Ein Exkurs zur praktischen Arbeit bei Transform Sports:
Unsere Projekte mit Kunden aus Medien und Entertainment schaffen bereits nach wenigen Wochen bis zu 50 Prozent Zeitersparnisse innerhalb ihrer Contentproduktion. Gleichzeitig konnten Teams neue Formate entwickeln und Kanäle erschließen, für die sie bis dato keinerlei Ressourcen hatten. Damit steigt wiederum auch das Potential für neue Reichweiten und Umsätze.
3. Datenorganisation und -nutzung
Die Nutzung von Daten in Organisationen geht über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz hinaus. Die aktuellen Entwicklungen sind auch für Sportorganisationen ein weiterer Reminder, die Themen Datenorganisation und -nutzung höher zu priorisieren. Zwar sind immer mehr spannende Ansätze im Sport zu erkennen, das Ausbaupotenzial bleibt aber sehr hoch.
So schätzt es auch Konstantin Graf ein. Sein Unternehmen CHAINSTEP unterstützt Kunden bei Daten- und KI-Projekten und Produktentwicklungen. Für Sportrechtehalter sieht er über sportliche Performance-Themen hinaus vor allem Bedarf in den Bereichen Marketing und Vertrieb:
„Es ist für Marketing und Vertrieb unerlässlich, datengesteuerte Ansätze zu verfolgen, die über das traditionelle Verständnis von Sponsoring hinausgehen. Die Grundlage stellen z.B. im Bereich Werbung nutzbare First-Party Daten der Fans und ein funktionierendes CRM & CDP, welches nicht als Silo, sondern als Werttreiber intern sowie für Sponsoren und Werbende extern gesehen werden muss.“ (Konstantin Graf, CEO CHAINSTEP)
Erfahrungsgemäß hat nicht jeder Club die Kapazitäten für langfristige Datenstrategien, sondern sucht auch nach kurzfristigen Erfolgserlebnissen. Diese Beidhändigkeit muss keine Utopie sein. Für Dateninventuren oder Pilotprojekte sollten Clubs, Ligen und Verbände verstärkt die Zusammenarbeit mit Startups oder Universitäten prüfen. Um die Themen Daten & KI strukturiert anzugehen, aber auch mit der nötigen Hands-on-Mentalität.
4. Training & Onboarding
Die Auswahl der richtigen KI-Tools ist wichtig. Aber der Schlüssel zum Erfolg liegt in der Kompetenz aller Mitarbeitenden, diese Technologien auch anzuwenden. Es gibt sowohl ‚Heavy User‘ als auch unsichere Mitarbeitende. Es ist entscheidend, diesen Unterschied frühzeitig zu verringern. In größeren Unternehmen ist es ein guter Startpunkt, ‚User Champions‘ in der Organisation zu etablieren, die andere inspirieren. In kleineren Organisationen gilt es vor allem, die Digital-Einzelkämpfer eng zu unterstützen. Das geht mit dem Erarbeiten
Training Sessions und Workshops sind für alle Niveaus und Teamgrößen wichtig, um die Anwendungsmöglichkeiten von KI zu erkennen. Das Entwickeln von Richtlinien im Unternehmen, die Fragen wie ‚Wie setze ich KI effektiv ein?‘ beantworten, ist ebenfalls essenziell. Das Ziel ist es, ein Umfeld zu schaffen, in dem sich jeder sicher fühlt, KI zu nutzen – egal ob Anfänger oder Experte.
5. Testen, Messen, Optimieren
Schnell loszulegen, ist eine gute Idee. Noch besser ist es, strukturiert loszulegen. Gut: Die modernen Technologien wie ChatGPT ermöglichen ein sehr niedrigschwelliges Ausprobieren. Jedes Teammitglied kann also dezentral loslegen und Erfahrungen sammeln. Das Problem: Diese Erfahrungen, in Form von neuen Ideen, Chatverläufen oder Zeitersparnissen, werden nicht zentral gesammelt oder geteilt.
Die Faustregel lautet also: Dezentral Ausprobieren, zentral (und gemeinsam) Lernen. Nur so kann das Team die Ergebnisse und den Erfolg der Pilotprojekte sachlich bewerten. Oder bei Bedarf seine Vorgehensweise anpassen. Im besten Falle überwiegen die positiven Learnings, die nun auf weitere Use Cases oder in weitere Teams integriert werden können.
Fazit
Nun zum „dezenten“ Titelbild dieses Posts: Die Werte entstammen einer aktuellen BCG-Umfrage unter 1.400 Vorständen weltweit und unterstreichen das Thema Mindset. Tatsächlich entwickeln eine kleine Gruppe aus klugen Menschen und großen Konzernen das Thema KI in Höchstgeschwindigkeit weiter. Parallel ist sich eine große Gruppe theoretisch einig, dass das Thema zum Gamechanger wird.
