Big Data en el fútbol: la democratización del deporte a través del análisis de datos, ¿llegará al Perú?

El fútbol ha tenido cambios importantes a lo largo de su historia: desde el uso de prendas especiales para el correcto desempeño hasta la instalación del VAR. Sin embargo, una de esas transformaciones de las que poco se habla es la implementación del Big Data. Se trata del análisis de estadísticas y datos numéricos que se recaudan en cada partido, evaluando así el desenvolvimiento de un futbolista en específico o de todo un equipo entero.

Las cinco ligas más grandes de Europa vienen instaurando el análisis de datos dentro de sus clubes, gracias a que cada uno de estos torneos recauda y entrega dicha información para que cada equipo pueda mejorar su competitividad, además de optimizar su proceso de decisiones y captar al talento correcto a sus instituciones. Si bien hay más instituciones que apuestan por la implementación de especialistas para trabajar con la Big Data, aún no está generalizado en todo el ‘deporte rey’.

Una de las grandes barreras que detiene a algunos clubes es la creencia de que con ello se eliminará la parte humana del deporte, y lo cierto es que dicha premisa podría ser refutada en muchas maneras. Así lo considera el especialista de Big Data y prevención de lesiones de España, José Luis Felipe, quien explicó a Depor cómo lo analítico y el ojo humano se complementan para así tener los mejores resultados.

¿Cómo el Big Data democratiza el fútbol?

El Big Data incrementa la igualdad competitiva si se sabe usar bien, pero tampoco hay que engañarnos. El Big Data no es el santo grial del fútbol, no es que haya venido a suplantar a nadie ni a menospreciar lo que se ha hecho antes ni nada. Si miramos 20 años atrás, los clubes de fútbol no tenían nutricionistas, tampoco un preparador físico específico, posiblemente no tendrían ni masajista y fisioterapeuta titulado como tal.

Con el paso del tiempo se han ido incorporando estos especialistas, los equipos trabajan con preparadores físicos en fuerza, en resistencia, readaptadores de lesiones, entre otros. Aquí, el analista de datos es otro miembro más del staff técnico, pero lo que genera un analista de Big Data es pasar del fútbol local al fútbol global.

Antes se pasaba al fútbol global mandando ojeadores a Brasil, Argentina, donde se sabía que allí había buenos futbolistas. Se les mandaba a ver fútbol en directo, pero ahora como puedo obtener datos de cualquier parte del mundo, en el momento en el que se están produciendo (por ejemplo, tengo datos de la Tercera División de Madagascar, donde antes ni pensaba que había), puedo estar como el ojo de Sauron, del Señor de los Anillos, con la vista en cualquier lado, no solo ciertos mercados conocidos. Puedo mirar en Azerbaiyán, Lituania, Noruega, incluso, resulta que estamos mirando jugadores muy buenos de ese país, que siempre han estado, solo que no se les había mirado.

¿De qué manera el Big Data ayuda a la selección de jugadores?

El Big Data es una herramienta que lo que te da son un volumen de datos tan grande, que te permite trabajar con los parámetros normales de cualquier jugador en toda su trayectoria. Esto hace difícil que se “engañe” sobre lo que hace o no un determinado deportista, al saber yo cómo actúa cuando gana, cuando pierde, cuando empata, cómo se comporta en el campo y más al tener toda esta data. Ello me ayuda a eliminar errores. Si tú ves un video o vas una semana a verlo en directo y ha tenido su mejor desempeño en ese momento, no significa que ello pase siempre en toda su carrera.

Por ejemplo, si vemos el video del debut de Robinho con el Real Madrid, todo el mundo pensará que volvió Pelé, pero luego lo ves jugar más veces y, aunque nadie niega que sea un buen jugador, no es el jugador que vimos en ese primer partido. Entonces, los datos eliminan ese sesgo que hayas tenido esa semana buena o un pico de rendimiento en un momento determinado, porque cualquier circunstancia se homogeniza todo y se eliminan los elementos extraños.

¿Cuál es el proceso que siguen los analistas de Big Data?

Es un proceso complejo y depende de cada club. Hay algunos que tienen esto muy instaurado con procedimientos muy cerrados, pero al final los equipos los que están haciendo son gestiones por procesos, como puede hacer cualquier empresa de cualquier otro sector. A partir de allí, hay clubes que ven a un jugador que les llama la atención por video y luego se ponen a analizar los datos, otros - que cuando les salta la alarma - ponen los ojos de sus scouts a ver videos de ese jugador.

Otros equipos mezclan ambos procesos, es decir, qué dicen los datos, qué dice el informe de los ojeadores y con todo se hace una miscelánea, ponderamos a qué queremos darle más peso y obtenemos una valoración final del jugador. Hay tantas opciones válidas como sistemas en el mercado.

