Hvordan vil KI påvirke fotballtreneres hverdag i framtida?

• Artikkelen er hentet fra Fotballtreneren nr. 3/2025

Noe fasitsvar på disse spørsmålene finnes neppe. Utviklingen skjer fort, og det er svært vanskelig å spå eksakt. Det vi kan slå fast er at KI allerede påvirker fotballen på mange måter og på ulike nivåer, og det vil ikke blir mindre av det i åra som kommer.
  Toppfotballen er naturlig nok der KI er mest utbredt allerede. En fersk polsk studie på et elitefotballag viste for eksempel at når data fra GPS-målinger og akselerometer ble matet inn i et KI-system, som basert på de tre variablene total treningsmengde, akselerasjoner og retardasjoner med 90 prosents sikkerhet kunne forutse overtrening og ikke-kontaktskader.

Store fordeler

– Trenere som tar til seg den nye teknologien kan få en enorm fordel sammenlignet med de som ikker gjør det, sier Jonas Landgren, universitetslærer på Institutt for tilpasset IT ved universitetet i Göteborg til det svenske tidsskriftet Idrott & Kunskap.
  Han spår at store ressursteam, med masse spesialister – som hittil har vært forbeholdt eliteidretten – i framtida kan bli mer allemannseie, gjennom bruk av KI-teknologi. 
  Samtidig minner han om at teknologien koster penger, og at det er nødvendig å investere tid for å lære seg det med tanke på maksimalt utbytte. Det blir nye utfordringer å forholde seg til, konstaterer Landgren. Han segen observasjon er at de som benytter seg av ChatGPT første gang har en tendens til å anvende det som en søkemotor på nett. Teknologien brukes til å søke opp faktaopplysninger, framfor å føre en dialog. Landgren mener derfor at både trenere, ledere og utøvere må sette seg på skolebenken for å lære seg hvordan de best kan utnytte teknologien.

KI som historieforteller

Fotballtreneren har tidligere skrevet om matematikkprofessoren David J.T. Sumpter, som gjennom firmaet Twelve, har utviklet en egen «fotball-GPT». Den kan skriver rapporter om spillere gjennom å «oversette» data til tekst. 
  I samme artikkel refererte vi også til en artikkel The Guardian, der styreleder i Grimsby Town, Jason Stockwood, allerede for tre år siden spådda at trenere om få år kan ha KI som sin viktigste assistenttrener.

• Les også: KI inntar fotballen

Tidligere nevnte Jonas Landgren har, sammen med kolleger ved universitetet i Göteborg, også utviklet en prototype på en «Vasalopps-GPT». Den bygger på eliteløperen Erik Wikströms konkurransedata og selvopplevde fortellinger, baser på hans podkast og blogger skrevet i forbindelse med Vasaloppet gjennom en tiårsperiode. 
  Med alle disse dataene matet inn i KI-verktøyet, ble det mulig for kommende Vasalopp-løpere å stille spørsmål om at fra kosthold til smurning eller opplevelser fra ulike deler av løpet.

Landgren nevner også et annet eksempel hvor KI er koblet sammen med menneskelige fortellinger, slik at KI fungerer som en historieforteller. I et nylig avsluttet prosjekt med Onsala innebandyklubb ble det laget en KI-podkast ut fra intervjuer med åtte spillere, som fortalte om sine matchopplevelser. 
  – Jeg spilte inn samtalene på min telefon, fikk dem oversatt til engelsk før det ble matet inn i et KI-verktøyet med beskjed om å skape en samtale av materialet.

---

Hva mener ChatGPT?

Tilbake til fotballen: For å få vite litt mer om KI og fotballtrenere, gikk vi rett til kilden. Vi ba ChatGPT skrive en artikkel om hvordan kunstig intelligens vil påvirke hverdagen til en fotballtrener i fremtiden.

  Her er svaret vi fikk:

Fremtidens fotballtrenere: Hvordan kunstig intelligens vil forandre trenerrollen

Fotballverdenen er i stadig utvikling – ikke bare på banen, men også i hvordan lag forbereder seg, trener, og analyserer kampene sine. En av de mest transformative kreftene som er i ferd med å endre hverdagen til fotballtrenere er kunstig intelligens (KI). Mens teknologien allerede har gjort sitt inntog i form av videoanalyse og GPS-sporing, vil fremtidens bruk av KI ta trenerrollen til et helt nytt nivå. Denne artikkelen ser nærmere på hvordan KI kan forme fotballtrenernes hverdag – fra taktiske beslutninger til spillerutvikling og skadeforebygging.

