Llega a España el libro que cambió el deporte para siempre y está llegando a la empresa

Hace casi 50 años, un guardia de seguridad de una envasadora de carne en New Jersey vislumbró el futuro del béisbol. Obsesionado con los resortes que hacen a un equipo ganar partidos, Bill James pasaba las largas noches en la envasadora revisando almanaques y hojas de partido en busca de patrones. Sus análisis, que publicaba cada final de temporada, incluían categorías que rompían con los estándares del juego, normalmente centrado en los mejores bateadores y lanzadores. James, por contra, prefería señalar a los lanzadores que permitían más robos de base o explicar por qué hay jugadores que son infravalorados durante toda su carrera.

Con el paso de los años, James fue refinando sus análisis hasta conseguir una serie de métricas, las Sabermetrics, capaces de identificar el valor oculto de un jugador. Según sus postulados, los equipos de béisbol se empecinaban en contratar a bateadores capaces de sacar la pelota del estadio y hacer un home run, mientras que, con una inversión menor, se podía conseguir un mejor resultado. A grandes rasgos, James explica que, para conseguir el objetivo de un número X de carreras, más seguro y barato que la contratación de una estrella, que puede lesionarse o tener un mal año, es hacerse con los servicios de varios bateadores de segundo o tercer nivel con capacidad para conseguir una base.

Con estos postulados, el general manager de uno de los equipos más flojos de la liga, los A's de Oakland, estuvo a punto de ganar las series mundiales de béisbol. La hazaña de Billy Beane y los A's se reflejó en un libro de 2003, Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game, que este mes se publica en español por primera vez, y una película con Brad Pitt y Jonah Hill como protagonistas muy bien recibida por crítica y público.

Nada volvió a ser lo mismo desde la publicación de Moneyball. Hoy, el análisis de datos ocupa un lugar destacado en la estructura de cualquier club deportivo y puede decantar cualquier decisión, desde el largo del césped hasta el fichaje de un jugador de otro continente. El dato manda, pero no por igual en todos los deportes. Así, mientras que en disciplinas como el ciclismo, el atletismo o el fútbol americano los números lo determinan todo, hay deportes como el fútbol que se resisten a ser explicados desde las matemáticas.

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De modo que, veinte años después, ¿qué queda de las ideas de Moneyball?

"Es obvio que Moneyball es el inicio de todo, es la película que pone el dato en el centro del deporte", dice Jesús Lagos, un experto en fútbol y datos que ha trabajado para varios clubes de primer nivel. "Pero quizá hemos intentado introducir las Sabermetrics de Bill James en el fútbol por encima de lo razonable. Son métricas que han funcionado, y funcionan, bien en el béisbol y el fútbol americano, porque son juegos por turnos, mientras que el fútbol es un deporte que va de conquistar espacios. Eso hace que sea todo mucho más difícil de predecir. Si el fútbol fuesen solo tandas de penaltis, entonces sin duda funcionaría el sistema de James".

Continúa Lagos: "Es más, creo que se han creado métricas que realmente no sirven para nada. Hay algunas, como la llamada AG Plus, que intenta medir la peligrosidad de un futbolista cuando tiene el balón basándose en el histórico de pases y centros que hay en la base de datos. Pero claro, el fútbol es imprevisible y puede darse la posibilidad de que el jugador chute a puerta y marque. Se daría la circunstancia de que, aun metiendo un gol desde 25 metros, las métricas dicen que ese jugador no es muy peligroso. O que el más peligroso del equipo sea el portero, porque da varios patadones de 60 metros y en algún momento el delantero la puede bajar y crear una oportunidad".

"Y después hay otras métricas que, siendo útiles, no se utilizan bien", afirma Lagos. "Como los expected goals, que es una métrica muy de moda que te dice las opciones que tiene un jugador de marcar cuando remata a portería. A veces ves análisis que dicen que un jugador ha tenido 5 expected goals y solo ha marcado uno, por lo que ha hecho un mal partido. Esto no funciona así. Necesitas al menos los datos de media temporada para saber si está rindiendo por debajo o por encima de sus posibilidades, no uno o dos partidos".

"Hay una serie de métricas que se utilizan en el fútbol que no sirven para nada"

Lagos, que se dedica a encontrar jugadores para clubes, apuesta por un modelo en el que los datos son una herramienta para tomar una decisión, pero no la decisión en sí. "La pregunta que me hago es: ¿encaja este jugador en el perfil de lo que me está pidiendo el entrenador? Por supuesto que utilizo los datos para encontrarlos y analizarlos, pero jamás me atrevería a decir que un jugador va a meter un número de goles, sobre todo si no lo ha hecho antes en el mismo nivel competitivo. En el fútbol hay una incertidumbre con la que debemos contar siempre y nuestro deber es minimizarla en la medida de lo posible, no intentar acabar con ella. Desde Moneyball hay una obsesión academicista por matematizar el juego que, en mi opinión, no tienen ningún sentido".

Para Carlos G. Urbano, analista de captación y rendimiento en BeSoccer, la influencia de Moneyball en el deporte va más allá de las métricas avanzadas. "Moneyball es el primer libro del que se habla en los máster de deporte y datos. A mí lo que me enseñó es a eliminar los prejuicios subjetivos a la hora de valorar a un deportista. Con el libro muchos analistas hemos aprendido a dejar atrás sesgos que antes sí pesaban, como si tiene antecedentes policiales, un peinado extravagante o si es de un país con poca tradición de fútbol".

