Có một thay đổi đang diễn ra khá âm thầm trong thể thao hiện đại. Vận động viên bước ra sân vẫn chạy, nhảy, bơi, đạp xe, sút bóng như trước, khán giả vẫn cổ vũ và những trận đấu vẫn được quyết định bằng tài năng, bản lĩnh cùng những khoảnh khắc rất con người. Nhưng phía sau tất cả những điều đó là một thế giới khác đang lớn lên từng ngày, nơi từng bước chạy, cú tăng tốc, nhịp di chuyển của cầu thủ hay vị trí của trái bóng đều có thể trở thành dữ liệu. Khi AI bắt đầu tham gia vào quá trình xử lý những dữ liệu ấy, công nghệ không chỉ thay đổi cách vận động viên tập luyện mà còn thay đổi cách huấn luyện viên nhìn một trận đấu, cách trọng tài đưa ra quyết định và cách khán giả hiểu những gì đang diễn ra trước mắt.
Khi một buổi tập không còn kết thúc ở sân tập
Trước đây, một huấn luyện viên có thể đứng bên đường piste hoặc ngoài đường biên, nhìn vận động viên hoàn thành bài tập rồi ghi lại những điều mình quan sát được. Kinh nghiệm của người thầy, cảm giác của vận động viên và thành tích đạt được là những căn cứ quan trọng nhất. Cách làm ấy vẫn còn nguyên giá trị, nhưng ngày nay nó đã có thêm một người trợ lý rất đặc biệt: dữ liệu.
Một buổi tập hiện đại có thể để lại một lượng thông tin mà mắt người không thể ghi nhớ hết. Vận động viên chạy bao nhiêu kilomet, tăng tốc bao nhiêu lần, tốc độ thay đổi ra sao, thời gian ở cường độ cao kéo dài bao lâu, cơ thể phản ứng thế nào sau vận động... tất cả đều có thể được ghi lại bằng GPS, cảm biến, thiết bị đeo hoặc hệ thống camera.
Trong bóng đá, công nghệ theo dõi cầu thủ đã trở thành một phần quen thuộc của bóng đá đỉnh cao. FIFA cho biết tại FIFA Intercontinental Cup 2025, hệ thống Electronic Performance and Tracking System sử dụng 16 camera quang học, thu thập 29 điểm dữ liệu trên mỗi cầu thủ với tần suất 50 lần mỗi giây, đồng thời xác định vị trí của trái bóng.
Con số 50 lần mỗi giây nghe có vẻ khô khan, nhưng nó cho thấy một điều rất khác: trận đấu mà khán giả nhìn thấy bằng mắt đang được máy móc nhìn theo một cách hoàn toàn khác. Với hệ thống đó, mỗi chuyển động của cầu thủ được biến thành những điểm dữ liệu có thể lưu trữ, so sánh và phân tích.
Điều đáng nói là dữ liệu không phải chiếc chìa khóa vạn năng. Một cầu thủ chạy nhiều hơn chưa chắc đã chơi tốt hơn, cũng như một buổi tập có cường độ cao chưa chắc là một buổi tập hiệu quả. Con số chỉ có ý nghĩa khi được đặt cạnh hoàn cảnh cụ thể: vận động viên đang ở giai đoạn nào của chu kỳ huấn luyện, vừa thi đấu hay vừa nghỉ dài ngày, cơ thể đang hồi phục hay có dấu hiệu quá tải.
Đó cũng là lúc vai trò của huấn luyện viên trở nên quan trọng hơn chứ không phải ít đi. Máy có thể đưa ra hàng loạt con số, nhưng con người mới là người quyết định con số nào đáng quan tâm.
Thiết bị theo dõi giúp biến từng chuyển động của vận động viên thành dữ liệu có thể phân tích.
Từ chiếc đồng hồ trên cổ tay đến “bản đồ” vận động
Với những người chạy bộ, chiếc đồng hồ thể thao có GPS đã trở thành vật dụng quen thuộc. Sau mỗi buổi chạy, màn hình hiện lên một loạt con số: quãng đường, tốc độ trung bình, nhịp tim, độ cao, thời gian ở từng vùng vận động... Người tập phong trào dùng những dữ liệu ấy để theo dõi sự tiến bộ của mình; ở cấp độ chuyên nghiệp, dữ liệu được sử dụng sâu hơn nhiều.
