Y lleva un año trabajando para el Arsenal

Esta zamorana experta en 'big data' es el gran secreto de la selección española de 'basket'

Susana Ferreras es delegada de la selección femenina de baloncesto. Pero tras este discreto papel se encuentra una de las pocas especialistas de datos que trabajan en selecciones FIBA

Foto: Susana Ferreras, sentada en el centro, durante la celebración de la victoria en el último Eurobasket. (FEB)
Susana Ferreras, sentada en el centro, durante la celebración de la victoria en el último Eurobasket. (FEB)

Susana Ferreras es, oficialmente, la delegada de la selección española de baloncesto que acaba de ganar el Eurobasket 2019 de Serbia y Letonia. Está incrustada en el plantel técnico como miembro del (numeroso) grupo liderado por Lucas Mondelo y lleva ahí desde el oro europeo de 2013, sin fallar en ninguna convocatoria. Su nombre suele pasar desapercibido para la mayoría de medios y focos por su perfil menor (es una más en un grupo de 12 preparadores), pero tras este cargo tan tradicional se encuentra una ingeniera cuyo trabajo va mucho más allá que el típico empleo de estos 'vigilantes' de campo. Un trabajo casi único en el mundo de selecciones FIBA femeninas, y hasta masculinas.

Puede sonarte algo extraño, pero esta zamorana de 35 años, ingeniera de telecomunicaciones y experta en 'big data', es la 'data scientist' de la selección y, desde hace un año, del Arsenal (sí, el equipo de fútbol inglés). Un 'as' secreto de la Federación Española de Baloncesto que basa su labor en el análisis de la estadística y los datos dentro de este exitoso grupo. "Llevo en la selección ya unos nueve años. Empecé como delegada en las categorías inferiores y luego fui subiendo hasta recalar en la absoluta. Y bueno, con el tiempo he ido aprovechando mis conocimientos y mi formación para ir metiendo más y más el análisis de datos en el equipo, aportar mi granito de arena para que todo mejore", explica Ferreras, en conversación con Teknautas.

Su voz suena algo tocada, y no es para menos. El equipo acaba de ganar su segundo Eurobasket consecutivo y tras unos largos días toca volver a España y empezar a recuperarse de lo ocurrido. Aun así, Ferreras tiene energía de sobra para explicar su labor y hablar de cómo una científica de datos puede ayudar a un equipo de baloncesto femenino (o de fútbol masculino) y en qué se basa su trabajo diario. "En este caso, son campeonatos cortos y no da tiempo a aplicar todo lo que se suele conocer como 'big data'. No podemos crear modelos predictivos o grandes algoritmos como sí hacemos en el Arsenal, con ideas a medio o largo plazo, pero usamos los datos para analizar mejor todo lo que hacemos y corroborar las intuiciones que siempre maneja el deporte con información más exacta".

Susana Ferreras, tras Lucas Mondelo, durante un partido del Eurobasket. (FEB)
Susana Ferreras, tras Lucas Mondelo, durante un partido del Eurobasket. (FEB)

Los recursos son justos aquí y faltan herramientas que sí utiliza en su otro equipo, como el 'tracking' de los jugadores (seguimiento continuo de los mismos registrando los 25 'frames' por segundo a los que graba cualquier cámara), pero aportan en todo lo que pueden. "Ahora mismo nos centramos en dos vías durante estos campeonatos. Una se basa en ayudar a la preparación física de las jugadoras, al analizar todos sus entrenamientos, las cargas que meten y optimizar al máximo sus ejercicios aprovechando el uso de distintos dispositivos de medición. La otra está relacionada con el estudio de los partidos y de los rivales. Analizamos todas las estadísticas que dejan los encuentros y cruzamos datos. Así sabemos qué jugadoras suelen rendir mejor juntas, vemos el progreso de todas y podemos tener información más completa sobre nuestros rivales", detalla Ferreras.

