Kann der Sport in einer KI-Welt menschlich bleiben?

Milliarden von Dollar werden ausgegeben, Tausende von Stunden investiert, Lebensgrundlagen und die langfristige Gesundheit für einen epischen Kampf riskiert – und alles hängt davon ab, dass ein Schiedsrichter schätzt, wo genau sich der Ball in dem Moment befand, als sein Träger zu Boden ging. Sollte die Stelle nahe an einem First Down liegen, wird eine präzise Messung durchgeführt.

Stan Honey, der Erfinder der gelben First-Down-Linie, die heute aus keiner Football-Übertragung mehr wegzudenken ist, fand das schon immer amüsant.

„Es ist interessant, wie genau die Messungen der Ketten sein können und wie ungenau dagegen die ursprüngliche Platzierung des Balls ist“, sagt er.

Fast die gesamte Football-Geschichte hindurch wurde die feierliche Pflicht des First-Down-Messens von sogenannten „Chain Gangs“ übernommen: Leuten in leuchtenden Westen, die riesige orangefarbene Stäbe herumschleppen. Doch vor dieser NFL-Saison installierte die Liga sechs 8K-Hawk-Eye-Kameras in jedem Stadion, um die Ballposition optisch zu verfolgen – mit derselben Technologie, die bereits aus anderen Sportarten bekannt ist. In einem Wimpernschlag kann das Hawk-Eye-System präzise beurteilen, wie weit der Ball von der First-Down-Linie entfernt ist. Wenn am Sonntag die Patriots und Seahawks antreten, wird das virtuelle Messsystem der NFL erstmals in einem Super Bowl zum Einsatz kommen.

Honey ist ein Experte für First-Down-Technologie, wie er im Buche steht. Als seine First-Down-Linie 1998 eingeführt wurde, veränderten er und sein Unternehmen SportVision nicht nur, wie wir Football schauen, sondern schienen auch eine Mauer zwischen der sportlichen Realität und unserer medialen Erfahrung davon einzureißen.

„Wir hörten von Leuten, die sagten: ‚Ich nehme meine Kinder mit zum Spiel, und sie suchen die Linie auf dem Feld‘“, erzählt Bill Squadron, der SportVision gemeinsam mit Honey gründete und die geschäftliche Seite leitete.

In den Jahren seither ist Präzisions-Tracking-Technologie weltweit fester Bestandteil des Sports geworden. Tennis ist heute kaum noch ohne Hawk-Eye-Kameras als Linienrichter vorstellbar (die French Open sind das einzige Grand-Slam-Turnier, bei dem noch Menschen diesen Job erledigen). Im Fußball überwacht die Technologie die Torlinie und das Abseits. Die Indian Premier League im Cricket hat Hawk-Eye-Kameras so umfassend integriert, dass ein eigener TV-Schiedsrichter während der Spiele Seite an Seite mit zwei Hawk-Eye-Operatoren sitzt. Und hierzulande können Spieler der Major League Baseball in der nächsten Saison erstmals die „Ball“- und „Strike“-Entscheidungen der Schiedsrichter anfechten und sich an „Robo-Umps“ wenden, die eine ähnliche Technologie nutzen.

Während die Technologie voranschreitet, wägen Sportligen ständig ab, wie stark sie integriert werden sollte – wie sehr sie die reale Sportwelt mit der technologischen verschmelzen lassen wollen. Genau wie wir in der Gesellschaft damit ringen, wie Technologie und KI unsere Welt verändern werden – und welche Jobs sie ersetzen –, tauchen im Sport dieselben Fragen auf. Wird KI eines Tages Schiedsrichter ersetzen? Womöglich sogar einige Trainer?

Natürlich verändert Technologie die Football-Strategie schon seit Jahren – wenn auch oft auf eine Weise, die für Fans undurchsichtig ist. Jeder Spieler trägt Tracking-Chips in den Schulterpolstern, und in der gesamten NFL setzen Teams zunehmend auf KI, um aus den Bergen gesammelter Daten strategische Vorteile zu ziehen. Aufgrund des Wettbewerbscharakters der Liga machen die Teams ein Geheimnis aus ihren Methoden.

