Ángel Vales: «Se pone el acento en el volumen de datos, pero la clave está en la calidad»

DEPORTES

Ángel Vales, en su despacho de la facultad de INEF
Ángel Vales, en su despacho de la facultad de INEF MARCOS MÍGUEZ

El asesor deportivo, experto en análisis de datos y vídeo, defiende que «apostarlo todo a los números es un error»

12 jul 2021 . Actualizado a las 05:00 h.

El currículo de Ángel Vales (A Coruña, 1967) lo sitúa como pionero en Liverpool en el campo del análisis del rendimiento competitivo, creando el prestigioso departamento dedicado a esta materia en el club de Anfield. A partir de ahí, recoge trabajos de asesoría para la selección española, durante la época de Vicente Del Bosque, y para la Liga, durante los últimos cinco años —vinculado a Mediacoach, plataforma multimedia de provisión estadística y vídeos para equipos de Primera y Segunda División—. Una ocupación desarrollada en paralelo a la de profesor de la Facultad de Ciencias de la Actividad Física y del Deporte que refuerza su criterio al evaluar un fenómeno en auge ante el que invita a la precaución. «Estar de espaldas al big data, al análisis científico en fútbol es como si en una carrera de fórmula 1 le dices al piloto que en el pit stop se tiene que bajar él a cambiar las ruedas, es darle mucha ventaja al rival —proclama—. Es algo que está en el día a día, que es de vanguardia y vino para quedarse. Ahora bien, hay que saber cómo lo manejamos. Porque se da una visión errónea, un tanto elitista, que hace aparecer este recurso como una amenaza para el entrenador».

—¿Cómo se evita ese recelo? ¿Cómo se convence al entrenador y al club de la importancia de este elemento de vanguardia?

—El elemento clave es la calidad del dato. Si los datos no tienen calidad, todas las decisiones que se desprenden de ellos para el ajuste del modelo de entrenamiento o del modelo de juego son decisiones contaminadas. En el análisis a veces se pone demasiado el acento en la parte del big, del volumen, cuando estamos en otro momento: en el de la calidad. El de tener un buen filtrado. Necesito saber qué datos son relevantes para mi equipo para que no se dé una parálisis por sobreinformación y finalmente un rechazo en el entrenador. He tenido la oportunidad de trabajar con entrenadores que llamaríamos más cuantitativos, como Benítez, y otros más cualitativos en cuanto al dato, como Del Bosque, pero en ambos casos si llegas con un tocho de datos te van a pedir una síntesis. En el último Mundial, la FIFA contrató a siete empresa líderes en el mercado de provisión de datos y el único dato suministrado que coincidió entre las siete fue el número de goles. Muchas de las empresas aún no tienen músculo económico para disponer de una amplia plantilla dedicada a la recopilación de datos y recurren a contratar los datos de otras, produciéndose un mezcladillo que convierte el resultado en un acto de fe. El dato debe ser fiable.

—Atendiendo al ejemplo, ¿es posible alcanzar esa fiabilidad?

—Las grandes empresas se basan en el volumen. Tienen que atender a muchos equipos en muchas ligas y el dato tiene que ser contextualizado. Tú no le puedes dar a un equipo solo sus datos porque ese equipo va a querer compararse y entonces ya necesitas extender el análisis. Ahí la calidad se ve comprometida porque al final la empresa se ve obligada a atender a la demanda con las herramientas disponibles. Muchas veces la captación de datos se desarrolla en grandes naves industriales, que pueden estar ubicadas en África por cuestión de costes, en las que trabaja gente que no tiene conocimientos exhaustivos de fútbol pero recibe una pequeña formación y se pone a ver partidos. Si en un Mundial, con lo más selecto de cada empresa y poco volumen de trabajo, se cometen errores, qué no podrá pasar con partidos de esas ligas llamadas menores. Mucha gente se apuntó a la moda de los datos y los vende a través de una presentación atractiva, pero ahí está el error. El dato tiene que tener calidad, ser fiable; estar contextualizado, para compararme conmigo mismo en otros momentos de la temporada y también con mis rivales o para poder buscar jugadores que encajen en un determinado perfil; y tiene que estar filtrado: en un partido se producen ocho millones de datos, en cada segundo, la posición de cada jugador se registra 25 veces. El futuro, el desafío, es conseguir que el dato posicional, al que hasta ahora se ha dado una explotación física, con distancias recorridas o intensidades, sirva para hacer una explotación táctica, con distancias entre líneas, evaluación del ritmo de juego...

