La máquina que descifra el cerebro de Maradona

El final de los 90 era otra época en el fútbol profesional. Las ligas extranjeras apenas eran vistas en televisión, por supuesto YouTube no había convertido a malabaristas en estrellas, los clubes tenían una romántica red de espías en todo el mundo y los presidentes de los clubes acudían casi a diario a las emisoras para explicar la administración del club. En una noche de verano, Lorenzo Sanz, presidente del Real Madrid, acudió a un programa de radio a contar que había fichado a una estrella colombiana para acompañar a Raúl gracias a las cintas de vídeo que un joven aficionado madridista había enviado al club. Se trataba de Edwin Congo.

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Corazón de balón

La ciencia llega al fútbol, con sus algoritmos en 'tackling' con los tacos por delante. Pero la teoría y el balompié no han acabado nunca de llevarse del todo bien, explica el director de la revista Cinemanía y autor del libro Fútbol y cine.

La ligereza con la que el directivo tomó la decisión de invertir cinco millones de dólares fue sorprendente, pero nadie podía rebatir que Congo, entonces de 23 años, fuese un gran jugador. Básicamente, porque nadie en España le había visto jugar. La extravagante confesión de Sanz pesó en la carrera del colombiano, que pasó sin pena ni gloria por el fútbol profesional y apenas jugó en el Real Madrid. “No sé por qué me han fichado”, llegó a decir el desanimado futbolista.

Procesando los datos de posición de los jugadores pueden predecirse probabilidades de gol” Concha Bielza, profesora de IA de la UPM

Han pasado casi dos décadas de globalización imparable y hoy es posible ver partidos infantiles de Brasil desde cualquier parte del mundo en un teléfono. Pero las decisiones que arriesgan millones de euros en talento siguen dependiendo del informe de un señor que sabe mucho de fútbol. Un cazatalentos con olfato. Ni rastro de tecnología ni empirismo científico en decisiones que pueden llevar a la ruina a los clubes deportivos. Pero, ¿está eso cambiando?

• Y llegó la tecnología

“Hoy en día ninguna gran empresa toma decisiones sin apoyarse en la inteligencia artificial”, resume Gaizka San Vicente, CTO de Olocip, la primera empresa que se ha aventurado a aprovechar el potencial de la inteligencia artificial para hacer fichajes, evitar lesiones o hacer cambios tácticos. Durante dos años han desarrollado, junto con el departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), la fórmula que otorga ciencia al fútbol.

Más de 100 variables del juego son enviadas a un ordenador para que prediga situaciones de un partido que ayuden al entrenador a tomar decisiones en tiempo real. Una revolución nunca vista hasta ahora en el fútbol pese a la gran cantidad de datos que actualmente se obtienen de cada partido.

“Por ejemplo, mediante cámaras ubicadas en un estadio pueden obtenerse posiciones de cada jugador y del balón con una frecuencia de actualización de décimas de segundo”, explica Concha Bielza, profesora del departamento de Inteligencia Artificial de la UPM: “Esto genera un gran volumen de datos en crudo que normalmente han de procesarse para medir las ventajas y desventajas del juego como el ratio de pases largos–cortos, verticalidad ganada, posesión, cambios de orientación, tiros a puerta, centros al área… El aprendizaje automático convierte estos datos procesados en modelos estadístico-computacionales. Algunos de ellos tienen gran potencialidad y permiten predecir probabilidades de eventos de interés, por ejemplo, gol o número de ocasiones de cada equipo en los siguientes 10 minutos”.

Es decir, un ordenador le dice al entrenador qué cambiar del juego de su equipo para lograr elevar el porcentaje de meter un gol.

“Imaginemos que el entrenador quiere reducir al mínimo el riesgo de encajar un gol en los siguientes minutos del partido. Solo con pedirle a la máquina que reduzca ese porcentaje se irán generando las sugerencias tácticas que le ayudarán a tomar decisiones en los siguientes minutos”, explica San Vicente.

Para que podamos calificar como inteligente a la máquina, esta ha sido previamente enseñada, “alimentada” en términos informáticos, con datos. Muchos datos. Millones de datos de miles de partidos. Es decir, big data. “Somos capaces de generar más de 20 millones de datos por partidos y clasificar 1.100 jugadas”, sintetiza Eliseo Macías, de GolStats.

La máquina hará sugerencias que ayuden a los entrenadores a tomar decisiones” Gaizka San Vicente, CTO de Oloclip

El principal proveedor de datos en Europa es OPTA, una multinacional de estadísticas de fútbol con origen en Inglaterra que en España comenzó en el Mundial 98, cuando el diario EL PAÍS solicitó un servicio de estadísticas a la empresa GK Sport para la cobertura del Mundial.

“Siempre hemos utilizado el mismo sistema de visionado de partidos: tres personas analizan todo lo que ocurre en el partido con el balón”, explica Chechu Fernández, director en España de Cuentas de OPTA, el principal proveedor de datos de La Liga y de los clubes, que aún no ha dado el siguiente paso de aplicar predicción a esos datos. “Estamos planteando un nuevo producto que se llama Expected Goal y analiza los datos que hemos obtenido desde 2005, casi 300.000 partidos, para predecir remates y goles”, adelanta Fernández.

Son decenas las empresas que analizan los datos y proyectan una trayectoria previsible, pero nadie ha dado el paso todavía de buscar un modelo o ecuación automática que otorgue a un ordenador la decisión de cambiar a un futbolista.

• Ancelotti y la resistencia al cambio

“Cuando hablamos con Ancelotti, nos dijo: Hasta la puerta del vestuario, sí. Dentro, decido yo”, explica Tim Mallalieu, mánager del proyecto Data Explorer de Microsoft, que trabaja con el Real Madrid.

