Casos de éxito de fichajes en el fútbol gracias al Big Data y la tecnología

El Big Data ha revolucionado la manera en que los clubes de fútbol analizan y ejecutan fichajes. Mientras que en el pasado las decisiones se basaban principalmente en la intuición de los ojeadores y entrenadores, hoy en día los datos juegan un papel clave en la identificación de talento, la evaluación del rendimiento y la predicción del éxito de un jugador en un determinado equipo.

Los clubes más avanzados han adoptado herramientas de análisis de datos para encontrar jugadores infravalorados, detectar patrones de rendimiento y tomar decisiones estratégicas con base en la evidencia. A continuación, exploraremos algunos de los casos más emblemáticos de fichajes exitosos impulsados por el Big Data.

1. Brentford FC y FC Midtjylland: la revolución del Big Data en el fútbol

Uno de los ejemplos más notorios del uso de datos en fichajes es el de Brentford FC en Inglaterra y FC Midtjylland en Dinamarca. Ambos clubes son propiedad del empresario Matthew Benham, quien aplicó modelos de análisis estadístico similares a los que se usan en apuestas deportivas para mejorar la toma de decisiones en el fútbol.

Brentford FC

• En lugar de invertir grandes sumas en jugadores reconocidos, Brentford ha utilizado modelos de datos para identificar talento infravalorado.

• En 2012, el club eliminó su academia juvenil y en su lugar creó un sistema de reclutamiento basado en datos para encontrar jugadores de ligas menores con alto potencial.

• Fichajes como Neal Maupay, Ollie Watkins y Saïd Benrahma fueron adquiridos por precios bajos y vendidos a equipos de la Premier League por cifras millonarias.

FC Midtjylland

• Utilizó análisis de datos para mejorar jugadas a balón parado, convirtiéndose en uno de los equipos más eficientes en este aspecto en Europa.

• En 2014 ficharon a Tim Sparv basándose en datos que indicaban que era uno de los mediocampistas con mejor posicionamiento defensivo en Europa, a pesar de no ser mediáticamente reconocido.

• Gracias a esta estrategia, el club ganó la Superliga Danesa en 2015, su primer título en la historia.

Estos casos demuestran cómo el uso del Big Data puede permitir a clubes con recursos limitados competir al más alto nivel.

2. Liverpool y la firma de Mohamed Salah

El Liverpool es uno de los clubes que mejor ha integrado el análisis de datos en su toma de decisiones, especialmente bajo la dirección de Jürgen Klopp y el equipo de analítica dirigido por Ian Graham.

Uno de los fichajes más exitosos del club gracias al Big Data fue el de Mohamed Salah en 2017.

• Liverpool utilizó modelos de análisis para evaluar su desempeño en la Serie A con la Roma.

• A pesar de su discreto paso por el Chelsea años atrás, los datos mostraban que Salah tenía una alta eficiencia en tiros y era uno de los extremos con mejor capacidad para generar oportunidades de gol.

• Liverpool lo fichó por aproximadamente 42 millones de euros, y Salah se convirtió en una estrella, ganando la Premier League y la Champions League, además de romper récords de goles en la liga inglesa.

Este caso demuestra cómo los datos pueden desafiar percepciones tradicionales y ayudar a identificar jugadores con potencial de élite.

3. Leicester City y la construcción del equipo campeón en 2016

El Leicester City sorprendió al mundo en la temporada 2015-16 al ganar la Premier League con una plantilla que costaba mucho menos que la de sus competidores. Detrás de este éxito hubo una estrategia basada en datos para el reclutamiento de jugadores.

Algunos de los fichajes clave que fueron impulsados por el análisis de datos incluyen:

• Riyad Mahrez: descubierto en el Le Havre por un equipo de analistas que identificó sus habilidades creativas y su capacidad para generar ocasiones de gol. Fue adquirido por solo 500.000 libras y más tarde vendido al Manchester City por 60 millones de libras.

• N’Golo Kanté: analistas de datos en Leicester identificaron que Kanté era uno de los mediocampistas con mayor número de intercepciones y recuperaciones de balón en Europa, a pesar de jugar en el modesto Caen de Francia. Costó solo 5,6 millones de libras y fue clave en la conquista de la liga antes de ser vendido al Chelsea por 32 millones de libras.

Gracias a estas decisiones, el Leicester construyó un equipo campeón con un presupuesto reducido, demostrando el poder del análisis de datos en el fútbol.

4. FC Barcelona y el fichaje de Pedri

El FC Barcelona ha integrado el Big Data en su estrategia de fichajes en los últimos años, y un caso destacado es el de Pedri.

• En 2019, el equipo de analítica del Barça detectó que Pedri, que jugaba en la Segunda División con Las Palmas, tenía métricas de pase y visión de juego similares a las de mediocampistas de élite.

• A pesar de su juventud y poca experiencia, los datos respaldaron la decisión de ficharlo por 5 millones de euros.

• Hoy en día, Pedri es una de las mayores promesas del fútbol mundial y ha sido pieza clave tanto en el Barcelona como en la selección española.

Este caso muestra cómo el análisis de datos puede ayudar a detectar talento emergente antes que otros clubes.

5. AC Milan y la reconstrucción con datos

El AC Milan, tras años de crisis, ha recurrido al Big Data para mejorar su política de fichajes.

• En 2019, contrataron a Moncada y Almstadt, expertos en análisis de datos, para liderar el departamento de scouting.

• Se enfocaron en jugadores jóvenes con proyección y métricas avanzadas, como Theo Hernández, fichado por 20 millones de euros y convertido en uno de los mejores laterales izquierdos del mundo.

• También utilizaron modelos de rendimiento para identificar a jugadores como Ismael Bennacer y Rafael Leão, quienes han sido clave en el resurgimiento del equipo.

Gracias a esta estrategia, el Milan ganó la Serie A en 2022 después de más de una década sin títulos.