Sztuczna inteligencja zmienia i rewolucjonizuje kolejne dziedziny. Coraz częściej znajduje zastosowanie także w rozrywce, kulturze czy sporcie. Współpraca Team Liquid i SAP to dowód na to, że także esport może być dziedziną wykorzystującą do zaawansowanych zadań analitycznych narzędzia AI.
| REKLAMA |
 |
Z danych Allied Market Research wynika, że narzędzia AI dla branży sportowej osiągną globalną wartość ponad 19 miliardów dolarów do 2030 roku. Jednocześnie, nikt już chyba nie ma wątpliwości, że branża esportowa dynamicznie się rozwija, zdobywając popularność m.in. wśród młodszych odbiorców i jest coraz częściej wymieniana obok tradycyjnych dyscyplin sportowych, jako równorzędna (Deloitte: „The Future of Sport. Forces of change that will shape the sports industry by 2030”).
Zajmująca imponującą pozycję w świecie esportu grupa Team Liquid, zdecydowała się więc wykorzystać do swoich nowoczesnych rozgrywek niezwykle nowoczesne narzędzia. Team Liquid to międzynarodowa organizacja esportowa, która może się pochwalić ponad 160. profesjonalnymi graczami, odnoszącymi sukcesy w ponad 15 różnych rodzajach gier. Idzie za tym oszałamiająca bazą fanów, liczącą ponad 10 milionów obserwujących za pośrednictwem różnych platform społecznościowych. Team Liquid to także jedna z najbardziej utytułowanych organizacji uczestniczących w esportowej rywalizacji. Z powodzeniem mierzy się z najlepszymi m.in. dzięki swojej mocnej drużynie grającej w kultową grę League of Legends. Jednym z jej najświeższych sukcesów jest np. wygrana w turnieju League of Legends Championship Series (LCS) 2024 Spring.
Sukcesy Team Liquid mają także swój polski akcent. Od 2 lat gra w nim Michał „Nisha” Jankowski – 23-letni Polak, który od momentu dołączenia do TL zakończył pierwszy pełny sezon DPC WEU 2023 Tour 1 z kompletem zwycięstw, tym samym kwalifikując się z zespołem do ogólnoświatowych rozgrywek Major m. in. w Limie, Berlinie czy na Bali. W 2023 wywalczył z zespołem Team Liquid miejsca na podiach najważniejszych ogólnoświatowych rozgrywek. Nisha ze swoim poprzednim zespołem — Team Secret — wygrał liczne turnieje i zdobył wicemistrzostwo świata.
Wyzwanie – strategia gry bazująca na danych
O zwycięstwie w League of Legends decyduje kilka kluczowych czynników, m.in. wybór, w ramach tzw. „draftu” odpowiednich postaci tworzących drużynę i wspierających jej strategię. Po wybraniu pięciu bohaterów („pick”), każda drużyna może również usunąć pięciu bohaterów z puli („ban”). Drużyny esportowe i ich analitycy solidnie przygotowują się do tego procesu, wymaga to też zrozumienia strategii przeciwników. League of Legends jest bowiem grą, która nieustannie się zmienia. Stwarza to potrzebę ciągłego dostosowywania do nowego środowiska, analizowania zachowań zarówno własnych, jak i drużyny przeciwnej. Dodatkowo, w procesie rozgrywek, drużyny esportowe mają tylko tydzień na przygotowanie się do gry i m.in. zebranie wiedzy o mocnych i słabych stronach drużyny przeciwnej.
Wcześniej trenerzy Team Liquid przygotowywali scenariusze draftu w oparciu o ręczną analizę zachowań i preferencji bohaterów drużyny przeciwnej. Wyzwanie polegało jednak na tym, że najlepszy potencjalny wybór zmienia się w zależności od decyzji drugiej drużyny. Ponadto sama liczba potencjalnych meczów do wyboru i różne strategie stosowane przez drużyny przeciwne sprawiają, że ręczne przewidywanie staje się bardzo trudne.
SAP wchodzi do gry
Co by było, gdyby Team Liquid był w stanie w kilka sekund przeanalizować najlepszy wybór związany z nadchodzącymi decyzjami w ramach gry, biorąc pod uwagę ponad 6000 profesjonalnych meczy esportowych z ostatniego roku? A gdyby analiza uwzględniała również wpływ łatek do gier od wydawców, biorąc pod uwagę dodatkowe 1,6 miliona meczów amatorskich, aby ocenić zmiany w atrybutach mocy i mocnych stronach bohaterów? Dzięki SAP staje się to rzeczywistością.
