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

Компания Raft в 2026 году описала путь развития AI4BI — платформы искусственного интеллекта для спортивной аналитики, созданной в 2017 году для крикета и за девять лет выросшей до универсального инструмента для клубов по пяти видам спорта и массового фитнес-рынка.

Как AI4BI дошёл до нынешнего масштаба

Первый прототип AI4BI Raft построила в 2017 году специально для крикета — вида спорта, практически экзотического на российском рынке. По словам самой команды, тогдашнее решение выглядело «каким-то космолётом»: рынок ещё не привык к ИИ-аналитике в спорте.

За девять лет платформа прошла путь от одной дисциплины до комплексного продукта:

• 2017 год — запуск первого прототипа, вид спорта — крикет
• 2026 год — поддержка футбола, хоккея, волейбола, баскетбола и бенди
• RAG-базы знаний для подключения доменной экспертизы без переобучения модели
• AI/ML-модуль для прогнозирования, паттерн-анализа и рекомендаций
• Новая ветка — «гражданская» фитнес-аналитика для нон-профессионального рынка

Для каких ролей создан AI4BI

AI4BI построен не как единый универсальный дашборд, а как ролевая система: каждый пользователь получает собственный слой данных и логику работы. Тренер видит нагрузки и тактические паттерны, скаут — инструменты сравнения кандидатов, спортивный аналитик — глубокие срезы по матчам. Спортивный директор и владелец клуба работают с финансово-стратегической картиной, привязанной к результатам.

Ключевая техническая особенность: RAG-механизм позволяет загружать специфическую для клуба или лиги информацию — тактические регламенты, исторические матчи, медицинские протоколы — и модель начинает отвечать на вопросы с учётом этого контекста без переобучения. По данным Raft, это снижает порог внедрения: экспертизу предметной области можно подключить без участия ML-инженеров.

«Сейчас это доступный инструмент для спортивных организаций от профессиональных команд до фитнес-клубов», — отмечают в корпоративном блоге

Raft.

Три кейса — три спорта, три роли

Центральная часть презентации AI4BI — три демонстрационных случая применения, каждый охватывает отдельный вид спорта и отдельную роль пользователя. Именно эта связка показывает, насколько сильно меняется интерфейс и логика платформы в зависимости от контекста: аналитика для хоккейного скаута строится вокруг принципиально других метрик, чем инструментарий для тренера по волейболу.

Фитнес-ветка AI4BI работает на той же архитектурной основе, но с другими данными: не игровая статистика матчей, а биометрические показатели и индивидуальная динамика клиентов. Тренер фитнес-клуба получает рекомендации по корректировке программ, клиент — визуализацию собственного прогресса.

Что это значит

AI4BI — практический пример «доменизации» ИИ через RAG: вместо отдельного обученного спортивного LLM — универсальный AI-движок, обогащённый предметными базами знаний. Такой подход позволяет масштабироваться горизонтально — от крикета 2017 года до любого вида спорта и фитнеса в 2026-м — без затрат на переобучение под каждую дисциплину.