El futuro de Borja Iglesias, en manos del Big Data

El futuro de Borja Iglesias, en manos del Big Data
Borja Iglesias posa con los máximos dirigentes del Betis en su presentación oficial. - A. T.
Aitor TorviscoAitor Torvisco 5 min lectura
El Big Data es el nuevo oráculo del siglo XXI, una herramienta decisiva para todo tipo de empresas y que cada vez tiene una mayor implantación en el mundo del fútbol, al ser una infinita base de datos de gran utilidad para profundizar conocimientos, intensificar seguimientos, estudiar análisis de rendimiento y, por extensión, hacer la siempre complicada criba a la hora de acudir al mercado de fichajes. También ayuda a predecir cómo pueden encajar determinadas piezas específicas en un engranaje colectivo, que es la función que demandó Borja Iglesias, quien puso en manos de la tecnología su futuro en el Betis.  

Así lo ha desvelado ahora su amigo y excompañero en el Espanyol, Esteban Granero, que también es consejero delegado de Olocip, una compañía de inteligencia artificial aplicada al deporte. El 'Panda' le preguntó antes de fichar por el Betis si, según la tecnología del Big Data, le iría bien en Helipolis o si, por el contrario, debía continuar en el conjunto perico, que se había clasificado para la Europa League gracias a sus goles y que mantuvo hasta el final el pulso con los dirigentes verdiblancos, a los que no les quedó más remedio que pagar los 28 millones de euros de su cláusula de rescisión. A buen seguro, este verano, los mismos protagonistas volverán a consultar la inteligencia artificial. 

"El jugador de hoy en día quiere tener toda la información posible. Todos mis compañeros que iban a cambiar de equipo ese verano me pedían informes sobre su posible rendimiento. Me acuerdo de que Borja Iglesias, cuando ya estaba casi hecho su pase al Betis, me preguntó: '¿Cómo crees que me va a ir? ¿Cómo predecís que va a ser mi rendimiento allí? ¿Cuántos goles voy a meter?'", señalaba Granero en una ponencia sobre 'Datos en la toma de decisión en el fútbol profesional' organizado por la empresa Olocip.

En este sentido, sin entrar en detalles, Granero admitió que la herramienta predecía unos números mucho mejores de los actuales. Y es que, cuando el coronavirus paró LaLiga el pasado 27 de marzo, Borja sólo sumaba tres goles y otras tres asistencias en 26 encuentros oficiales con el Betis de su extécnico Rubi, con quien no ha logrado ser un titular indiscutible en estos primeros meses en La Palmera. No obstante, eso no impidió que rompiese una lanza a favor de su amigo, a quien ya arropó a su llegada al Espanyol, después de un mal partido en el que no le salió bien casi nada.

"Estoy especialmente orgulloso de nuestro compañero Borja Iglesias, que se ha ganado el respeto de todos a base de calidad y humildad. Es un ejemplo de cómo destacar sin estridencias. Sólo un año necesitó la ciudad de Zaragoza para hacerle hijo predilecto y es fácil saber por qué", afirmaba Granero a inicios de la temporada 18/19, cuando compartía vestuario con el delantero gallego, que consiguió un total de 23 tantos en 46 citas con los pericos.

Granero presentó su proyecto en Olocip hace ahora un año y lo hizo con autocrítica, ya que aseguró que la base de datos predecía que debía llevar "una asistencia más" y admitió haberse entretenido probando cómo sería su rendimiento en grandes clubes europeos "como el Manchester United". "Una resistencia habitual es que si no se puede predecir el cien por cien de lo que va a ocurrir, no se puede predecir nada. Eso no es cierto. Nosotros tratamos de reducir la incertidumbre, eso es una ventaja abismal a la hora de tomar decisiones", explicaba el centrocampista e inversor en marzo de 2019.
 
Olocip cuenta en su plantilla con una decena de ingenieros y especialistas en inteligencia artificial, que han desarrollado algoritmos a partir de datos de 700 partidos de fútbol, para los cuales han definido qué variables son más relevantes a la hora de que un equipo tenga ventaja sobre otro: mayor número de ocasiones de gol o pases, mayor control de los espacios... Así, hasta 200 variables. También han elaborado algoritmos que pueden predecir el rendimiento de un jugador a través de los datos previos en su carrera, modelos estadísticos que son entrenados realizando previsiones sobre una temporada ya conocida y enfrentándolos contra los datos reales. 
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