Las inquietudes lo llevaron lejos a Esteban Granero. Su perfil de futbolista se combinó con su licenciatura en psicología y las biografías recogen también su pasión por el ajedrez. Granero fue todavía más allá: actualmente también es el CEO de Olocip, una compañia dedicada la investigación de inteligencia artificial aplicada al deporte. Sus soluciones abarcan el análisis de partidos, scouting inteligente de jugadores y la creación de modelos predictivos que permitan evitar lesiones y vislumbrar la adaptación de un futbolista a un nuevo club. Son varios los deportistas que ahora orientan sus intereses en las inversiones tecnológicas. Esteban Granero, actualmente en el Espanyol de Barcelona, dio un paso extra: es el CEO de la compañía, lo cual muestra su convicción hacia el proyecto. Desde ese lugar, le respondió las siguientes preguntas a ANALITICA SPORTS.

Esteban Granero en acción con el Espanyol de Barcelona

-¿Qué oportunidades detectaron en el mundo del fútbol para desarrollar Olocip?

-Desde hace tiempo nos dimos cuenta de que el auge del Big Data en el deporte no se correspondía necesariamente con el uso de las técnicas más avanzadas de inteligencia artificial (IA). En el mundo del fútbol, por ejemplo, el análisis de datos se fundamentaba exclusivamente en visualización de datos pasados siguiendo métodos descriptivos (“¿Qué ha pasado?”). Sin embargo, la inteligencia artificial más avanzada es capaz de modelar la información que recogemos en un club para hacer análisis de mayor complejidad y de mucho mayor significado para el cliente. Se trata de la utilización de métodos predictivos (“¿Qué va a pasar?”) y prescriptivos (“¿Qué debo hacer yo para que suceda lo que quiero que suceda?”). Esto da lugar a otro nivel de herramientas de apoyo y gestión y es ahí donde vimos nuestro camino. Aun hoy consideramos que nuestros algoritmos no tienen competencia directa en el mercado y así nos lo hacen saber también nuestros clientes.

-¿Qué diferencia a Olocip de otras empresas que analizan datos en el fútbol?

-Hay una diferencia fundamental: nuestro potencial científico. El equipo de IA está liderado por Pedro Larrañaga y Concha Bielza (ambos catedráticos en IA), quienes han desarrollado complejos métodos matemáticos orientados hacia las dimensiones predictiva y prescriptiva que responden a las preguntas reales que se hacen los clubes. Por ejemplo, cuando un equipo quiere fichar a un jugador, no se está preguntando por lo que ha hecho ese jugador en el pasado (a esto podrá contestar cualquier empresa que tenga datos históricos) sino cuál va a ser su rendimiento futuro en el nuevo equipo con un contexto futbolístico diferente al que ha tenidos hasta ahora (nuevos compañeros, liga, entrenador, rivales, edad…). A esto solo contestamos nosotros.

“Cuando un equipo quiere fichar a un jugador, no se está preguntando por lo que ha hecho ese jugador en el pasado sino cuál va a ser su rendimiento futuro en el nuevo equipo con un contexto futbolístico diferente al que ha tenidos hasta ahora… A esto último solo contestamos nosotros…”

-En esta era de los datos, muchos cuerpos técnicos admiten que recién ahora están empezando a entender qué datos son necesarios y cuáles no… ¿Olocip ayuda a separar los datos útiles de aquellos que no?

-La utilidad de la información es relativa y depende de las preguntas que se formule cada club. Una de las primeras tareas que lleva a cabo Olocip es discernir entre qué información es relevante y cuál no, por lo que se realiza una selección de variables de entre todos los datos que registra el club. Además, para que los algoritmos sean eficientes, se descarta la información redundante ya que, a veces, algunas variables pueden estar representados a través de otras. Todo esto implica un exhaustivo trabajo de análisis de la información disponible y resulta fundamental trabajar codo con codo con el club. Olocip no es un proveedor de herramientas al uso, sino más bien un departamento de IA que se acopla al propio club para solucionar cualquier necesidad del cuerpo técnico, equipo de análisis, departamento de Scouting, entre otros.

Dashboard de la herramienta TCT Coach

-En un ejemplo concreto: ¿podría la inteligencia artificial recomendarle a un entrenador cuál es el mejor sistema táctico para enfrentar a determinado rival? ¿Y puede sugerir poner a un jugador en base a esa recomendación?

