NFL이 AI로 700명의 선수를 구한 방법

700. 2023년 NFL에서 AI가 예방한 선수 부상 건수다. 한 명의 스타 선수가 빠지면 경기 결과가 바뀌고, 플레이오프 진출이 좌우되며, 방송 시청률까지 흔들리는 NFL에서 이 숫자는 단순한 통계가 아니다. 수백억 원의 가치를 지닌 투자를 보호한 결과다.

슈퍼볼이 AI의 성지 샌프란시스코 베이 에리어에서 열리는 것은 우연이 아니다. 230억 달러 규모의 NFL은 이미 수년 전부터 자체 AI 작전을 펼쳐왔고, 그 성과가 가장 중요한 곳에서 나타나고 있다. 바로 장부 위에서 말이다.

경기장을 실험실로 만든 데이터

아마존 웹 서비스와 함께 구축한 NFL의 '디지털 선수' 프로그램은 선수 추적, 비디오, 부상 기록, 훈련 데이터를 AI로 종합 분석해 실제 부상이 발생하기 전에 위험 신호를 포착한다. 마치 의사가 환자의 혈압을 재듯, AI가 선수의 몸 상태를 실시간으로 진단하는 셈이다.

데이터의 규모는 상상을 초월한다. NFL은 지난 10년간 어깨패드와 공에 칩을 내장해 선수들의 속도, 가속도, 이동 거리를 측정해왔다. 이 시스템은 시즌 동안 5억 개의 데이터 포인트를 생성하며, 매초 10번씩 각 선수의 위치를 추적한다.

하지만 디지털 선수 프로그램은 한 차원 더 나아간다. 선수 몸의 29개 지점을 초당 60번 비디오로 추적하고, 여기에 훈련량, 부상 기록, 경기장 상태까지 더한다. NFL 선수 건강안전 부사장 매켄지 헤르조그는 "경기장이 가상 생체역학 실험실로 변했다"고 표현했다.

킥오프부터 태클까지, AI가 바꾼 규칙

이 데이터는 단순한 분석을 넘어 경기 규칙 자체를 바꿨다. AI는 1만 시즌을 시뮬레이션해 킥오프 플레이의 공간과 속도를 줄이면 뇌진탕 발생률과 재미 요소가 어떻게 변할지 모델링했다. 그 결과 탄생한 '다이나믹 킥오프' 규칙은 이번 시즌 1,100번 이상의 추가 리턴을 만들어냈으면서도 부상률은 일반적인 패스나 러닝 플레이 수준으로 낮췄다.

'힙 드롭 태클'이라는 특정 태클 기법이 발목 염좌의 주요 원인임을 비디오 분석으로 밝혀낸 후, 이 기법을 금지한 결과 하체 부상이 25% 감소했다.

경기장을 넘어선 비즈니스 혁신

하지만 NFL의 AI 실험은 경기장 안에서 끝나지 않는다. 22명의 선수가 전속력으로 충돌하는 상황에서 부상을 예측할 수 있는 기술이라면, 대부분의 비즈니스 환경은 식은 죽 먹기다. NFL은 사실상 다른 모든 산업에 판매되는 기술의 시험장 역할을 하고 있다.

팬 데이터 관리에서도 같은 인프라가 위력을 발휘했다. NFL은 100개 이상의 소스에 흩어져 있던 900억 행의 팬 데이터를 정리했다. 대부분이 중복되거나 불완전한 데이터였지만, 정리 후 식별 가능한 팬 수가 1,200만 명에서 7,800만 명으로 늘어났다.

타겟 캠페인의 이메일 읽기율은 2-3배 증가했고, 넥스트 젠 스탯 데이터는 이제 아마존 프라임의 통계 중심 방송부터 젊은 시청자를 겨냥한 애니메이션 경기 중계까지 모든 곳에 활용된다.

한국 스포츠계는 준비됐나

이미 NFL 팀의 75%가 주간 경기 준비에 AI를 활용하고 있다. 라스베이거스 레이더스는 작년 봄 AI 코디네이터를 고용했고, 그는 "앞으로 몇 년 안에 AI를 매우 높은 수준으로 활용한 팀이 슈퍼볼에서 우승할 것"이라고 예측했다.

한국의 프로스포츠는 어떨까. K리그, KBO, KBL 등에서도 선수 부상 예방과 팬 경험 개선을 위한 AI 도입이 시급해 보인다. 특히 손흥민이나 이강인 같은 스타 선수 한 명의 부상이 국가대표팀 전체의 운명을 좌우하는 상황에서, NFL의 사례는 시사하는 바가 크다.