El central que la IA sugiere al Madrid y no es Rüdiger

Terminó la primera parte de la temporada para el Real Madrid, campeón de invierno con 46 puntos y solo una derrota en 19 partidos de liga. El próximo 3 de enero llega de nuevo la apertura del mercado de fichajes y comienzan a salir los primeros rumores. Pero, ¿qué posición necesita reforzar el Madrid?

En Olocip hemos utilizado nuestra solución de IA, TCT-Scout, donde se puede estimar la progresión de rendimiento de los jugadores de Ancelotti hasta final de temporada. Así, la posición donde se observa un rendimiento inferior es la de defensa central. Mientras que Militao y Alaba presentan un rendimiento ascendente, Nacho y Vallejo son los jugadores con menor rating en la plantilla. ¿Qué es el rating? Es el indicador que representa el impacto de un jugador en cada aspecto del juego comparado con el resto de jugadores en su posición y que toma valores entre 0 y 100.

De esta forma, hemos utilizado nuestro modelo de valoración elaborado a través de inteligencia artificial con el objetivo de buscar a los centrales que mejor rendirían en el contexto FC Real Madrid a partir de enero.

Nuestro modelo predictivo realiza un análisis cualitativo (valor que ha aportado al equipo cada acción de un jugador) que permite conocer el impacto real que tiene un jugador en su equipo. De esta forma, no se tiene solamente en cuenta el tradicional análisis cuantitativo que refleja solamente la frecuencia de las acciones (nº de goles, recuperaciones, pases…) donde todas las acciones tienen el mismo valor independientemente del contexto en el que se producen. Para conocer más información sobre el modelo de valoración basado en IA de Olocip pincha aquí.

Para buscar el mejor refuerzo para la zaga del club blanco hemos filtrado por defensas centrales, de más de 50 competiciones, menores de 28 años y con más de 500 minutos jugados esta temporada. Para ello hemos tomado como referencia el contexto Real Madrid con Ancelotti como entrenador.

El impacto que tiene un jugador en cada aspecto del juego está condicionado a la competición en la que participa, así como a la filosofía y estilo de juego de su equipo y entrenador. La IA es la única tecnología capaz de contextualizar a un jugador en un nuevo entorno (club, liga, entrenador, compañeros, sistema de juego, edad…).

Utilizar datos descriptivos del pasado (big data) para hacer predicciones sobre el rendimiento futuro de un jugador es erróneo. Hay que emplear IA con el objetivo de reducir la incertidumbre y que los profesionales de un club tomen mejores decisiones bajo criterios de rigor científico.

En este sentido los jugadores seleccionados por la inteligencia artificial, de entre más de 2400 centrales o jugadores que en su carrera hayan jugado al menos 100o’ en esa posición, son: Jules Koundé (Sevilla), Marcos Senesi (Feyenoord), Pau Torres (Villarreal), Manuel Akanji (Borussia Dortmund) y Sven Botman (Lille).

Si analizamos su rendimiento deportivo a 6 meses vista, el modelo predictivo señala que Sven Botman sería el jugador que más impacto tendría en el juego defensivo. El central holandés sería el jugador que más valor generaría en interceptaciones, recuperaciones, balones bloqueados, despejes y duelos defensivos aéreos. Koundé le seguiría muy de cerca como jugador con mayor impacto defensivo y, de hecho, generaría el mismo valor en los balones bloqueados y los despejes.

Si hablamos de cantidad de acciones defensivas, también sería Botman el que lideraría esta faceta. Sin embargo, no siempre la cantidad de acciones se traduce en calidad y por ende en un mayor impacto. Por ejemplo, Pau Torres realizaría más despejes; no obstante, no generaría más valor e impacto positivo en su equipo.

En construcción de juego, un apartado muy importante en equipos como el Real Madrid acostumbrado a salir con la pelota jugada, Pau Torres sería el jugador con más valor en la elaboración si fichase por el club blanco. El central español destacaría en pases totales, hacia delante, cambios de juego, conducciones y segundas jugadas.

Por otro lado, Botman igualaría a Pau Torres en impacto con los pases y sería el jugador que menos penalizaría al Real Madrid con sus pases hacia atrás. Senesi destacaría en pases exitosos.

Cuantitativamente, también se estima que Pau Torres sería el jugador que más acciones de construcción de juego llevaría a cabo por 90 minutos. si fichase por el Real Madrid. En pases totales, exitosos, hacia delante y segundas jugadas, Botman tendría una mayor participación pero con un menor impacto.

Si analizamos la presente temporada, con datos hasta el 20 de diciembre, podemos conocer el valor acumulado que han generado con sus acciones estos delanteros en sus equipos y ligas actuales:

• J. Kounde (Sevilla, LaLiga); +4,89 en 1418′
• M. Senesi (Feyenoord, Eredivisie); +4,32 en 1304′
• Pau Torres (Villarreal, LaLiga); +4,50 en 1326′
• M. Akanji (Borussia Dortmund, Bundesliga); +3,83 en 1309′
• S. Botman (Lille, Ligue 1); +2,85 en 1330′

Sin embargo, es fundamental entender que utilizar datos descriptivos del pasado (big data) para hacer predicciones sobre el rendimiento futuro de un jugador es erróneo. Hay que emplear IA con el objetivo contextualizar al jugador en su nuevo entorno para de reducir la incertidumbre y que los profesionales de un club tomen mejores decisiones bajo criterios de rigor científico.

Para conocer más información sobre TCT Scout, contáctenos.