Predecir el error, el caos y el desorden está en los matices, no en los datos.

Partiendo de la base de que es más fácil predecir lo sencillo que lo complejo y teniendo en cuenta que el fútbol es un deporte colectivo en el que interactúan de forma cooperativa 11 jugadores que se enfrentan a otros 11 jugadores, que también interactúan entre sí para conseguir el mismo objetivo; podríamos decir que el fútbol es un sistema complejo tendente al caos y al desorden.

Es decir, los jugadores de un equipo deben esforzarse por mantener el orden y minimizar el error. Cuando esto no ocurre, se produce el caos. “Han sido cinco minutos de pánico y si hubieran necesitado dos goles más nos los habrían marcado”, afirmaba Luís Enrique tras la sorpresiva derrota ante Japón en el Mundial de Qatar.

Pero no es el primer partido en el que no ocurre lo predecible. La propia Alemana, eliminada en la fase de grupos tras perder precisamente contra el equipo nipón. Aunque sin duda, el partido que ningún modelo de Machine Learning e Inteligencia Artificial pudo predecir en este Mundial ha sido la derrota de la Argentina de Messi ante Arabia Saudí. Aunque los argentinos al menos han podido pasar a octavos.

Cada vez se miden más datos pero se ve menos vídeo. Y el vídeo también es un dato. De hecho, es el dato más importante. En deportes complejos que viven del error individual o colectivo, predecir ese error está más en los matices que en el Big Data.

¿Qué porcentaje puede predecir un modelo Big Data? Los más optimistas hablan del 90%; mientras que otros, más prudentes, lo sitúan en algo más de un 70%, que no está mal. Los grandes avances en la denominada analítica avanzada son muy útiles y están aportando mucho valor y ahorrando mucho tiempo en el análisis profesional del fútbol. Pero no olvidemos que no lo es todo.

Existe una tendencia a incrementar el número de horas de procesamientos de datos numéricos descriptivos y predictivos, a productivizarlos en cuadros de mandos maravillosos con gráficos de visualización espectaculares. Pero se está reduciendo el número de horas de visualización del único dato en el que se pueden apreciar, a día de hoy, los matices que permiten predecir los errores que no pueden captar los principales sistemas de medición actual: eventing y tracking.

Perfilarse adecuadamente, tener una correcta orientación y colocación en distintas situaciones de juego, anticipación a las acciones del rival, disponer de una visión táctica que te aporte una ventaja competitiva, desarrollar conductas y actitudes adecuadas, no entrar en pánico en los momentos de caos, entender la comunicación no verbal del rival, ser capaz de asociarse intuitivamente con los compañeros, tener capacidad de sorprender y evitar ser predecible… son solo algunas de las «métricas» que solo se pueden apreciar en su completitud a través del vídeo análisis.

El proceso de análisis profesional del juego debería comenzar con el visionado de los últimos partidos de nuestro próximo rival, complementar y enriquecer este proceso con los datos más cuantitativos para objetivizar el análisis observacional, de por sí subjetivo. Por último, tras el estudio del dato filtrado, enriquecido y contextualizado; acabar de nuevo en el vídeo, para captar esos matices que nos permitirán, con el conocimiento experto, predecir el error que minimice el desorden y consiguiente caos. Por decirlo así, el análisis profesional empieza y termina en el vídeo.

No olvidemos que el fútbol vive del error. Un partido en el que no exista ningún error está condenado al empate a cero. Por lo tanto, predecir el error es fundamental. Ahora bien, incluso con el vídeo análisis, anticipar en el fútbol a un100% el error es una utopía. El día en el que no existan las casas de apuestas, se habrá conseguido. Mientras tanto, sigamos disfrutando del maravilloso fútbol con errores.

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