Bei dieser Einschätzung vom Spielfeldrand darf es aber nicht bleiben. Auch kleine Clubs oder Organisationen haben jetzt die Chance, mit einfachen Mitteln ihre Teams zu schulen und mit ihnen eine Haltung und Kompetenz zum Umgang mit künstlicher Intelligenz aufzubauen. Das alles gilt für Medien-, Industrie- und natürlich auch Sportorganisationen.
Gerade die Zukunft des Sports entwickelt sich zunehmend in Richtung digitaler, interaktiver und datengesteuerter Ansätze, wobei generative KI eine zentrale Rolle spielen kann. Von effizienterer Content-Produktion bis hin zur Erschließung neuer datenbasierter Geschäftsmodelle. Der Einsatz von generativer KI im Sport ist nicht nur eine Frage der Technologie, sondern erfordert auch Kreativität, Anpassungsfähigkeit und Mut.
Es bietet sich die Chance, nicht nur interne Arbeitsabläufe zu verbessern, sondern auch Fangemeinden auf innovative Weise zu begeistern und zu erweitern. Die Integration generativer KI in die eigene Content-und Marketingstrategie kann in kleinen Schritten erfolgen, birgt jedoch ein enormes Transformationspotenzial.
Die Frage, die sich nun stellt, ist nicht ob, sondern wie schnell und kreativ wir uns auf diesen Wandel einlassen und ihn zum Vorteil aller Beteiligten nutzen können.
Abschließend dazu ein schönes Zitat von Jonas Andrulis, dem CEO der deutschen KI-Hoffnung Aleph Alpha, in der FAZ:
„Ich habe den Eindruck, in den Unternehmen werden jetzt für eine zweite Phase die Ärmel hochgekrempelt. Jeder hat viel experimentiert, jeder hat mal in der Presse was zu generativer KI gesagt […] Jetzt geht es darum, echte Werte zu schaffen.“
Stellen wir uns einen Sportclub mit kleinem Team, hektischem Tagesgeschäft und begrenztem Budget vor. Ein Club, der zudem wenig Zeit für eine umfangreiche Strategieerstellung aufwenden möchte.
1. Zielsetzung und Grundlagen
Es braucht keinen 3-Jahres-Plan, aber ein klar definiertes Ziel. Wollen wir: Kosten bei der Content-Produktion sparen? Neue Content-Formate entwickeln? Interne Prozesse optimieren? Welche Use Cases stehen zuerst im Fokus? Zu den relevantesten Anwendungsfeldern gehören laut einer MIT-Studie vor allem Kundenmanagement sowie Marketing und Vertrieb.
Für mein kreatives Schreibens sind Generative AI Tools, wie ChatGPT, Claude und Midjourney effektive und mittlerweile absolut etablierte Sparringspartner in der Ideenfindung und Ausarbeitung der Contents. Gleichzeitig unterstützen sie meine Planung (Stichwort: Redaktionsplan) und das mit Effizienz und alles in Real-Time. (Jan Wiechmann, Generative AI & Sports Business Expert)
Mit diesem Ziel im Hinterkopf gilt es, etwas Zeit in das Grundverständnis von generativer KI und all ihren Möglichkeiten zu investieren. Viele gute Online-Kurse, Webinare oder Fachartikel sind kostenlos und bieten einen guten Einstieg.
Um übergeordnet den Sinn eines KI-Einsatzes einzuordnen stellt euch Fragen, wie z.B.:
Wie lange benötigt Ihr für eine Aufgabe ohne KI-Assistenz? Wie hoch ist Euer Ressourceneinsatz?
Ist die KI in der Lage, die Aufgabe korrekt auszuführen?
Ist es für Euer Team einfach zu bewerten ob der KI-Output korrekt ist?
2. Use Cases und Pilotprojekte
Ran an die Arbeit! Viele Organisationen wollen nach langem Zögern und Beobachten den fünften vor dem ersten Schritt machen. Empfehlung: Startet mit kleinen, klar definierten Projekten. Zum Beispiel: Spielberichte für internationale Fans erstellen oder einfache Grafiken für Social Media generieren.