Camera, GPS và cảm biến có thể giúp tái hiện vị trí của vận động viên trên sân theo từng thời điểm. Trong bóng đá, hệ thống theo dõi có thể cho thấy một cầu thủ di chuyển rộng đến đâu, thường xuất hiện ở khu vực nào, tăng tốc trong những tình huống nào hoặc đội bóng thay đổi cấu trúc ra sao khi chuyển từ tấn công sang phòng ngự.
Nhưng dữ liệu càng chi tiết thì yêu cầu đối với người sử dụng càng cao. Một hệ thống có thể thu thập hàng triệu điểm dữ liệu nhưng không đồng nghĩa với việc huấn luyện viên cần nhìn vào tất cả chúng. Nếu không biết đặt câu hỏi, dữ liệu rất dễ biến thành một bảng thống kê dài mà không giúp ích nhiều cho quyết định chuyên môn. Đây là khác biệt giữa có công nghệ và biết sử dụng công nghệ.
Một trung tâm huấn luyện có thể sở hữu thiết bị rất hiện đại, nhưng nếu không có người hiểu dữ liệu, không có quy trình lưu trữ và không biết kết nối kết quả phân tích với giáo án, giá trị của thiết bị sẽ giảm đi rất nhiều. Với thể thao Việt Nam, đây có lẽ là vấn đề đáng quan tâm không kém chuyện đầu tư máy móc.
Điều quan trọng không phải có bao nhiêu dữ liệu, mà là biết đọc dữ liệu để đưa ra quyết định đúng.
Khi AI bắt đầu đọc trận đấu
Nếu GPS và cảm biến giúp thu thập dữ liệu, AI đang mở ra một bước tiếp theo: tìm kiếm những mối liên hệ trong khối dữ liệu mà con người khó xử lý bằng phương pháp thủ công.
Tại FIFA Club World Cup 2025, FIFA cho biết lần đầu tiên ở một giải đấu lớn, các thuật toán AI được sử dụng để tự động thu thập phần lớn dữ liệu sự kiện trực tiếp dựa trên dữ liệu theo dõi. Hệ thống kết hợp nhiều camera, cảm biến trong bóng và AI để hỗ trợ nhận diện các tình huống, trong khi trọng tài và VAR vẫn kiểm tra những trường hợp cần đánh giá thêm.
Điểm đáng chú ý ở đây không phải là việc máy “thay” trọng tài. Thực tế hoàn toàn ngược lại. AI làm phần việc mà máy làm tốt hơn: xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian rất ngắn. Con người vẫn chịu trách nhiệm ở những quyết định cần hiểu luật, hiểu tình huống và cân nhắc bối cảnh.
AI giúp xử lý khối dữ liệu mà con người khó có thể phân tích bằng phương pháp thủ công.
Tại World Cup 2026, FIFA cho biết hệ thống theo dõi bằng 16 camera quang học tại mỗi sân có thể tạo ra hơn 150 triệu điểm dữ liệu mỗi trận. Dữ liệu này không chỉ phục vụ trọng tài mà còn được sử dụng để tái tạo trận đấu dưới dạng 3D và hỗ trợ các đối tác truyền thông.
Đó là một bước tiến rất đáng chú ý. Một trận đấu vốn chỉ tồn tại dưới dạng hình ảnh trên màn hình giờ đây có thể được “đọc” lại bằng dữ liệu, nhìn từ nhiều góc độ và dựng thành những mô hình trực quan khác nhau.
Khán giả cũng đang bước vào phòng dữ liệu
Công nghệ từng là câu chuyện của phòng phân tích. Bây giờ, nó đã xuất hiện ngay trên màn hình của người xem.
Khán giả có thể biết một cầu thủ vừa chạy bao xa, một cú giao bóng có tốc độ bao nhiêu, một đội bóng kiểm soát khu vực nào nhiều hơn hoặc thế trận đang thay đổi theo hướng nào. Những con số ấy không thay thế cảm xúc của trận đấu, nhưng giúp người xem có thêm một cách để hiểu nó.
Tại US Open, IBM cho biết mỗi điểm thi đấu tạo ra hơn 150 loại dữ liệu, trong đó có tốc độ giao bóng, vị trí bóng và độ dài của pha bóng; tổng lượng dữ liệu được thu thập và phân tích trong giải vượt 7 triệu điểm. Những dữ liệu này được sử dụng để tạo ra các tính năng AI trên nền tảng số của giải, trong đó có dự đoán diễn biến trận đấu và các nội dung tóm tắt dành cho người hâm mộ.