Susana Ferreras con el resto del equipo. (Foto: FEB)
Susana Ferreras con el resto del equipo. (Foto: FEB)

Como ella misma cuenta, el uso de estas herramientas en la selección está en un momento aún muy inicial y viene en gran parte gracias a la formación externa de Ferreras, que decidió implementar estos estudios en la selección de forma personal. Pero gracias a esto, asegura, España se ha convertido en pionera en este mundo (fuera de Estados Unidos). "En el baloncesto FIBA (fuera de la NBA) femenino no creo que haya otra selección que use técnicas similares, al menos yo no conozco ningún otro caso. Y en baloncesto masculino encuentras alguna cosilla, pero de momento hay muy poco. Aún estamos muy lejos de los estadounidenses". Para que nos hagamos una idea, clubes como los Philadelphia 76ers de la NBA tienen un equipo de unos 10 'data scientists'.

Fichaje del Arsenal

Sin embargo, en Europa también se ha empezado a mirar hacia el 'big data' deportivo y la propia Susana Ferreras es un ejemplo de ello. Tras 10 años trabajando en dos tecnológicas gigantes como Telefónica y Vodafone (compaginando estos trabajos con su tarea en la selección española), el verano pasado fue fichada por el Arsenal de Unai Emery para el equipo de 'big data' que tiene el propio club y que también está formado por otras 10 personas. "Yo vivo en Londres y aquí las ofertas son muy transparentes. Vi la oportunidad, presenté mi candidatura y me cogieron", apunta la experta en datos.

"Es algo bastante diferente. Jugamos con otros tiempos mucho más amplios y eso nos permite desarrollar otro tipo de herramientas y trabajar la predictibilidad a medio o largo plazo. Las temporadas dan para mucho", explica Ferreras. Allí no solo ayuda al entrenador o a los preparadores físicos, también trabaja con 'scouts' a la hora de elegir nuevos fichajes que completen la plantilla o la mejoren. "Tenemos herramientas muy avanzadas. Por ejemplo, hacemos un seguimiento continuo de los deportistas de forma individualizada durante los partidos aprovechando las señales de televisión, es lo que se suele conocer como 'tracking'. Conseguimos más de dos millones de registros en un solo partido, y sobre esas bases de datos vamos trabajando".

Además, el Arsenal no es un club cualquiera en lo relacionado con la aplicación de nuevas tecnologías y, en concreto, del 'big data'. Tiene un equipo en Londres y otro en Estados Unidos, y lleva años siendo un ejemplo en el mundo del deporte en este sentido. En 2014 incluso compró una empresa especializada en datos por dos millones de libras, como si de un nuevo fichaje se tratase.

El 'boom' del 'data' en el deporte

El caso del Arsenal es especial, pero el 'boom' empieza a notarse en toda Europa, incluso en nuestro país. Se ve, por ejemplo, en el aumento de proyectos que han nacido en España relacionados con el deporte. Ideas como la de Salvador Carmona, otro enamorado de las estadísticas que incluso probó suerte en la NBA. Hace consultoría para varios equipos de fútbol españoles e internacionales, centrado sobre todo en encontrar nuevos fichajes basándose en los algoritmos. "Aunque a veces no se vea el trabajo que se hace con estas herramientas, yo lo suelo comparar esto con la inclusión, en su momento, de preparadores físicos o psicólogos en los equipos. Son ventajas comparativas que te diferencian del resto", explica el experto.

Él, al contrario que Ferreras, trabaja desde fuera de los clubes y eso también le da otra perspectiva, aunque ambos coinciden en que esto solo acaba de empezar. "El deporte aún está regido por gente de la vieja escuela que no cree en todas estas herramientas. Eso dificulta su expansión, pero poco a poco va llegando a Europa. En Estados Unidos es verdad que ya hay ejemplos muy claros, como el del béisbol (seguramente hayas visto Moneyball), que han provocado que esto se desarrolle mucho más rápidamente y todos los clubes cuenten con su propio área de datos", apunta.

En baloncesto, es todavía más complicado igualar a la NBA, pues hay grandes hándicaps, como que la mayoría de equipos de 'basket' europeos son deficitarios y no se pueden permitir este tipo de inversiones. Pero bueno, ahí está el ejemplo de la selección española. No se conoce el porcentaje exacto de la importancia del trabajo de Susana Ferreras en la victoria en Serbia y Letonia, pero ella seguirá tirando de los datos, que de momento el equipo va ganando.

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