In professionele esports kunnen kleine verschillen bepalen wie een wedstrijd wint. Team Liquid, een van de grootste esportsorganisaties ter wereld, gebruikt daarom al jaren data om spelers en coaches beter te ondersteunen. Samen met SAP ontwikkelt de organisatie AI-toepassingen die wedstrijdstrategieën helpen voorbereiden, de communicatie tussen spelers analyseren en hun fysieke conditie opvolgen.
In esports telt elk procent
Team Liquid werd in 2000 opgericht door de Nederlander Victor Goossens en groeide uit tot een internationale organisatie met meer dan 150 professionele spelers. De teams nemen deel aan competities in onder meer League of Legends, Dota 2 en World of Warcraft.
Goossens vergelijkt zijn data-driven aanpak met de zoektocht naar marginal gains in het wielrennen. Ploegen zoals Visma Lease a Bike besteden aandacht aan elk detail, van training tot voeding, om hun renners een klein voordeel te bezorgen.
“Technologie helpt ook in esports om die laatste procenten te winnen”, zegt Goossens. “Maar je kunt iemand zonder talent of trainingsdiscipline geen technologie geven en verwachten dat die plots dertig procent beter wordt.”
Ook voormalig League of Legends-professional Mads ‘Broxah’ Brock-Pedersen deelt die mening. Volgens hem helpt AI spelers om beter te worden, maar blijft talent doorslaggevend.
Miljoenen wedstrijden als basis voor betere strategieën
De zoektocht naar kleine verbeteringen bracht Team Liquid in 2018 bij SAP. Computer games produceren enorme hoeveelheden gegevens over het verloop van wedstrijden en de prestaties van spelers. Die informatie analyseren vergde vroeger bijzonder veel handmatig werk. Samen met SAP ontwikkelde Team Liquid het Next Level Esports Center, gebouwd op SAP Business Technology Platform. De omgeving bevat meer dan 1,6 terabyte aan gegevens uit ongeveer tien miljoen gespeelde wedstrijden.
Bij League of Legends en Dota 2 gebruiken analisten die informatie onder meer om de keuzes van tegenstanders tijdens de draftfase te voorspellen. Dat is de fase vóór de wedstrijd waarin teams bepalen met welke personages ze zullen spelen en welke ze voor hun tegenstander uitsluiten. Coaches kunnen op basis van die voorspellingen hun eigen wedstrijdstrategie beter voorbereiden.
Met SAP Joule Agents krijgen ook spelers en coaches rechtstreeks toegang tot de gegevens. Ze kunnen vragen stellen in natuurlijke taal en krijgen sneller inzicht in eerdere wedstrijden en de tactieken van tegenstanders. Zo democratiseert Joule data-analyse binnen Team Liquid: ook medewerkers zonder technische expertise kunnen zelfstandig met de gegevens aan de slag.
Broxah herinnert zich hoe belangrijk een goede voorbereiding is. In 2018 bereikte hij met een Europees team de wereldfinale van League of Legends. Zijn ploeg verloor met 3–0 van het Chinese Invictus Gaming. Volgens Broxah beschikte zijn team destijds over onvoldoende diepgaande wedstrijdanalyses om zich optimaal voor te bereiden.
AI ontdekt problemen in de communicatie
Een van de toepassingen waar Goossens bijzonder enthousiast over is, analyseert de gesprekken tussen spelers tijdens wedstrijden. “In League of Legends communiceren vijf spelers voortdurend met elkaar. Dat is cruciaal voor hun samenwerking”, legt hij uit. “We kunnen nu bijvoorbeeld vaststellen dat een speler stiller wordt wanneer hij een paar keer wordt uitgeschakeld. Als dat in meerdere wedstrijden gebeurt, kunnen we het aantonen en bespreken.”
Bij een Dota 2‑team kwam zo een opvallend probleem aan het licht. Drie Koreaanse spelers schakelden tijdens hectische spelfases onbewust over op hun moedertaal. Hun twee Europese teamgenoten begrepen daardoor niet altijd wat er werd gezegd. De analyse toonde dat dit vooral op cruciale momenten in wedstrijden voor problemen zorgde. Team Liquid besloot daarop de Koreaanse spelers Engelse taaltraining aan te bieden, zodat ze ook onder druk in het Engels blijven communiceren.“Als je niet weet waar de problemen zitten, is het moeilijk om ze aan te pakken”, zegt Goossens.