Điều thú vị là cùng một dữ liệu nhưng mỗi người lại có thể sử dụng theo cách khác nhau. Huấn luyện viên muốn biết chiến thuật, vận động viên quan tâm đến hiệu suất, nhà báo cần tìm một góc phân tích, còn khán giả đơn giản có thể muốn biết trận đấu đang nghiêng về bên nào.
Công nghệ tốt không phải công nghệ đưa càng nhiều thông tin lên màn hình càng tốt. Đó là công nghệ biết thông tin nào cần xuất hiện vào đúng lúc.
Một con số không thể kể hết một trận đấu
Đây có lẽ là điều người làm báo thể thao cần đặc biệt lưu ý trong thời đại dữ liệu.
Một cầu thủ có thể chạy 11 km trong một trận đấu. Nhưng 11 km ấy nói lên điều gì? Anh ta chạy để pressing, bọc lót hay vì đội bóng liên tục phải phòng ngự? Một tay vợt có thể giao bóng với tốc độ rất cao, nhưng tốc độ ấy có giúp họ giành điểm hay chỉ tạo ra nhiều lỗi hơn?
Dữ liệu cho chúng ta biết điều gì đã xảy ra. Câu chuyện báo chí phải đi tiếp một bước để tìm hiểu vì sao nó xảy ra.
Đó là lý do AI có thể trở thành công cụ rất mạnh nhưng chưa thể thay thế hoàn toàn nhà báo thể thao. Máy có thể phát hiện một cầu thủ đã chạy nhiều hơn đối thủ, nhưng nhà báo cần gặp cầu thủ ấy, nói chuyện với huấn luyện viên, xem lại diễn biến trận đấu và đặt con số vào đúng bối cảnh.
Một bài viết chỉ toàn số liệu có thể chính xác nhưng chưa chắc đã hấp dẫn. Một bài viết chỉ có cảm xúc lại thiếu căn cứ. Báo chí thể thao thời dữ liệu sẽ phải tìm được điểm cân bằng giữa hai thứ đó.
Khi AI bước vào phòng biên tập
AI đang thay đổi không chỉ cách phân tích mà cả cách sản xuất nội dung thể thao. Từ dữ liệu trận đấu, hệ thống có thể tạo thống kê, phát hiện những tình huống đáng chú ý, hỗ trợ viết tóm tắt hoặc đưa ra những gợi ý cho người làm nội dung. IBM cho biết tại US Open, các công cụ AI được sử dụng để tạo những bản tóm tắt ngắn, trả lời câu hỏi của người hâm mộ và cung cấp dự đoán diễn biến trận đấu theo thời gian thực.
Điều đó đặt nghề báo trước một thay đổi khá rõ. Nhà báo không còn chỉ cạnh tranh với đồng nghiệp về tốc độ đưa tin. Họ còn phải biết sử dụng dữ liệu và công nghệ để tìm ra những câu chuyện mà người khác chưa nhìn thấy.
Trong thời đại AI, người làm báo thể thao không chỉ cần tốc độ mà còn phải biết đặt câu hỏi với dữ liệu.
Nhưng đây cũng là lúc cần giữ khoảng cách với sự hào nhoáng của AI. Một bản tóm tắt được tạo trong vài giây không đồng nghĩa với một bài báo hay. Một dự đoán xác suất không phải kết quả của trận đấu. Một biểu đồ đẹp cũng không tự nó tạo ra một góc nhìn. Công việc quan trọng nhất của người viết vẫn là đặt câu hỏi và kiểm chứng câu trả lời.
AI có thể nói một tay vợt đang có 63% khả năng thắng. Người làm báo phải hỏi: 63% được tính từ đâu, dữ liệu nào được sử dụng, mô hình có giới hạn gì và con số ấy có ý nghĩa thế nào với trận đấu cụ thể? Đó là phần việc mà máy chưa thể làm thay con người một cách trọn vẹn.
Thể thao Việt Nam cần công nghệ đến mức nào?
Câu hỏi này đáng để đặt ra, bởi cuộc đua công nghệ không phải cứ đầu tư nhiều tiền là sẽ có kết quả tốt.