Honey glaubt, dass das neue Messsystem der NFL weder gut noch schlecht ist, sondern einfach der nächste Schritt in einer Evolution. Er räumt ein, dass Traditionalisten vielleicht das Drama vermissen werden, wenn die Ketten gespannt werden und alle Spieler sich darum drängen, um einen Blick zu erhaschen (die neue Hawk-Eye-Grafik kann da einfach nicht mithalten). Gleichzeitig sagt Honey: „Jüngere Fans raufen sich vielleicht einfach nur die Haare, während sie darauf warten, dass die Chain Gang angelaufen kommt.“

Für Honey stellt sich die Frage, wie weit wir uns entwickeln wollen und wie schnell. Es ist ein Abwägen zwischen der unvollkommenen Menschlichkeit des Spiels und den unbestreitbaren Vorteilen von Effizienz und Genauigkeit. Wenn Robo-Umps in die MLB einziehen, verschwindet zum Beispiel der Nervenkitzel zu sehen, wie sich die Strike-Zone eines Pitchers erweitert, wenn er in Fahrt kommt. Aber auch wahnsinnig machende Kontroversen über offensichtliche Fehlentscheidungen – wie diese in Spiel 3 der jüngsten World Series – werden der Vergangenheit angehören.

Man kommt nicht umhin sich zu fragen: Was kommt als Nächstes? Und werden wir das wollen?

Als Senior Vice President of Innovation and Media bei der United Football League ist es Scott Harnimans Job, technologische Fortschritte in einer Liga voranzutreiben, die im Grunde zu einem Versuchslabor für die NFL geworden ist. Im März startete die UFL eine neue Abteilung namens FAST, kurz für „Football Advancement through Sports Technology“ (Football-Weiterentwicklung durch Sporttechnologie). Im Rahmen dieses Programms arbeitet die UFL mit externen Unternehmen zusammen, um deren Technologie ins Spiel zu integrieren. Die UFL wählte 2025 drei Partner aus: ein Unternehmen für KI-gestützte Bodycams namens Mindfly, einen Tracking-Anbieter namens SkillCorner und Sportable, ein Unternehmen, das Sensoren in Bällen verbaut.

Mindfly ist ein israelisches Unternehmen, das ursprünglich Kameras für Körperpanzerung herstellte. Wann immer Athleten in der Vergangenheit Bodycams trugen, wirkte das Bild ruckelig (und meist leicht übelkeitserregend). Mindfly entwickelte ein Design, das die Kamera direkt in der Mitte der Brust eines Spielers platziert – was Vergleiche mit Marvels Iron Man hervorrief – und KI nutzt, um ein stabilisiertes, geglättetes Bild zu präsentieren.

„Dieses israelische Team, ehemalige Militärs, hatte noch nie Schulterpolster gesehen“, sagt Harniman. „Also haben wir allein auf der Produktseite mehrere Iterationen durchlaufen.“

In der vergangenen Saison konnte die UFL laut Harniman die Kamera in 25 ihrer 43 Spiele bei mindestens einem Spieler einsetzen.

Die UFL tüftelt auch an Technologien, die das Spiel selbst weiter verändern könnten. Derzeit liefern die Chips, die Sportable in die Bälle der Liga einsetzt, Daten wie Rotationsrate und Geschwindigkeit. Die Frage ist, wann solche Chips eine automatisierte Platzierung des Balls ermöglichen werden – eine Errungenschaft, die Harniman als „Heiligen Gral“ bezeichnet.

Die Herausforderung besteht darin, nicht nur genau zu bestimmen, wo der Ball in einem bestimmten Moment ist, sondern wo er sich befindet, wenn der Ballträger für „Down“ erklärt wird. „Das ist eine so präzise Messung, und der einzige Weg, das jemals mit Technologie zu lösen, ist die Hochzeit von Sensor und optischem Trackingsystem“, sagt er. „Wir werden weiter daran arbeiten, aber wir sind noch nicht kurz davor, es zu lösen.“

Er fügt hinzu: „Ich denke, es ist noch ein Zwei-Jahres-Prozess.“

Harniman mag ungeduldig sein, aber zwei Jahre wären Lichtgeschwindigkeit. Ob das Robo-Spotting nun zwei Jahre entfernt ist oder 20, Dean Blandino sagt, es hätte „einen gewaltigen Einfluss“. Blandino, der half, die aktuelle Version des Instant Replay der NFL einzuführen, und von 2013 bis 2016 deren Schiedsrichter-Chef war, bekleidet nun dieselbe Rolle bei der UFL. Er findet die technologischen Fortschritte spannend, glaubt aber, der Schlüssel liege darin, wie die Technik eingesetzt wird. „Wir müssen sicherstellen, dass wir dieses menschliche Element beibehalten: Es wird von Menschen gespielt, von Menschen gecoacht, von Menschen gepfiffen“, sagt er.

