El exjefe de analítica del Barça alerta de cómo la batalla del dato desequilibrará el fútbol: “España puede quedarse atrás”

Javier Fernández teme que la inversión en otros países acabe dejando descolocados a los equipos de la Liga

Javier Fernández, ex jefe de la unidad de análisis de datos del Barça, en su domicilio en la provincia de Barcelona.
Javier Fernández, ex jefe de la unidad de análisis de datos del Barça, en su domicilio en la provincia de Barcelona.CRISTÓBAL CASTRO

Javier Fernández, ex jefe del departamento de análisis de datos del Barça, prefiere decir que el asunto no le preocupa aún. “El fútbol español tiene una gran oportunidad”, dice. Pero esa gran oportunidad es subirse a un tren que muchos grandes clubes de Europa ya explotan: el análisis masivo de datos para mejorar el rendimiento de sus equipos.

“Me encantaría ver el fútbol español en la misma ola acelerada que el inglés y ahora también el alemán”, dice Fernández. Pero en España hay solo brotes verdes. Dos clubes han apostado de momento por tener una unidad de datos: Barça y Sevilla. ¿El resto? “La Real Sociedad tiene a un par de personas, el Athletic de Bilbao, Las Palmas, el Cádiz, Eibar, el Betis un poco más, Mallorca también ha añadido a alguien hace poco y el Deportivo de la Coruña y el Levante”, explica Fernández con la cautela de quien sabe que no todo se revela en este sector. Real Madrid y Atlético no tienen nada conocido.

“El problema es que está acelerando fuerte en los últimos meses y la diferencia en cinco o diez años puede ser grande”, advierte Fernández. “Nos podemos quedar atrás”.

En Europa, como contó un reciente reportaje publicado en este periódico, los pioneros son los grandes de la liga inglesa, algunos alemanes y el Ajax. Sus equipos de datos más consolidados rondan las cinco o seis personas, y a veces son pocas, según Fernández. “En España veo que la opción típica es incorporar a una persona con experiencia previa para que vaya amasando, que es un muy buen primer paso, pero deberían hacer una inversión estratégica para saber qué ventaja competitiva puede dar esto y cuánta gente necesitas, no solo para decir que trabajo con dato”, explica.

El problema con los datos en el fútbol es que llevan años de runrún sin grandes resultados evidentes. Como la evolución de la mayoría de las tecnologías, hay un boom de atención cuando se empieza a hablar de ellas y luego entran en un valle de adaptación donde nada parece cambiar mucho. Pero de repente vuelve a estar en todas partes y ya para quedarse. Fernández (Maracaibo, Venezuela, 1987) ha vivido buena parte de este proceso en España.

Tras graduarse en ingeniería informática en Venezuela, viajó a Barcelona para estudiar un máster en la Universitat Politécnica de Catalunya en 2014. Poco después entró en el Barça, donde ha trabajado durante cinco años e investigado para su doctorado, a punto de culminar. Ahora ha fichado por Zelus, una empresa pionera de EE UU dedicada a varios deportes, fundada por dos científicos de datos que han trabajado con la Roma, los Sacramento Kings y Los Angeles Dodgers.

“Todo está cada vez más nivelado en el fútbol porque la capacidad física y táctica de los jugadores promedio ha mejorado mucho. ¿Cómo sacas una ventaja extra?”, se pregunta Fernández. “De dos maneras: uno, con un súperjugador, que son capaces de hacer algo extra pero cuestan súpermillones, o dos, tomar decisiones de manera informada, lo que hará que tengas más dinero para fichar, que tengas a mejores profesionales y mejor tecnología”. Un problema del fútbol como espectáculo en las próximas décadas es la creciente competencia. No puede permitirse ser aburrido.

¿Pero cuánto aportan en realidad los datos?

Los datos no son magia negra. La obtención de beneficios de su análisis requiere inversión, tiempo y una cultura adecuada de club. Con eso, dice Fernández, “puede ser determinante para tener 3, 4, 5 puntos más por temporada. En una competición igualada te puede hacer campeón, meter en la Champions o salvar del descenso.

Los datos en fútbol suelen tener tres aplicaciones: fichajes, entrenos y rendimiento físico y análisis de partidos y rivales. Cada equipo opta por sus preferencias. Los fichajes son el ejemplo más recurrente, pero no es fácil montar un sistema global de detección de talento de jugadores que vayan a funcionar bien en un equipo. Los datos disponibles hoy en mucho ligas ya no solo analizan lo que hace un jugador con balón, sino que rastrean sus movimientos durante todo el partido.

Históricamente ha habido decenas de ojeadores por el mundo que podían ver 10 o 15 partidos de un grupo reducido de jugadores y elaboraban un informe. En base a esos informes un grupo de expertos analizaba si lo deben fichar o no y por cuánto. “Ahí es donde entraba el dato, como algo que validaba una decisión”, dice Fernández. “Pero ese es el mayor enemigo para su adopción”. La adopción de datos en un club necesita de un cambio de estructura: “Uno de los ejemplos mas sonados es el Sevilla de Monchi”, dice.

“Ya eran expertos en fichar jugadores de la manera clásica, pero ahora lo hacen de manera distinta: construyen perfiles detallados de jugadores en todo el mundo y puedes ver con datos a 20 o 30 mil jugadores y evaluar desde China a México o la tercera división alemana. Entonces generas una lista más corta donde sí empleas todos tus recursos para ir a verles”, dice. “No se trata de resumir estadísticas, sino de tener una visión detallada de si un jugador puede funcionar para mí, si está infravalorado o si será diferencial”, añade.

El problema del fútbol es el gol

La lenta adopción de los datos en el fútbol entre los grandes deportes tiene una explicación lógica: se marcan pocos goles. Es por tanto más complejo seleccionar qué es decisivo para marcar. Hay otros rasgos que añaden dificultad: hay muchos jugadores, es un terreno grande y se juega con el pie, con lo que es menos preciso.