—Ese futuro parece muy lejano en competiciones como la Primera Federación, en la que este año militará el Dépor.

—En ligas menores o categorías inferiores, ahora mismo te tienes que olvidar del tiempo real. Hay tres tipos de análisis: cuantitativo, cualitativo y videográfico. En estos casos tienes que recurrir al videográfico, trabajar sobre el material grabado y a partir de él hacer cortes apropiados, que después te puede dar también una base para el análisis cuantitativo. Luego al dato hay que hacerlo hablar, claro. Hay un caso muy representativo: un entrenador quiere saber a qué altura recupera el balón su equipo para comprobar si funciona la presión alta, pero como resultado de esa presión, lo que ocurre es que el rival se quita el balón de encima y la recuperación se produce ya en campo propio. El dato puro te puede llevar a pensar que el tuyo es un equipo de contención, porque recupera muy cerca de su portería, cuando en realidad es todo lo contrario. De todos modos, hay empresas que empiezan a ocuparse de esas categorías más modestas porque han detectado un nicho potente de negocio en cuanto al número de equipos implicados. Hay ahora mismo una firma coreana que se está desarrollando en el norte de España con ese objetivo. Quizá la nueva normativa sobre los campos les ayude, porque las instalaciones serán aptas para la colocación de las cámaras necesarias.

—Hablamos de llegar al club y al entrenador, pero el jugador también es uno de los objetivos del área de análisis.

—Hay dos escuelas de análisis muy marcadas. La anglosajona presume de poder saber qué ha ocurrido en un partido solo analizando los datos, sin necesidad de verlo siquiera. Y después está la escuela latina, que prioriza el vídeo. En mi opinión son complementarias. De todas formas, al jugador necesitas que los datos le entren por los ojos, no puedes ir solo con cifras, tienes que enseñárselas a través del vídeo. Había un entrenador portugués que pedía darle a los jugadores el dato sin grasa y sin hueso, para el consumo directo. Además, suele ser preciso darle datos que sean positivos; a veces obligan a enmascarar aquella información que realmente quieres hacerle llegar entre datos buenos sobre él. Si el filtrado es importante cuando se traslada el dato al entrenador, es mucho más importante cuando se le suministra al jugador.

—¿Cómo entiende la relación de los departamentos de análisis y el resto de estructuras del club?

—Lo primero que precisa hacer una dirección deportiva o una secretaría técnica es identificar cuáles van a ser sus campeonatos objetivo. Ahora mismo, por ejemplo, es difícil que el Deportivo pueda aspirar a fichar a un jugador de la máxima categoría de las grandes ligas. A partir de ahí, hay programas que te permiten establecer unos filtros para quedarte solo con jugadores que entran dentro de una serie de parámetros que te parecen atractivos. Cumplen con una función de primer cribado. En cualquier caso, apostarlo todo a los números es un error. Si a través de los datos se pudieran interpretar con total fiabilidad los equipos sería factible predecir al detalle lo que va a suceder en cada partido y las empresas que los manejan solo tendrían que invertir todo su dinero en las apuestas. Pero en realidad es muy difícil diferenciar ya solo entre jugadores. Tomemos como ejemplo el xG [expectativa de gol], que dada una situación de tiro evalúa las condiciones de esa finalización —la distancia, el ángulo, el número de defensores— y a partir de ahí atribuye un porcentaje de éxito. Se hace un análisis de miles de disparos desde esa posición, pero no se contempla un detalle muy importante: quién es el futbolista que está en esa situación. Da igual que sea Albiol o Cristiano Ronaldo. Además, entienden que ese jugador está en una situación óptima, cuando quizá quien va a rematar ha caído al suelo. Ahora como hay tan pocos goles en cada partido se están empezando a centrar en los pases, cuánto mejora cada pase una posesión. Pero vuelve a faltar el análisis fino, no se distingue la pierna que tuvo que usar el futbolista, su orientación, el momento del partido... Hay muchos matices que indican que para analizar los partidos a través de los datos aún hay que mejorar muchas cosas. El análisis tiene que funcionar como algo complementario.

—¿Y con el entrenador? ¿Cuál es lar relación ideal?

—El big data no viene a jubilar entrenadores, viene como complemento. En su momento sucedió con los segundos entrenadores, con los preparadores físicos, con el entrenador de porteros, el psicólogo... Todo figuras que además tuvieron una evolución. Ahora tenemos al analista. Otro refuerzo que llega para ayudar y cuya función aún hay que depurar. El desafío será que el entrenador acabe retando a su equipo de análisis, pidiéndole más, forzando un desarrollo.

