Sulit membayangkan sebuah permainan yang lebih terikat oleh tradisi daripada golf. Banyak lapangan dan klub memiliki aturan ketat mengenai ponsel. Mereka menentukan warna kaus kaki dan panjang celana yang dikenakan seseorang. Mereka bergantung pada pemain golf untuk mematuhi sendiri peraturan yang rumit.
Itu saja tradisi. Sekarang, mulai dari memesan waktu bermain, menjaga fairway dan green, hingga menikmati minuman setelahnya, seluruh permainan ini sedang diubah oleh kecerdasan buatan. Bagi komunitas golf, transformasi ini baru saja dimulai—dan akan semakin cepat dalam beberapa tahun ke depan.
Mulailah dengan sesuatu yang sederhana dan mendasar, seperti memesan waktu bermain. Pemain golf sudah lama dapat melakukan reservasi waktu mulai secara online. Namun, sebentar lagi, lapangan golf kemungkinan akan menggunakan asisten virtual yang menerima semua informasi Anda—dan data pribadi Anda—untuk memberikan apa yang Anda butuhkan.
Misalkan kamu dan temanmu, keduanya memiliki peringkat tengah, sedang mencari jadwal tee antara pukul 10 pagi hingga 11 pagi. Dan kamu ingin berjalan di lapangan, bukan naik kereta golf. Dan kamu ingin memastikan kecepatan permainan akan memungkinkan kamu menyelesaikan putaranmu dalam 4½ jam. Dan kamu ingin membatasi anggaran kamu untuk tiga putaran yang direncanakan sebesar $1.000.
“Tidak masalah,” kata Craig Kleu, chief operating officer dan co-founder dari Tagmarshal, sebuah perusahaan perangkat lunak di Kennesaw, Georgia, yang spesialisasinya adalah layanan lapangan golf. Seorang manajer lapangan dapat menggunakan teknologi perusahaan ini untuk menentukan kapan dan bagaimana kebutuhan Anda dapat dipenuhi—serta memprediksi (berdasarkan handicaps golf Anda) seberapa cepat Anda dan teman Anda akan menyelesaikan putaran Anda. Prediksi tersebut akan didasarkan pada data yang telah dikumpulkan Tagmarshal dari lebih dari 95 juta putaran golf di lebih dari 900 properti lapangan golf.
Bukan hanya pemain golf yang mendapatkan manfaat dari kemajuan ini. Pemesanan waktu bermain melalui pusat panggilan AI memberikan lingkungan yang “kaya data” bagi manajer lapangan, kata Fraser Marriott, kepala bisnis golf di Lightspeed Commerce, sebuah perusahaan perangkat lunak berbasis Montreal. Pusat panggilan biasanya akan menyimpan nama pemain golf, lokasi, alamat email, nomor ponsel, kode pos, metode pembayaran, preferensi waktu bermain, dan riwayat pemesanan sebelumnya. “Anda mendapatkan pemahaman yang cukup rinci mengenai klien Anda,” katanya.
Selain itu, jika waktu bermain (tee time) tersedia, AI akan menghubungi pemain golf yang ada di daftar tunggu—dan dapat menarik pelanggan secara mendadak dengan penawaran harga diskon dari harga yang tercantum atau harga yang biasanya ditetapkan melalui harga dinamis.
Instruktur pribadi Anda
Saat membicarakan peningkatan permainan seorang pemain golf, AI dalam banyak hal mengambil peran sebagai pelatih pribadi dan kaddi bersama. Alat-alat sedang muncul bagi pemain golf rekreasi yang mengukur kecepatan lemparan bola golf dan lintasan, menganalisis setiap bagian ayunan seorang pemain golf dan memetakan medan di mana tembakan mungkin jatuh—semua dirancang untuk mengurangi poin di kartu skor.
