La mujer que ayuda a ganar partidos exprimiendo el big data

“¿Has leído Moneyball?”, le preguntó Adrian Hanauer, el entonces dueño de los Seattle Sounders, equipo de la Major League Soccer (MLS) de Estados Unidos, a una joven Sarah Rudd (Massachusetts, 42 años), que cursaba un máster en Negocios y buscaba una entrada laboral en el mundo del fútbol. El libro cuenta la historia de cómo el manager del equipo de béisbol Oakland Athletics, Billy Beane, consiguió mediante el análisis de datos armar en la temporada 2002 un equipo ganador a pesar de la adversidad económica. Aunque la historia de Beane ya se ha vuelto paradigmática, pasaron muchos años para que el uso de estas métricas se volviera la norma en el deporte. Cuando comenzó a trabajar como analista de datos, en 2011, esta disciplina seguía siendo desconocida en el fútbol. Hoy es una parte esencial de los grandes clubes y selecciones. El trabajo de Rudd fue pionero.

Pero esta no es una historia de alguien que comenzó en la nada y llegó a la cima; en aquel momento, Sarah ya se había graduado en Ciencias de la Computación por la Universidad de Columbia y había conseguido un puesto en Microsoft como ingeniera de software.

“Fue Adrian Hanauer la primera persona que me dio la idea de mezclar estadísticas y fútbol”, explica Sarah por videollamada desde su casa en Houston, Texas. El uso de los números para tomar decisiones estratégicas, a pesar de no tener lugar en el fútbol de aquel momento, era un fenómeno con historia. Se puede remontar a los años cuarenta, cuando el ingeniero estadounidense Earnshaw Cook publicó una serie de estudios estadísticos sobre el rendimiento de los jugadores en el béisbol. Pasaron décadas en las que los datos se quedaron solo en la teoría. Tuvieron que llegar al béisbol Billy Beane y, después, al fútbol americano Kevin Kelley, entrenador del equipo universitario Pulaski Academy que innovó con el uso de estadísticas, para que fueran tomados en serio.

Rudd comenzó a leer todo lo que podía encontrar sobre el tema y creó un blog en el que publicaba sus propios análisis. La oportunidad perfecta para demostrar su capacidad llegó cuando la empresa StatDNA, que se dedicaba a vender sus servicios de análisis a equipos, hizo un concurso abierto en el que puso a disposición su base de datos para que los interesados desarrollaran nuevos estudios a partir de ellos. Rudd desarrolló un modelo de evaluación para las acciones de los jugadores de fútbol, como los pases o los disparos a portería. Con esto impresionó a StatDNA y consiguió un puesto allí en 2011.

En esta empresa aprendió todo sobre cómo en el fútbol se podía dar uso real a los números. Esta labor implica un complejo matrimonio entre lo matemático y lo deportivo, entre el conocimiento del fútbol y el soft­ware, en el que se debe, en sus palabras, “convertir las métricas en un concepto futbolístico”. Un analista de datos debe entender el juego, así como la diferencia entre las distintas ligas y los estilos de juego que en ellas se emplean. “Si un jugador viene de otro sistema, debe aprender cómo trasladar su rendimiento al club de fútbol que lo ha fichado”, afirma. “Lo más importante es el reclutamiento. Con los datos del rendimiento analizas a los jugadores e identificas a los que van a complementar la plantilla”, apunta con un español fluido.

En 2012, un año después de que Sarah entrara en StatDNA, la empresa fue comprada por el Arsenal FC. El equipo de la Premier League inglesa quería desarrollar un potente sistema de análisis de datos. Eso era, según Sarah, “algo nuevo para todos”. “Ahora dices xG [cálculo de posibles goles] y las personas saben lo que es, pero en esa época no y tuvimos que trabajar mucho. Naturalmente, si no entiendes algo, no vas a confiar en ello”, cuenta. Las discusiones sobre el significado de los números eran constantes, pero Rudd destaca que el equipo de datos tenía muy buena relación con el entonces entrenador Arsène Wenger y que esto les permitió avanzar en sus proyectos.

Rudd pasó nueve temporadas con el Arsenal y llegó a ser la directora de analítica y desarrollo de software del equipo. Lo hizo trabajando desde Houston y solo yendo a Inglaterra cuatro veces al año. Ella cree que los resultados de su trabajo siguen estando allí, siguen siendo relevantes. “Nuestros modelos contribuyeron mucho. Hace 10 años, simplemente, no existían perfiles completos de los jugadores como los hay ahora”, insiste.

En 2021 dejó el Arsenal. “Quería buscar nuevas experiencias después de haber aprendido todo lo que se puede aprender en un equipo”, relata. A pesar de las dificultades —confiesa entre risas que la desconfianza surgía más por ser estadounidense que por ser mujer—, recuerda con aprecio esa etapa de su carrera. Especialmente le complace lo que lograron con la cantera del Arsenal, de la que salieron jugadores como Bukayo Saka —actual jugador franquicia del equipo del norte de Londres e internacional con Inglaterra— durante el periodo en el que ella estuvo en el club.

Doce años después de que Sarah Rudd empezara a trabajar en formas de aplicar los datos en el mundo del fútbol, la FIFA estaría mostrando elaboradas y novedosas estadísticas obtenidas con big data en vivo durante los partidos del Mundial de Qatar. ¿El responsable? Su excompañero Arsène Wenger, ahora director de desarrollo del fútbol mundial de la federación. Los datos fueron tema de conversación durante el torneo. La selección española de Luis Enrique, por ejemplo, presumió de cómo su equipo de big data realizaba análisis profundos para definir la mejor estrategia. Tras su paso por el Arsenal, Rudd trató de aplicar su conocimiento a un equipo más pequeño. Así, tuvo un breve paso por Blue Crow Sports, empresa que trabajaba con el Club Deportivo Leganés. La experiencia allí fue negativa: “Había algunas cosas buenas, pero no era lo que quería”. En septiembre de 2022, ella y su socio y marido, Ravi Ramineni, anunciaron su salida por medio de tuit sin dar mayores detalles. “Tuve la suerte de salir de allí rápido”, sentencia.

A finales de ese año, fundó, junto a Ramineni y Cole Grossman, otro colega de ambos, la empresa SRC ftbl para poner a la venta sus servicios a equipos de fútbol que estén empezando a implementar el análisis de datos en su sistema. Recientemente anunciaron su nueva alianza con el Houston Dynamo y ya están concretando otras más que aún no quieren revelar. Después de pasar una década trabajando en el fútbol europeo, se muestra muy entusiasmada de empezar una nueva etapa con la MLS estadounidense.

Rudd cree que aún hay mucho que aprender sobre el uso de datos en el fútbol. Opina que el desarrollo de la inteligencia artificial y el machine learning será muy positivo para esta disciplina, que en la última década ha experimentado una evolución vertiginosa y ahora representa una industria valorada en al menos 4.000 millones de dólares (unos 3.700 millones de euros), según Forbes. A pesar de que su trabajo fue ­precursor, Rudd dice sentir vergüenza cuando escucha que se refieren a ella como una pionera. “Yo todavía me siento como una simple ingeniera de Microsoft”.