Dzięki wykorzystaniu SAP AI Core do trenowania generatywnego modelu sztucznej inteligencji, który pobiera dane z poprzednich meczów i umieszcza je w kontekście nadchodzącej gry, Team Liquid otrzymuje sugestie dotyczące najlepszych wyborów i zakazów, aby zmaksymalizować szanse na wygraną.
Rozwiązanie jest oparte na SAP Business Technology Platform (SAP BTP), a dane są przechowywane w chmurze SAP HANA, aby poradzić sobie z 1,6 terabajta danych z poprzednich gier. Rezultatem jest inteligentny draft bot treningowy, aplikacja działająca na SAP BTP, wizualizująca prognozy i dostarczająca Team Liquid informacji o aktualnym prawdopodobieństwie wygranej po każdym picku i banie.
Ręczna analiza to już przeszłość
Dzięki botowi draftowemu AI, Team Liquid może trenować sytuacje draftowe przeciwko dowolnej profesjonalnej drużynie w ciągu kilku sekund. Osiąga się to poprzez uwzględnienie wielu czynników na podstawie danych z ogromnej liczby meczów. Trenerzy i zawodnicy korzystają z możliwości przeprowadzania analiz typu „co by było, gdyby” i czerpania cennej wiedzy z danych, w celu symulowania nowych strategii. W porównaniu do poprzednio stosowanej, ręcznej analizy, ekonomia czasu jest ogromna, Team Liquid oszczędza bowiem około 10 000 godzin rocznie dzięki rozwiązaniom SAP.
W ten sposób oparte na SAP BTP i SAP HANA Cloud rozwiązania SAP Business AI zapewniają Team Liquid możliwość dalszego ulepszania swojej gry poprzez wykorzystanie danych do podejmowania bardziej świadomych decyzji.
Źródło: www.sap.pl
Zajmująca imponującą pozycję w świecie esportu grupa Team Liquid, zdecydowała się więc wykorzystać do swoich nowoczesnych rozgrywek niezwykle nowoczesne narzędzia. Team Liquid to międzynarodowa organizacja esportowa, która może się pochwalić ponad 160. profesjonalnymi graczami, odnoszącymi sukcesy w ponad 15 różnych rodzajach gier. Idzie za tym oszałamiająca bazą fanów, liczącą ponad 10 milionów obserwujących za pośrednictwem różnych platform społecznościowych. Team Liquid to także jedna z najbardziej utytułowanych organizacji uczestniczących w esportowej rywalizacji. Z powodzeniem mierzy się z najlepszymi m.in. dzięki swojej mocnej drużynie grającej w kultową grę League of Legends. Jednym z jej najświeższych sukcesów jest np. wygrana w turnieju League of Legends Championship Series (LCS) 2024 Spring.
Sukcesy Team Liquid mają także swój polski akcent. Od 2 lat gra w nim Michał „Nisha” Jankowski – 23-letni Polak, który od momentu dołączenia do TL zakończył pierwszy pełny sezon DPC WEU 2023 Tour 1 z kompletem zwycięstw, tym samym kwalifikując się z zespołem do ogólnoświatowych rozgrywek Major m. in. w Limie, Berlinie czy na Bali. W 2023 wywalczył z zespołem Team Liquid miejsca na podiach najważniejszych ogólnoświatowych rozgrywek. Nisha ze swoim poprzednim zespołem — Team Secret — wygrał liczne turnieje i zdobył wicemistrzostwo świata.
Wyzwanie – strategia gry bazująca na danych
O zwycięstwie w League of Legends decyduje kilka kluczowych czynników, m.in. wybór, w ramach tzw. „draftu” odpowiednich postaci tworzących drużynę i wspierających jej strategię. Po wybraniu pięciu bohaterów („pick”), każda drużyna może również usunąć pięciu bohaterów z puli („ban”). Drużyny esportowe i ich analitycy solidnie przygotowują się do tego procesu, wymaga to też zrozumienia strategii przeciwników. League of Legends jest bowiem grą, która nieustannie się zmienia. Stwarza to potrzebę ciągłego dostosowywania do nowego środowiska, analizowania zachowań zarówno własnych, jak i drużyny przeciwnej. Dodatkowo, w procesie rozgrywek, drużyny esportowe mają tylko tydzień na przygotowanie się do gry i m.in. zebranie wiedzy o mocnych i słabych stronach drużyny przeciwnej.
