डेटा और AI कैसे ई-स्पोर्ट्स के भविष्य को आकार दे रहे हैं - भाग II
वैश्विक ई-स्पोर्ट्स परिदृश्य में डेटा एनालिटिक्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के बढ़ते प्रभाव के कारण विकास हो रहा है। ई-स्पोर्ट्स एक उच्च-तकनीकी पारिस्थितिकी तंत्र में तब्दील हो गया है जहाँ क्लाउड कंप्यूटिंग, रीयल-टाइम डेटा और मशीन लर्निंग खिलाड़ियों के प्रदर्शन को आकार देने, प्रशंसकों की भागीदारी बढ़ाने और संचालन को सुव्यवस्थित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। स्थानीय टूर्नामेंटों से लेकर पेशेवर लीग तक, तकनीक अब प्रतिस्पर्धी गेमिंग के तेज़ी से बढ़ते प्रभाव के केंद्र में है। ईस्पोर्ट्सस्टेट्स के अनुसार, दुनिया भर में ईस्पोर्ट्स दर्शकों की संख्या 2025 तक 640.8 मिलियन तक पहुँचने का अनुमान है, जो 2020 में लगभग 212 मिलियन थी। प्रायोजन/मीडिया अधिकारों से उद्योग के राजस्व का लगभग 65 प्रतिशत हिस्सा प्राप्त होने की उम्मीद है।
ज़िपडो द्वारा 2025 के उद्योग अनुसंधान के अनुसार, लगभग 65 प्रतिशत पेशेवर ईस्पोर्ट टीमें वर्तमान में अपने प्रदर्शन और नियोजन वर्कफ़्लो में एआई-संचालित विश्लेषण उपकरण शामिल करती हैं। 214 खिलाड़ियों पर किए गए एक फ़ोर्टनाइट अध्ययन से पता चला है कि एआई-सहायता प्राप्त प्रशिक्षण विधियों को लागू करने के बाद क्षति में 32 प्रतिशत की कमी और उपचार प्रभावशीलता में 104 प्रतिशत की वृद्धि हुई। इस बीच, WiFiTalents (2024) के बाज़ार अनुमानों का अनुमान है कि ई-स्पोर्ट्स उद्योग में वैश्विक AI 2027 तक 2.5 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुँच सकता है, जो इस बात पर प्रकाश डालता है कि कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता तेज़ी से ई-स्पोर्ट्स पारिस्थितिकी तंत्र में प्रतिस्पर्धी सफलता और व्यावसायिक विकास, दोनों के लिए केंद्रीय बन रही है।
SiGMA समाचार सीरीज़ के पहले भाग में, NIP ई-स्पोर्ट्स डिवीजन के मुख्य परिचालन अधिकारी, ग्रांट रूसो, इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि MENA का ई-स्पोर्ट्स उछाल केवल पूंजी निवेश के बारे में नहीं है; यह युवा, तकनीक-प्रेमी आबादी, प्रतिस्पर्धा के प्रति सांस्कृतिक जुनून और गेमिंग को एक व्यवहार्य जीडीपी विकास इंजन के रूप में सरकारी मान्यता का उपयोग करने के बारे में भी है। रूसो इस बात पर भी चर्चा करते हैं कि कैसे ईस्पोर्ट्स विश्व कप जैसी पहल और 2027 के रियाद ओलंपिक में ईस्पोर्ट्स को शामिल करने की संभावना प्रतिस्पर्धी गेमिंग की वैधता और वैश्विक पहुँच को नए सिरे से परिभाषित कर सकती है।
इस दूसरे भाग में, रूसो इस बात पर चर्चा करते हैं कि दुनिया के विभिन्न हिस्सों में बहु-शीर्षक संचालन का प्रबंधन कैसे किया जाए, विभिन्न सांस्कृतिक प्रदर्शन संदर्भों के साथ कैसे तालमेल बिठाया जाए, और कैसे स्काउटिंग और प्रतिभा पहचान में बदलाव आया है ताकि क्षमता के साथ-साथ मानसिक और शारीरिक स्वास्थ्य को भी ध्यान में रखा जा सके। चर्चा में यह भी बताया गया है कि कैसे पहनने योग्य तकनीक, डेटा विज्ञान और एआई-संचालित प्रदर्शन विश्लेषण ईस्पोर्ट्स प्रतिस्पर्धात्मक लाभ की अगली लहर को प्रभावित कर रहे हैं।
बहु-शीर्षक संचालन और सांस्कृतिक अनुकूलन
SiGMA समाचार: NIP समूह 9+ विभिन्न ईस्पोर्ट्स शीर्षकों में काम कर रहा है, ऐसे में संगठन विविध प्रतिस्पर्धी पारिस्थितिकी तंत्रों को प्रबंधित करने के लिए अपनी परिचालन रणनीतियों को कैसे अनुकूलित कर रहे हैं?
