실제 적용 사례

국내 한 프로야구 구단에서는 Notion AI를 도입하여 경기 분석 리포트 작성 프로세스를 혁신했다. 기존에 데이터 분석팀이 3시간씩 걸리던 경기 후 분석 보고서를 45분 내외로 단축시키는 성과를 거두었다. AI가 기본적인 통계 정리와 트렌드 분석을 자동화하고, 전문 분석가는 전략적 인사이트 도출에만 집중할 수 있게 되었다.

실제 적용 사례

토론토 랩터스는 AI 기반 선수 분석 시스템을 통해 선수들의 슈팅 폼과 패턴을 실시간으로 분석하고 있다. 이 시스템은 코칭 미팅에서 활용되어, 기존 3시간씩 걸리던 선수별 분석 회의를 1시간 내외로 압축시키면서도 더 정확한 기술적 피드백을 제공할 수 있게 되었다.

실제 적용 사례

세비야 FC는 2024년 IBM 왓슨x를 기반으로 한 ‘스카우트 어드바이저’ 시스템을 도입했다. 이 시스템은 생성형 AI를 활용해 전 세계 선수들의 경기 데이터, 체력 측정 결과, 부상 이력까지 종합 분석하여 팀에 최적화된 선수 추천 리스트를 제공한다. 기존 스카우팅 프로세스 대비 정확도 30% 향상, 분석 시간 70% 단축 효과를 달성했다.

실제 적용 사례

스페인 라리가는 AI 기반 실시간 데이터 분석 시스템을 통해 경기 중 선수들의 움직임을 추적하고 21가지 통계를 실시간으로 생성한다. 이를 통해 팬들에게 더 풍부한 경기 정보를 제공하는 동시에, 구단의 전술 분석 업무 효율성을 60% 이상 향상시켰다.

변화의 물결에 올라타는 법

프로스포츠 업계의 AI 도입 사례들이 보여주는 핵심은 ‘AI 자체가 목적이 아니라 업무 혁신의 수단’이라는 점이다. 세비야 FC의 스카우팅 혁신, 토론토 랩터스의 선수 분석 시스템, 라리가의 실시간 경기 데이터 활용 모두 아래와 같은 공통점이 있다.

현재 국내 근로자들이 AI로 절약하는 시간은 주당 1.5시간이지만, 이는 시작에 불과하다. 적극적으로 활용하는 선도 그룹은 이미 주당 5~7시간의 시간 절약을 경험하고 있다. 프로스포츠 구단들이 증명하고 있는 것처럼, AI 활용의 핵심은 ‘기술의 완벽함’이 아니라 ‘실무 적용의 지속성’이다. 매일 조금씩이라도 AI 도구를 업무에 통합하는 습관을 만드는 것, 그것이 바로 미래 경쟁력을 확보하는 첫걸음이다.

2025년, AI와 함께 일하는 것이 새로운 기본 소양이 되어가고 있다. 프로스포츠 구단의 실무진들이 이미 증명한 길을 따라 지금 시작해보자.