Fuentes de los clubes aseguran que Microsoft y el resto de empresas aportan solo la visualización más comprensible de los datos obtenidos por los GPS y las cámaras que hacen el seguimiento de los futbolistas. Es decir, distancia recorrida, aceleraciones, velocidad alcanzada y pases correctos. Nada más. El ego de los entrenadores, a veces tan grande como el de sus estrellas, dificulta la llegada del asistente tecnológico a los vestuarios.

Uno de esos jugadores perfectos para las estadísticas es el barcelonista Sergio Busquets, líder absoluto en porcentaje de pases acertados. Sin embargo, preguntado por semejante logro en la revista Líbero respondía: “No me fijo en eso. Las estadísticas me dan igual”.

Otros futbolistas de menos rango viven amenazados por la dictadura de la medición. “La maquinita dice que ha de jugar un jugador capaz de hacer 40 esfuerzos al 80% de su capacidad a lo largo del partido. ¿Dónde quedamos los que no tenemos esa capacidad física pero sabemos jugar al fútbol?”, lamenta un talentoso mediocampista que prefiere no revelar su nombre.

Olocip usa datos propios y los que ya ofrecen empresas de estadísticas como OPTA o GolStats. Para procesarlos trabaja codo con codo con los profesionales del fútbol. Es aquí donde Olocip cuenta con un valor extra respecto a otras empresas de estadísticas. Detrás de su inteligencia artificial se encuentra el ex futbolista de Real Madrid Esteban Granero, actual mediocentro del Espanyol. Las variables aplicadas permiten que el ordenador interprete el juego y tome decisiones por sí mismo. La máquina ha aprendido. Olocip empezará a funcionar la temporada que viene en un club de primera que presentará la tecnología en febrero.

• La referencia es EE UU

Si el machine learning consigue revolucionar el fútbol, Granero podría ser el Billy Beane del fútbol. Beane fue un jugador de béisbol de los 80 que defraudó a todos aquellos que vieron en él una futura estrella. Convencido de que los ojeadores habían fallado con las predicciones acerca de su potencial dedicó su esfuerzo a mejorar el sistema de contratación de jugadores mediante el uso de estadísticas que medían el verdadero valor económico de cada jugador.

El éxito de su método en los Athletics de Oakland le llevó a ser nombrado general manager. El mismo año en que el Real Madrid contrataba a un jugador mediante una cinta de VHS, Beane era nombrado directivo del año por Sport News. Michael Lewis escribió en 2003 un libro sobre su vida que fue transformado en película en 2011 bajo el título Moneyball.

El caso de Granero es diferente porque en su currículo presume de casi 100 partidos jugados en el Real Madrid, pero su visión es la de acercar por primera vez la ciencia al fútbol para tomar decisiones, tomando la senda de Beane.

Algunas empresas de estadísticas quisieron aplicar el modelo de Moneyball al fútbol y se encontraron con un enemigo ingobernable: el mercado. La hiperinflación de los fichajes del fútbol, que de momento mantiene el listón en los 220 millones de euros que el PSG pagará por Mbappé, tiene múltiples intereses creados que no quieren someterse a la ciencia. Prefieren sujetarse a la competitividad y los castillos en el aire firmados en restaurantes de lujo.

Solo un genio de los fichajes como Arsène Wenger, el mánager y entrenador del Arsenal, ha confiado en ayudarse del big data para medir el valor de sus fichajes y ha adquirido la empresa americana StadDNA por cuatro millones de dólares después de haber fracasado en sus últimas contrataciones.

“Maradona no podría haber sido nunca japonés”, resume Jorge Valdano para describir cómo funciona el talento en el fútbol. Según el ex compañero del Pelusa, el diamante se modela con las condiciones que rodean al jugador a lo largo de su vida. Para detallarlo explica la siguiente anécdota de vestuario: “Presencié una conversación entre Maradona y Caniggia en la que Diego le decía que envidiaba su velocidad porque eso le facilitaba las cosas. ‘Solo tienes que lanzar el balón y correr, yo tengo que girar, frenar y regatear’. ¡Pero eso es lo que te hace Maradona!”.

“En el fútbol no solo intervienen aspectos físicos sino también cognitivos”, explica el profesor de Inteligencia Artificial de la UPM Pedro Larrañaga: “En un artículo escrito por investigadores del Instituto Karolinska de Estocolmo se demuestra que los futbolistas de primera suelen tener mejores funciones ejecutivas que los de divisiones inferiores. Estas funciones incluyen memoria de trabajo, resolución creativa de problemas y flexibilidad cognitiva para corregir la decisión sobre la marcha”.

De esta manera, el ingeniero de la UPM arroja ciencia sobre uno de los grandes misterios del fútbol: qué pasaba por la cabeza de Maradona cuando dejó “en el camino a tanto inglés”, como se narró su famoso gol de 1986.

“La resolución creativa de problemas”, de la que habla Larrañaga fue explicada a su estilo por el propio Maradona: “Cuando encaré a Shilton me acordé de mi hermano que me había dicho que tenía que regatearlo”. Meses antes de aquel partido, Maradona había protagonizado una jugada muy similar contra el mismo portero de brazos larguísimos. En aquella ocasión, el 10 optó por superar al portero con un disparo que no tuvo éxito y su hermano le dijo: “Deberías haberlo regateado”.

Según explicó Maradona, en ese vertiginoso instante en el que el narrador Victor Hugo Morales se queda sin palabras y solo alcanza a decir “ta ta ta ta ta”, su cerebro procesó el recuerdo del consejo de su hermano, la jugada de meses antes y la solución al problema.