Hoe data helpt om spelers fit te houden
Team Liquid onderzoekt inmiddels ook hoe fysieke en mentale belasting de prestaties beïnvloedt. Dat is vooral relevant bij de Race to World First in World of Warcraft, waarbij teams soms 10 tot 16 dagen intensief spelen om als eerste een nieuwe uitdaging te voltooien.
Bij een deel van de spelers verzamelen WHOOP-sensoren gegevens over slaap, herstel en fysieke belasting. Via SAP Business Data Cloud worden die gecombineerd met wedstrijdstatistieken. Coaches en performancebegeleiders krijgen zo een beter beeld van de belastbaarheid van individuele spelers.
Tijdens een recente race viel de herstelscore van een speler van de ene dag op de andere sterk terug. Hij voelde zelf nog niets, maar de coach zag de uitschieter op het dashboard. Kort daarna werd de speler ziek. Omdat het team gewaarschuwd was, kon het meteen preventieve maatregelen nemen. Volgens Oliver Huth, VP, Global Head of Analytics Platform & Engineering bij SAP, bekeken de coaches ook wat ze zouden doen als de score verder zou zakken: de speler vervangen of hem een andere rol geven.
Deelname aan de biometrische monitoring is vrijwillig. Ongeveer de helft van de betrokken spelers koos ervoor.
Waarom AI de coach niet vervangt
Goossens verwijst graag naar schaken om uit te leggen hoe AI de esportswereld verder kan veranderen. Schaakcomputers kunnen inmiddels beter spelen dan de wereldkampioen en voor vrijwel iedere positie de beste zet berekenen.
Bij games als Dota 2 en League of Legends is dat veel ingewikkelder. Vijf spelers moeten voortdurend samenwerken, terwijl ze bovendien niet alle bewegingen van hun tegenstanders kunnen zien. AI wordt er vandaag vooral gebruikt om gegevens te analyseren en inzichten beschikbaar te maken.
Goossens verwacht dat de technologie in de toekomst ook steeds beter zal worden in het voorspellen van wedstrijdsituaties. Uiteindelijk beslissen de coaches hoe ze de informatie gebruiken, terwijl de spelers hun strategie onder grote druk moeten uitvoeren.
Ook Oliver Huth benadrukt dat AI binnen de grenzen van fair play moet blijven. Als computers uiteindelijk de wedstrijden zouden spelen, verdwijnt volgens hem een belangrijk deel van de aantrekkingskracht voor de fans van esports.
Wat bedrijven kunnen leren van Team Liquid
Volgens Huth heeft Team Liquid een belangrijk voordeel: vrijwel alle activiteiten binnen een computerspel leveren van “AI-ready data is voor twintig procent een technologisch vraagstuk en voor tachtig procent een kwestie van cultuur en change management”, zegt Huth. nature digitale gegevens op. Traditionele ondernemingen moeten vaak eerst informatie uit verschillende systemen en fysieke processen verzamelen.
“AI-ready data is voor twintig procent een technologisch vraagstuk en voor tachtig procent een kwestie van cultuur en change management”, zegt Huth.
Hij adviseert bedrijven om vanuit een concreet probleem te vertrekken en vervolgens te bepalen welke gegevens nodig zijn om het op te lossen. Team Liquid begon acht jaar geleden met één toepassing en breidde die aanpak geleidelijk uit. Dankzij de kennis en infrastructuur die Team Liquid inmiddels heeft opgebouwd, kunnen nieuwe toepassingen sneller worden ontwikkeld.
Drie ontwikkelaars uit het team van Huth werken voltijds samen met de eigen ontwikkelaars van Team Liquid. De ideeën ontstaan doorgaans bij de esportsorganisatie zelf, waar coaches en analisten weten welke verbeteringen nodig zijn.
Data helpt Team Liquid ook buiten de wedstrijden
De datagedreven aanpak beperkt zich niet tot de professionele teams. Broxah werkt tegenwoordig als content creator voor Team Liquid. Hij streamt zijn wedstrijden en geeft daarbij commentaar. Via publieksgegevens weet hij dat zijn kijkers vooral mannen tussen 25 en 40 jaar zijn en kan hij zijn content op hun interesses afstemmen.
Goossens stimuleert bovendien medewerkers om zelf met AI te experimenteren. Ook collega’s zonder technische achtergrond ontwikkelen toepassingen om hun dagelijkse werk efficiënter te maken.
