Futbol y Big Data
En el mundo de la pelota, la inteligencia artificial y la intuición empiezan a complementarse en vez de anularse. ¿De qué se trata la innovación que gana terreno en los grandes clubes del mundo?
La Big Data, desde hace un tiempo, ingresó al mundo de los deportes. Un antecedente de esta incursión se puede ver en la película Moneyball, basada en la historia real de Billy Beane, gerente general del Oakland Athletics, quien utilizó las estadísticas avanzadas para fichar jugadores.
Si ganamos con este equipo y con este presupuesto, habremos cambiado el juego para siempre“, dice Brad Pitt, que fue quien personificó a Beane en este filme. Y vaya si consiguió este objetivo. Gracias a un sistema basado en el análisis detallado de las estadísticas de sus jugadores, obtuvo un récord de victorias en la liga de béisbol.
Este modelo se replicó en otros deportes pero aún hoy persiste la tensión entre la tecnología en contraposición a la intuición y la experiencia. En esta disputa de sentido, el fútbol fue el deporte que más tardó en incorporar las herramientas que aporta.
La resistencia obedeció a creer que estos avances reemplazaban al hombre pero paulatinamente se comenzó a ver en la inteligencia artificial un aliado que ayuda achicar el margen de error para obtener mejores beneficios, tanto económicos como deportivos. Los datos sólo aportan una información que después debe ser empleada por un grupo de personas. Es decir, se requiere del valor humano.
En España algunos equipos utilizan modelos predictivos sobre el rendimiento y la prevención de lesiones de sus futbolistas. Getafe en la temporada anterior fue el equipo con menos problemas musculares: redujo las lesiones en un 70 por ciento. Sevilla creó un departamento de inteligencia artificial y en su radar tiene 18 mil futbolistas. En esta área las estadísticas ayudan a tomar mejores decisiones que disminuyen los riesgos. Quien supervisa todo este trabajo es Monchi, director deportivo del club. En su gestión se compró barato y se vendió caro. Las claves de la Big Data fueron dos: scouting y estimación de precio.
En nuestro país, si bien hay clubes que empezaron a trabajar con estas tecnologías, todavía el fenómeno está lejos de ser una generalidad. Gimnasia y Esgrima de La Plata desde 2017 formalizó un acuerdo con el Laboratorio de Investigación en Nuevas Tecnologías Informáticas de la Universidad Nacional de La Plata. Este servicio también se lo brindan a otras instituciones.
Diego Vilches Antāo es especialista en Big Data deportivo y, como líder de este proyecto, explica en qué consiste. “Básicamente ayudamos a tomar mejores decisiones. A cada club le definimos una base de datos donde se van consolidando información que antes estaba dispersa e inconexa. Por ejemplo, guardamos a través de nuestra app datos subjetivos como ser, como impacta en el deportista una sesión de entrenamiento, un partido, si esta estresado, duerme mal, si tiene algún dolor muscular y los podemos cruzar con datos objetivos como ser los proporcionados por los gps o los generados por los analistas de videos o las plataformas de eventing. También pueden cruzarse con aspectos psicológicos, técnico/tácticos, campos de juego, temperatura, etc”, cuenta.
“Hablamos con los que deben tomar decisiones (secretarios técnicos, entrenadores, dirigentes) para conocer cuáles son sus prioridades y les generamos información relevante para ayudarlos a minimizar los errores. Se empieza con un análisis descriptivo y se van generando los modelos computacionales a través de técnicas de inteligencia artificial para lograr predecir eventos con cierto grado de probabilidad.” , agrega.
– ¿Cuál es la inserción de la Big Data en el fútbol argentino en relación al mundo ?
– La mayoría de los clubes de nuestro país, por no decir todos, trabajan de manera “artesanal”. Tenemos analistas que ven los videos generados por el mismo club y a través de las plataformas que contratan generan los informes solicitados por los técnicos. Es decir, solo utilizan el video o las estadísticas que les brindan estas plataformas. Algo diferente a lo que ocurre con los grandes clubes del mundo que utilizan los datos para analizar el juego propio y de los rivales. Así es que encuentran de forma rápida los puntos fuertes o falencias, que de otra manera llevarían muchas horas de análisis.
– ¿Por que en general todavía hay resistencia en nuestro fútbol?
– Es que en pocas secretarías técnicas se toma conciencia que los datos son, por un lado un activo de los clubes, y por otro, una posible fuente de información que puede convertirse en un diferencial para tomar decisiones. Por ejemplo, para evaluar posibles refuerzos o el desempeño de los jugadores, para intentar determinar si está en su pico de rendimiento o están por comenzar un declive. Esto permitiría poder comprar y vender mejor, algo que hace muy bien el Sevilla de España.
– Algunos creen que la inteligencia artificial viene a reemplazar la capacidad del ser humano. ¿Qué podes decir al respecto?
– No, la última palabra siempre la va a tener una persona o un grupo de personas pero estas herramientas pueden ayudar a tener información que te permita tomar mejores decisiones. Por ejemplo, si necesitas reemplazar a un defensor central podes hacer un barrido por determinadas ligas y buscar aquellos que tienen características que se adapten mejor al estilo de juego que tenes. Además esto lo podes cruzar con su valor de mercado, finalización de su contrato, quien es su representante, edad, altura, duelos aéreos ganados, perdidos, etc. Y luego, con una lista reducida, los scouting del club pueden empezar a ver los videos para analizar en profundidad cuál es el jugador más adecuado para ese momento.
Lo concreto es que algunos de los clubes más importantes de Europa ya incorporan a especialistas en datos y analistas porque saben del diferencial que se puede obtener. Esto permite optimizar recursos y aumentar los beneficios. Este andamiaje tecnológico no viene anular el saber de la intuición y la experiencia. En todo caso, son dos universos que deberían complementarse. Complementariedad que supo ver John W. Henry cuando quiso contratar a Billy Beane para su equipo de béisbol, los Red Sox. No pudo llevarlo pero si copió su idea.
Tiempo más tarde el también dueño del Liverpool, decidió recurrir a un modelo matemático (diseñado por un físico de la universidad de Cambridge) para elegir como entrenador a Jürgen Klopp y los mejores refuerzos posibles. Para ello incorporó a Ian Graham, en el puesto de director de análisis, y a un equipo completo de ingenieros de datos, que con su trabajo fueron importantes para ganar la UEFA Champions League.
