Cualquiera podría decir que el penalti que Damir Skomina le pitó a Sissoko cuando solo se habían jugado 22 segundos de la final de la Champions League (el penalti más rápido jamás pitado en una final) fue definitivo para que el Liverpool ganara su sexta estrella europea. Es cierto que esa situación específica de juego pudo haber condicionado un poco el accionar de los equipos, pero el campeonato ganado por el Liverpool se había empezado a construir 31 meses antes. Lo había diseñado Ian Graham y su equipo de científicos de datos incluso antes de que llegara Jürgen Klopp, el técnico alemán que se llevó los honores al dirigir a los Reds hacia su nuevo título.

La historia completa la publicó Bruce Schoenfeld en The New York Times Magazine el 22 de mayo de 2019. Bruce es un “periodista, bebedor de vino, pedante, patriótico liberal y papá beisbolista”, según la definición que él tiene en su perfil de Twitter. Más allá de eso, Bruce es un galardonado periodista freelance que publica sus artículos en medios como The New York Times, CNN, Forbes y Wall Street Journal. Su mérito en esta historia es el haber descubierto el arma secreta de este Liverpool y haberla publicado más de una semana antes de que se jugase la final en el Wanda Metropolitano en Madrid (y aquí cabe la pregunta: ¿o Pochettino y su corte en el Tottenham no vieron el artículo o simplemente ya no había qué hacer?).

“Jürgen Klopp llevaba apenas tres semanas como director técnico del Liverpool cuando el director de análisis del equipo, Ian Graham, llegó a su oficina con un puñado de papeles. Era noviembre de 2015. Graham quería mostrarle a Klopp, a quien no había conocido hasta ese momento, qué se podía hacer con su trabajo y esperaba persuadirlo para que lo aprovechara”, cuenta en su relato Bruce.

“Graham puso los papeles sobre la mesa y empezó a hablar sobre un partido que Borussia Dortmund, el club alemán que Klopp había dirigido antes de unirse al Liverpool, había jugado la temporada anterior. Hizo notar que Dortmund tuvo muchas oportunidades en contra del Mainz, un club más pequeño que terminó en undécimo lugar de la tabla, y aun así el equipo de Klopp perdió 2-0”.

Científicos de datos en el fútbol

Ian Graham es un científico de datos, de los que cada vez más hay en los equipos de fútbol. Su papel es el de recoger todos los datos que dejan los jugadores en cada entrenamiento, en cada partido, en cada examen médico y en general en cada hecho importante de su vida. Todos esos datos los organiza y los pasa por plataformas analíticas especializadas que le ayudan a proyectar decisiones. Si Mohamed Salah, una de las estrellas del equipo, es musulman y el ayuno de su Ramadan coincide con la final de la Champions, él puede a través del análisis de datos decidir la dieta y horas de comida para que no afecte su rendimiento. Si el Barcelona es el rival al que hay que vencer, Graham podría sugerirle a Klopp que poner a sus defensas más rápidos a presionar a Messi y a Suárez podría convertir la intercepción de pases en momentos efectivos de contraataque.

Los científicos de datos en los deportes son cada vez más populares y casi tan importantes como los técnicos y los jugadores. Como lo recuerda Bruce en The New York Times Magazine, Michael Lewis los había destacado muy bien en Moneyball, libro que cuenta la historia de Billy Beane, gerente general del equipo Oakland Athetics, quien utiliza las estadísticas avanzadas para fichar jugadores y mejorar el rendimiento del equipo. Si no leyó el libro, tal vez sea probable que haya visto la película, en la que Brad Pitt hace de Beane.

Estos analistas en los deportes hacen lo que han venido haciendo muchos científicos de datos en las empresas: aprovechar los datos a través de plataformas analíticas para tomar mejores decisiones. Decisiones que lleven a victorias sean estas más ventas, mejores productos, servicios más llamativos, promociones más efectivas, pausas inteligentes en inversiones o quizá solo marcar un gol. La analítica es una ciencia que nació con SAS hace más de cuarenta años y que ha impactado sobre todo industrias como la financiera, la del comercio y las telecomunicaciones; incluso es utilizada por gobiernos para crear sus programas de impacto ciudadano (el programa de salud Obama Care en Estados Unidos es un ejemplo).

Liverpool hizo su plan desde el 2015. Con la analítica de datos supo que para ser campeón europeo debía fichar un arquero que le diera garantías luego de la debacle de Loris Karius en la final del 2018; entendió que más que un goleador debía contratar a un defensa como Virgil Van Dijk, un defensa por el que tuvo que pagar como si fuera un goleador pero que en toda la temporada y según estadísticas de Opta nunca dejó pasar a un rival; incluso la contratación de Klopp salió de los datos.

Hoy, los científicos de datos son todo. Si conociera uno seguramente le habría dicho que no esperara un partido espectacular en la final de la Champions, que no iba a ocurrir como lo señala el Telegraph. Los datos mostraban que tanto Liverpool como Tottenham llevaban varios días sin competir y que lo iban a hacer en medio de un inclemente calor que los iba a debilitar más de la cuenta. El efecto del calor hizo que los jugadores del Liverpool solo corrieran 105,1 kilómetros, cuando en semifinales habían corrido 112,1; mientras que los del Tottenham bajaron de 114,9 kilómetros recorridos en su juego de semifinales contra el Ajax a 103,4 en la final. Correr menos significa menos intensidad y menos ritmo, ¿cómo podía pensarse en una final espectacular con esta información?

Inteligencia Artificial: el nuevo juego

La Champions acabó, pero el juego apenas comienza. Se juega la Copa América, en Europa están en clasificaciones para la Eurocopa y el Mundial Femenino y ya se empieza a preparar próximas ligas locales. En todas ellas, la ciencia de datos sin duda será una de las estrellas en la cancha.

Es allí donde sobresale empresas como SciSports, una firma creada hace 12 años que ha sabido hacerse un lugar en la cancha: tiene información detallada de 244 ligas alrededor del mundo, 90 mil jugadores activos analizados y es capaz de hacer análisis en tiempo real de cada jugador a través de 14 cámaras. Esta firma, que es de las más utilizadas por equipos europeos para decidir sus nuevos fichajes, firmó una alianza con SAS para ir un paso más allá: analítica avanzada con inteligencia artificial en el fútbol.

El uso de la inteligencia artificial en el fútbol apenas está empezando: lo hecho por el Liverpool es un ejemplo y seguramente conoceremos de otros durante la Copa América. En máximo tres años podremos ver cómo la analítica con inteligencia artificial cambiará definitivamente el juego y definirá los próximos campeones en el deporte más popular del mundo.