Hace unos días finalizó en la PUCP de Lima la Segunda Conferencia Latinoamericana de Economía del Deporte. Al evento asistieron profesores de economía de, entre otros países, EE.UU. Inglaterra, España, Alemania, Holanda, Chile, Perú y este servidor por Colombia. Entre los múltiples temas que se trataron, uno me llamó la atención: los modelos de clasificación de jugadores de fútbol.

Charlando con Klopp sobre su proceso de reclutamiento, Ian Graham, director de Investigación del Liverpool (jefe de estadísticas y PhD. en física por la U. de Cambridge), le comentó que le había llamado la atención una derrota por 2-0 del Dortmund ante el Mainz. Graham le dijo a Klopp que “el Dortmund había arrasado al Mainz” y que “era increíble que el Dortmund perdiera.”

• “¿Viste el partido?”, preguntó Klopp. “Lo dije en rueda de prensa y no me entendían, ese partido debimos ganarlo”.

• “No vi el partido”, replicó Graham ante la sorpresa del alemán.

En el proceso de contratación habían estudiado los partidos del Dortmund de Klopp con técnicas estadísticas y de analítica de datos para estudiar su compatibilidad con el Liverpool. El análisis de Graham mostró que el Dortmund había dominado el partido estadísticamente, pero perdió debido a errores fortuitos.

Aquel análisis de Graham se basó en un modelo de goles esperados, conocido como xG. En resumen, esta estrategia considera todos los disparos de una liga durante un período dado, y mediante un modelo probabilístico, determina la probabilidad de cada disparo. En aquel partido Graham encontró que la probabilidad de gol de Dortmund había sido el doble que la del Mainz.

Si bien el modelo xG sigue siendo útil, no es el más poderoso para identificar qué jugadores contratar. En particular, el objetivo del scouting es (i) identificar jugadores jóvenes antes de que exploten y (ii) determinar que un jugador ya reconocido (en algún nivel de calidad), sea compatible con el equipo que está evaluando su contratación.

En Lima, James Reade (U. Reading) presentó un modelo basado en el sistema ELO, cuyo origen está en el ajedrez. La fuerza de su trabajo está en que lleva año y medio asesorando al Oldham Athletic, que tuvo su momento de gloria este año logrando, en Wembley, su ascenso a la cuarta división inglesa, con goles en el mintuo 110 y 111 . La riqueza de su análisis está en explotar los pocos datos disponibles que en categorías menores no son los de la Premier League.

Benjamin Holmes (U. Liverpool) presentó un trabajo aún más impresionante. Apoyado en el aprendizaje de máquinas, ha diseñado con algunos colegas un modelo en el que no sólo ranquean a los futbolistas, sino que pueden simular como sería su desempeño en otro equipo, dado el desempeño de sus potenciales compañeros. Siendo hincha del Everton, es el Southampton quien se ha interesado en su modelo.

La lección de Lima para el fútbol profesional colombiano es evidente. Hay que invertir en los insumos y destinar el capital necesario para evitar que se pierdan genios sin saber.