ग्रांट रूसो, एनआईपी ईस्पोर्ट्स डिवीजन के सीओओ: दो मुख्य क्षेत्र स्पष्ट रूप से यूरोप और चीन हैं। अन्य क्षेत्र भी हैं। एनआईपी ब्राज़ील और अन्य क्षेत्रों में है, लेकिन यूरोप और चीन को उदाहरण के तौर पर लें, तो ईस्पोर्ट्स कई मायनों में एक जैसा है। हालाँकि, सांस्कृतिक रूप से, ईस्पोर्ट्स और खेल प्रदर्शन के दृष्टिकोण में बहुत अंतर हैं।
लचीला, सूक्ष्म और अनुकूलनशील होने की क्षमता होना बहुत महत्वपूर्ण है। पिछले कुछ वर्षों में सऊदी अरब के साथ काम करने के अनुभव ने, चाहे वह कुछ भी रहा हो, हमें सिखाया है कि कैसे एक अलग तरीके से, प्रदर्शन के लिए उपयुक्त रूप से एक संस्कृति को सीखा और अपनाया जाए, और उस संस्कृति के अनुरूप काम, शिक्षा और शिक्षण के तरीकों को बदला जाए। चीन या ब्राज़ील जैसी जगहों पर जाने के लिए, उस लचीलेपन को बनाए रखना और उस संस्कृति के अनुकूल ढलने का ज्ञान लाना ज़रूरी है।
“लचीला, सूक्ष्म और अनुकूलनशील होने की क्षमता होना बहुत ज़रूरी है, विभिन्न क्षेत्रों में सफलता प्रतिस्पर्धा के साथ-साथ संस्कृति को समझने से भी मिलती है।”
– ग्रांट रूसो, एनआईपी ईस्पोर्ट्स डिवीजन के सीओओ
लेकिन व्यावहारिक रूप से, दोनों प्रणालियाँ एक जैसी ही हैं। लक्ष्य यह है कि अब से तीन या चार साल बाद, एनआईपी में प्रदर्शन का तरीका एक जैसा हो, चाहे उसकी संस्कृति हो या देश। इस मुकाम तक पहुँचने के लिए, काफ़ी शिक्षा और अनुकूलन की ज़रूरत है। इसके लिए कोई सटीक शब्द नहीं है; बस कड़ी मेहनत और प्रयास, सही लोगों के साथ काम करना और सही प्रतिभाओं को सामने लाना ज़रूरी है। कोई गुप्त हथियार नहीं है; यह अनुभव, ज्ञान और सभी को एक साथ लाने के लिए मिलकर काम करने वाले सर्वश्रेष्ठ लोगों का परिणाम है।
SiGMA समाचार: टीम फाल्कन्स में स्काउटिंग और कोचिंग फ्रेमवर्क बनाने के आपके अनुभव के आधार पर, पेशेवर ईस्पोर्ट्स प्रतिभाओं की पहचान केवल कौशल मूल्यांकन से आगे कैसे विकसित हुई है, और कौन से उभरते हुए मानदंड दीर्घकालिक खिलाड़ी सफलता के लिए महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं?
