Hace 50 años, Pelé llegó a jugar al NY Cosmos como la máxima figura del equipo y compartió vestuario con varios jugadores, para nosotros, desconocidos. Uno de ellos fue Omar “Cacho” Caetano, de quien pude ver su camiseta con el dorsal 5 gracias a que Agustín Lucas, amigo, uruguayo, ex jugador y poeta, guarda esa playera en el fondo de su casa junto con otras reliquias, como una que usó Palito Pereira con el Porto en Champions League, o una del Rayo Vallecano firmada por Sebastián “Papelito” Fernández. Cacho era tío de Agustín. Según cuenta el sobrino, el tío llegó al NY Cosmos gracias a que unos cazatalentos lo vieron jugar en las canchas uruguayas. Así nació la anécdota del tío que jugó con Pelé en Nueva York.
Hasta hace no mucho tiempo, Andrés Lillini ocupaba un cargo en el departamento de scouting de Pumas. El ex coordinador de divisiones inferiores de Boca había ido a Colombia a ojear a un jugador pero terminó enamorándose de la forma de jugar de otro que había en ese partido, el mediocampista José Caicedo, así que Pumas lo compró y hoy es el mediocentro titular del conjunto universitario.
Así solían funcionar las cosas, pero entonces llegó la revolución del Big Data, y mucho cambió. Hoy día los clubes más profesionales del mundo tienen un departamento de scouting conformado por científicos de datos, analistas de datos y scouts. Los científicos son los encargados de diseñar algoritmos y programas para manipular los datos. Un buen ejemplo de esto es el Sevilla, quien actualmente trabaja con un modelo de machine learning que, entre otras cosas, cuantifica el riesgo financiero mediante la predicción sistemática del valor de mercado de un jugador y su evolución futura. Los analistas de datos son los encargados de evaluar, interpretar y limpiar esos datos, para que, junto con la visión tanto cuantitativa como cualitativa de los scouts, el departamento pueda generar informes que sean de fácil interpretación para la dirección deportiva. Entre más grande el club y más top sea la liga, más gente habrá trabajando en estas áreas en los clubes. Ejemplos de equipos que hacen esto muy bien en México son Toluca, América y Chivas, este último, liderado por Santiago Manzur, gran analista de datos egresado de Sports Data Campus. Dicho por Monchi, actual director deportivo del Aston Villa, hacía allá va el futbol, y todos los clubes que pretendan competir al más alto nivel en sus ligas, deberán mirar hacia ese horizonte.
¿Qué pretende hacer el Querétaro? Según lo que se dice, los nuevos dueños pretenden hacer este trabajo de una forma muy parecida a como lo hacen Brentford de Inglaterra y Union Saint Gilloise de Bélgica. Si las cosas se hacen bien, el club deberá conformar un departamento de scouting con los puestos ya mencionados, y una vez conformado este departamento, se deberá comenzar a detallar la búsqueda de jugadores como lo hacen estos dos clubes.
En una conferencia realizada por el analista de datos Lee Mooney, el emprendedor inglés mostraba un gráfico que relaciona los logros de un equipo en relación con su presupuesto, y el USG era, por lejos, el mejor en ese rubro en la liga Belga, en donde militan equipos como el Anderlecht y Brujas. Una de las conclusiones más potentes de esa conferencia fue la de que
los análisis de datos están para encontrar una forma de ganar basada en las ineficiencias de cómo están valuadas las tácticas. Es decir, los tipos van a estirar lo más posible la táctica con tal de hacer que su modelo de jugadores ideales encaje con una idea de juego que traiga resultados. Potenciar las virtudes específicas de tus jugadores para que, en conjunto, el equipo sea sólido sin que luzcan tanto sus defectos. Es algo muy parecido al modelo que plantea la película Moneyball con Brad Pitt, llevado al futbol. Eso sí, factores como el contexto sociocultural, la adaptación de los jugadores a un nuevo entorno y la elección del técnico que lleve a cabo esta idea en la cancha, será fundamental para que esto funcione.