Um diese kleinen Pilotprojekte umzusetzen, gibt es eine Vielzahl kostenloser oder günstiger Tools – für Text, Bilder oder auch Videos. Während etwa das kostenpflichtige ChatGPT-4 umfangreiche Vorteile bietet, gibt die kostenlose Version 3.5 bereits einen ersten Vorgeschmack. Wichtig: Diese Projekte sollen dem Team schnell nützen, aber neben Möglichkeiten auch Limits aufzeigen. Ein Kernelement ist zum Beispiel das Verstehen und gemeinsame Erarbeiten relevanter Prompts
Generative KI im Sport: So gelingt der Start
Im Kern basiert Generative KI auf Systemen, die auf Basis umfangreicher Datensätze trainiert wurden. Das Ziel: Ein neuer, kreativer, umfangreicher und nebenbei oft günstigerer Output. Diese Modelle, ermöglicht auf Architekturen wie GPT-4, übernehmen Aufgaben wie Artikel schreiben, Musik komponieren, Kunst erschaffen oder sogar menschliche Unterhaltungen simulieren. Der Sport ist reich an Daten – strukturiert wie unstrukturiert. Entsprechend groß ist die Phantasie für Use Cases von Generativer KI im Sport.
Nach Angaben von Allied Market Research wird der Wert des KI-Segments in der Sportindustrie bis 2030 voraussichtlich 19,2 Milliarden US-Dollar erreichen. Dies wird auch für Sportrechtehalter gelten, die versuchen, neue Fans zu gewinnen und ihre derzeitigen Anhänger das ganze Jahr über zu binden. In dieser Hinsicht ist die generative KI ein absoluter Gamechanger.
Ein Gamechanger in vielerlei Hinsicht: Content Creators geben an, dass sie dank KI ihre Umsätze steigern können. Andere Studien betonen den Qualitätsschub von Mitarbeitern, die KI einsetzen. Und laut Stepstone werden etwa 50 Prozent mehr „KI-Jobs“ als vor fünf Jahren ausgeschrieben – interessanterweise bei ebenfalls steigender Bedeutung von Soft Skills.
Der aktuelle Fokus ist dennoch klar: Ein höheres Tempo und ein höherer Umfang bei der Content-Erstellung. Vielfältigere Bedürfnisse innerhalb der (teils mehrsprachigen) Fangemeinde. Sportrechtehalter müssen umfangreich ihre (oft begrenzten) Ressourcen einsetzen und Zeit für die Erstellung von Spielberichten oder Spieleranalysen aufwenden. Die traurige Alternative besteht häufig darin, neue Formate nicht umzusetzen und Potentiale für höhere Reichweiten oder Engagement sowie neue Erlöse liegen zu lassen.
Die Theorie ist also simpel: Generative KI kann diese Prozesse effizienter und skalierbarer machen, was Zeit und Ressourcen spart und die Produktivität der Mitarbeiter steigert. Aber wie legen wir praktisch los?
Datenreichtum und wachsender Content-Bedarf in Clubs, Ligen und Verbänden
In unserer täglichen Arbeit mit Kunden aus Sport und Medien erleben wir einen starken Fokus auf der Verbesserung bei der Planung, Erstellung und Distribution von Content. Anwendungen wie ChatGPT (OpenAI), Claude (Amazon) oder Bard (Google) beschleunigen maßgeblich, wie wir Inhalte analysieren, managen und auch konsumieren.
Die generative KI wird für den Sport zum Gamechanger werden. Schon jetzt entstehen große Chancen für Content- und Marketing-Teams. Dieser Post beleuchtet, wie Sportclubs die neuen Technologie nutzen können, um effizienter zu arbeiten und ihre digitale Präsenz zu erweitern. Und warum der Erfolg vor allem eine Frage von Kultur und Organisation sein wird.
Google Maps, Spotify-Empfehlungen, Spam-Filter. Genau genommen ist Künstliche Intelligenz (KI) schon lange ein ständiger Begleiter in unserem Alltag.
Auch im Sport ist das Thema nicht komplett neu. Spannende Beispiele in der Spielanalyse, Schiedsrichter-Entscheidungen oder im Talentscouting bezogen sich dabei lange aber vor allem auf das Geschehen “auf’m Platz”. Nun wird das Thema auch für Content, Marketing und Produktentwicklung relevant.
Denn: Seit knapp einem Jahr unterhalten wir uns über das Thema Generative KI. Für viele von uns bislang synonym mit Diensten wie ChatGPT steckt etwas mehr dahinter. Generative KI bezieht sich auf eine spezielle Klasse von KI-Systemen, die darauf ausgerichtet sind, selbstständig Inhalte zu erzeugen, die von menschlich geschaffenen Inhalten teils kaum zu unterscheiden sind. Diese Definition grenzt sich von anderen KI-Anwendungen ab, die hauptsächlich auf die Verarbeitung und Analyse bestehender Daten ausgerichtet sind.
Und seit dem Launch von ChatGPT-3.5 haben sich vor allem die großen Tech-Konzerne fast wöchentlich mit neuen Updates übertroffen:
