[SNS 타임즈- LA] AI 전문 기업 딥뷰가 최근 발표한 보고서에 따르면, 미국 NBA 구단들이 선수 평가 과정에 인공지능 기술을 전면 도입하고 있는 것으로 나타났다. 단순한 경기 통계 분석을 넘어 면접에서의 말하기 패턴, 의료 영상을 통한 근육 상태 분석까지 AI가 활용되고 있어 주목된다.

MIT 슬론 스포츠 분석 컨퍼런스에서 발표된 연구 결과는 충격적이었다. 데이터 사이언티스트 션 패럴(Sean Farrell)이 이끄는 연구팀은 대학 선수 1,500명의 인터뷰 대본 2만 6,000건을 분석해 언어 패턴만으로 NBA 성공 가능성을 예측하는 머신러닝 모델을 개발했다.

이 모델은 놀랍게도 선수의 말하기 방식만으로 63%의 정확도로 NBA 팀 합격 여부를 예측했다. 경기 통계와 신체 조건 등 추가 정보를 결합하면 정확도는 87%까지 올라갔다.

연구진에 따르면 NBA에서 성공한 선수들은 단순하고 현재에 집중된 표현을 주로 사용했다. '깨닫다(realize)'나 '믿다(believe)' 같은 단어를 자주 쓰는 선수일수록 프로 무대에서 성공할 확률이 높았다. 반대로 복잡한 문장 구조를 사용하는 선수들은 오히려 성공 확률이 낮은 것으로 분석됐다.

실제 NBA 구단들의 AI 도입 사례도 구체적으로 확인됐다. 필라델피아 세븐티식서스는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 수년간 축적된 스카우팅 보고서와 선수 추적 데이터를 종합 분석하고 있다.

올랜도 매직은 오토스탯(AutoStats)과 스킬코너(SkillCorner) 같은 AI 플랫폼을 도입해 선수들의 움직임과 경기 중 판단력을 분석하고 있다. 올랜도 매직의 데이비드 벤크스 단장 보좌는 "AI 덕분에 예측이 훨씬 정확해졌다"고 평가했다.

필라델피아의 대럴 모리 단장은 AI를 스카우팅 과정에 추가적인 의견을 제공하는 역할로 비유했다. 그는 "AI 분석 결과를 스카우팅 과정에서 하나의 추가 투표로 간주한다"고 설명했다.

의료 데이터 분석 분야에서도 AI 활용이 눈에 띈다. 스프링복 애널리틱스(Springbok Analytics) 같은 업체는 자기공명영상(MRI) 스캔을 3차원 모델로 변환해 선수의 근육 상태와 균형 정도를 평가하는 기술을 개발했다. 이 기술은 이미 유타 재즈, 시카고 불스, 디트로이트 피스턴스 등에서 활용되고 있다.

업계 전문가들은 NBA 구단들이 경쟁 우위를 찾기 위해 단순한 통계를 넘어 선수들의 사고방식, 말하기 패턴, 움직임까지 종합적으로 분석하는 새로운 영역을 개척하고 있다고 평가했다. 이는 프로스포츠에서 인재 평가의 패러다임이 근본적으로 변화하고 있음을 시사한다.

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