최근 야구경기는 그냥 배트랑 공만으로 경기에 임하는 시대가 아닙니다. 수십년간 축적된 데이터와 선수 개개인의 강점과 약점, 타자의 경우 어떤 성향의 투수에게 약한지 등을 AI기술을 통해 분석하고 파고들면서 메이저리그(MLB)랑 한국 프로야구(KBO)도 확실히 다른 길을 걷고 있습니다. 특히 분석도구, 적용 범위, 실시간 처리 기술에서 차이가 팍팍 납니다. 오늘은 야구를 잘 알지 못해도 이해할 수 있게, MLB와 KBO의 AI 기술력을 세 가지 기준으 비교해서 정리해볼게요!
분석도구 차이(MLB는 ‘Statcast’, KBO는 ‘Hawk-Eye’)
MLB는 이미 Statcast 시스템이 전체 구장에 깔려있어서, 투수의 회전수부터 타구 속도, 각도, 수비 반응까지 아주 디테일하게 데이터가 뽑혀요. 진짜 뭐 하나 놓치는 거 없이 세세하기 측정되어 모든 플레이가 데이터화 됩니다. 예를 들어, 특정 타자의 'Hard Hit%'가 높다면, AI는 강한 타구를 자주 치는 선수로 분류하고, 수비 위치를 조정하거나 투구 전략을 다시 설계할 수 있게 도와줍니다. 반면에 KBO는 아직 Hawk-Eye 기반으로 데이터 수집 중인데, 이것도 나쁘진 않습니다. 2022년부터 포수 프레이밍, 타구 궤적, 수비 반응 같은 데이터까지 슬슬 쌓이고 있거든요. 그래도 아직 Statcast 수준까진 미치지 못하 기술적으로 조금 늦은 감은 있어요. 그럼에도 불구하고, SSG 랜더스와 같은 몇몇 구단은 자체 AI 분석 도구를 활용해 MLB에 가까운 분석 환경을 구현하려고 노력 중입니다.
적용 범위(MLB는 팀 전체가 데이터 기반)
MLB에서는 각 구단 하나하나가 데이터 분석팀을 따로 두고, 코칭 스태프랑 실시간 소통하면서 AI 기반으로 전략을 수립하고 실전에 사용합니다. 경기 전부터 선수 라인업, 타순 조정, 수비 시프트까지 전부 AI랑 회의해서 시뮬레이션을 거친 뒤 결정하는 수준입니다. 심지어 상대 투수와 타자의 맞대결 데이터를 바탕으로 어떤 구종을 던질지 까지 제안됩니다. 이처럼 MLB에서는 AI가 사실상 전술 코디네이터 역할까지 맡고 있습니다. 반면에 KBO는 아직 팀마다 차이가 큽니다. 두산, SSG 등 일부 팀은 AI 활용도가 꽤 높지만, 일부 팀은 여전히 경험과 직감에 의존하는 경우도 많아요. 데이터는 수집하고 있지만, 데이터를 전략에 바로 활용하는 AI 연동부분은 MLB에 비해 부족합니다. KBO도 지금은 데이터 수집 중이라 본격적인 전략 적용은 ‘진짜’로 이 데이터가 누적된 뒤에 빛을 볼 거예요. 데이터 기반 야구로 전환하기 위해 점차 분성관련 조직을 육성하고 있으며, 선수훈련 및 경기운영에서 AI를 더 넓게 적용하려는 움직임이 이어지고 있습니다
실시간 처리 속도(MLB는 이미 자동화 끝판왕)
MLB는 실시간 처리 속도 면에서도 한 수 위! 경기 중에도 AI가 바로 데이터를 분석해서, 해설진, 중계 화면, 벤치에 동시에 피드백을 동시에 전달합니다. 예를들어, 투수의 피칭 스피드가 갑자기 떨어지면 '피로누적' 가능성을 AI가 감지하고, 교체를 권유하는 알림을 보내고, 타자의 데이터를 분석하여 수비 시프트를 몇초 안에 반영하는 경우도 있습니다. KBO는 아직 경기 중 실시간 분석까지는 못 가는 팀이 많아요. 데이터는 수집되고 있지만, 경기 중 피드백 → 전략 반영까지 연결되는 건 한계가 있어요. 하지만 몇몇 구단이 태블릿으로 데이터 실시간 조회하는 시스템도 도입하고 있어 KBO도 언젠가는 AI분석 데이터 야구를 하는날이 올것입니다. 결국 중요한 건 단순한 기술도입이 아니라, 수집된 빅데이터를 어떻게 활용하는지에 따라서 승패가 갈리겠죠. 데이터를 잘 분석하고, 상황에 맞게 적용하는 팀이 진짜 강팀이 될 것입니다.
정리하자면, 현재는 MLB가 기술이든 적용 방식이든 압도적인 선두주자인 건 맞습니다. 하지만 KBO도 확실히 AI 기반 시스템을 하나하나 갖춰가고 있고, 몇몇 구단은 MLB 뺨치는 수준으로 진입 중이에요. 결국 중요한 건 ‘얼마나 데이터를 잘 활용하냐’ 이거겠죠? AI랑 함께 진화하는 야구, 앞으로 더 기대해도 좋습니다.