Mit anderen Worten: Die Spiele müssen sich immer noch so anfühlen, als würden sie von Athleten entschieden. Die aktuellen NFL-Playoffs waren voller spannender, glanzvoller Spielzüge, aber auch voller Fragen, ob der Videobeweis angemessen eingesetzt wurde – ganz zu schweigen von der weiteren Debatte über die qualvollste Frage der NFL: Was zählt eigentlich als Catch? (Geben Sie die falsche Antwort, und Sie könnten auf ewig aus der Stadt Buffalo verbannt werden.) Bild-für-Bild-Analysen im Zapruder-Stil, wie jene, die durch die Overtime-Interception der Denver Broncos gegen Buffalos Josh Allen ausgelöst wurde, sind nicht das, wofür die meisten Menschen unterschrieben haben, als sie Sportfans wurden.

Natürlich muss man bei Schlüsselspielzügen richtig liegen, sagt Blandino, aber wie präzise müssen wir bei einem zufälligen „Second and 8“ sein? Er denkt an die NBA, wo man oft sieht, wie ein Verteidiger einen Ball ins Aus schlägt, was normalerweise bedeutet, dass die Offense den Ball zurückbekommt. Aber nach fünf Minuten Videobeweis erfahren wir, dass der Ball den Fingernagel des Angreifers gestreift hat und der Ballbesitz wechselt. Im Baseball haben wir jetzt das Phänomen, dass ein Base-Stealer den Wurf des Catchers locker schlägt, nur damit sein Körper für eine Millisekunde von der Base rutscht, während er getaggt wird – und per Videobeweis „Out“ gegeben wird. Ist es das, was Fans wollen? Wenn neue Fortschritte online gehen: Wie stellen wir sicher, dass der Sport sich nicht in technischen Details verliert?

Blandino glaubt, dass dies das Menschlichste überhaupt erfordert: subjektives Urteilsvermögen.

„Es richtig zu machen, steht an erster Stelle“, sagt er. „Aber in welchem Ausmaß müssen wir jeden Spielzug richtig haben? Oder sind es die vier oder fünf Spielzüge während des Spiels, die das Ergebnis wirklich beeinflussen, die wir richtig haben müssen? Ich bin eher im Lager der vier oder fünf Spielzüge.“

Es gibt eine Gruppe, die versucht, mit ihren Football-KI-Innovationen so viele Menschen wie möglich zu erreichen. Und sie wird zufällig von einem der mächtigsten Technologieunternehmen der Welt unterstützt.

Jeden Donnerstagabend während ihrer NFL-Übertragung sendet Amazon einen „Prime Vision“-Simulcast, basierend auf Next Gen Stats. Die Übertragung zeigt das Spiel aus einer Perspektive hinter dem Quarterback und bildet alle 22 Spieler gleichzeitig ab. Der Bildschirm ist voll mit farbcodierten Signalen, die auf verschiedene KI-gesteuerte Erkenntnisse hinweisen. Amazons Modelle identifizieren wahrscheinliche Blitzer, Receiver, die vermutlich frei sein werden, und sagen vorher, ob eine Defense Zonen- oder Manndeckung spielen wird. Ein „Pocket Health“-Feature lässt Farben im Backfield aufleuchten, um Zuschauern zu signalisieren, in wie großer Gefahr der Quarterback schwebt.

Sam Schwartzstein – der Center in Stanford spielte und dessen Rose-Bowl-Siegerteam von 2012 als Kapitän anführte, bevor er eine Karriere in Technik und Football einschlug – fungiert als Analyst für die Übertragung. Zusammen mit anderen Mitgliedern von Amazons Football-Team, darunter On-Air-Talente wie die ehemaligen NFL-Spieler Ryan Fitzpatrick und Andrew Whitworth, arbeitet er mit einer Gruppe von auf KI spezialisierten Wissenschaftlern in Amazons Büro in Tel Aviv zusammen, um neue Modelle und Funktionen zu entwickeln.

Schwartzstein sagt, dass Amazons Modell zur Vorhersage von Blitzern „besser als ich“ darin sei, sie vor dem Snap zu identifizieren (und er hält sich für sehr gut). Bei der Entwicklung verschiedener Tools hat er sich auf seinen ehemaligen Stanford-Teamkollegen Andrew Luck gestützt, der einst als einer der intelligentesten Quarterbacks der NFL galt und heute General Manager von Stanford Football ist. „Er war wirklich fasziniert von unserem Coverage-ID-Modell, das Manndeckung oder Zone erkennen kann, und wir haben sogar die Fähigkeit, Cover Zero bis Cover Six vorherzusagen“, sagt Schwartzstein.

