Sevilla FC lässt Recruiter 300.000 Scouting-Berichte mit einem Llama-basierten Scout Advisor befragen

Das Problem

Die Scouts von Sevilla FC schreiben ausführliche Berichte über Spieler und halten Eigenschaften wie Einstellung, Zähigkeit und Führungsstärke fest. Der Verein besitzt mehr als 300.000 solcher Berichte. Seine übrigen Datenwerkzeuge kamen mit Zahlen gut zurecht, konnten diesen Freitext aber nicht nutzen. Meta sagt, vor dem Werkzeug habe die Durchsicht einer einzelnen Kandidatenauswahl die Recruiter 200 bis 300 Stunden gekostet, und die Fallstudie beschreibt die manuelle Recherche als tagelange Arbeit.

Was sie gebaut haben

Die Datenabteilung des Vereins baute gemeinsam mit IBM den Scout Advisor. Ein Recruiter tippt eine Frage dazu ein, welchen Spielertyp er sucht. Das Werkzeug liefert passende Spieler mit kurzen Zusammenfassungen aus den Scouting-Berichten. Es nutzt Metas Llama 3.1 70B Instruct, ein Open-Weight-Modell (mit offenen Gewichten: Die Dateien sind veröffentlicht, sodass ein Unternehmen es selbst betreiben kann), auf IBMs Plattform watsonx. Die Antworten sind auf Spanisch.

Wie sie vorgegangen sind

Die Fußballsprache ist voller Slang, deshalb fügte das Team einen Schritt hinzu, der jede Frage vor der Suche um Fußballkontext umschreibt. Eine Anfrage nach „talented wings“ wird zu einer Beschreibung dessen erweitert, was ein guter Außenstürmer tut, und das verhindert, dass das System unpassende Treffer liefert. Die angereicherte Frage steuert eine Ähnlichkeitssuche über die Berichte, und die passenden Textstellen werden an Llama übergeben, das die Zusammenfassungen schreibt. Dieses Muster heißt Retrieval-Augmented Generation (RAG): Das Modell antwortet aus den eigenen Dokumenten des Vereins statt aus dem Gedächtnis. Der Chief Data Officer des Vereins sagt, das Modell sei für die Textanreicherung und Zusammenfassung gewählt worden, besonders auf Spanisch. Er sagt auch, ein offenes Modell in der eigenen Umgebung des Vereins vermeide, dass Daten an Drittdienste gehen.

Ergebnisse

Meta berichtet, die Bewertung mehrerer Scouting-Berichte zu einem Spieler sei von Stunden auf Sekunden gesunken. Der Sportdirektor sagt, er müsse nicht mehr Dutzende Berichte lesen und bekomme, was er braucht, in vielleicht zwei Minuten. Der Verein meldet außerdem eine bessere Talenterkennung und neue Beratungsaufträge von anderen Teams, die KI nutzen wollen. Ein Genauigkeitsmaß, Kosten oder Teamgröße werden nicht veröffentlicht.