La parálisis que vive el fútbol mundial y la incertidumbre sobre cuándo se retomarán las competiciones no impide que los clubes tengan que seguir trabajando en la confección de las plantillas de cara a la próxima temporada. Y en el contexto actual, en el que es imposible hacer un seguimiento en directo a los jugadores y donde hay que lidiar con las dificultades económicas derivadas de la situación que vivimos, se puede acelerar un proceso que está tomando fuerza en los últimos tiempos: la implantación del big data en los equipos. 

Cada vez hay más responsables deportivos que no sólo se preocupan de buscar jugadores o entrenadores. Ahora también se encargan de fichar analistas de datos especialistas en descifrar todas las estadísticas que genera el mundo del deporte. ¿El motivo? Conseguir que la tecnología facilite el trabajo y ayude a conseguir una ventaja competitiva. Quizá las palabras Mediacoach, Wyscout, Instat o Driblab no les digan nada a los aficionados, pero deben saber que también aportan su granito de arena en los triunfos de sus equipos. Son algunos de los proveedores de datos que ayudan a directivos y técnicos a analizar y evaluar todo lo que pasa sobre un terreno de juego y que se escapa a la simple vista. En un mundo tan competitivo, donde la toma de una decisión puede suponer muchos millones, parece imposible quedarse al margen de su influencia. Sigue habiendo escépticos, pero cada vez menos.

En la película de 2011 Moneyball, Peter Brand, el joven economista contratado por el equipo de béisbol Oakland Athletics, le dice al gerente general Billy Beane, interpretado por Brad Pitt, que “algunos jugadores son descartados por una serie de prejuicios y supuestos defectos: edad, aspecto, personalidad… Bill Gates y las matemáticas están por encima de todo eso. Entre los 20.000 jugadores de nivel que tenemos que considerar, creo que hay un equipo ganador de 25 personas que cabrían en nuestro presupuesto porque todo el mundo las infravalora”. La respuesta de Beane es “guíame por tu mirada”, en una muestra de apoyo a una forma de trabajar para captar nuevo talento o desaprovechado que viene a complementar el modelo clásico de los ojeadores. Es decir, la objetividad de los datos, de las estadísticas, como elemento de juicio más allá de la subjetiva intuición.

Que el big data llegara al fútbol parecía algo inevitable después de que se esté empleando desde hace años en competiciones estadounidenses tan importantes como la NBA, la NFL o la MLB. Hay quien cree incluso que ha tardado demasiado en implantarse. De esa opinión es Francisco López, responsable de comunicación de Driblab, una empresa que trabaja con 20 clubes en distintos continentes, y que explica a CTXT que “es raro que en el 2020 el big data esté aún en proceso de auge en el fútbol, porque en otros deportes se ha visto desde hace tiempo que su aplicación ha tenido mucho éxito. El fútbol ha estado apartado de esta realidad y ahora mismo estamos viviendo una expansión, aunque todavía queda mucho camino por recorrer. Estamos hablando del deporte más global, pero en esto ha necesitado de prueba, ensayo y error antes de darle una oportunidad”.

Cabe preguntarse cuál ha sido el motivo por el que los clubes han decidido utilizarlo. “Los números que maneja un club de fútbol son muy grandes en comparación con cualquier sector de la economía y se han dado cuenta de que una manera de minimizar el riesgo de las operaciones que realizan es apoyarse en esta tecnología –explica López–. Antes se veía como algo de futuro, un poco complejo, en el que se hablaba de la inteligencia artificial como un elemento para sustituir la labor de las personas. Ahora, tanto las entidades deportivas como las empresas que nos dedicamos a esto hemos encontrado un camino para trabajar juntos y complementarnos el uno al otro. Los datos aportan una información, pero luego necesita de un conocimiento, del valor humano. El cambio es que la industria del fútbol por fin está viendo el big data como una herramienta para ayudar, como un aliado, y no como una amenaza que venía a sustituir y a poner en tela de juicio la labor que hacían. La agudeza visual que tiene el departamento de ojeadores necesita ser refutada. Y con este sistema puedes corroborar la información y ver que ese jugador que el ojeador te dice que regatea muy bien, comprobar que es así gracias a los números. No es pelear un punto de vista con el otro, sino refutar las dos visiones. Nosotros les ayudamos, pero ellos también nos aportan cosas con su conocimiento”. 

