¿Nos dirá el “Big Data” quien será el próximo Messi?
Las nuevas herramientas y posibilidades de análisis de datos en el deporte, nos permiten un acceso a información solo visto en películas futuristas.
Cuando oímos hablar de Big Data, Machine Learning o Inteligencia Artificial, inmediatamente solemos ponernos a la defensiva como si un Terminator fuese a entrar en la sala. Todos estos conceptos son únicamente herramientas que permiten a las personas procesar y ordenar una gran cantidad de información que de otra manera nos sería imposible de asimilar, pero en ningún caso se esta buscando suprimir el factor humano en la toma de decisiones finales.
Estas herramientas pueden ser empleadas en dos ámbitos clave dentro del deporte. En primer lugar en su vertiente puramente deportiva, el análisis de la competición en sí misma y la detección de los jugadores más prometedores, pero también un mejor análisis táctico del rival y como responder. En segundo como ayuda en funciones de gestión de las entidades deportivas, captación de aficionados y mejora de la experiencia de estos seguidores.
En el año 2002, el equipo de beisbol, los Athletics de Oakland en el que se inspira la película Moneyball protagonizada por Brad Pitt reencarnando a Billy Beane como manager del equipo, decidió crear un equipo de bajo presupuesto (spoiler alert) que superaría todas las expectativas alcanzando las finales de la liga y alcanzando un récord histórico de victorias consecutivas. Este equipo se creo en base al análisis estadístico de jugadores descartados por otros equipos por diferentes prejuicios lo que los convierte en económicamente asumibles para un equipo con un bajo presupuesto.
Esta realidad lleva implantada en el deporte americano ya muchos años, la NFL instalo sensores de datos en las hombreras de los jugadores y en todos los estadios de la NFL. Los chips recopilan datos de ubicación detallados de cada jugador y a partir de esos datos, se pueden analizar aspectos como la aceleración o la velocidad del jugador. En este mismo sentido en baloncesto el sistema Player Tracking permite predecir qué acción se realizará a continuación y decidir como defender una jugada o que jugador tiene una mayor probabilidad de anotar. El análisis de estos datos extrapolado a diferentes temporadas nos permite constatar empíricamente percepciones como que el juego en la NBA se ha acelerado en los últimos 20 años y comprobar que se tiran 25.000 tiros más por temporada que en el 2000 y que el porcentaje de triples ha pasado de un 16% en el año 2000 a un 36% en 2020.
Recientemente Monchi, probablemente el director deportivo más conocido de nuestro futbol, afirmaba: "La aplicación de tecnología en el deporte ya no tiene freno, el primer paso será que en todos los clubes va a haber un departamento de I+D para adelantarse a los rivales. No es lo mismo tener que ver a 1.500 laterales derechos de las principales ligas que filtrar por características y reducirlo a 50. Luego al futbolista hay que verlo in situ sobre el césped, porque la mayoría de los datos que tenemos son de acciones con balón".
Otro de los aspectos del Big Data que resulta muy beneficioso para los equipos es la prevención de lesiones. El año pasado el Getafe, equipo cuyos jugadores entrenan con unos chalecos GPS que monitorizan todos sus parámetros físicos y permite individualizar los ejercicios, sufrió únicamente 8 lesiones musculares frente a las más de 30 del Real Madrid o Atlético de Madrid. La aplicación de estos sistemas pueden reducir un 70% las lesiones y un 65% los días de baja de los jugadores. Esto tiene unas implicaciones deportivas evidentes pero también económicas, si la plantilla del Real Madrid con un valor superior a 1000 millones se pierde un 15% de los partidos, estamos ante una perdida de más de 150 millones de euros.
Además de en el aspecto deportivo, las entidades deportivas pueden aprovechar estas herramientas para comprender mejor otros aspectos de su entorno y poder mejorar su ROI (retorno de la inversión). Se puede conocer como interactúan tus aficionados o federados, donde se obtiene un mayor impacto a nivel publicitario y ayudar a tus patrocinadores. Monitorizando los comentarios de los aficionados se puede realizar un "análisis de sentimientos", y descubrir que les gusta y que no, así como desarrollar mapas de relaciones para mejorar la captación de nuevos aficionados.
Posiblemente no sea el único medio para encontrar al nuevo Messi, pero si la mejor para encontrar a grandes jugadores infravalorados, algo que para los equipos más modestos resulta imposible sin controlar ligas remotas y sus limitaciones presupuestarias les hacen imposible planteamientos como el de la famosa contestación de Florentino Pérez a Valdano en el año 2002, cuando hablando de Kaká este le comento "aquí tenemos un jugador que en estos momentos vale 12 millones y que dentro de cuatro años nos costará 60". La respuesta de Florentino fue: "No te preocupes, Jorge. Vamos a esperar que valga 60".
Rechazar esta cantidad de información es un lujo que las entidades deportivas no deberían permitirse independientemente del deporte al que se dediquen y cuando afrontan decisiones con importantes implicaciones económicas, la inclusión de estas herramientas debería ser una de sus prioridades.