Wcześniej trenerzy Team Liquid przygotowywali scenariusze draftu w oparciu o ręczną analizę zachowań i preferencji bohaterów drużyny przeciwnej. Wyzwanie polegało jednak na tym, że najlepszy potencjalny wybór zmienia się w zależności od decyzji drugiej drużyny. Ponadto sama liczba potencjalnych meczów do wyboru i różne strategie stosowane przez drużyny przeciwne sprawiają, że ręczne przewidywanie staje się bardzo trudne.
SAP wchodzi do gry
Co by było, gdyby Team Liquid był w stanie w kilka sekund przeanalizować najlepszy wybór związany z nadchodzącymi decyzjami w ramach gry, biorąc pod uwagę ponad 6000 profesjonalnych meczy esportowych z ostatniego roku? A gdyby analiza uwzględniała również wpływ łatek do gier od wydawców, biorąc pod uwagę dodatkowe 1,6 miliona meczów amatorskich, aby ocenić zmiany w atrybutach mocy i mocnych stronach bohaterów? Dzięki SAP staje się to rzeczywistością.
Dzięki wykorzystaniu SAP AI Core do trenowania generatywnego modelu sztucznej inteligencji, który pobiera dane z poprzednich meczów i umieszcza je w kontekście nadchodzącej gry, Team Liquid otrzymuje sugestie dotyczące najlepszych wyborów i zakazów, aby zmaksymalizować szanse na wygraną.
Rozwiązanie jest oparte na SAP Business Technology Platform (SAP BTP), a dane są przechowywane w chmurze SAP HANA, aby poradzić sobie z 1,6 terabajta danych z poprzednich gier. Rezultatem jest inteligentny draft bot treningowy, aplikacja działająca na SAP BTP, wizualizująca prognozy i dostarczająca Team Liquid informacji o aktualnym prawdopodobieństwie wygranej po każdym picku i banie.
Ręczna analiza to już przeszłość
Dzięki botowi draftowemu AI, Team Liquid może trenować sytuacje draftowe przeciwko dowolnej profesjonalnej drużynie w ciągu kilku sekund. Osiąga się to poprzez uwzględnienie wielu czynników na podstawie danych z ogromnej liczby meczów. Trenerzy i zawodnicy korzystają z możliwości przeprowadzania analiz typu „co by było, gdyby” i czerpania cennej wiedzy z danych, w celu symulowania nowych strategii. W porównaniu do poprzednio stosowanej, ręcznej analizy, ekonomia czasu jest ogromna, Team Liquid oszczędza bowiem około 10 000 godzin rocznie dzięki rozwiązaniom SAP.
W ten sposób oparte na SAP BTP i SAP HANA Cloud rozwiązania SAP Business AI zapewniają Team Liquid możliwość dalszego ulepszania swojej gry poprzez wykorzystanie danych do podejmowania bardziej świadomych decyzji.
Moc sztucznej inteligencji biznesowej widać coraz wyraźniej w kolejnych dziedzinach. Wykorzystanie AI do analizy i budowania strategii w branży esportowej wydaje się być oczywiste. Przypomnę tylko, że AI w sporcie ma już kilka sukcesów, np. ten z 1997 roku w wykonaniu Garri Kasparowa. Istotą nie jest pytanie o to czy, a pytanie o to jak skutecznie wzmacniać nasze umiejętności dzięki AI. Analiza dużych zbiorów danych z całą pewnością jest domeną AI, co z perspektywy gracza przekłada się na świetną prognozę kolejnych ruchów. A tym samym efektywniejsze decyzje o niskim poziomie ryzyka i wysokiej szansie na wygraną. W esporcie, tak jak każdej innej branży, liczy się konkurencyjność, a teraz jest ona wspomagana SAP biznes AI” – mówi Marcin Demkiw, Dyrektor do spraw Wsparcia Sprzedaży, SAP Polska.
Źródło: www.sap.pl
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znaczni… / Czytaj więcej
Vertiv Frontiers: 5 trendów, które przeprojektują centra danych pod „fabryki AI”
Centra danych wchodzą w erę „fabryk AI”, gdzie o przewadze nie decyduje już sama skala, lecz zdolno… / Czytaj więcej
Cyberbezpieczeństwo 2026. 6 trendów, które wymuszą nowe podejście do AI, danych i tożsamości
Rok 2026 zapowiada się jako moment przełomu w świecie cyfrowego bezpieczeństwa. W obliczu dynamiczn… / Czytaj więcej
Jurysdykcja danych w chmurze: dlaczego polskie firmy coraz częściej wybierają „gdzie leżą” ich system
Jurysdykcja danych przestała być detalem w umowach chmurowych – dziś decyduje o zgodności, bezpiecz… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