Uno de los campos en el que los equipos obtienen más beneficio de su uso es en la contratación de jugadores. Para los más modestos resulta imposible tener controladas ligas remotas a la hora de poder fichar a un jugador. López señala que “nosotros tenemos una base de datos con más de 130.000 jugadores. Y analizamos entre 10.000 y 15.000 parámetros por partido. Eso supone una cantidad de información que la mayoría de los clubes no pueden tener por sí mismos. Si nosotros le decimos a un club ‘consideramos que el perfil de este jugador es bueno’, lo ven, le dan la oportunidad y luego lo hace bien y tiene una venta, puede suponer un beneficio que se ha maximizado gracias al big data. Y, sobre todo, logra minimizar el riesgo y el margen de error”. 

A pesar de la mayor predisposición de los equipos a hacer uso de las ventajas que les ofrece el big data sigue habiendo “quien lo considera como algo innecesario o que no lo ve como fundamental para sus esquemas actuales”, reconoce el representante de Driblab, que está convencido de que “si un club, además de tener la opinión de sus profesionales, cuenta con una visión analítica, descriptiva y con modelos predictivos del rendimiento que está teniendo un jugador, posee una ventaja sobre el que no lo tiene. Hemos notado que los que eran reticentes y prueban nuestros servicios, los siguen utilizando después. Eso nos hace pensar que la tendencia va a seguir hacia arriba y que a corto y medio plazo vamos a tener una situación como la de Estados Unidos”.

Otro de los aspectos del big data que resulta muy beneficioso para los equipos es la prevención de lesiones. No es casualidad que el equipo que menos problemas musculares sufrió la pasada temporada, el Getafe, apenas ocho, cuando Real Madrid y Atlético superaron los 30, se pusiera hace tiempo en manos de una empresa especializada, la israelí Zone7, que proporciona al equipo madrileño información muy valiosa respecto a ese factor que tantos contratiempos ocasiona a los clubes en una temporada. Los jugadores entrenan con unos chalecos GPS que monitorizan todos sus parámetros físicos. A las pocas horas, los técnicos tienen un informe completo de cada uno de ellos. Eso permite individualizar los ejercicios para cada jugador en función de su estado y anticiparse a situaciones de riesgo. Zone7 asegura que desde que colabora con el Getafe, ha logrado reducir un 70% las lesiones, disminuir un 65% los días de baja de los jugadores por ese motivo y detectar un 80% de posibles lesiones. Tal Brown, uno de sus responsables, afirmaba en El Mundo que “las lesiones en el deporte profesional cuestan millones a los clubes cada año. Pero en la era del big data no debería ser así”.

Los clubes que hacen uso de estas herramientas intentan correr menos riesgo económico a la hora de hacer una inversión, pero ¿es muy caro para ellos contratar esta tecnología? López señala que “nosotros no suponemos un gasto representativo en relación a lo que puede ingresar un equipo por seguir en Primera división. Contar con este servicio puede ayudar a un equipo pequeño a lograr la permanencia en la máxima categoría, que en España significa asegurar 45 millones de euros por derechos de televisión. Nuestro coste es irrisorio si lo comparas con las cifras de cualquier fichaje”.  

Habrá quién crea que la tecnología del big data puede detectar al nuevo Messi o al nuevo Cristiano Ronaldo, ahora que ambos ya enfilan la recta final de sus carreras deportivas. Paco López cree que “no todas las generaciones tienen un Messi o un Cristiano”, pero está de acuerdo con la idea de que “estas empresas pueden descubrir el nuevo talento antes de que sea una obviedad. Ha habido casos de jugadores con 17 años que tenían unos datos muy buenos y cuyo valor de mercado no llegaba ni al medio millón de euros y que años después tienen un valor de mercado descomunal”.

Estamos en plena expansión del big data en el mundo del fútbol y si los clubes confirman en los próximos años los beneficios que puede suponer su utilización, cabe preguntarse si llegará el momento en que los mejores analistas de datos puedan ser objeto de pugna entre los equipos por su contratación y si su cotización será igual que la de un jugador. López reconoce que “no creo que lleguemos a ese punto. Al final, la gestión del talento en el campo siempre se va a cotizar mucho más”.