Buscar y encontrar talentos en aquellos donde no todo el mundo sabe como hacerlom o tiene acceso, es una práctica consolidada en los últimos 15 años dentro del fútbol, principalmente en regions como Europa y gran parte del continente americano. El uso de la analítica como herramienta para ayudar a la planificación deportiva, es ya una práctica arraigada aunque no de la misma manera que ocurre en el béisbol o el baloncesto de Estados Unidos por ejemplo.
Sin embargo, con el correr del tiempo, esta práctica ha roto con barrera culturales dentro del fútbol como el hecho de no confiar solamente en los instintos a la hora de realizar una transacción comercial. El fútbol moderno se ha vuelto sumamente exigente y la combinación de prácticas que funcionaron en el pasado con la data que se puede conseguir de un jugador, ayudará sin dudas al proceso de encontrar el talento que un club está buscando.
¿Cómo es este proceso?. Salvador Carmona, fundador y CEO de la consultora Drilab, lo explicó en una más que interesante conversación con Fernando Palomo en el podcast ‘Nos Ponemos las Pilas’. “La data analítica ayuda a los clubes de fútbol a maximizar las oportunidades de encontrar talento en todo el mundo y minimiza el riesgo a la hora de tomar decisiones sobre un posible fichaje, así como en renovaciones o ventas. Es como el arte abstracto, analizar datos para conseguir mejores resultados y no guiarte solamente por la intuición”, comenzó explicando.
A pesar de reconocer que el fútbol lleva años de retraso respeco de beisbol y el baloncesto americano, deportes en los que el uso la data analítica es muy común, Carmona indicó que “en el fútbol muchos entienden que se pueden optimizar los recursos. Hay una realidad: si tines 7 scouts, tines limitaciones a la hora de evaluar jugadores porque no se pueden seguir todas las diferentes ligas del mundo, mientras que la inteligencia artificial puede ver todo de otra manera. Especialmente en categorías formativas”.
Hablando estrictamente de números, Carmona brindó un panorama del crecimiento del uso de este tipo de data por parte de diferentes clubes. “En la temporada 2018-19, nuestros clientes (unos 30 clubes repartidos por Norte y Sudamérica y Europa), realizaron un total de 212 movimientos, de los cuales en 132 de ellos participamos activamente suministrando datos. El caso de Giovani Lo Celso y su llegada a Europa, es un claro ejemplo de como el uso de la data analítica puede ayudar a descubrir talento”.
Seguidamente, Carmona dio otro caso de un jugador actualmente reconocido que fue descubierto por un club europeo gracias al sistema. “También está el caso de un jugador como Richarlison que se lo identificamos al Watford cuando jugaba en Fluminense. Luego de un proceso de evaluación, Watford lo compró por 13 millones de libras y un año más tarde de haber debutado en la Premier League se lo vendieron en 55 millones al Everton. La ayuda no fue solamente identificar el talento, sino además a ayudar a generarle beneficios al club”.
Las principales herramientas del big data modern está basado no solo en las estadísticas de partidos, producción y demás items como el historial de lesiones y fecha finalización contrato. De todas maneras, hay lugares que son difíciles de cuantificar como la parte psicológica, saber como un jugador como gestiona la adversidad, su relación con otros jugadores o con el entrenador. Es por eso que se utiliza como sistema complementario.
“Es más fácil de adaptar por clubes de menores recursos” reconoce Carmona. “Cada equipo es una historia en particular. Hay algunos que pelean torneos como la Champions entonces su enfoque es que si necesitan un lateral derecho, saben que hay 4 opciones, utilizan la data analítica para minimizar el error porque saben que no tienen margen para ello. En cambio para un club que está jugando el ascenso por ejemplo, que no solo buscan jugadores sino que intentarán afianzar o solidificar las finanzas del club. La data y el sistema es el mismo, pero puede ayudar a las necesidades puntuales de cada club”.
Este tipo de empresas trabajan como una parte más de un club. “Se trabaja como un departamento de inteligencia artificial para cada club que puede ayudar detanto con un fichaje, como una venta o hasta con el día a día haciendo scautings de rivales para un partido si es que el club lo require”, añadió.
El uso de data analítica se viene implementando en el fútbol desde hace unos 15 años aproximadamente y su crecimiento ha sido una constante. “Ello ha sucedido porque muchos clubes se han dado cuenta que confiar en los instintos no siempre trae resultados. Es por eso que estos sistemas ayudan a conseguir información de jugadores a los que muchos equipos les sería difícil llegar si tiene un cuerpo de reclutadores de 5 o 7 personas”.
"El Big Data ayuda en esa parte, y aunque tampoco tiene la verdad absoluta porquecomo explicaba antes hay factores que no podemos cuantificar, sin duda se ha convertido en una herramienta complementaria para que los clubes puedan planificar y gestionar la actividad de una mejor manera y con la menor cantidad de riesgos posibles”, concluyó.