El caso de Brentford (ascendido por primera vez en la Premier League) demuestra el éxito del Big Data, pero ¿cómo podría aplicarse al mercado latinoamericano?

En Latinoamérica, hay un ejemplo de éxito con la aplicación del Big Data: se trata de Independiente del Valle. Vino de última división profesional de Ecuador y luego se convierte en el campeón de la Copa Sudamericana en el 2019. Básicamente, se han fundamentado en jugadores jóvenes, en academia central del Ecuador, aglutina todo el talento de todo el país, incluso jugadores españoles han estado en el equipo. Este es el sistema que han construido y cómo lo han hecho, teniendo un sistema de captación de talentos muy potente.

En el caso de un club más pequeño de cualquier país, ¿cómo podrían trabajar? Potenciando el talento joven y teniendo una red de scouting y análisis de datos, para estudiar a aquellos muchachos que están despuntando (especialmente, si no tienes el poder económico para hacer fichajes como Haaland o Mbappé), tienes que construir a tus próximas figuras a la realidad de tu tierra y eso solo se consigue con inversión en el fútbol base y en las escuelas, con una red de captación grande.

¿Qué ha hecho el Brentford? Habrán pensando “si nosotros no podemos competir con las academias de fútbol inglés (como el Chelsea, Manchester City, entre otras), pasamos de la academia local a la global”. Dejaron de ver solo en Inglaterra y fijaron su mirada a toda Europa, solo con los datos. Eso sí, hay que tener un procedimiento muy cerrado para tener los datos muy controlados, para así captar talento.

¿Cuál es la realidad del Big Data en el fútbol? ¿Cuántas ligas vienen lo empleando?

Te diría que las cinco grandes de Europa lo tienen instaurado prácticamente en todos los equipos. También otras ligas, como la portuguesa, pero por circunstancias geopolíticas tienen otro sistema de captación. En el caso de Portugal, no tienen un sistema de captación tan desarrollado, como LaLiga, porque esta es la que termina absorbiendo a la portuguesa, pero esta al trabajar con las antiguas colonias de ese país en África, traen jugadores de esta parte del continente, como Mozambique.

¿Cuál es la realidad del Big Data en el fútbol sudamericano?

Me gustaría decir que sí he conversado con analistas de Sudamérica, pero no he tenido la oportunidad y me encantaría, para así intercambiar conocimiento. Cuando dicto las charlas para la escuela del Real Madrid se conectan muchos latinoamericanos y siempre me preguntan cómo podrían hacer para aplicarlo en la región, porque no hay muchos datos. Lo que me lleva a la pregunta de ¿cómo lo vienen haciendo?, porque cuando hay menos datos, me gustaría saber cómo es que trabajan.

El caso de Independiente del Valle es un buen ejemplo de aplicación, pero me gustaría también conocer cómo le hacen otros grandes equipos de la región, porque siempre sacan buenas figuras, como el caso de River Plate, Boca Juniors, entre otros. Cada año llegan a Europa dos grandes estrellas de estos equipos y sería estupendo conocer más sus procesos, como captan estos talentos, cómo trabajan con ellos y más. Me parece digno de aprender.

¿Qué ventajas ha traído consigo la aplicación del Big Data al fútbol?

Por citar un ejemplo. ¿Cuándo se ha visto a uno de los cinco mejores jugadores del momento noruego? En la vida, entonces ¿antes eran malos los noruegos? No, pero no había un ojo que les pudieran encima, que vaya a Alemania, que desarrolle el talento que se ha visto que tiene y al final tienen a un jugador noruego mega estrella.

Antes se ponía el foco solo en jugadores italianos, franceses o brasileños o argentinos, pero ahora cada vez es más fácil ver a talentos en Noruega, como de Azerbaiyán, Lituania, Letonia, y cada vez es más normal. Años atrás esto era impensable, pero no porque fueran malos, sino porque no se les veía. Solo los grandes clubes, como el Real Madrid o el Barcelona podían tener un ojeador en Hungría, pero un equipo equipo pequeño no lo tendría en otros puntos del mundo. Con la globalización, tienes los datos en tu casa y lo aplicas al fútbol.

¿Es aplicable el modelo del Brentford en un equipo del fútbol peruano?

En el fútbol peruano, así como en el de Ecuador o cualquier parte del mundo. Si tú tienes datos de tu competición ya has ganado mucho, porque tienes datos de tus rivales. El ejemplo típico es ver dónde tiran los penales, eso es lo más básico en el análisis, pero si tienes más datos de cómo juega cada futbolista de forma individual y colectiva, mejor.

En el caso de España, una vez acabada la jornada todos los equipos tienen los datos físicos y técnico-tácticos de todos los rivales, de todos los partidos, de manera que todos los clubes tienen una ventana abierta al rendimiento del rival, todo un espionaje industrial. Puedo saber quién corre más, quién corre menos, cuando pasa y más. Yo tengo los datos de Perú, de Ecuador, de Chile y los de Mozambique.

