Las salidas de Ramos al PSG y Varane al Manchester United ponen fin al dúo de la defensa más estable de los últimos años y que tantos éxitos ha dado al Real Madrid.
El conjunto blanco tiene ahora solamente a 3 centrales en la primera plantilla: Militao, Nacho y el recién fichado Alaba. Una defensa que genera dudas para competir por todo y que abre el interrogante de si el Madrid necesita buscar un refuerzo que sustituya a dos de los jugadores más importantes de los últimos años.
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 Real Madrid la próxima temporada.
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, recuperciones, 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 el eje defensivo del Real Madrid hemos filtrado por defensas centrales, de más de 50 competiciones, menores de 25 años y con más de 1500 minutos jugados la temporada pasada. Para ello hemos tomado como referencia a Varane y Sergio Ramos y elegido el contexto Real Madrid con Carlo 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 4000 centrales, son: Lisandro Martínez (Ajax), Olivier Boscagli (PSV), Jhon Lucumí (Genk), Perr Schuurs (Ajax) y Sven Botman (Lille).
Si analizamos su rendimiento deportivo a 10 meses vista, el modelo predictivo señala que Lucumí sería el jugador que más impacto tendría en el juego defensivo. El zaguero colombiano sería el jugador que más valor generaría en intercepciones, recuperaciones, balones bloqueados y duelos defensivos.
Por otro lado, Boscagli destacaría también en recuperaciones, Schuurs en despejes y Botman en duelos defensivos aéreos.
Si hablamos de cantidad de acciones defensivas, Botman sería el jugador que más volumen de acciones llevaría a cabo. ¿Qué conclusión obtenemos de aquí? Que 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 Botman realizaría más acciones defensivas, su impacto con las mismas sería menor que el de Lucumí.
En construcción de juego, un aspecto importante para la salida de balón desde atrás, el jugador más destacado si fichase por el Real Madrid sería Lisandro Martínez. El central argentino sería el jugador con más valor generado en pases totales, exitosos, hacia delante y en conducciones.
Sin embargo, el actual jugador del Ajax no sería el jugador que más acciones de elaboración de juego llevaría a cabo. El jugador del PSV, Boscagli, realizaría más de 5000 acciones de construcción más pero su impacto en el contexto Real Madrid sería menor.
Esta es una prueba de que no todas las acciones pueden tener el mismo valor y de que realizar mayor volumen de acciones no implica un mayor impacto.
Por otro lado, si hablamos de la temporada pasada, Boscagli es el jugador que más impacto tuvo en su equipo con 13 de valor; seguido de Lucumí (12,49); Botman (11,42); Lisandro Martínez (11,32) y Peer Schuurs (9,77). Hay que tener en cuenta que no todos los jugadores juegan en la misma liga ni equipo.
Además, si comparamos el rendimiento a 10 meses vista en contexto Real Madrid de estos jugadores con respecto a los actuales centrales del conjunto blanco, ninguno ofrecería un rendimiento superior según la IA.
¿Debería entonces fichar el Real Madrid a un central para la próxima temporada?
Para conocer más información sobre TCT Scout, contáctenos.
Paseo de la Castellana, 95, 25º B
28046 Madrid
Centro Tecnológico Andalucía Lab
Ctra Nacional 340, Km 189,6 Marbella
29604 Málaga
Contacto: info@olocip.com
Prensa / Eventos: bugidos@olocip.com
Teléfono: +34 914 340 639
El sitio web www.olocip.com utiliza cookies propias y de terceros para obtener datos estadísticos de la navegación que realizan los usuarios y así poder recopilar información que permita optimizar su visita a las páginas web.
Las cookies no serán utilizadas para recabar datos de carácter personal. Si acepta o continúa navegando, se entiende que acepta su uso. Puede optar por rechazar las cookies cuando lo desee, ya sea cambiando la configuración del explorador (si su explorador lo permite), dejando de usar este sitio web o usando las funciones de cancelación correspondientes.
Para obtener más información, puede acceder aquí.
El sitio web www.olocip.com utiliza cookies propias y de terceros para obtener datos estadísticos de la navegación que realizan los usuarios y así poder recopilar información que permita optimizar su visita a las páginas web. Las cookies no serán utilizadas para recabar datos de carácter personal. Si acepta o continúa navegando, se entiende que acepta su uso. Puede optar por rechazar las cookies cuando lo desee, ya sea cambiando la configuración del explorador (si su explorador lo permite), dejando de usar este sitio web o usando las funciones de cancelación correspondientes. Para obtener más información, puede acceder aquí.
Cookie | Duración | Descripción |
---|---|---|
cookielawinfo-checbox-analytics | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Analytics". |
cookielawinfo-checbox-functional | 11 months | The cookie is set by GDPR cookie consent to record the user consent for the cookies in the category "Functional". |
cookielawinfo-checbox-others | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Other. |
cookielawinfo-checkbox-necessary | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookies is used to store the user consent for the cookies in the category "Necessary". |
cookielawinfo-checkbox-performance | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Performance". |
viewed_cookie_policy | 11 months | The cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store whether or not user has consented to the use of cookies. It does not store any personal data. |