Tras la publicación del Moneyball original llegó el boom de las empresas de análisis de datos deportivos. Su valor reside, por una parte, en la profundidad de sus bases de datos, y por la otra en la creación de métricas propias que encuentran agujas en el pajar. Su labor han calado hasta tal punto que es complicado encontrar un club de primer o segundo nivel que no trabaje con alguna de estas empresas. Sin embargo, en la adopción hay matices culturales: "Es innegable que países como Reino Unido o Alemania están muy por delante en el uso de datos que España o Italia. No es una cuestión de dinero, sino de prioridades. En España, los clubes a menudo encargan el análisis de datos a ojeadores que no tienen capacidad para hacer ese trabajo. Este es un entorno cambiante en el que hay que estar a la última en tecnología y formas de interpretar los datos, no es un trabajo que pueda hacer cualquiera", afirma Urbano.

Para comprender hasta qué punto el dato se ha imbricado en el deporte, Urbano expone el ejemplo del Brighton & Hove Albion F.C. de la Premier League. Se trata de un club segundón que ha conseguido colarse entre los mejores de la Premier y la Champions gracias, entre otros factores, a su manejo intensivo de la información del mercado. "El Brighton es una máquina de hacer dinero porque consigue fichar talento muy barato y venderlo después mucho más caro. Y esto lo ha conseguido despidiendo a casi todos sus ojeadores y quedándose solo con un grupo reducido que van a ver a los jugadores que los datos dicen que merecen la pena. Pero, claro, para eso hay que tener cultura de datos. Al respecto, su presidente es un emprendedor que se hizo rico apostando... a base de saber analizar los datos. Solo así tendrás casos como el del paraguayo Julio Enciso, al que otros equipos no se atrevían a fichar porque era muy joven, no hablaba inglés...".

El Brighton fichó por 11 millones de libras a Enciso hace dos años, cuando tenía 18. En estos meses, ha conseguido el premio Golden Boy a mejor jugador joven del mundo y su cotización duplica lo que se pagó por él.

Otro uso de los datos que ha germinado en el fútbol es su capacidad para predecir lesiones. Cada vez más clubes se basan en los datos tanto biológicos como de tracking para evitar que los jugadores se lastimen. En dolencias como desgarros musculares o fracturas por estrés, el patrón es claro: cuanto más se trabaja, más posibilidades de lesionarse. "En cualquier caso, la cuestión de los datos en el fútbol se maneja con mucho sigilo", continúa Urbano, "y se puede ver, por ejemplo, en cómo los clubes van recortando la información sobre lesiones de sus jugadores. Es una información muy valiosa, como la de los entrenamientos, porque le sirve a sus rivales para entender cuánta carga de trabajo puede llevar un jugador. Hay veces que un entrenador cambia en un partido a un jugador que lo está haciendo muy bien y el público no lo entiende, pero los datos dicen que ese jugador está haciendo un sobreesfuerzo grande y que las posibilidades de que se lesione son altas".

Moneyball en la oficina

Javier de Miguel es un psicólogo con amplia experiencia en centros de alto rendimiento deportivos. Con el tiempo, se le ocurrió la idea de que los procesos que llevan los deportistas a lo más alto, podían ser trasladados al ámbito empresarial. Estaba dándole forma al proyecto cuando se topó con Moneyball en el cine: "Vi la película y me fascinó. Se juntó el interés por encontrar resultados más allá de los clásicos parámetros como la motivación o la formación, con mi obsesión por medirlo todo". De la colisión entre ideas nació Mind Company Sport, una consultora dedicada a mejorar los flujos de trabajo de las empresas con métodos extraídos del deporte.

Su empresa ha creado decenas de métricas que sirven para detectar problemas concretos. "Por ejemplo, sabemos detectar los patrones que hacen que tu ticket medio crezca, o que recibas menos llamadas con incidencias en el call center. Identificamos las rutinas eficaces y aconsejamos repetirlas para obtener resultados", dice De Miguel.

"Billy Beane es la forma en la que entendí que hay que buscar variables más allá del talento"

"Para mí, Billy Beane es la forma en la que entendí que hay que buscar variables más allá del propio talento. Hay trabajadores que sus compañeros piensan que no trabajan y en realidad son buenísimos en su ámbito, o empresas que insisten en enseñar inglés a trabajadores que no lo necesitan. Para eso hemos creado nuestros indicadores, que nos señalan dónde está un problema, y todos ellos están basados en Moneyball".

De Miguel considera que el uso de métricas avanzadas en la empresa todavía tiene mucho camino por recorrer, a diferencia del deporte, donde el dato tiene un papel más relevante. "Creo que estamos avanzando poco a poco en la empresa, y que en un futuro será una herramienta más en el mundo corporativo, pero es innegable que en España tenemos un problemón con los recursos humanos. Yo siempre les digo a los responsables que son entrenadores que no preparan a sus equipos para competir. Se ficha sin tener claras las necesidades y no se prioriza el rendimiento. Gran parte de la fuga de talento que sufrimos tiene que ver con esto, con trabajadores de alto nivel que están haciendo algo que no les gusta y no pueden explotar su potencial. Están esperando que les llamen de cualquier otro sitio para marcharse. ¿Te imaginas a un delantero buenísimo al que obligan a jugar de portero? Esto pasa en aún en las empresas, pero nunca en el mundo del deporte".