Trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra những cơ hội mới cho thể thao hiện đại, từ phân tích kỹ thuật, tối ưu hóa giáo án đến hỗ trợ phòng ngừa chấn thương. Với thể thao Việt Nam, đây có thể là công cụ hữu ích trong hành trình nâng cao thành tích quốc tế. Tuy nhiên, đằng sau kỳ vọng về một cuộc cách mạng công nghệ vẫn là những bài toán không dễ giải quyết, từ dữ liệu, chi phí đầu tư, độ tin cậy của thuật toán đến vai trò không thể thay thế của huấn luyện viên (HLV).

Khi thành tích được đo bằng dữ liệu

Trong thể thao đỉnh cao, ranh giới giữa chiến thắng và thất bại đôi khi chỉ được quyết định bằng một phần trăm giây, một động tác kỹ thuật hoặc khoảnh khắc mất tập trung. Khi trình độ giữa các vận động viên (VĐV) ngày càng thu hẹp, việc khai thác những lợi thế nhỏ nhất trở thành yếu tố quan trọng để tạo nên khác biệt.

Đó cũng là lý do AI đang từng bước hiện diện trong hoạt động huấn luyện thể thao. Thay vì chỉ dựa vào quan sát trực tiếp và kinh nghiệm của HLV, các hệ thống phân tích hiện đại có thể xử lý lượng lớn dữ liệu về chuyển động, thể lực, kỹ thuật và kết quả thi đấu, qua đó cung cấp thêm cơ sở khoa học cho những quyết định chuyên môn.

Chẳng hạn, trong bóng đá, AI có thể phân tích cường độ di chuyển, khoảng trống đội hình hay thói quen triển khai bóng của đối thủ. Với điền kinh, hệ thống phân tích hình ảnh có thể hỗ trợ đánh giá tư thế chạy, tần suất bước chân và những biến đổi trong kỹ thuật. Ở các môn võ thuật, dữ liệu chuyển động giúp HLV nghiên cứu tốc độ ra đòn, khả năng giữ thăng bằng và hiệu quả thực hiện động tác.

Điểm đáng chú ý là AI không đơn thuần cung cấp thêm những con số, mà có thể hỗ trợ cá nhân hóa quá trình huấn luyện. Hai VĐV cùng thi đấu một nội dung chưa chắc phù hợp với giáo án giống nhau vì sự khác biệt về thể trạng, khả năng hồi phục hay lịch sử chấn thương. Khi những yếu tố này được theo dõi có hệ thống, HLV có thêm căn cứ để điều chỉnh khối lượng và cường độ tập luyện.

Với thể thao Việt Nam, nơi khoảng cách về nguồn lực đầu tư và điều kiện khoa học thể thao so với nhiều quốc gia phát triển vẫn là thách thức, ứng dụng AI có thể mở ra cơ hội nâng cao chất lượng huấn luyện. Đặc biệt, những công cụ phân tích hình ảnh, tổng hợp dữ liệu và hỗ trợ xây dựng giáo án có thể giúp các đội tuyển khai thác hiệu quả hơn nguồn lực sẵn có.

Tuy nhiên, cơ hội không đồng nghĩa với kết quả. Việc đưa công nghệ vào sân tập chỉ thực sự có ý nghĩa khi những phân tích của AI được chuyển hóa thành thay đổi cụ thể trong phương pháp huấn luyện và thành tích của VĐV.

Nếu AI được xem là bộ não phân tích thì dữ liệu chính là nguyên liệu quyết định chất lượng hoạt động của hệ thống. Đây cũng là một trong những thách thức lớn đối với việc ứng dụng công nghệ vào thể thao Việt Nam.

Số lượng VĐV đỉnh cao ở nhiều môn thể thao tương đối hạn chế. Điều này khiến việc xây dựng bộ dữ liệu đủ lớn và có tính đại diện trở nên khó khăn. Những mô hình được phát triển từ dữ liệu của VĐV nước ngoài cũng chưa chắc phù hợp hoàn toàn với điều kiện huấn luyện của VĐV Việt Nam.

Ngay cả khi có dữ liệu, việc phân tích vẫn đòi hỏi sự thận trọng. Một hệ thống ghi nhận VĐV có dấu hiệu suy giảm hiệu suất không có nghĩa đã xác định được nguyên nhân. Sự thay đổi ấy có thể liên quan đến mệt mỏi, quá tải, tâm lý hoặc nhiều yếu tố khác. Nếu đánh đồng mối liên hệ thống kê với quan hệ nguyên nhân - kết quả, HLV có nguy cơ điều chỉnh giáo án theo những khuyến nghị thiếu cơ sở.

Bên cạnh chất lượng dữ liệu là vấn đề bảo mật. Thông tin về sức khỏe, chấn thương, đặc điểm thể chất và trạng thái phong độ không chỉ thuộc phạm vi riêng tư của VĐV mà còn liên quan đến bí mật chuyên môn của các đội tuyển. Việc thu thập, lưu trữ và chia sẻ những thông tin này phải được kiểm soát chặt chẽ.

Nếu thiếu kế hoạch dài hạn, không loại trừ nguy cơ thiết bị hiện đại được trang bị nhưng không khai thác hết công suất, hoặc dữ liệu được thu thập thường xuyên mà không tạo ra giá trị thực tế.