Misalnya, PG1, sebuah aplikasi mobile yang dikembangkan oleh Performance Golf di Fort Lauderdale, Florida, mengundang pengguna untuk memasukkan informasi tentang diri mereka: kebiasaan latihan (berapa lama waktu yang Anda bersedia alokasikan untuk latihan harian atau mingguan?), preferensi belajar (audio? video? melalui pelatih?) dan kecenderungan ayunan (siku bengkok? terlalu banyak keterlambatan pergelangan tangan saat mengenai bola?). Aplikasi yang sama, melalui kamera ponsel pintar, dapat merekam ayunan seorang pemain golf. AI kemudian menggunakan data ini untuk menghasilkan rangkaian rekomendasi—tips ayunan yang disesuaikan dengan jenis tubuh pengguna, serta rutinitas latihan untuk meningkatkan kinerja.
Untuk kecacatan umum seperti penerbangan bola yang terus-menerus rendah dan ke kiri, PG1 mungkin menyarankan pemain untuk memperpanjang siku mereka lebih jauh dari tulang rusuk mereka selama fase downswing. Perubahan semacam ini dapat memakan waktu bertahun-tahun untuk diinternalisasi, itulah sebabnya latihan tertentu dianjurkan untuk memperkuat perubahan tersebut.
Arccos Golf, yang berbasis di Stamford, Connecticut, mulai pada tahun 2012 dengan perangkat GPS kecil yang dipasang pada klub golf, sebuah sensor yang melacak jarak pemain. Saat ini, produk perusahaan, termasuk aplikasi yang didukung AI dan pengukur jarak, bertindak sebagai caddie virtual, yang merekomendasikan klub yang harus Anda gunakan dan area pendaratan optimal untuk setiap tembakan.
Teknologi ini, lagi-lagi, didukung oleh jumlah data yang sangat besar. Dalam waktu lebih dari sepuluh tahun, sensor Arccos telah melacak sekitar 1,5 miliar tembakan dari sekitar 25 juta putaran golf di ribuan lapangan; dengan demikian, alat perusahaan kemungkinan besar mengetahui (atau akrab dengan) lapangan yang Anda mainkan, termasuk bentuk fairway dan green. Perangkat lunak juga mengintegrasikan pengukuran real-time angin, suhu, kelembapan, dan ketinggian saat pengguna berpindah dari lubang ke lubang.
(Pemain turnamen, waspadalah: aliran langsung mungkin melanggar aturan golf, yang membatasi pemain hanya pada tiga set informasi: perkiraan jarak, lokasi lubang hari itu, dan peta kecil green. Dengan pertimbangan itu, sebagian besar aplikasi dapat mematikan informasi yang tidak disetujui selama kompetisi resmi.)
Sudut uang
Sementara pemain ingin meningkatkan skor mereka, lapangan golf ingin meningkatkan keuntungan mereka. Salah satu cara untuk itu adalah “optimisasi lapangan”: memahami bagaimana pemain golf bergerak melalui 18 lubang dan bagaimana mereka menghabiskan waktu serta uangnya di lokasi. Di sini, AI juga akan menjadi bahan kunci.
Misalnya, “kecepatan permainan” adalah salah satu dari dua faktor terpenting dalam kepuasan pemain golf, bersama dengan kondisi lapangan, kata Matt Barksdale, wakil presiden golf di Pinehurst Resort di North Carolina. Ia mengacu bukan hanya pada berapa lama sebuah putaran permainan berlangsung, tetapi juga pada rasa aliran yang konsisten selama permainan—tanpa gangguan besar, interupsi atau menunggu lama di tee untuk kelompok di depan selesai.
Untuk membantu mendapatkan alur yang tepat, AI menganalisis banyak data. Tagmarshal, misalnya, dimulai dengan waktu putaran historis, statistik dari lapangan itu sendiri tentang pemain golf di masa lalu dan berapa lama mereka menghabiskan untuk menyelesaikan permainan.
Dengan informasi ini, serta detail tentang siapa saja yang telah memesan waktu bermain untuk hari tertentu (seperti handicaps pemain dan pemesanan sebelumnya), teknologi ini dapat memprediksi kecepatan bergerak berbagai kelompok pemain golf melalui lapangan dan memberi peringatan kepada manajemen mengenai masalah potensial. Misalnya, sebuah kelompok perusahaan dengan pemain berhandicap tinggi yang belum pernah bermain di lapangan tersebut sebelumnya dapat ditandai lebih dahulu.