Luck fixierte sich auf einen Spielzug, bei dem ein Offensivspieler in Motion ging und ein Linebacker ihm quer durch die Formation folgte – normalerweise ein Hinweis darauf, dass die Defense Manndeckung spielt –, aber das Modell sagte korrekt Zone voraus. Was sah das Modell, das den Hinweis gab? „Er konnte es nicht herausfinden“, sagt Schwartzstein.

Spieler auf dem Feld neigen dazu, sich vor jedem Spielzug auf einen einzelnen (oder eine kleine Handvoll) Schlüsselreize zu konzentrieren. Aber Footballfelder sind voll von miteinander verknüpften Hinweisen – viele davon liegen einfach jenseits der Fähigkeiten eines einzelnen Menschen, sie in den wenigen Sekunden vor dem Snap zu identifizieren und zu entschlüsseln. „Die Tiefe des Safetys, die Tiefe des Cornerbacks, die Aufstellung des Lineman können alle weitere Auslöser sein, die anzeigen: Hey, das wird keine Manndeckung“, sagt Schwartzstein.

Aus dieser Art von Erkenntnissen lassen sich offensichtliche Wettbewerbsvorteile ziehen. Es verstößt gegen die NFL-Regeln, dass Teams solche Technologie während eines Spiels nutzen – um das menschliche Element des Coachings zu wahren, erlaubt die NFL den Teams nicht einmal, Video-Wiederholungen auf ihren Tablets an der Seitenlinie anzusehen, nur Standbilder. Aber KI-Modelle können sicherlich die Vorbereitung der Teams informieren. Amazon teilt seine Informationen oder Modelle nicht mit den Teams, sagt Schwartzstein, aber Mannschaften in der ganzen Liga liefern sich ein Wettrennen um ihre eigenen Vorteile.

Es klingt verrückt zu fragen, aber könnte KI eines Tages Spielzüge ansagen oder zumindest vorschlagen? Helfen, Gameplans zu entwerfen? Schwartzstein glaubt, dass die NFL darauf achten wird, dass das Spiel nicht von der Technik übernommen wird. „Ich glaube nicht, dass sie so sehr in das Spiel eingreifen wird, dass es so aussieht, als würden wir einer Tabellenkalkulation zusehen“, sagt er. „Wir scherzen immer: Das Spiel wird nicht auf einer Tabellenkalkulation gespielt.“

Honey und sein Unternehmen SportVision erfanden auch die K-Zone der Major League Baseball, die die Strike-Zone eines Schlagmanns in Übertragungen einblendet. Sie startete 2001 auf ESPN, und nicht lange danach erinnert sich Honey an ein Abendessen mit MLB-Führungskräften. Er fragte, ob die MLB jemals in Erwägung ziehen würde, so etwas wie die K-Zone zu nutzen, um offiziell Bälle und Strikes zu entscheiden. Ihm wurde gesagt, dass die Liga auf jüngere Fans warten müsse, die Technologie eher akzeptieren würden. Aber nicht nur das: „Neuere Generationen werden die Tatsache nicht akzeptieren, dass ein Spiel durch einen Fehler beeinflusst werden könnte“, erinnert er sich an die Antwort.

Jetzt, ein Vierteljahrhundert später, kommen automatisierte Bälle und Strikes endlich in die MLB.

Honey gibt zu, dass er angesichts all der Fortschritte hin- und hergerissen ist. „Wenn wir Kinder erziehen, versuchen wir zu vermitteln, dass das Leben nicht fair ist“, sagt er. „Rappel dich einfach auf und mach weiter.“

„Da die Technologie einen immer besseren Job macht, verlieren wir im Sport irgendwie die Metapher, dass, wissen Sie, das Leben nicht fair ist“, sagt er.

Squadron, Honeys Mitgründer, nennt seinen ehemaligen Partner „unbestritten den größten“ Sporttechnologen der Geschichte, widerspricht ihm aber in diesem Punkt. „Ich denke, wir bekommen genug von dieser Lektion, wenn, wissen Sie, ein großartiger Receiver einen Ball in der Mitte fallen lässt“, sagt er.

Beide Ansichten sind natürlich valide – und sprechen für die Unmöglichkeit, alle Fans zufriedenzustellen, während Technologie immer stärker mit den Spielen verwoben wird, die wir lieben.

In Woche 14 der NFL-Saison, als die Bengals und Bills ein Spiel im Schnee von Buffalo austrugen, beeinträchtigten die Elemente das Hawk-Eye-System und legten es lahm. Die ganze Saison über waren die Chain Gangs als Backups an der Seitenlinie geblieben. Endlich wurde eine zum Dienst gerufen. Technologie hat unsere Spiele an erstaunliche Orte gebracht, aber sie kann manchmal auch versagen.