"AI가 좋은 선수 찾아도 최종 선택은 사람" K리그 스카우트들이 절대 놓지 않는 것들... "성격·태도·적응은 숫자로 못 본다" [창간22 기획③]

AI가 발전하면서 축구 스카우팅에도 많은 변화가 생겼다. /사진=AI 제작 이미지.모하메드 살라. /사진=리버풀 SNS위르겐 클롭 독일 축구대표팀 감독이 리버풀(잉글랜드)을 이끌던 시절, 그가 원했던 공격수는 율리안 브란트였다. 하지만 리버풀 데이터 분석팀의 시선은 다른 곳을 향했다.바로 모하메드 살라였다. 데이터 분석이 만들어낸 선택이었다. 결과는 대성공이었다.살라뿐만이 아니다. 오랫동안 리버풀의 핵심 전력으로 활약한 로베르토 피르미누와 앤디 로버트슨, 사디오 마네 역시 데이터 기반 선수 평가 스카우팅의 대표적인 성공 사례로 꼽힌다.영국 스카이스포츠에 따르면 전 리버풀 데이터 연구 책임자 이언 그레이엄은 구단이 성공하는 과정에서 데이터 분석 부서가 막대한 영향력을 발휘했다고 설명했다. 그는 선수가 공을 터치할 때마다 해당 플레이가 소속팀의 득점 가능성을 얼마나 높이는지를 계산하는 '포제션 밸류' 프로그램을 개발했다. 그레이엄은 이를 활용해 영입 후보들을 평가하고 추천했고, 이는 리버풀이 새로운 전성기를 여는 중요한 발판이 됐다.그레이엄은 2012년부터 2023년까지 리버풀에서 데이터 연구 책임자로 일했다. 이 기간 리버풀은 유럽축구연맹(UEFA) 챔피언스리그(UCL)와 잉글랜드 프리미어리그(EPL)를 비롯해 수많은 트로피를 들어 올렸다.대표적인 사례가 마네와 살라다. 클롭 감독이 마리오 괴체를 원했을 당시 리버풀 데이터 분석팀은 마네를 추천했다. 또 클롭 감독이 브란트 영입을 추진하자 데이터 분석팀은 살라에게 더 높은 평가를 내렸다. 스카이스포츠는 "리버풀 구단은 클롭 감독을 설득해 살라 영입에 동의하도록 했다"고 설명했다.시간이 흐르면서 데이터 분석은 인공지능(AI) 기술과 결합해 더욱 빠른 속도로 발전하고 있다. 이전에는 이미 발생한 경기 기록을 수집하고 정리하는 데 초점이 맞춰졌다면, 이제는 아직 일어나지 않은 상황을 예측하고 선수의 행동 하나하나에 가치를 부여하는 단계까지 나아갔다.현대 축구에서 AI가 가장 폭넓게 활용되는 분야 가운데 하나가 선수 평가다. 고상기 서울시립대 인공지능학과 교수는 최근 스타뉴스와 인터뷰에서 "가장 기초적인 사례가 기대득점인 'xG'다. 특정 상황에서 슈팅이 득점으로 이어질 확률을 기계학습 모델로 계산한다"며 "최근에는 패스와 슈팅, 드리블 등 선수가 경기장에서 수행하는 모든 액션의 가치를 평가하고, 공을 갖고 있지 않을 때의 오프 더 볼 움직임까지 분석하는 모델들이 나오고...