AI, 선수 향상에 기여

현재 4개 국가대표팀(복싱, 양궁, 사격, 태권도)은 국내 기술 기업과의 협력을 통해 AI를 적용하고 있으며, 프랑스 기업의 훈련 소프트웨어를 활용하고 있습니다. 4개 팀의 실전 테스트 후, 실제 결과를 평가하여 2026년 까지 여러 주요 종목에 AI와 기술을 접목하고 집중적인 훈련을 통해 최적의 효율을 달성할 계획입니다.

실제로 베트남 스포츠는 관리자들이 이러한 추세를 인지하고 있음에도 불구하고 AI 적용에 상당히 더딘 편입니다. 작년에 베트남 스포츠부장이었던 당 하 비엣(Dang Ha Viet) 씨는 훈련 및 관리 초기에 AI를 적용할 계획을 세웠습니다. 베트남 스포츠는 선수들의 훈련량과 관련된 각 지표를 분석할 수 있는 데이터 뱅크를 구축해야 합니다. 하지만 희망과 현실 사이의 거리는 매우 멉니다. AI 또는 관련 기술 애플리케이션은 특히 훈련 단계에서 대용량 데이터 소스(빅데이터)를 높은 정확도로 지속적으로, 실시간으로 "로드"해야 합니다.

안타깝게도 베트남의 현재 시설은 이러한 요건을 충족할 수 없거나, 충족하더라도 극소수 인원만을 대상으로 하기 때문에 기술적 동기화를 고려한 훈련 과정을 구축하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 배구, 육상, 수영, 체조 등 세부적인 매개변수가 필요한 일부 종목의 경우에도, 선수의 매개변수를 측정할 센서와 특수 기록 장치를 갖춘 수영장, 육상 트랙, 체육관이 없습니다. 객관적인 어려움으로 인해 입력 데이터의 품질이 확보되지 않는 문제가 발생합니다.

스포츠 산업 또한 코치, 의사, 데이터 전문가, 기술 엔지니어 등 고도로 숙련된 인력으로 구성된 팀을 필요로 합니다. AI는 정확한 분석과 스마트한 추천을 제공할 수 있지만, 그 정보를 어떻게 활용할지는 전문가들이 결정합니다. AI를 훈련에 효과적으로 적용하려면 영양, 스포츠 의학, 국제 대회 등 모든 단계를 업그레이드해야 합니다. 스포츠 산업이 스스로 변화하려는 동기는 바로 기술의 요구에서 비롯됩니다. 베트남 스포츠는 감정적 경험에 의존하는 대신 AI를 훈련에 적용함으로써, 업계 리더와 기술 파트너의 진지한 투자, 로드맵, 그리고 장기적인 약속을 바탕으로 과학 적이고 투명한 모델을 구축할 수 있습니다.

이를 위해서는 스포츠인들이 적극적으로 연결하고 협력하며, 더욱 강력하고 실질적인 사회화 과정을 촉진하여 투자 자원을 다각화해야 합니다. 국가 예산만으로는 모든 부담을 감당할 수 없기 때문에, 각 종목을 관리하는 기관과 단체의 역할이 중요합니다. 장기적으로 AI 적용은 코치와 선수들이 훈련 효율성을 높이고 수치와 데이터를 바탕으로 결과를 평가하도록 압박하는 요소입니다. 이는 또한 각 수치를 통해 높은 신뢰성으로 투자를 유치할 수 있는 설득력 있는 근거가 됩니다.

옌 푸옹

출처: https://www.sggp.org.vn/ai-thuc-day-nang-chat-van-dong-vien-post804414.html