1. Data drevet taktikk og kampforberedelse

Kampanalyse har lenge vært en del av trenerens verktøykasse, men KI vil løfte dette til nye høyder. Med avanserte algoritmer som kan analysere tusenvis av kampminutter, spillerbevegelser og taktiske mønstre, vil trenere få mer presise og automatiserte analyser.

Eksempler:

• Prediktiv motstanderanalyse: KI-systemer kan identifisere motstanderens mønstre og sannsynliggjøre hvilke trekk de vil gjøre i ulike spillsituasjoner.
• Taktisk simulering: Trenere kan bruke KI til å simulere hvordan forskjellige formasjoner vil fungere mot spesifikke motstandere, og få anbefalinger om hvilke spillere som bør starte basert på datainnsikt.

2. Personlig spillerutvikling

KI vil gjøre det mulig å gi hver enkelt spiller et langt mer individuelt tilpasset treningsopplegg. Ved hjelp av sensorer, videoanalyse og fysiologiske data kan trenere få detaljert innsikt i hver spillers styrker og svakheter.

Hvordan dette påvirker trenerens hverdag:

• Trenerteamet kan bruke KI til å generere automatiserte rapporter om teknikk, løpsmønster og posisjonering.
• Utviklingsmål kan optimaliseres for hver spiller, med forslag til øvelser, treningsbelastning og ferdighetsfokus.
• KI-assistenter kan gi sanntidsfeedback under trening, noe som frigjør trenerens tid til helhetlig ledelse.

3. Skadeforebygging og belastningsstyring

Skader er en av de største utfordringene i moderne toppfotball. KI kan analysere store mengder trenings- og kampdata for å forutsi skadefare. Ved å kombinere GPS-data, muskelrespons, søvnrytme og restitusjonsdata, kan trenere og medisinske team jobbe proaktivt med skadeforebygging.

Fordeler:

• KI kan varsle om økt risiko for overbelastning før symptomene melder seg.
• Trenere får bedre beslutningsgrunnlag om når en spiller bør hvile eller endre treningsmengde.
• Spillere kan overvåkes på mikronivå, noe som reduserer antall ukontrollerte belastningsskader.

4. Sanntidsbeslutninger under kamp

Fremtidens trenere vil kunne bruke KI-verktøy som gir sanntidsanalyser under kamp, enten via smartbriller, nettbrett eller øreplugger. Disse verktøyene kan komme med forslag til bytter, justeringer i formasjon eller hvilke rom på banen som er sårbare.

Potensielle scenarier:

• En KI-assistent oppdager at motstanderens venstreback stadig er ute av posisjon og foreslår en kantspillerrotering for å utnytte det.
• I løpet av kampen oppdages det at et lag mister ballen oftere etter lange pasninger. KI anbefaler flere kortpasninger basert på data.
• KI-modeller kan foreslå bytter basert på spillernes sanntidsytelse og belastning.

5. Rekruttering og spillerkjøp

Scouting og spillerrekruttering er i ferd med å bli revolusjonert av KI. Mens man tidligere sendte speidere fysisk til kamper, kan trenere nå få analyser av tusenvis av spillere på få sekunder.

Bruksområder:

• Algoritmer kan identifisere undervurderte talenter basert på prestasjonsdata, ikke bare mål og assist.
• KI kan simulere hvordan en spiller vil passe inn i lagets spillestil før en overgang gjennomføres.
• Verktøy kan vurdere psykologiske profiler og motivasjon ved hjelp av atferdsdata, noe som gir et mer helhetlig bilde.

6. Trenerrollen – fra instruktør til leder og strateg

Med KI som støtte vil trenerrollen bli mer strategisk og helhetlig. Rutineoppgaver som kampanalyse, belastningsstyring og teknisk tilbakemelding kan i større grad automatiseres. Dette gir treneren mer tid til lederskap, relasjonsbygging og teambygging – aspekter der menneskelig kompetanse fortsatt er uvurderlig.

Utfordringer og etiske dilemmaer

Selv om fordelene er mange, vil bruk av KI i fotball også føre med seg utfordringer:

• Personvern: Innsamling av enorme mengder persondata krever tydelig regulering.
• Avhengighet av teknologi: For stor tillit til algoritmer kan undergrave trenerens intuisjon og kreativitet.
• Ulik tilgang: Lag med høyere budsjett vil kunne utnytte KI bedre, noe som kan øke forskjellene mellom rike og fattige klubber.

Konklusjon

Kunstig intelligens vil ikke erstatte fotballtrenere – den vil utvide deres evner. KI vil gjøre det mulig for trenere å fatte mer informerte beslutninger, forbedre individuell spillerutvikling, redusere skader og tilpasse taktikk i sanntid. Fremtidens fotballtrener vil ha KI som sin nærmeste assistent – en som aldri sover, aldri glemmer, og alltid er sulten på data.