Với điều kiện nguồn lực còn hạn chế, thể thao Việt Nam cần lựa chọn hướng đi phù hợp, ưu tiên những ứng dụng giải quyết được vấn đề cụ thể trong huấn luyện thay vì chạy theo công nghệ đắt tiền.

Không phải mọi giải pháp AI đều đòi hỏi đầu tư lớn. Một số công cụ phổ thông có thể hỗ trợ HLV tổng hợp thông tin, xử lý video, xây dựng phương án giáo án tham khảo hoặc quản lý công việc chuyên môn. Đây cũng là hướng tiếp cận được đề cập trong cuốn sách Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo trong Huấn luyện Thể thao hiện đại của TS. Lý Đại Nghĩa, được giới thiệu năm 2025, nhằm giúp HLV và VĐV Việt Nam tiếp cận công nghệ trong những điều kiện nguồn lực khác nhau.

Dẫu vậy, công cụ phổ thông không thể mặc nhiên thay thế hệ thống đo lường chuyên dụng. Hiệu quả đầu tư cần được đánh giá bằng khả năng cải thiện chất lượng huấn luyện, tiết kiệm thời gian phân tích và hỗ trợ quyết định chuyên môn, thay vì số lượng phần mềm được sử dụng.

Đặc biệt, AI còn gặp giới hạn khi phân tích các yếu tố tâm lý như sự tự tin, động lực thi đấu, áp lực thành tích hay những biến động cảm xúc. Trong khi đó, đây lại là những yếu tố có thể quyết định thành bại ở thể thao đỉnh cao.

Với những ứng dụng dự báo chấn thương, nguy cơ càng cần được nhìn nhận thận trọng. Một cảnh báo của hệ thống không đồng nghĩa VĐV chắc chắn sẽ chấn thương; tương tự, việc không xuất hiện cảnh báo cũng không bảo đảm quá trình tập luyện hoàn toàn an toàn.

Vấn đề cốt lõi không phải phủ nhận công nghệ, mà là xác định đúng giới hạn của nó. AI cần được xem như công cụ tham khảo, hỗ trợ đánh giá, trong khi quyết định cuối cùng phải dựa trên kiến thức chuyên môn, dữ liệu đã kiểm chứng và tình trạng thực tế của VĐV.

Người thầy vẫn giữ vai trò quyết định

Sự phát triển của AI đặt ra câu hỏi: Liệu một ngày nào đó, thuật toán có thể thay thế HLV trong việc xây dựng giáo án, đánh giá phong độ và chỉ đạo thi đấu?

Huấn luyện thể thao không chỉ là quá trình tối ưu hóa những chỉ số về tốc độ, sức mạnh hay kỹ thuật. Đó còn là hoạt động giáo dục, xây dựng kỷ luật, phát triển bản lĩnh và hình thành mối quan hệ tin tưởng giữa người thầy với học trò.

Một hệ thống AI có thể phát hiện sự thay đổi trong động tác của VĐV, nhưng HLV mới là người kết hợp những thông số ấy với quá trình quan sát, kinh nghiệm và hiểu biết về hoàn cảnh cụ thể để xác định nguyên nhân.

Đôi khi, việc một VĐV sa sút phong độ không bắt nguồn từ thể lực hay kỹ thuật mà bởi áp lực tâm lý, sự thiếu tự tin hoặc những khó khăn ngoài sân tập. Trong tình huống ấy, điều VĐV cần chưa chắc là một giáo án mới, mà có thể là sự động viên, chia sẻ và niềm tin từ HLV.

Trong thi đấu, vai trò của con người càng thể hiện rõ. Một chiến thuật được phân tích tối ưu trước trận có thể nhanh chóng trở nên không phù hợp khi đối thủ thay đổi cách tiếp cận. HLV phải quan sát, đánh giá tình hình, đưa ra quyết định trong thời gian ngắn và chịu trách nhiệm về lựa chọn của mình.

Điều đó cũng đồng nghĩa vai trò của HLV sẽ thay đổi khi công nghệ phát triển. Bên cạnh kiến thức chuyên môn truyền thống, HLV cần có khả năng đọc hiểu dữ liệu, nhận diện sai số và biết khi nào nên sử dụng hoặc phản biện khuyến nghị của hệ thống.

Thay vì thay thế con người, AI có thể giúp HLV giảm thời gian xử lý thông tin, nâng cao chất lượng quan sát và tập trung nhiều hơn cho việc chỉ dẫn, động viên VĐV.

Với thể thao Việt Nam, việc tiếp cận AI vì thế cần được triển khai theo lộ trình, gắn với nhu cầu thực tế của từng môn, đào tạo nhân lực và đánh giá hiệu quả định kỳ. Thành công không thể chỉ được đo bằng mức độ hiện đại của thiết bị, mà phải thể hiện ở giá trị chuyên môn mang lại.

AI có thể phát hiện sai số trong một động tác, nhưng người thầy mới là người biết cách giúp học trò sửa chữa sai số ấy, vượt qua áp lực và biến những thông số thành thành tích. Đó cũng là giới hạn cần được nhận thức rõ khi đưa trí tuệ nhân tạo vào thể thao: công nghệ là công cụ hỗ trợ, còn con người vẫn phải giữ vị trí trung tâm.