“El valor de un gol en el fútbol es el más alto que hay entre los grandes deportes. Hay más puntos en baloncesto, goles en hockey o carreras en béisbol. El gol aparece muy poco en cada partido. Alguien puede hacer un partido espectacular pero te marcan un gol y lo pierdes. La correlación entre las acciones en el campo y marcar un gol es mucho más ruidosa”, explica Fernández.

Pero eso no convierte el fútbol en un deporte impredecible. Uno de los grandes retos es entender cómo afecta cada movimiento al gol. En un artículo reciente, Fernández ha intentado responder al “gran problema de la atribución”: qué importancia tiene cada jugada dentro del contexto de un partido. Lo han llamado valor esperado de una posesión (EPV, en inglés). “No llamaría impredecible el fútbol, porque si haces un buen modelo y analizas el rendimiento de un jugador durante varias temporadas sí tiene capacidad predictiva”, dice.

“En el fútbol no hay ninguna variable que tenga correlación directamente con el gol. Hay que amasar los datos. Tiene que ver también con el tamaño del terreno y el número de jugadores y que se juega con los pies. Con todo, si haces una buena validación y buscas las métricas representativas encuentras que se puede valorar el rendimiento pasado, actual y futuro”, explica.

¿Todo esto hará que mi equipo gane la Champions?

No.

“Cuando los clubes quieren ganar la Champions, yo les digo que es un objetivo bonito pero estadísticamente improbable”, dice Fernández con la firmeza atenuada propia de los ingenieros. En un partido puede pasar de todo y más en una competición de eliminatorias.

Cuando un espectador escucha que su equipo tiene un 60% de opciones de ganar, igual se relaja un poco. Pero no debería.

“La probabilidad no se comunica fácil”, dice Fernández. “Hay un gran trabajo pendiente en traducir esas cosas”. En la tele seguimos viendo la distancia recorrida, el número de chuts, faltas y porcentaje de posesión. “En su lugar podríamos ver cosas que están más correlacionadas con el éxito: goles esperados, por ejemplo. Son la probabilidad de marcar sumada de todos los remates que hubo. Siempre podrías decir que solo 1 de cada 10 veces este equipo hubiera ganado o que llegó suficiente al área y este equipo lo mereció más. Y sobre jugadores, ya no número de pases correctos sino si superó primera, segunda o tercera línea, si contribuyó a la probabilidad de gol. Ya son métricas sólidas”, dice.

El enemigo es el ruido

Nuestra cabeza nos da a menudo la sensación de que entendemos lo que ocurre cuando solo basamos nuestras opiniones en datos aleatorios y mal ordenados. “El dato en el calor de una temporada te permite escaparte de la anécdota o el sesgo y ver la figura global. Un jugador ha metido dos golazos en dos partidos y en tu cabeza se transforma en el mejor, pero hay que estudiar ese impacto para entenderlo”, dice Fernández.

Esta cobertura tiene consecuencias para la comprensión del deporte y las emociones que lo rodean: “En los medios el rendimiento se basa en anécdotas recientes y esporádicas. Un club podría informar mejor a su afición sobre por qué creen que están mejor o peor de lo que indica la clasificación”, dice.

La cultura de un club o el “ahí vienen los listos”

Los clubes de fútbol han empleado tradicionalmente a técnicos especialistas en lo que ocurre en el terreno, con una experiencia muy específica. La entrada de un grupo de ingenieros con ordenadores en un club puede crear choques culturales similares a un director de orquesta en un concierto de reggaeton. Fernández huye de la idea de “vienen los listos” en favor de intentar crear una estructura donde la información fluya y ayude a hacerse preguntas nuevas y a tomar cuantas más decisiones mejor. “El elemento clave no es pensar que ahí vienen los listos sino que hay mucha presión y no hay tiempo de pararse y pensar. Se trata de crear una caja de herramientas para muchas preguntas, no responder a una única pregunta”.

“El primer paso en muchos lugares es contratar solo a una persona para manejar una apuesta tecnológica que requeriría tener una startup dentro de un club, entre 10 o 15 personas”, dice Fernández. “Esa persona intenta resumir todo lo que puede con los datos. Pero hay una diferencia grande cuando a esa amplitud de recolección de datos le aplicas un modelo de inteligencia artificial para extraer métricas estables y predictivas que te digan si un jugador que lo hace bien en la segunda división mexicana va a funcionar en la segunda división española. Pero poder hacer eso ya no es trivial y es donde la inversión en una estructura que se sepa manejar es importante. No basta con tener datos de todas las ligas y resumirlos y escoger quien chuta más”, explica.

Los clubes con esas estructuras son muy pocos aún. Por no hablar por ejemplos de aplicar datos en tiempo real, algo aún por hacer. En el fútbol australiano, una especie de rugby, pueden tener hasta 20 especialistas pendientes, según Fernández.

Dentro de un club, esto no es solo un tema tecnológico inmediato. No es como necesitar un tornillo y comprarlo. “Es más un proceso de transformar una cultura interna, de investigar, colaborar y ver dónde es más viable aplicar algo. Los clubes que vas a ver en cinco años sacando una ventaja enorme es porque llevan año tras año entendiendo qué funciona y qué no”, dice.

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Sobre la firma

Jordi Pérez Colomé

Es reportero de Tecnología, preocupado por las consecuencias sociales que provoca internet. Escribe cada semana una newsletter sobre los jaleos que provocan estos cambios. Fue premio José Manuel Porquet 2012 e iRedes Letras Enredadas 2014. Ha dado y da clases en cinco universidades españolas. Entre otros estudios, es filólogo italiano.

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