रूसो: यह पारंपरिक खेलों से बहुत अलग नहीं है। मैं उन कुछ पहलुओं पर चर्चा करूँगा जिन पर मैं ध्यान केंद्रित करता हूँ। यह दो क्षेत्रों में विभाजित है: खेल के अंदर और खेल के बाहर। खेल के अंदर का पहलू वह हिस्सा है जो सभी ने पहले किया था और करते हैं। हम स्काउटिंग करके उस प्रतिभा को खोज सकते हैं।
गेमिंग या ई-स्पोर्ट्स, पारंपरिक खेलों की तुलना में शीर्ष प्रतिभाओं को मापने का एक ज़्यादा आसान तरीका है। इसके अलावा, मुझे जो काम करना पसंद है, वह है पर्दे के पीछे स्काउटिंग सॉफ़्टवेयर बनाना जिसे हम इन खेलों के API में प्लग कर सकें। हम सीधे डेटा प्राप्त कर सकते हैं, जबकि कई अन्य खेलों में, तीसरे पक्ष होते हैं जिन्हें इसे रिकॉर्ड करना और प्रोसेस करना होता है, वगैरह। इसलिए, ई-स्पोर्ट्स में खेल के नज़रिए से स्काउटिंग करना बहुत आसान और सरल है।
परंपरागत रूप से, आप किसी खेल में जाते, रैंकिंग में शीर्ष 30 खिलाड़ियों को देखते, और उन्हें एक संदेश भेजते, जैसे, “अरे, क्या आप फ्री हैं?” आजकल, खेल में आपकी टीम की ज़रूरतों को सही मायने में पहचानने की क्षमता, खेल के मापदंड, खेल के किसी प्रकार के मापदंड हो सकते हैं। यह संचार प्रणालियों से जुड़ा कुछ हो सकता है। यह नेतृत्व की ज़रूरतों से जुड़ा कुछ हो सकता है।
और मैं उस खेल में यह पहचानता हूँ कि कौन से मापदंड उन गुणों का सबसे अच्छा प्रतिनिधित्व करते हैं। काउंटर-स्ट्राइक एक शूटर के तौर पर आपके असली निशानेबाज़ी कौशल की परीक्षा है। लेकिन काउंटर-स्ट्राइक से आप कौन से मापदंड ले सकते हैं जो एक IGL, या एक लर्कर, या एक बेहतर एंकर खिलाड़ी दिखाएँ? वे विशिष्ट बातें क्या हैं? आधुनिक स्काउटिंग प्रणालियाँ इन सूक्ष्म मापदंडों को निकालने के लिए विकसित हुई हैं, उन्नत सॉफ़्टवेयर और डेटा-संचालित तरीकों का उपयोग करके व्यक्तिगत शक्तियों और रणनीतिक योगदानों का अधिक सटीक आकलन करती हैं।
लेकिन मुख्य बदलाव खेल से बाहर के दृष्टिकोण में भी है। यह तथ्य है कि एथलीट अब खेल एथलीटों के समान स्तर पर पहुँच रहे हैं। एक स्वस्थ मन, मस्तिष्क और शरीर का मतलब है एक अधिक पौष्टिक, बेहतर खिलाड़ी। हमारे कई खिलाड़ी फिजियोथेरेपिस्ट और पोषण विशेषज्ञों के साथ काम करते हैं। हमारे पास विटामिन वगैरह के लिए सप्लीमेंट विशेषज्ञ हैं।
जो भी हो, यह इसका एक बड़ा हिस्सा है, क्योंकि यह खिलाड़ियों को लंबे समय तक प्रशिक्षण लेने का अवसर भी देता है। यह उनके करियर की लंबी अवधि के बारे में भी है। सात या आठ साल पहले, कुछ बड़े खेलों में किसी खिलाड़ी का करियर आमतौर पर लगभग पाँच साल का होता था, लेकिन अब हम करियर को 10 या 11 साल तक बढ़ते हुए देख रहे हैं।
अब अच्छी बात यह है कि आने वाले खिलाड़ी, चाहे वे 16, 17 या 18 साल के हों, जानते हैं कि यह अच्छा होने का एक हिस्सा है। वे इसे जानते हैं। ओह, अगर मुझे एक अच्छा खिलाड़ी बनना है, तो मुझे अपने जीवन के इन खेल-से-बाहर के पहलुओं पर ध्यान देना होगा। और अब यह बहुत अच्छा है क्योंकि मुझे उन्हें यह समझाने में घंटों नहीं बिताने पड़ते कि हमें ऐसा क्यों करना चाहिए।
(छवि क्रेडिट: x.com/TeamFalconsGG)
ईस्पोर्ट्स में उभरती हुई तकनीकें
SiGMA समाचार: प्रतिस्पर्धात्मक लाभ में AI-संचालित प्रदर्शन विश्लेषण और डेटा विज्ञान जैसी उभरती हुई तकनीकों की आपकी क्या भूमिका है, और स्थापित संगठन पारंपरिक कोचिंग विधियों के साथ नवाचार का संतुलन कैसे बना रहे हैं?