Một đội tuyển trẻ có thể chưa cần hệ thống phức tạp nhất thế giới. Điều họ cần trước tiên có thể chỉ là một hệ thống theo dõi ổn định, dữ liệu được lưu trữ bài bản và một chuyên gia biết phân tích kết quả. Một trung tâm huấn luyện cũng vậy. Mua thêm thiết bị chưa chắc giải quyết được vấn đề nếu thiếu người vận hành và thiếu quy trình sử dụng.
Cái thiếu không hẳn là công nghệ, mà có khi là khả năng biến công nghệ thành quyết định chuyên môn.
Điều này đặt ra nhu cầu đào tạo một lớp nhân lực mới cho thể thao Việt Nam: những người hiểu thể thao nhưng không xa lạ với dữ liệu; hiểu khoa học vận động nhưng có thể làm việc với công nghệ; biết đọc một biểu đồ nhưng cũng hiểu rằng phía sau biểu đồ ấy là một con người.
Đây là khoản đầu tư âm thầm, không tạo ra một tấm huy chương ngay lập tức nhưng có thể quyết định chất lượng của cả hệ thống trong nhiều năm.
Dữ liệu càng nhiều, câu hỏi về con người càng lớn
Khi cơ thể vận động viên ngày càng được đo đếm chi tiết, vấn đề bảo mật và quyền riêng tư cũng trở nên quan trọng hơn.
Dữ liệu về thành tích thi đấu có thể được công bố rộng rãi, nhưng dữ liệu liên quan đến sức khỏe, tình trạng cơ thể, quá trình hồi phục hay nguy cơ chấn thương lại là câu chuyện khác. Những thông tin ấy có thể ảnh hưởng trực tiếp đến sự nghiệp của một vận động viên nếu bị sử dụng sai mục đích.
AI cũng không phải lúc nào đúng. Một thuật toán được xây dựng trên dữ liệu quá hẹp hoặc không phù hợp có thể đưa ra kết quả thiếu chính xác. Vì vậy, càng dựa vào công nghệ, thể thao càng cần những quy trình kiểm chứng rõ ràng. Công nghệ càng mạnh thì trách nhiệm của người sử dụng càng lớn.
Công nghệ có thể đo từng chuyển động, nhưng con người vẫn là trung tâm của thể thao.
Từ đo đếm đến hiểu thể thao
Nhìn lại hành trình của công nghệ trong thể thao, có thể thấy một bước chuyển khá rõ. Ban đầu, chúng ta dùng thiết bị để đo. Sau đó, dữ liệu được dùng để phân tích. Bây giờ, AI đang giúp con người tìm ra những mẫu và mối liên hệ nằm trong lượng thông tin khổng lồ ấy.
FIFA hiện đã phát triển Football AI Pro để xử lý hàng trăm triệu điểm dữ liệu bóng đá và tạo ra các kết quả dưới dạng văn bản, video, đồ thị và hình ảnh 3D phục vụ phân tích trước và sau trận đấu.
Nhưng càng tiến sâu vào thời đại dữ liệu, thể thao càng cần nhớ một điều rất đơn giản: con số chỉ là phương tiện.
Một vận động viên không chạy nhanh hơn chỉ vì có GPS. Một đội bóng không thắng chỉ vì có AI. Một nhà báo không viết hay hơn chỉ vì có một phần mềm tạo nội dung.
Công nghệ có thể giúp con người nhìn rõ hơn, nhanh hơn và nhiều chiều hơn. Nhưng quyết định cuối cùng vẫn cần kinh nghiệm, cảm nhận và trách nhiệm của con người.
Đó cũng là điều làm thể thao khác với một bài toán thuần túy.
Bởi phía sau một con số vẫn là một vận động viên đã tập luyện nhiều năm. Phía sau một biểu đồ vẫn là một trận đấu có những thời điểm không thể đo bằng máy móc. Và phía sau một chiến thắng vẫn là những câu chuyện về áp lực, niềm tin, thất bại và khả năng đứng dậy.
Thể thao thời dữ liệu vì thế không phải là lúc máy móc bước lên thay con người. Đó là lúc con người có thêm một cách để hiểu chính mình, hiểu đối thủ và hiểu cuộc chơi sâu hơn.
Tuệ An
.gif)
.gif)
.gif)
