Ni los resultados, ni lo contento que estaba en Inglaterra ni lo mucho que sentía el escudo. Cuando Kevin de Bruyne tuvo que negociar su renovación con el Mánchester City, lo que el jugador puso encima de la mesa fueron datos. En lugar de acudir a un agente, la forma tradicional de comenzar una negociación en el fútbol moderno, De Bruyne decidió contratar a dos analistas para que midieran al milímetro su contribución al equipo. También si era el sitio adecuado para continuar con su progresión. Y vaya si le funcionó: en abril de este mismo año el club anunció el acuerdo de renovación por el cual el belga se convertía en el jugador mejor pagado de la Premier League, con un sueldo de 24 millones de euros al año.
“Este club está hecho para el éxito. Me ofrece todo lo que necesito para maximizar mis actuaciones”, declaró después el futbolista sin ocultar sus motivaciones. No fue fácil abrir la puerta de un deporte que siempre se ha mostrado escéptico con los análisis cuantitativos —se decía que era muy complejo y dinámico, demasiado caótico para ser medido—, pero el big data ya está presente en todos los aspectos del fútbol.
Apenas unos meses antes de la renovación de Kevin de Bruyne, el City anunció una incorporación que pasó más desapercibida: Laurie Shaw, un experto en fondos de inversión con un doctorado en astrofísica computacional y asesor del Gobierno británico. Como nuevo jefe de inteligencia artificial, Shaw se encarga de diseñar algoritmos para prevenir la fatiga y las lesiones de los jugadores, identificar y monitorear posibles incorporaciones, analizar la evolución de los canteranos y analizar el juego del equipo y de los oponentes. Es el Messi de la ciencia de datos.
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