Para esto, los clubes tienen que ceder un poco para mejorar la competitividad de la liga, al otorgarle mis datos a la organización del torneo y que esta los distribuya al resto de equipos. Claro, yo estoy perdiendo mis datos, pero estoy ganando 20 equipos más. Obvio, esto no le interesa al equipo que siempre gana, a ese club no le interesa, porque se democratiza el fútbol.

¿Sería un error no aplicarlo?

No es un error. En España, que muchas veces nos la damos de muy avanzados y que tenemos todos los datos, solo el 20% de los clubes ven esta data. El resto no lo mira. A mí me han dicho cosas como que “el fútbol no son matemáticas”, “el fútbol no es atletismo” o “hemos llegado aquí sin los datos, podemos mantenernos”. Este discurso lo he escuchado varias veces y equipos como el Real Madrid podría bien decirme esa última frase; sin embargo, hace 30 años no se contaba con fisioterapeuta y ahora sí, tampoco se ha muerto.

¿La industria del Big Data puede ser la fórmula para atraer talentos de otros continentes?

El Big Data hace eso, te da más con menos recursos. Así quieras tener una red de ojeadores de scouting, como River Plate, si eres un club pequeño no los vas a poder tener en nómina, porque tus recursos son limitados y la liga de tu país genera menos beneficios que la de Argentina. Lo que sí puedes tener en plantilla es a un analista de datos, con la licencia de Wyscout, Instat Scout o alguna otra plataforma de datos de todas las ligas del mundo, que puede costar alrededor de mil dólares al año y todo eso cuesta muchísimo menos que tener contratado a 50 scouts.

Entonces, el Big Data te ayuda a democratizar un poco todo eso, porque tú, con menos recursos, puedes llegar a jugadores a los que antes no podías.

En la actualidad, el 61% de las industrias deportivas no usa data para su estrategia general, ¿cómo crees que puede ser la realidad en un mediano y largo plazo?

Depende mucho de la apuesta que haga el club y el modelo de negocio que quiera tener. Tal vez algunos digan que solo quieren ser equipos vendedores, otros quieren apostar por retener talento y ganar títulos nacionales e internacionales. Eso pasa por un tema de la dirigencia, de quienes dirijan al club.

Ahora, la visión del mundo del fútbol es visto como de la vieja escuela. El Big Data tampoco es que se vaya a instaurar muy rápido, pero sí va a suceder, en todos los clubes y a todos los niveles, dependiente de las posibilidades. Habrán clubes que apuesten mucho por ello, que lleguen a tener sus ingenieros informáticos, matemáticos y hasta astrofísicos, como lo hizo el Manchester City; quizá no haya que contratar a científicos de la Nasa y menos tener presupuesto para ello (tampoco es para tanto), pero se va a implantar en todos los clubes, en mayor o menor medida.

¿Va a ser más tardía de lo que todo el mundo quiere? Sí; sin embargo, a la larga lo hará porque hasta el propio espectador lo demanda. Los hinchas quieren saber cuántos kilómetros ha recorrido un jugador, qué espacios ocupa en el campo con los mapas de calor y lo reclama más, y dentro de esa demanda -porque no hay que olvidar que el fútbol se ha vuelto un negocio- habrá mayor oferta de los vendedores, los clubes.

Finalmente, ¿cuál es el problema de la ejecución del Big Data?

Hay un problema y muy grande: solo darle valor al Big Data. El fútbol también es subjetivo. Lo vemos con aquellos famosos ‘descubridores’, aquellos que se jactan de haber descubierto el talento de grandes jugadores. Es cierto, siempre habrá ese ojo experto que detecte ese valor agregado, por lo que el problema con el Big Data es que se pueda perder ese corazón, ese romanticismo del fútbol.

El Big Data automatiza el deporte, lo hace predecible y si solo apostamos por ello, en un principio puede gustar al espectador, pero llegará un momento en el que le pueda aburrir. En la final de la Europa League, donde hubo 11 penales, si me hubiera fiado solo de los datos, sería como ver un partido de robots, porque sería todo tan parametrado y perfecto, perdiendo el espectáculo que quiere ver el espectador.

Otro ejemplo es que la gente reclama de que el VAR tiene que ser más preciso, ¡cuidado! Que cuando no falle, a ver de qué hablan los periódicos deportivos. El problema que yo le veo es que se pueda perder esa esencia del mundo del fútbol.

José Luis Felipe, Doctor en Ciencias del Deporte y Datos de la Universidad Europea, dará una charla el martes 6 de julio en el programa ‘El Negocio del Fútbol 2.0′, organizado por Toque Fino. Ingresa a Toquefino.com/programas para más información.

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