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Actualidad  ·  Análisis IA Fútbol

La IA elige al lateral derecho que mejor encajaría en el Atlético

By Bárbara Ugidos  Publicada el 4 de enero de 2022

La más que probable salida de Kieran Trippier, rumbo a la Premier, obliga al Atlético a reforzar la posición de lateral derecho. El conjunto dirigido por Simeone busca un sustituto de garantías en una posición en la que han jugado Vrsaljko, Llorente o incluso Kondogbia.

En Olocip hemos utilizado nuestro modelo de valoración elaborado a través de inteligencia artificial con el objetivo de buscar a los laterales derechos que mejor rendirían en el contexto Atlético de 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 el flanco derecho del conjunto colchonero hemos filtrado por laterales derechos, de más de 50 competiciones, con más de 500 minutos jugados esta temporada y, con fin de contrato como máximo en 2023. Para ello hemos tomado como referencia el contexto Atlético de Madrid con Simeone 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 1400 delanteros, son: N. Mukiele (RB Leipzig), N. Mazraoui (Ajax), D. Sidibé (AS Monaco), C. Azpilicueta (Chelsea) y F. Bustos (Independiente).

Si analizamos su rendimiento deportivo a 6 meses vista, el modelo predictivo señala que Mukiele sería el jugador que más impacto tendría en el juego defensivo. El lateral francés sería el jugador que más valor generaría en interceptaciones, balones bloqueados despejes y duelos defensivos. Muy de cerca le seguirían Bustos y Sidibé. El lateral argentino sería el que más valor generaría con sus recuperaciones; lo mismo que el francés que también destacaría en despejes y duelos defensivos no aéreos.

Si hablamos de cantidad de acciones defensivas, también sería Mukiele 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, si jugara en el Atlético de Madrid, Mukiele realizaría más cantidad de despejes (0,85 por 90′) que Sidibé (0,68 por 90′); no obstante, ambos generarían el mismo impacto con sus despejes en el equipo de Simeone.

En construcción de juego, Fabricio Bustos sería el jugador más involucrado y con más valor en la elaboración si fichase por los rojiblancos. El lateral de 25 años, que termina contrato este verano, destacaría sobre todo en su capacidad asociativa generando más valor en pases totales, exitosos, hacia delante y al hueco. En centros y segundas jugadas, el lateral con mayor impacto en el Atleti en los próximos 6 meses sería Azpilicueta.

Por su parte, Mazraoui sería el jugador que menos penalizaría al Atlético con sus pases fallidos o hacia atrás; y también destacaría en las conducciones.

Cuantitativamente, Bustos también sería el jugador que más acciones de construcción de juego llevaría a cabo por 90 minutos. Sin embargo, pese a realizar más conducciones por 90 minutos, el argentino tendría un menor impacto que Mazraoui.

Ofensivamente, ninguno de estos laterales tendría un gran impacto en los próximos 6 meses. Si hubiera que destacar a alguno sería a Bustos en asistencias y a Mukiele en goles. Azpilicueta tendría un impacto ofensivo negativo en lo que queda de temporada.

Si analizamos la presente temporada, con datos hasta el 4 de enero, podemos conocer el valor acumulado que han generado con sus acciones estos delanteros en sus equipos y ligas actuales:

  • N. Mukiele (RB Leipzig, Bundesliga); +1,84 en 1060′
  • N. Mazraoui (Ajax, Eredivisie); +5,37 en 1173′
  • D. Sidibé (AS Monaco, Ligue 1); +1,13 en 738′
  • C. Azpilicueta (Chelsea, Premier League); +2,24 en 1146′
  • F. Bustos (Independiente, Liga Profesional Argentina); +8,46 en 3375′ (temporada finalizada)

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.


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