생성형 AI, 스포츠도 혁신…팬 경험부터 경기장 관리까지 확 바꾼다
인스턴트 리플레이에서 선수 건강 모니터링까지, 기술 혁신이 이끄는 스포츠 산업 딜로이트 스포츠 비즈니스 그룹이 발간한 '스포츠 산업에서의 생성형AI 미래 전망' 보고서에 따르면, 기술과 혁신이 프로 스포츠의 핵심을 이루어 왔다. 인스턴트 리플레이부터 선수들의 건강과 퍼포먼스를 모니터링하는 웨어러블 기술까지, 기술은 스포츠의 거의 모든 측면에 깊숙이 자리 잡았다. 현재의 생성형 AI 혁신은 방대한 데이터, 강력한 컴퓨팅 파워, 그리고 전문 지식이라는 세 가지 핵심 요소의 결합으로 이뤄지고 있으며, 2030년까지 전 세계 경제에 누적 19.9조 달러의 경제적 영향을 미칠 것으로 전망된다. (☞ 보고서 바로가기) 향후 10년 동안 생성형 AI는 2030년에는 전 세계 GDP의 3.5%를 차지할 것으로 전망된다. 이는 프로 스포츠 데이터가 더 이상 비용적인 관점이 아닌, 귀중한 자산으로 변모하는 계기가 될 것이라는 의미다. 미디어부터 티켓 판매까지, 7대 영역에서 혁신을 주도하는 생성형 AI 스포츠 조직은 미디어, 방송, 스트리밍, 소셜 플랫폼, 상품 및 의류, 티켓 판매, 브랜드 등 다양한 산업의 이해관계자들과 연결되어 있다. 생성형 AI는 이러한 생태계에서 다음과 같은 변화를 이끌고 있다. 팬 경험 분야에서는 AI가 데이터 기반 인사이트를 활용해 개인화된 프로필을 생성하고 맞춤형 미디어 콘텐츠를 제공한다. 이벤트와 경기장 관리에서는 유지보수 모니터링부터 일정 관리, 경기 당일 주차 및 교통 문제 해결까지 AI가 활용된다. 수익 창출 면에서는 AI 기반의 대화형 로열티 프로그램과 예측 가능한 판매 예측 시스템을 구현한다. 마케팅 부문에서는 독창적인 콘텐츠 생성과 캠페인 효과에 대한 A/B 테스트를 수행하며, 과중한 업무에 시달리는 디자인팀의 효율성을 높인다. 미디어 콘텐츠 분야에서는 AI가 자동화된 콘텐츠 생성, 편집, 실시간 분석을 통해 미디어 채널의 콘텐츠를 신속하게 배포한다. 조직 운영 측면에서는 AI가 전통적인 데이터를 새로운 인사이트로 변환하여 재무 및 운영 관리와 보고에 유용한 정보를 제공하며, 승부 조작을 식별함으로써 조직의 투명성과 공정성을 강화한다. 경기 운영에서는 생체 인식을 활용한 AI 기반의 선수 경험 향상 및 코칭 지원 툴이 훈련과 재활 계획을 선제적으로 제안한다. 팬 질문 즉답하는 AI, 리그 규정집 자동 해석 시스템 구축 사례 프로 스포츠 리그는 복잡한 구조의 규정집을 팬들이 쉽게 이해할 수 있도록 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 자동화된 질의응답 시스템을 구축했다. 이 시스템은 규정에 대한 수동적인 답변 업무를 줄여 시간과 자원을 절감했으며, 더 빠르고 정확한 응답으로 브랜드 인식을 향상시키고 팬들의 만족도를 높였다. 이 시스템은 규칙 변화에 따라 진화하고, 수요에 맞춰 확장하며, 팬들이 관심 있는 분야에 대한 인사이트를 지속적으로 제공할 수 있게 되었다. 글로벌 팬 겨냥한 AI 마케팅, 실시간 번역부터 현지화까지 맞춤형 마케팅 콘텐츠 생성 분야에서는 페르소나와 타겟팅을 기반으로 한 생성형 AI 플랫폼을 활용해 리그, 팀, 선수를 위한 콘텐츠를 자동으로 생성하고 있다. 이 플랫폼은 글로벌 시장을 겨냥한 실시간 번역 기능을 통해 전 세계 팬들에게 접근성을 높이고 있으며, 팬들의 개별 성향에 맞춘 콘텐츠를 제공한다. AI로 실현하는 스마트 경기장, 실시간 혼잡도 분석과 최적 경로 제시 경기장 입장과 퇴장 관리에서는 고급 AI 모델이 혼잡도, 실시간 도로 상황, 수요 등을 고려하여 사람과 차량의 이동을 추적하고 최적의 출구와 경로를 제시한다. 이를 통해 경기장의 입장과 퇴장을 효율적으로 개선하고, 정확한 수요 예측에 기반한 교통 계획을 수립하며, 지역 및 도시 계획과의 연계를 강화하고 있다. Crawl-Walk-Run-Sprint 4단계로 본 AI 성숙도 발전 경로 보고서는 스포츠 조직의 AI 도입을 위한 단계별 접근 방식을 제시했다. '기어가기' 단계에서는 주요 이해관계자 교육과 활용 사례 식별, '걷기' 단계에서는 POC 환경 구축과 AI 전략 수립, '달리기' 단계에서는 기업 AI 전략과 CoE 설립, '스프린트' 단계에서는 AI의 운영화와 확장이 이루어진다. 각 단계는 조직의 현재 상태를 진단하고 다음 단계로 나아가기 위한 구체적인 행동 지침을 제공한다. 이러한 AI 성숙도 발전 경로를 통해 스포츠 조직은 신중하고 전략적인 접근으로 AI 기술의 혜택을 최대화할 수 있다. 특히 전문가와의 파트너십 구축, 투자 수익 중심의 AI 로드맵 수립, 내부 기술 역량 개발이 중요하다. 이는 매우 복잡한 과정이지만 충분히 투자할 가치가 있다는 것이 전문가들의 분석이다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)