Untuk memastikan, tata letak kursus sepanjang hari—lokasi tee dan lubang—serta kondisi lapangan (kecepatan green, tingkat kelembapan) dan prakiraan cuaca dimasukkan ke dalam pot AI. Memang, tiap lubang dapat dilengkapi dengan “tag angin” digital yang merekam kecepatan dan arah angin.
Titik penting dari semuanya: AI membantu manajer kursus bersikap proaktif terkait kecepatan bermain daripada reaktif.
Kami mengawasi hambatan,” kata Barksdale. “Secara ideal, kami memprediksi di mana hambatan itu mungkin terjadi dan menyiapkan rute sesuai dengan kebutuhan setiap hari, dengan beberapa lubang dipindahkan maju atau mundur, atau lokasi lubang diubah ke titik yang lebih tidak mengganggu.
Saat permainan dimulai pada hari itu, data lebih lanjut terus dipompa ke dalam sistem.
Di Pinehurst, misalnya, “waktu lari”—seberapa lama sebuah putaran permainan memakan waktu—secara cermat diperiksa mulai dari kelompok pertama pemain golf pada hari itu. “Kami memantau cuaca, lokasi lubang, dan kondisi lapangan,” kata Barksdale, “dan mengkoordinasikannya dengan apakah kami memiliki banyak permainan kelompok, acara terorganisir, atau lebih banyak permainan individu.” Bahkan hari dalam seminggu juga merupakan bagian dari rumus tersebut. Operator resor mengetahui bahwa permainan di hari kerja cenderung melibatkan pemain yang lebih berpengalaman, yang kemungkinan akan bermain dengan cepat, sedangkan pemain akhir pekan seringkali lebih santai dan kurang berpengalaman. (Dan lebih lambat.)
Pinehurst juga dilengkapi dengan pelacak GPS untuk setiap caddie dan setiap kereta golf, agar dapat mengetahui secara tepat bagaimana permainan berjalan. Informasi ini juga masuk ke dalam basis data resor. Dan jika permainan mulai melambat, manajer lapangan dapat memanggil bantuan—menyarankan di mana pos pemandu harus ditempatkan di sekitar lapangan untuk membimbing pemain golf.
Pertempuran wilayah
Selain kecepatan permainan, AI memungkinkan manajer lapangan untuk lebih fokus pada tanggung jawab utamanya—menjaga lapangan golf dalam kondisi ideal. Brent Downs, direktur agronomi di Otter Creek Golf Club dan Harrison Lake Country Club di Columbus, Indiana, mengandalkan teknologi ini untuk, antara tugas lainnya, memprogram mesin pemotong rumput robotik klub, menganalisis data cuaca dan irigasi, serta menghasilkan gambar untuk menunjukkan bagaimana renovasi potensial di lapangan golf mungkin terlihat jika diterapkan.
Tujuannya adalah mengurangi jam kerja dan biaya pemeliharaan lapangan dalam kondisi sempurna, serta memprediksi dan mencegah masalah seperti menentukan kemungkinan penyakit rumput dan kebutuhan untuk tindakan pencegahan.
“Apapun yang memungkinkan kami menghemat waktu, baik dua jam atau 20 menit, mengurangi beberapa tugas dan memungkinkan kami fokus pada kompetensi inti,” kata Downs.
Beberapa kursus, tentu saja, akan mengadopsi AI secara perlahan. Yang jelas, golf, karena sifatnya, adalah olahraga yang konservatif. Namun, generasi baru pemain dan manajer lapangan golf yang tumbuh dengan ponsel di tangan mereka. Mereka terbiasa dengan dunia yang didasarkan pada data. Jadi, meskipun panjang celana dan warna kaus kaki masih menjadi bagian penting dari permainan, cara permainan itu dilakukan, dan cara lapangan dikelola, mungkin segera dibentuk oleh algoritma.
Bradley S. Kleinadalah seorang penulis di Bloomfield, Conn. Dia dapat dihubungi direports@wsj.com.
