Los datos inundan la vida moderna, y el deporte no ha estado exento de esta realidad. Los goles han dejado de ser suficientes; ahora se mide cada carrera, cada pase y cada pulsación. Métricas como los “goles esperados” (xG) en el fútbol, los mapas de calor de los jugadores o los análisis biométricos en tiempo real han transformado la manera en que entendemos el juego.
Pero el big data no es un capricho tecnológico, pues, realmente, su objetivo dentro del deporte es sustituir la intuición por la certeza matemática y de esta forma crear modelos capaces de predecir el rendimiento con una precisión asombrosa.
Sin embargo, a pesar de que los datos estadísticos puedan ser fríamente precisos, en una competencia donde hay tantos factores en juego, surge la pregunta de si un algoritmo puede anticipar un milagroso gol de último minuto, un error humano producto de la presión del encuentro o, incluso, una decisión arbitral polémica.
El big data funciona procesando una cantidad masiva de datos que sería imposible de analizar para una persona. Estos algoritmos estudian desde el rendimiento histórico y las condiciones físicas de cada uno de los atletas del encuentro, hasta las variables climáticas y demás factores que podrían ser útiles para identificar patrones ocultos y calcular probabilidades.
De hecho, estos sistemas son tan útiles que los equipos de élite utilizan esta información para optimizar sus estrategias y fichar jugadores.
Pero en las apuestas deportivas se pueden aprovechar todos estos datos para establecer cuotas precisas. Aquí, el objetivo no es solo predecir al ganador, sino llevar a cabo un eficiente sports betting risk management, es decir, una gestión de riesgos en las apuestas deportivas que garantice la sostenibilidad del negocio frente a miles de resultados posibles.
Si bien hay un enorme avance en la analítica, el deporte continúa teniendo resultados que pueden desafiar cualquier lógica predictiva, y la razón es que los protagonistas son personas, no cifras.
Hay factores que no se pueden cuantificar con exactitud, como un subidón de moral después de una victoria inesperada o la presión asfixiante de una final.
Y de hecho, la historia del deporte está llena de sorpresas, y probablemente la más icónica de todas sea la victoria del Leicester City en la Premier League en 2016, un equipo cuyas probabilidades de ganar al inicio de la temporada eran de 5000 a 1.
Ningún modelo de datos pudo prever una hazaña de esa magnitud, demostrando que el factor humano y la aleatoriedad siguen siendo componentes esenciales e indomables.
Entonces, el big data no ha logrado domar lo impredecible del deporte; sin embargo, no debería existir una interrogante que genera una batalla entre los datos y la sorpresa, pues, más bien, estamos ante una convivencia necesaria.
En efecto, los datos no han eliminado la magia del deporte, pero sí nos han dado un marco mucho más sofisticado para entenderlo, ya que nos ayudan a analizar el rendimiento y a gestionar las probabilidades de forma más inteligente. Al final, el factor impredecible es lo que nos mantiene pegados a la pantalla.
40
