新赛季开启后，人工智能正逐步成为俱乐部决策层的重要辅助工具。通过场内摄像机和传感器，射门、对抗成功率、传球成功率等海量数据被持续采集，一些慕尼黑的公司则在同时积累大量原始轨迹与位置数据，用以更细致地分析比赛。该公司由前门将出身、曾长期负责国家队学院工作的托比亚斯·豪普特创立，球队运营一职也有世界杯冠军球员亲属参与，团队强调对无球状态下球员动作的量化，目的是衡量球员在比赛中的阅读能力与决策质量——简言之，就是评估“比赛智商”。

这家公司很早便以云订阅的方式向俱乐部出售分析工具，用户覆盖已有不少顶级俱乐部的高层、教练和球探，分布于德甲、英超、美职联及瑞士联赛等。近期他们又推出了一款基于人工智能的WhatsApp聊天机器人，专门辅助体育总监和球探在寻找目标球员时进行筛选与推荐。

在慕尼黑的一次展示活动中，向该机器人提出了一个具体任务：列出五名风格最接近康拉德·莱默且适合拜仁战术的右后卫。为完成该任务，机器人调用了与各俱乐部理念、战术体系和财务约束相匹配的定制指标，并访问了超过十亿条数据。在评估转会可行性时，它还参考了公开的转会估值与财务数据。机器人给出的结论指出：若以拜仁常用的4-2-3-1阵型和传统边后卫角色来看，右后卫既要具备稳固的回防能力，又需在向前推进时提供带球推进、1对1突破、倒三角传球与边路传中这类特质；并给出从德甲与英超为主的引援范围与一个大致的转会费上限。

具体被列入前五名的球员包括：迈克尔·卡约德（布伦特福德）、佩德罗·波罗（热刺）、多多（佛罗伦萨）、马特乌斯·努内斯（曼城）和安德烈·拉丘（巴列卡诺）。以卡约德为例，机器人给出的评价是“现实可行”“非常适合”，并指出他在抢回球权和1对1能力上接近世界级、压迫特性在名单中尤为突出，同时估值从约4000万欧元小幅下调至3500万欧元，因此被视为名单中最接近理想人选的人选之一。值得说明的是，机器人在回答时并未使用具体俱乐部内部专有的指标。

问题在于，算法能否真正发现比传统方法更优的球员，还是仅为足球业内人士提供另一种参考？可以肯定的是，在数十亿欧元规模的转会市场中，越来越多俱乐部开始依赖人工智能工具，但这些工具是否能显著提升决策质量，最终还需在赛场上检验。