En la actualidad los análisis de datos dejó de pertenecer de manera exclusiva a las grandes compañías y, desde hace un tiempo, gana terreno en el deporte. Los beneficios que puede suponer su implementación en clubes o carreras profesionales de un deportista, trae aparejado resultados que sorprenden. Por eso en el fútbol cada vez es más frecuente conocer analistas que trabajan aportando una herramienta que luego a los entrenadores o dirigentes les resulta de importancia a la hora de tomar decisiones.

Muchos se preguntarán cuánto de posible es llevar a que un equipo tenga una gran temporada a partir de la ayuda de los datos, o bien, si a partir de los mismos se pueden detectar futuros talentos. Si bien hay una multiplicidad de respuestas, Fredi Vivas (CEO de Rocking Data, una de las empresas que se dedica a analizar todo tipo de matemáticas para convertirlas en información que ayude a una resolución final), nos aclaró el panorama. Los modelos predictivos están copando la industria del fútbol, y Fredi lo resume así: “En términos generales, hablando de lo que es ser predecible o anticiparse a las cosas, todas las disciplinas están más abiertas a incorporar herramientas que vienen de ámbitos que no son tradicionales para ellos, como puede ser que un club contrate un equipo de ingenieros, estadistas o matemáticos que no tienen nada que ver con el fútbol, pero que lo hacen porque se dan cuenta que esos modelos son beneficiosos porque por ejemplo, les puede permitir tener probabilidades de predecir que pasen ciertas cosas como pueden ser las lesiones. Son herramientas muy útiles que sirven para evitar el riesgo en la toma de decisiones. Eso no implica que no haya margen de error”. A lo que agregó: “La implementación de los datos te permite ver cuestiones que para el ojo humano son difíciles de percibir”.

-¿Esos modelos predictivos te acercan más a la perfección?

-Puede ser, aunque el objetivo de los mismos es colaborar a estar más informado a la hora de tomar una decisión. En los últimos años hubo avances en la planificación de partidos porque se tiene información sobre rivales, de como se mueven los jugadores o de la manera que tienen de resolver diferentes jugadas. En el básquet, los especialistas están súper informados y sus basquetbolistas es como que están sobre pasados de datos. Si bien hay gente que está en contra de estás técnicas, cada vez más entrenadores los utilizan.

-Y estas herramientas sirven, por ejemplo, ¿para hacer scouting?

-Por supuesto. En la aplicación del deporte y en paralelo al uso en los sistemas de salud, la ciencia de datos es fundamental, porque como te decía antes, te permite mejorar el juego en si mismo, el rendimiento de los jugadores y la táctica. A partir de ahí, ofrecés datos para realizar una buena estrategia. Nosotros hemos recibido pedidos de optimización de datos para la asignación de palcos en un club, porque hay gente que los compra y después no va. Entonces damos las alternativas para que esa persona pueda decidir con anterioridad si hará uso de su lugar en un partido determinado y después los dirigentes se comunican y resuelven la situación. Son herramientas que dan la posibilidad de tener un mejor resultado y en la NBA o NFL se los usa de manera diaria.

-¿Cómo es un modelo predictivo?

-Son esquemas que se basan en datos históricos almacenados durante muchos años, que permiten analizar la probabilidad de acierto que tiene un equipo o un jugador a la hora de ejecutar un penal por ejemplo, desde como patea cuando hay lluvia o en condiciones de tiempo normal. Los modelos analizan y después generan sus propias reglas. Es decir, ofrecerle también a un arquero, herramientas útiles en su toma de decisiones. Si el pateador es zurdo seguramente le pegará cruzado y si es derecho, será de tal manera. ¿Pero qué pasa si los algoritmos ofrecidos te llevan a tener patrones? Pasa en todos los ámbitos de la vida y son poco visibles, hasta para los verdaderos expertos. Entonces los algoritmos lo que hacen es encontrar patrones que permiten dar una mejor información. Los datos son una materia prima que identifican situaciones y ofrecen un conocimiento sobre situaciones desconocidas.

-Me pongo en los zapatos de un entrenador, ¿cómo hago para usar esos datos en la planificación de un partido?

-Hay herramientas que te ayudan desde el análisis de un determinado jugador y, a partir de ahí, las empleas a nivel grupal. Por ejemplo, hay equipos que tiene varios goleadores pero que no puede salir campeón. Ahí entran en escena lo que se llaman los intangibles. Para que quede claro, hay futbolistas que por ahí no hacen goles, pero que estando en la cancha influencian positivamente para el equipo. Son cuestiones que trascienden los datos tradicionales. Por ejemplo, si un club juega mucho a presionar, tu jugador diferente, debe moverse de la siguiente manera. El entrenador tiene estadística de avanzada para planificar un partido, desde cuántos rivales están en una determinada escena hasta las situaciones propicias que se generan para desnivelar. Los datos tienen un valor agregado que después ayudará a un técnico tomar una decisión táctica final.