Den menneskelige delen av fotball – følelser, lederskap og instinkt – vil fortsatt være essensiell. Men i samspill med KI vil trenerens rolle bli enda mer kompleks, effektiv og strategisk enn noen gang før.

Innvirkning på trenerutdanningen

Vi fulgte opp med et naturlig oppfølgingsspørsmål om hvordan dette vil påvirke trenerutdanningen. Dette svarer ChatGPT:

Det er et viktig og aktuelt spørsmål: Hvordan vil kunstig intelligens (KI) påvirke trenerutdanningen? Svaret er at KI ikke bare vil endre hvordan trenere jobber – det vil fundamentalt forandre hva trenere må lære, hvilke ferdigheter som blir viktige, og hvordan selve utdanningen gjennomføres. Her er en gjennomgang av de mest sentrale endringene vi kan forvente:

1. Nye fagområder i pensum

Tradisjonelle trenerutdanninger fokuserer på taktikk, treningslære, pedagogikk og psykologi. Med KI i spill må utdanningen utvides til å inkludere:

• Dataanalyse og statistikk: Trenere må kunne forstå og tolke store datamengder, visualiseringer og automatiserte rapporter.
• Grunnleggende KI-forståelse: Ikke programmering, men forstå hvordan algoritmer virker, hva de kan – og ikke kan – gjøre, samt hvilke feilkilder som finnes.
• Teknologisk innsikt: Kjennskap til ulike verktøy for tracking, kampanalyse, spilleranalyse, og hvordan disse kan brukes i praksis.
• Etikk og personvern: Bevissthet rundt persondata, samtykke og grensene for databruk blir viktig, særlig når det gjelder unge spillere.

2. Endring i trenerens rolleforståelse

Utdanningen må forberede trenere på at de ikke lenger er alene om å tolke kampbildet. De vil i økende grad samarbeide med dataanalytikere og teknologiske assistenter. Det betyr:

• Lederskap og samhandling med KI-team: Evnen til å lede tverrfaglige team blir like viktig som å lede et trenerteam.
• Kritisk tenkning: Treneren må kunne vurdere når de skal stole på KI, og når menneskelig erfaring og magefølelse skal veie tyngre.

3. Mer dynamisk og praksisnær læring

Med KI-verktøy kan trenerstudenter:

• Simulere kampsituasjoner digitalt og teste ut taktiske valg i «trygge» omgivelser.
• Få personlig feedback fra KI-systemer på egne treningsøkter eller kampcoaching.
• Trene beslutningstaking i realistiske scenarioer, der algoritmer genererer forskjellige kampforløp.

Dette gjør utdanningen mer interaktiv, og reduserer gapet mellom teori og praksis.

4. Livslang læring og kontinuerlig oppdatering

KI og teknologi endres raskt. Trenerutdanningen kan derfor ikke være et avsluttet kapittel. For å henge med må det utvikles:

• Digitale etterutdanningsprogrammer med fokus på ny teknologi.
• Nettbaserte moduler som trenerne kan ta ved siden av jobb.
• Sertifiseringer i bruk av spesifikke verktøy, f.eks. GPS-analyse, skadeforebygging med KI eller kampanalyseplattformer.

5. Mer rettferdig og datadrevet evaluering av trenerstudenter

KI kan også brukes inn i selve utdanningen, til å evaluere hvordan studenter leder økter, kommuniserer eller tar beslutninger. Dette kan gi:

• Mer objektiv vurdering av treningsledelse.
• Innsikt i hvilke områder en trenerstudent trenger å forbedre – med forslag til konkrete tiltak.
• Mulighet for å loggføre utvikling over tid, noe som hjelper både instruktøren og studenten.

6. Utfordringer og mulige farer

Det er viktig å være klar over utfordringene:

• Teknologisk press: Ikke alle trenere har like høy digital kompetanse. Utdanningen må unngå å skape et A- og B-lag.
• Fare for for mye avhengighet: Det må fortsatt være rom for kreativitet, intuisjon og menneskelig vurdering.
• Økt kompleksitet: Flere verktøy og data kan gjøre trenerrollen mer krevende for nybegynnere.

Konklusjon

Trenerutdanningen står foran en omfattende modernisering. Den må gå fra å være en utdanning om fotball alene, til å bli en utdanning i ledelse av komplekse, datadrevne prestasjonsmiljøer. KI vil ikke erstatte trenerens menneskelige egenskaper – men utdanningen må sørge for at morgendagens trenere kan utnytte KI på en klok, effektiv og ansvarlig måte.