Quienes vivimos en el mundo de los datos y promovemos su aprovechamiento a través de ciencias como las de la analítica predictiva nos enfrentamos constantemente ante preguntas como: ¿puede la analítica acertar el resultado de la lotería? ¿decirme dónde invertir para ganar más? ¿anticipar quién ganará la próxima copa mundial de fútbol?

El tema no es tan fácil, aunque Jesús Elizondo, un famoso TikToker mexicano, quiera hacerlo parecer así. Según información recogida en medios especializados, Elizondo dice haber recurrido a un análisis de datos profundo (deep data analysis, originalmente) para anticipar casi 3 meses antes el resultado de quién jugará y ganará la final en Catar el 18 de diciembre.

En ese proceso, el primer filtro utilizado por Elizondo fue el de eliminar a las selecciones que tenían un entrenador de otra nacionalidad, porque nunca antes una selección con técnico de otro país ha quedado campeón. Con esta estadística quedan fuera Catar, Ecuador, Irán, Arabia Saudita, México, Polonia, Costa Rica, Bélgica, Canadá, Marruecos, Croacia, Ghana y Corea del Sur (13). Quedaron 19.

Luego utiliza el ranking de selecciones de la FIFA para filtrar de dos maneras diferentes. La primera elimina a aquellos equipos que están fuera del top 20, porque no ha habido un campeón de esa lista. Australia, Túnez, Japón, Serbia y Camerún están fuera. Quedaron 14.

El siguiente filtro es mucho más arriesgado, pues elimina a campeones del mundo como Argentina, Alemania y España, al igual que a Senegal, Holanda, Estados Unidos, Gales, Dinamarca, Suiza y Portugal. La variable utilizada en esta ocasión es la de eliminar equipos que no llegaron a cuartos de final en la anterior copa, pues nunca un equipo que no haya llegado a esta instancia ha podido levantar el trofeo en la siguiente. Tras este proceso quedaron tan solo 4 equipos.

La siguiente variable aplicada es sobre el Balón de Oro. Históricamente, la selección que tenga el jugador ganador de este trofeo en el mismo año no puede levantar el título de la Copa Mundial de la FIFA. Al momento del “deep data analysis” se apunta que el ganador del balón de oro en 2022 sería el francés Karim Benzema, Francia queda fuera y solo quedaron 3.

En la siguiente ronda, Uruguay fue el eliminado. “Los dirigidos por Diego Alonso no lograron promediar más de 1.5 goles por partido en las clasificatorias suramericanas y ningún equipo ha sido campeón anotando menos que eso”.

Según este método, para la final quedaron Brasil e Inglaterra. Buena final, no hay duda, pero a pesar de ser favoritos sobre los ingleses, los brasileños pierden en el ejercicio de Elizondo, pues Brasil es número 1 actual del ranking mundial de selecciones de fútbol y nunca antes un equipo que llegue en esta posición al mundo ha logrado ganarla. Inglaterra campeón.

Según información de los medios, Elizondo explicó: “no es un análisis desde mi punto de vista personal o cómo he visto a los equipos. No, nada de nada. Eliminé a cada equipo que no sería campeón por estadísticas, maldición o si nunca han sido campeones en la condición en que están llegando a Catar 2022".

Tampoco se puede comparar con los procesos de deep data analysis que se hacen a través de software especializado y miles de veces probado como los que desarrolla SAS y que suelen darles a los tomadores de decisión y líderes de organizaciones insights clave y manejo de diferentes escenarios para la toma de mejores decisiones de negocios, pero es parte del principio que se utiliza: recurrir a datos, cruzarlos con variables o filtros que puedan ser los más relevantes y obtener información de valor que permita tomar mejores decisiones a futuro.

La clave está en analizar la mayor cantidad de datos posibles (miles o millones), en conocer entre todas las posibilidades cuáles son las variables o filtros que más peso puedan tener y en extraer los insights más apropiados según las condiciones que se enfrenten. El poder de la analítica no está en predecir el campeón de la copa mundial de fútbol, sino en prever los diferentes escenarios posibles y visualizar y planear el que más conviene.