OPENsport

Проблема, которую решает не уровень игрока, а прописка

Профессиональный футбольный скаутинг в Казахстане недоступен большинству молодых игроков из небольших городов и регионов: чтобы быть замеченным, нужно жить рядом с крупной академией, иметь деньги на просмотры или личные связи в футбольной среде.

Это дорого стоит и системе целиком. Клубы и академии тратят ресурсы на поездки и очные просмотры, при этом большая часть талантов остаётся незамеченной — страна теряет потенциально сильных футболистов, а инвестиции в детско-юношеский спорт не окупаются в полной мере.

Что придумали

Футболист снимает видео своей игры или упражнений и загружает на платформу. Искусственный интеллект анализирует технику, движения и игровые показатели, определяет сильные и слабые стороны и формирует персональные рекомендации. Результаты сохраняются в цифровом профиле, доступном тренерам, скаутам и академиям — они могут дистанционно находить и сравнивать игроков по объективным показателям.

Главное отличие в одном предложении: единая система, которая одновременно помогает игроку развиваться и клубу находить его — по данным, а не по географии, деньгам или связям.

Как это началось

«Идея OPENsport появилась после просмотра фильма Moneyball. Меня впечатлило, как данные и аналитика помогли изменить традиционный подход к поиску игроков в спорте. Тогда я задумался: почему в футболе Казахстана талант до сих пор часто оценивают субъективно и почему игроки из регионов практически не имеют доступа к профессиональному скаутингу?»

Главный провал: модель ошибалась там, где не должна была

«Самой сложной частью стало обучение собственной ИИ-модели. На первых этапах система часто допускала ошибки, неточно оценивала движения и выдавала результаты, которые не соответствовали реальному уровню игрока. Нам пришлось многократно пересматривать подход к сбору данных, разметке видео и обучению модели».

«Этот опыт научил нас, что недостаточно просто создать работающий алгоритм. Для качественной оценки футболистов необходимы большой и разнообразный набор данных, постоянная проверка результатов футбольными экспертами и постепенное улучшение модели на основе реальных тестов».

Разбор изобретателя

Метод-этап	Итеративная доработка ИИ-модели через проверку экспертами
Что сработало	Отказ от идеи «алгоритм заработал — значит готово»: система признана надёжной только после многократной сверки с футбольными экспертами
Что не сработало	Первая версия разметки данных не учитывала разнообразие реальных условий съёмки и уровня игроков
→ Инструмент Части 2	Как проверять ИИ-модель на реальном мире, а не только на тестовых данных: экспертная валидация как обязательный этап, а не опция

Где проект сейчас

К августу 2026 платформа запущена публично: сайт opensport.app работает на русском и английском — личные кабинеты игрока и тренера, разделы «Тренировки», «Рейтинг» и «Дуэли», загрузка видео с телефона и скаутинговый отчёт ИИ «менее чем за 60 секунд» (формулировка платформы). На момент интервью команда описывала более раннюю стадию: сбор обратной связи и улучшение пилотной версии, подготовка к тестированию в футбольных клубах и академиях. Команда подготовила статью о проекте и начала взаимодействовать с футбольными лигами, клубами и академиями Казахстана — обсуждаются данные для обучения ИИ и пилотное тестирование.

Найденное аудио-интервью склоняет чашу в сторону скромной версии. В нём команда описывает себя так: три человека, фокус только на локальном рынке Казахстана, планы выйти в другие города, набрать людей, автоматизировать соцсети и привлечь инвестиции. Ни 600 пользователей из 15 стран, ни интереса пяти академий в этом рассказе нет. Три источника из четырёх — анкета, менторская сессия и аудио-интервью — описывают ранний проект в поиске первых клиентов; выбивается только одно питч-видео.

По итогам менторской сессии наиболее конкретный шаг — выход на Казахстанскую федерацию футбола как на главного целевого заказчика, в контексте государственной «Стратегии 2030»; параллельно готовятся письма в управления спорта городских акиматов (начиная с Алматы) с предложением бесплатной интеграции.

Потенциал развития

Взгляд со стороны: чем этот проект может стать, если довести его до продукта. Это аналитическая гипотеза редакции, а не заявление команды.

Ценность OPENsport — не в самом факте видеоанализа (это делают и конкуренты), а в цифровом профиле игрока как переносимом активе: один раз собранные данные о технике становятся сравнимыми по всей стране, независимо от того, где живёт игрок. Именно это снимает барьер географии, вокруг которого построена вся проблема проекта.

Модель логично раздваивается по уже начатым переговорам: с одной стороны — B2B-продажи клубам и академиям (доступ к базе профилей игроков), с другой — B2G-канал через федерацию футбола и городские управления спорта, где бесплатная интеграция становится каналом сбора данных и легитимности, а не прямым доходом.

Направления, куда это масштабируется

Направление	Что переиспользуется	Пример применения
Партнёрство с федерацией футбола	Единая цифровая база профилей как государственный инструмент	Уже в работе — контакт передан командой, обсуждается интеграция в контексте «Стратегии 2030»
Бесплатная интеграция для акиматов	Тот же движок анализа, канал распространения через госструктуры	Письма в управления спорта городов, старт — Алматы
B2B для клубов и академий	Цифровой профиль как инструмент удалённого сравнения игроков	Обсуждаемый пилот с клубом Jas Qyran для формирования датасета
Региональная экспансия (Центральная Азия, СНГ)	Та же модель анализа, другой рынок	Заявленная амбиция команды выйти за пределы Казахстана

Что нужно доказать. Первое — само демо: на момент менторской сессии кабинет для роли, отличной от тренера, был пуст — без работающей публичной демонстрации инвестор или партнёр не увидит ценность за 30 секунд, как того требует B2B-продажа. Второе — реальную точность ИИ-модели на независимой выборке, а не только заявленную. Третье — согласовать, какая версия traction (ранняя из анкеты или продвинутая из питча) отражает реальное состояние проекта на момент печати книги.

Что советуют тем, кто начинает

«Не ждите идеальной идеи, команды или готового продукта. Сначала чётко определите проблему, поговорите с людьми, которые с ней сталкиваются, и как можно быстрее создайте простую версию решения. Первые ошибки и отзывы пользователей дадут проекту намного больше, чем месяцы планирования без реального запуска».

«Изобретать — это…»

«Изобретать — это любить то, что делаешь».

Взгляд эксперта

Аналитическая врезка редакции: оценка проекта и принципа, который он демонстрирует, — не команды.

Что здесь сильно продуктово. Идея из «Moneyball», приземлённая на казахстанскую реальность: талант в регионах невидим не потому, что слаб, а потому что скаут до него не доедет. Видеоанализ делает игрока видимым без переезда — данные едут вместо человека.

Какой принцип это демонстрирует. Редакционно значимо и другое: в наших источниках проект существует в двух версиях зрелости, и команда книги печатает ту, что подтверждают три источника из четырёх. Скромная правда полезнее громкой неопределённости — принцип, на котором стоит вся эта книга.

Куда это масштабируется. Любой вид спорта с видеофиксацией; интеграция с федерациями и академиями как канал; в пределе — национальная база юных игроков, где прописка не решает судьбу.