—El dato se identifica con ese fútbol moderno tan denostado. ¿Con él se pierde romanticismo?

—Es que el error está en presentar los datos como un martillo, algo que anula. Eso genera negacionismo. La mayoría de entrenadores confían en los datos y los emplean de un modo contextualizado, aunque aún hay algunos que están en una fase de tránsito, pero lo que puedo garantizar es que no hay un solo equipo de élite que esté al margen del análisis de todo tipo. Lo que sucede es que el dato no es gratis. Cuesta mucho dinero. Y si se quiere montar un departamento potente requiere que el club disponga de unos recursos humanos adecuados. Tuve la oportunidad de empezar a instalar este departamento en el Liverpool con Rafa Benítez, pero desde entonces el crecimiento en toda la Premier ha sido muy rápido. Esto es como montarse en una cinta transportadora e ir en sentido contrario. Estás forzado a no dejar de avanzar simplemente para mantenerte al día. Cuando debuté, como segundo entrenador de Rodríguez Vaz en el Ourense, el scouting se hacía a través del teléfono y recurriendo a amistades. Los partidos no se televisaban y tampoco había herramientas. A partir de ahí, la primera revolución fue que se televisaran todos los partidos. Antes de eso, todos recurríamos al famoso Maldini, de Canal +, que tenía una parabólica en su casa. Tú le comprabas los partidos y él te mandaba el vídeo por mensajería. Hoy a un clic de tu portátil tienes todo el fútbol mundial.

—Los grandes equipos de la Premier están invirtiendo fortunas en estos departamentos.

—Bueno, en realidad ahí también se nos olvida un detalle. Esos grandes equipos juegan cada tres días y aunque dispongan de capacidad para analizar, no disponen del tiempo para transmitir. Con el jugador tienen que ir normalmente a algo bastante más básico, sin entrar en el hiperanálisis de cada partido. Otra cosa sería el scouting destinado al análisis de un mercado de jugadores, en el que sí me puedo tomar más tiempo. Los ritmos de trabajo son muy distintos pero el dato vuelve a requerir una interpretación correcta. Si no, se acaba fichando al malo. Y siempre, insisto, sirviendo de apoyo científico, sin competir con la esencia del juego que representa el futbolista, su espontaneidad, su calidad... Tampoco con la intuición del entrenador o su componente emocional.

—¿Qué define a un buen analista?

—Para hablar de ello, hay otra anécdota ilustrativa: en Inglaterra teníamos una empresa de análisis de datos y al acabar un partido recibí un informe en el que aparecía que Sammy Hyppia, nuestro central, había recorrido 17 kilómetros. Sammy no hacía eso ni sumando tres partidos. Pero es que además recuerdo un partido entre el Dépor y el Real Madrid y un análisis de un diario deportivo que enfrentaba a Mauro Silva y Zidane. En el porcentaje de acierto en el pase Mauro tenía un 92 % y Zidane no llegaba al 70. La calidad del dato y el contexto son clave. Y a partir de ahí, la interpretación. Para eso no vale cualquiera. Un analista tiene que tener una parte de entrenador, una de investigador y otra de tecnólogo. Y dentro de eso, un 75 % tiene que responder a la primera parte. Dentro de un departamento de análisis tiene que haber más gente que encaje en el perfil de entrenador que en el de científico o de manejo de tecnologías.

—¿Qué avances ve venir a corto plazo en este terreno?

—Pues, por ejemplo, creo que en poco tiempo ya no será necesario cortar los partidos, lo harán las máquinas. Habrá algoritmos que lo faciliten. Ahora ya existe una empresa a la que tú puedes decirle: quiero que cada vez que se produzca un pase de más de diez metros hacia atrás en el vídeo dos chorros de luz me señalen a mis dos mediocentros, y que aparezca en verde o rojo según si se produjo un movimiento u otro. La inteligencia artificial, que identifica la posición del balón 25 veces por segundo y también la del jugador, permite solventar estas peticiones. La evolución derivará en que ese eventing que ahora se hace en naves industriales a través de personal no cualificado pasarán a realizarlo las máquinas. El problema seguramente esté en que la máquina no será capaz de distinguir si a ese mediocentro al que debe seguir lo acaban de derribar de una patada y no puede moverse.