AI4BI от Raft: ИИ-аналитик для тренеров и скаутов в футболе, хоккее и баскетболе

وصفت شركة Raft في عام 2026 مسار تطوير منصة AI4BI — منصة الذكاء الاصطناعي لتحليلات الرياضة، التي أُنشئت عام 2017 للكريكيت، ونمت خلال تسع سنوات لتصبح أداةً شاملة للأندية في خمسة أنواع رياضية وسوق اللياقة البدنية الجماهيري.

كيف وصل AI4BI إلى حجمه الحالي

بنت Raft النموذج الأولي الأول لـAI4BI عام 2017 خصيصاً للكريكيت — الرياضة التي كانت تُعدّ غريبة تقريباً في السوق الروسي. وفقاً للفريق ذاته، بدا الحل آنذاك "كسفينة فضاء من نوع ما": لم يكن السوق قد اعتاد بعد على تحليلات الذكاء الاصطناعي في الرياضة.

على مدى تسع سنوات، تطورت المنصة من تخصص واحد إلى منتج متكامل:

• عام 2017 — إطلاق النموذج الأولي الأول، الرياضة: الكريكيت
• عام 2026 — دعم كرة القدم، والهوكي، والكرة الطائرة، وكرة السلة، والبندي
• قواعد معرفة مبنية على RAG لتوصيل الخبرة المتخصصة دون إعادة تدريب النموذج
• وحدة AI/ML للتنبؤ وتحليل الأنماط وتقديم التوصيات
• فرع جديد — تحليلات اللياقة البدنية "المدنية" للسوق غير المهنية

للأدوار التي صُمِّم AI4BI من أجلها

لم يُبنَ AI4BI كلوحة تحكم عالمية واحدة، بل كنظام قائم على الأدوار: يحصل كل مستخدم على طبقة بياناته الخاصة ومنطق عمله. يرى المدرب أحمال العمل والأنماط التكتيكية، ويحصل الكشّاف على أدوات مقارنة المرشحين، ويطّلع المحلل الرياضي على تحليلات عميقة للمباريات. يعمل المدير الرياضي ومالك النادي مع صورة استراتيجية مالية مرتبطة بالنتائج.

السمة التقنية الرئيسية: تتيح آلية RAG تحميل معلومات خاصة بالنادي أو الدوري — اللوائح التكتيكية، والمباريات التاريخية، والبروتوكولات الطبية — ويبدأ النموذج في الإجابة على الأسئلة مع مراعاة هذا السياق دون إعادة تدريب. وفقاً لـRaft، يخفض هذا عتبة التطبيق: يمكن توصيل خبرة المجال دون مشاركة مهندسي ML.

"هذه الآن أداة متاحة للمنظمات الرياضية من الفرق المحترفة إلى نوادي اللياقة البدنية"، كما تلاحظ مدونة

Raft المؤسسية.

ثلاثة حالات — ثلاثة رياضات، ثلاثة أدوار

يتضمن الجزء المركزي من عرض AI4BI ثلاثة حالات استخدام توضيحية، تغطي كل واحدة منها رياضةً مختلفة ودوراً مختلفاً للمستخدم. تُظهر هذه التركيبة مدى التغيير الجذري في الواجهة ومنطق المنصة بحسب السياق: تحليلات كشّاف الهوكي مبنية حول مقاييس مختلفة جذرياً عن أدوات مدرب الكرة الطائرة.

يعمل فرع اللياقة البدنية في AI4BI على نفس الأساس المعماري، لكن ببيانات مختلفة: ليست إحصاءات المباريات، بل المؤشرات الحيوية والديناميكيات الفردية للعملاء. يتلقى مدرب نادي اللياقة البدنية توصيات لتعديل البرامج، بينما يحصل العميل على تصور مرئي لتقدمه الشخصي.

ما الذي يعنيه هذا

يُعدّ AI4BI مثالاً عملياً على "تخصيص المجال" للذكاء الاصطناعي عبر RAG: بدلاً من LLM رياضي مدرَّب بشكل منفصل — محرك AI عالمي مُعزَّز بقواعد معرفة متخصصة بالمجال. يتيح هذا النهج التوسع الأفقي — من الكريكيت عام 2017 إلى أي رياضة ولياقة بدنية في عام 2026 — دون تكاليف إعادة التدريب لكل تخصص.