El interés del Newcastle en Diego Carlos puede precipitar su salida del Sevilla. A falta de acuerdo entre clubs, el central brasileño parece decidido a abandonar el cuadro hispalense tras la oferta económica recibida por las urracas. Su posible salido ha puesto a trabajar a la dirección deportiva del Sevilla, con Monchi a la cabeza, en la búsqueda de un reemplazo de garantías.
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. Para reducir la incertidumbre al máximo y buscar el sustituto que mejor rendimiento pueda ofrecer es necesario el uso de inteligencia artificial. La IA es la única tecnología capaz de contextualizar a un jugador en un nuevo entorno (club, liga, entrenador, compañeros, sistema de juego, edad…).
Por ello, en Olocip hemos utilizado nuestro modelo de valoración elaborado a través de inteligencia artificial con el objetivo de buscar a los defensas centrales que mejor rendirían en el contexto del Sevilla la próxima temporada.
Para buscar el mejor refuerzo para el eje defensivo del Sevilla hemos filtrado por defensas centrales, de más de 50 competiciones, menores de 25 años, con más de 1000 minutos jugados en la actual temporada y con un valor de mercado inferior a 20 millones de €. Para ello hemos tomado como referencia a Diego Carlos y elegido el contexto Sevilla con Julen Lopetegui como entrenador.
En este sentido los jugadores seleccionados por la inteligencia artificial, de entre cerca de 1200 centrales, son: Bremer (Torino), Schlotterbeck (Friburgo), Senesi (Feyenoord), Faes (Stade de Reims) y Luiz Felipe (Lazio).
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 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.
Si analizamos su rendimiento deportivo a 6 meses vista en liga, el modelo predictivo señala que Bremer sería el jugador que más impacto tendría en el juego defensivo. El zaguero brasileño sería el jugador que más valor generaría en recuperaciones, balones bloqueados, despejes y duelos defensivos.
Ligeramente por detrás en valor estaría Wout Faes, jugador de los señalados que más impacto tendría en el club sevillista en interceptaciones y rendiría al mismo nivel que Bremer en recuperaciones y despejes.
Si hablamos de cantidad de acciones defensivas, el central brasileño también sería el jugador más destacado. Sin embargo, lo importante no es la cantidad de acciones realizadas, sino la calidad de las mismas y su impacto en el juego del equipo. Así, pese a que Bremer realizaría más despejes por 90′, su impacto con los mismos sería igual que el de Faes.
En salida de balón y elaboración de juego, el actual jugador del Feyenoord sería el más destacado en valor si juega en el Sevilla de aquí a junio. Senesi tendría mayor impacto en pases totales, exitosos, hacia delante y conducciones. Por su parte, Faes, sería el que menos penalizaría al conjunto de Lopetegui con sus pases fallados y hacia atrás. Schlotterbeck sería el mejor en las segundas jugadas.
En volumen total de acciones de construcción, Senesi también sería el jugador más destacado en los próximos seis meses en el equipo hispalense a las órdenes de Lopetegui.
Ofensivamente, pese a que ningún jugador ofrecería un rendimiento superlativo al tratarse de centrales, Bremer y Schlotterbeck serían los jugadores más destacados.
Además, comparando el rendimiento de los jugadores seleccionados y del actual central del Sevilla, se observa que Diego Carlos no tendría mejor rendimiento en los próximos seis meses. El valor que aportaría al Sevilla hasta junio se estima que sea de 0,09 ofensivamente ; 0,085 defensivamente y 0,137 en construcción de juego por 90′ en liga.
Si analizamos la presente temporada, con datos hasta el 12 de enero, podemos conocer el valor acumulado que han generado con sus acciones estos delanteros en sus equipos y ligas actuales:
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.
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