-¿Son esquemas que ponen el foco más en lo individual?

-En lo individual y colectivo. Siempre lo ejemplifico así: si hay un determinado jugador que se mueve de una manera y te puede dañar, el entrenador tiene las herramientas para neutralizarlo, además de lo que puede ser una marca personal o escalonada. En una zona de ataque, se ponen cámaras y se analizan a partir del sistema computer vision. Ahí cada vez que un equipo está atacando, el algoritmo te lo pone en un gráfico y un cuerpo técnico tiene los datos para saber por donde ese rival basa más sus ataques. Tener esa información es clave, porque además tenés datos de sobre cargas de músculos para evitar lesiones o de cómo le puede afectar el factor ambiental a tu equipo. Hay un procesamiento de información que disminuye riesgos. Por caso, ¿cuánto demora la lesión de un jugador? Y lo que hacen los datos es evitar que un futbolista se pase tanto tiempo afuera de una cancha.

-Además su utilización ahorra mucho tiempo

-Claro, aunque pasa en cualquier profesión. En el fútbol cada vez se usa más estos métodos para evitar estar sentado 10 horas analizando videos. Tener muchos datos no es un problema. El tema es qué haces con esa data. Analizarla para tener la información que necesitas, algo que se puede tener en forma resumida en tiempo permanente. Sevilla (España) es uno de los clubes que más utiliza el sistema de datos y mal no le fue.

-En argentina, ¿se sabe cuántos equipos utilizan este tipo de esquemas?

-Hay varios clubes, aunque muchos usan un sistema de drones en sus entrenamientos para tener un mayor conocimientos sobre los movimientos del equipo o un futbolista. Después hay diferentes dispositivos que se usan para ver la velocidad que un equipo mueve la pelota. Se dice que Alemania utilizó dispositivos en los botines de sus jugadores cuando salió campeón del mundo por última vez que controlaban cuánto tiempo un jugador tenía la pelota.

-¿Hace falta mucha preparación para incorporar tecnologías como éstas?

-Antes que la preparación, debe estar la decisión institucional de utilizar estos elementos. En la actualidad hay mucha gente que estaría feliz de aportar sus conocimientos. En el fútbol se trabaja mucho con psicólogos, terapeutas, pero el uso de datos es una complementación para que todo funcione mejor. Sevilla trabaja con un equipo de estadistas muy importante que le permite descubrir jugadores que estaban “tapados” en otras ligas, y que luego se los contrata y resultados son realmente sorprendentes.

-Son sistemas que llegaron para quedarse

-Sin dudas. En Estados Unidos los utilizan todas las ligas. En el deporte está comprobado que funcionan. En el fútbol se van a empezar a encontrar usos específicos para tener éxito. Un aficionado ve números y curiosidades. Un analista ve información relacionada con una serie de variables de entorno, un contexto y una situación que permite una interpretación correcta de la información para conseguir un beneficio específico.

Un trabajo que resultó en el sistema de salud

Fredi Vivas nos contó sobre uno de los últimos trabajos que realizó junto a sus compañeros en Rocking Data. Una sanatario de Buenos Aires les había encargado un estudio sobre cómo podía predecirse, a partir de la ciencia de los datos, el número de contagios de Covid-19 que podían llegar en tal fecha a ese establecimiento de salud. “Hicimos un modelo predictivo y los resultados fueron sorprendentes. Eso permitió saber cuánta gente con coronavirus podía ingresar en una determinada fecha a ese sanatorio. Cuando tuvimos los resultados, las autoridades de ese establecimiento supo estar más organizada en la medida que se acercaba la fecha que se imaginó. Desde saber la cantidad de médicos que debían tener hasta la cantidad de camas disponibles, o equipamiento. Tener esas herramientas en el ámbito de la medicina bajan enormemente el margen de error. Usar los datos es la mejor complementación que puede tener el ser humano y más en estos momentos donde la pandemia hace estragos en todo el mundo”, comentó.

Por otro lado, siguiendo con el foco en la medicina, Vivas, manifestó: “Los médicos, a partir del registro de datos, conocen qué medicación tenía un paciente desde su última visita a cómo debe seguir un determinado tratamiento. Y a esa información la tiene resumida desde la ciencia de datos por lo que la toma de decisiones es rápida”.

Rocking Data: cuatro años acercando soluciones a empresas

Desde el 2017, un grupo de personas trabaja para generar datos que ayude a resolver los desafíos más complejos de una organización, utilizando el poder de la ciencia de datos. “Estamos orgullosos de trabajar junto a las empresas líderes de cada industria, identificando formas valiosas e innovadoras de usar los datos. Somos un equipo fan de la ciencia de datos y guiado por el propósito de convertir esta herramienta en accesible para todos”. En Rocking Data (www.rockingdata.com.ar), trabajan especialistas en marketing, economía, administración de empresas, filosofía, comercialización, sistemas de información e ingeniería.