seinem Team, Daten und Statistiken auf entscheidende Faktoren hin auszuwerten. Der Durchbruch gelang mit der Verpflichtung von Mohamed Salah von der AS Roma im Jahr 2017: Obwohl der damalige Trainer Jürgen Klopp den ihm aus Deutschland bekannten Julian Brandt für die Offensive bevorzugte, liess er sich anhand theoretischer Bewertungsmodelle von Salah überzeugen. Salah entwickelte sich daraufhin zum wichtigsten Spieler der Klopp-Ära.

Seitdem erfährt die Arbeit lange vernachlässigter Fachkräfte wie Graham deutlich grössere Anerkennung in der Öffentlichkeit. Viele Vereine gingen anschliessend einen ähnlichen Weg. Inzwischen werben sich Klubs diese Experten für ihre Backoffice-Teams sogar gegenseitig ab: Kürzlich holte der FC Liverpool den Astrophysiker Laurie Shaw von Manchester City, wo er zuvor als Leiter für künstliche Intelligenz angestellt war. Der Markt für solche Experten wächst stetig; sie könnten künftig ähnlich wichtig werden wie Spieler, Trainer und Management. Mit fundierten Argumenten beeinflussen sie die Zusammenstellung und Weiterentwicklung der Mannschaft.

Sich auf Wahrscheinlichkeiten im Fussball zu stützen, erhöht zwar nicht zwangsläufig die Erfolgschancen im Einzelfall, verbessert jedoch die Qualität der Entscheidungen in der Summe. Auch bei Manchester United scheint sich das Umdenken auszuzahlen. Die Transfers in diesem Sommer haben die Mannschaft von Rúben Amorim deutlich verstärkt. Den grössten Coup landete die neue Transferabteilung vermutlich auf der Torhüterposition mit dem jungen Belgier Senne Lammens, der von Royal Antwerpen kam. War das Glück? Wohl kaum: Kein anderer Torhüter in Europa verhinderte in der vergangenen Saison so viele Treffer.