A modern sportban egyre nagyobb szerepet kapnak az adatok: mérkőzések során rögzített tracking-információk, eseménylogok, biometrikus mérések vagy akár videófelvételek mind hozzájárulnak a játék és a játékosok teljesítményének mélyebb megértéséhez. Ezeknek az adatoknak az értelmezése azonban összetett feladat, hiszen különböző forrásokból származnak, eltérő formátumúak, és gyors feldolgozást igényelnek. Egy generatív mesterséges intelligenciára épülő asszisztens képes lehet ezeket az adatokat egységesen integrálni és konszolidálni, majd valós idejű elemzésekkel segíteni a szakmai stáb munkáját. Az ilyen rendszer nemcsak azonnali taktikai alternatívákat javasolhat, hanem képes előre jelezni a sérüléskockázatokat és összehasonlítani a játékosok teljesítményét, így közvetlenül támogatva az edzői döntéshozatalt.

A hallgatói feladat, hogy:

• megismerje a csapat különböző adatforrásait és az azokban rejlő elemzési lehetőségeket,
• feltárja, hogyan alkalmazható a generatív AI ezek integrálására és értelmezésére,
• készítsen egy koncepciót vagy prototípust, amelyben a GenAI asszisztens döntéstámogató elemzéseket nyújt,
• értékelje a megoldás pontosságát, hasznosságát és a gyakorlati bevezetés lehetséges korlátait.