जो कोई भी नेतृत्व करना चाहता है और उन तरीकों और तरीकों को खोजना चाहता है जिनसे AI अनुकूलित हो सके, और इन विभिन्न नई तकनीकों को एकीकृत करके इसे कारगर बनाया जा सके, वे वही लोग हैं जो, जैसा कि मैंने अभी हमारी संस्कृति के बारे में कहा, खुले विचारों वाले होने को तैयार हैं। यह वही विचारधारा है। यह दीवार पर चीज़ें फेंकने और देखने जैसा होगा कि क्या चिपकता है।
अभी तक कोई भी वास्तव में नहीं जानता कि हम AI को खेलों और ई-स्पोर्ट्स में कैसे अनुकूलित करेंगे। लोग दावा करेंगे कि वे ऐसा करते हैं, लेकिन शायद अगले 20 सालों तक कोई भी वास्तव में नहीं जान पाएगा। इसलिए, जो भी आगे बढ़ेगा, वही सबसे ज़्यादा कोशिश करने को तैयार होगा। विशेष रूप से, ऐसे त्वरित तरीके हैं जिनसे हम AI को अनुकूलित कर सकते हैं, चाहे वह संचालन, शेड्यूलिंग, या लॉजिस्टिक्स में हो, ताकि खिलाड़ियों का जीवन आसान हो सके। लेकिन जब खेल के बाहर के प्रदर्शन की बात आती है, तो मुश्किल यहीं होती है। हम पहनने योग्य तकनीक के बारे में बात कर रहे थे, जिसमें बैंड और अंगूठियाँ वगैरह शामिल हैं; AI न सिर्फ़ जानकारी की निगरानी करने में मदद कर सकता है, बल्कि डेटा को प्रोसेस भी कर सकता है।
तो, उदाहरण के लिए, मुझे खिलाड़ियों के सोने के शेड्यूल के बारे में ढेर सारा डेटा दिया जाता है, जो उनके द्वारा पहनी जाने वाली अंगूठियों वगैरह पर आधारित होता है। इसका मतलब यह नहीं है कि मुझे उससे कोई नतीजा मिलेगा, है ना? मैं उस जानकारी का क्या करूँ जब तक कि मैं खुद जाकर उस पर शोध न कर लूँ? हालाँकि, अगर कोई AI कह सके, “अरे, यह आदमी इस तरह सो रहा है, तुम्हें उसे ऐसा करने के लिए कहना चाहिए”, डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग करके समाधान निकाल सके, तो यह बहुत दिलचस्प होगा। लेकिन जब हम मानव शरीर और प्रदर्शन के पहलू की बात करते हैं, तो इसमें अभी भी एक लंबा रास्ता तय करना है।
हालांकि, तकनीकी पक्ष पर, संचालन, शेड्यूलिंग और गेम के अंदर के पहलू भी दिलचस्प तरीके पेश कर सकते हैं। यह संभवतः उन डेटा बिंदुओं की पहचान करेगा जो विश्लेषकों या गेम पर काम करने वाले लोगों को पहले से ज्ञात डेटा से भिन्न हैं, क्योंकि इन वीडियो गेम में केवल कुछ ही स्तर होते हैं। फिर भी, इसमें अभी भी एक या दो प्रतिशत सुधार देखने को मिल सकते हैं, और निस्संदेह इसे लागू भी किया जाएगा।
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