Scouting contextualizado. Los datos no pueden prescindir del ecosistema donde se desarrolla el jugador
El procesamiento de datos a gran escala resulta extremadamente útil, pero la información no debe ser analizada de manera aislada para explicar el rendimiento de los jugadores de fútbol.
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En los últimos años, el reclutamiento de jugadores de fútbol (scouting) se llenó de números. A las estadísticas o mediciones tradicionales como goles, asistencias, minutos jugados, se sumaron los duelos ganados, los pases progresivos, y el famoso mapa de calor, entre muchos otros.
Si bien esta información aportó elementos de análisis muy valiosos para la tarea de captación o contratación de futbolístas, no todo resulta tan claro y objetivo. Al contrario, nunca fue tan fácil equivocarse.
No porque los datos no sirvan (sirven muchísimo). Pero no pueden ni deben ser analizados de manera aislada para explicar o interpretar un rendimiento.
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El problema aparece cuando se confunde información con comprensión. El dato describe determinadas circunstancias objetivas de la realidad, pero el análisis es un proceso mucho más complejo y profundo. En ese aspecto, uno de los errores más frecuentes en la evaluación de jugadores es asumir que el rendimiento “viaja” con el futbolista.
Muchos clubes toman decisiones importantes e invierten muchísimo dinero en el entendimiento de que si un futbolista rinde en un determinado contexto, va a rendir igual en otro, aunque sea diametralmente opuesto.
Eso no sucede de manera lineal y automática. Porque el rendimiento no es una cualidad fija, es una relación con un sistema de juego, con un entrenador, con determinados compañeros, con la exigencia del entorno, con el margen de error permitido, entre miles de variables.
El mismo jugador puede parecer determinante en un equipo y ordinario en otro. El jugador es el mismo, tiene las mismas ganas, entrena bien, pero cambia el contexto que lo que lo rodea y entonces, el rendimiento disminuye.
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Una explicación determinante es el contexto competitivo; es decir, qué se le pide al jugador y a qué costo. No es lo mismo jugar bien cuando el equipo domina y tiene la posesión de la pelota la mayor parte del tiempo, que hacerlo en un equipo defensivo y que contragolpea velozmente.
Tampoco es igual para el jugador tener que decidir con tiempo, que hacerlo bajo presión constante, en un equipo que no recupera la pelota.
Cuando miramos los datos que nos aportan las nuevas (y geniales) tecnologías hay que preguntarse: ¿Cómo juega su equipo? ¿Qué margen de error tiene ahí el jugador? ¿Qué pasa cuando falla? ¿Esas circunstancias se van a repetir en nuestro equipo?
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Un lateral con números ofensivos altos en un equipo dominante no enfrenta los mismos riesgos que uno que juega mano a mano todo el partido. Lo mismo pasa con los centrales que están protegidos por dos líneas de cuatro. El rendimiento no puede trasladarse de manera lineal a un equipo donde defienden a 50 metros del arco y con el resto del equipo lanzado en ataque.
El dato frío, aislado, nos dice que tal o cual jugador es mejor, en base a ciertas variables. Pero cuando lo ponemos en otro contexto, el jugador no rinde de la manera esperada.
Otro punto son los picos de rendimiento. Y el error típico es pagar mucho dinero por contratar al jugador en su mejor momento.
En ese sentido, hay que decir que una gran temporada puede explicarse por muchos motivos. El jugador puede haber sido funcional en un equipo con un funcionamiento aceitado, con un rol en el equipo hecho a medida del propio jugador, o con un entrenador que lo protege.
Aunque suene obvio, no lo es tanto. El scouting no puede quedarse con la foto, tiene que mirar la película entera. De lo contrario, el riesgo de la inversión va a ser mucho mayor.
Por eso, el desafío no es detectar quién rindió (eso lo puede advertir casi cualquiera), sino entender por qué rindió, en qué contexto y si eso es replicable en el ecosistema que estamos pensando para ese jugador, en nuestro equipo.
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Otro punto importante es la adaptacion. Hay variables muy relevantes, cómo puede ser un cambio de país, el idioma, el entorno familiar, el tamaño e historia del club, el rol dentro del vestuario.
Muchas de las contrataciones que fallan no es por falta de talento, sino porque el contexto nuevo expone al jugador a cosas para las que no estaba preparado.
Por eso, evaluarlo y analizarlo no es solo ver cómo juega. Hay que ver cómo vive, qué quiere, qué sueña, como responde cuando las cosas no salen, entre miles de variables.
No todas pueden preverse ni calcularse, y hay un punto en el que hay que arriesgar y elegir entre las opciones disponibles. Pero cuánto más amplia sea nuestra observación, menor será nuestro margen de error y por lo tanto, mejores los resultados a largo plazo.
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Los datos son una herramienta extraordinaria si se usan bien. El problema entonces, es usarlos de manera aislado o como una forma de confirmar lo que uno quiere creer.
En un proceso serio, el dato sirve muchísimo para detectar comportamientos atípicos, abrir hipótesis de rendimiento, de comportamiento, o señalar cosas para mirar mejor en el campo cuando veamos en vivo al jugador.
Por todo esto, los datos que nos dan las aplicaciones, el Big data y demás, debemos analizarlos y traducirlos. Ver cómo el rendimiento se puede trasladar de una liga a otra, de un rol a otro, o de un contexto protegido a uno exigente.
Este trabajo permite reducir errores caros y repetidos. No sé trata de elegir entre ojo clínico, instinto o dato. Se trata de integrar los elementos de analisis bajo una lógica de contexto.
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Los números nos dicen cosas que efectivamente pasaron y qué, al medirlas y cuantificarlas, nos dan más información. El análisis contextual nos va a permitir, partiendo de esos datos, anticipar (más o menos) lo que puede llegar a pasar con la contratación de un jugador.
Si logra eso, el Director Deportivo y su departamento de scouting se convierten en una pieza fundamental para la toma de decisiones de un club de fútbol.