-Nuestros modelos actuales ya sugieren en vivo, durante el partido, qué cambios tácticos se deben realizar para alcanzar los objetivos marcados. Esto no depende solo del rival sino de cómo está afrontando el partido, cómo está jugando cada jugador, el nivel de intensidad, la capacidad de generación de ocasiones que tienen ese día y muchísimas otras variables. Por otro lado, estamos desarrollando un modelo de IA para el análisis pre-partido que complemente lo que ya tenemos. La verdad es que está generando gran expectación.

-Dicen que seleccionaron 800 partidos para conformar para armar su base de datos: ¿en qué se fundamentaron para seleccionarlos? 

-Utilizamos una base de datos representativa de un fútbol general con la idea de construir un modelo de fútbol lo más completo y genérico posible para que sea capaz de ser aplicado en diferentes ligas. Los partidos que la componen son en su mayoría de las principales ligas europeas y de Champions League aunque también hay de otras como la MLS y China. Este modelo ha demostrado ser igual de eficaz que otros modelos que hemos desarrollado específicamente para determinadas ligas. Lo llamamos “la ciencia del fútbol” y opera en nuestro programa TCT-Coach.

“Nuestros modelos actuales ya sugieren en vivo, durante el partido, qué cambios tácticos se deben realizar…”

-¿Cómo se puede usar Olocip para prevenir lesiones? Ese es uno de los grandes misterios del fútbol…

-En los departamentos médicos de los clubes profesionales conviven extensas y diferentes fuentes de datos de distinta naturaleza. Ante dicho escenario, las herramientas descriptivas, sin capacidad predictiva y sin los correspondientes procesos de validación científica, únicamente son capaces de describir los datos que componen la base de datos, es decir, lo que ya se conoce. Por el contrario, los algoritmos de inteligencia artificial desarrollados por Olocip son modelos con capacidad predictiva y prescriptiva y han sido sometidos a rigurosos procesos de validación matemática que avalan su capacidad de predecir lo que va a ocurrir y dar instrucciones para alcanzar los objetivos marcados por el usuario. En el caso de la prevención de lesiones, la aplicación va recibiendo a diario una ingente cantidad de datos de cada jugador (variables de entrenamientos y partidos, calidad del sueño, antropometría, analíticas de sangre, genética, etc.) y por medio de la IA devuelve una probabilidad de lesión diaria de cada jugador y por cada zona del cuerpo además de indicarnos qué podríamos hacer para disminuir dicha probabilidad y cuantificar el impacto que tendrían esas medidas.

 

 

-Hablan de la contextualización de los datos de un campeonato para saber si un futbolista puede tener éxito en otra liga, ¿de qué manera se contextualizan? ¿Cómo se construyen esos parámetros?

-La inteligencia artificial permite el desarrollo de modelos que son capaces de posicionar al jugador en el nuevo contexto e interrelacionar toda la información existente, de tal forma que permite ofrecer resultados precisos y contextualizados. Nueva liga, nuevos compañeros, mayor edad o nuevo país, entrenador o sistemas de juego, son tan solo algunos ejemplos de las medidas imprescindibles para abordar la contextualización y poder profundizar en el rendimiento y adaptación de los jugadores. Los modelos de IA que desarrollamos aprenden automáticamente de los millones de datos que disponemos y son capaces de evaluar cómo afectará cada una de estas variables en la predicción. No son relaciones elegidas al azar sino algoritmos matemáticos muy complejos, desarrollados con rigor científico y validados honestamente.
Cada vez que nos hacemos una nueva pregunta nuestro equipo de desarrollo de modelos, líderes europeos en IA, se embarcan en una nueva fase de investigación con el fin de encontrar las soluciones matemáticas que resuelvan con la mayor precisión posible el reto planteado para desarrollar a continuación la algoritmia que cada caso requiera.

 

 

-¿Por qué creen que pronto toda La Liga estará soportada por Inteligencia Artificial? ¿Qué piensa que debe ocurrir para que todos los equipos incorporen esa tecnología?

-Actualmente podemos observar cómo crece exponencialmente la inversión en nuevas tecnologías y en talento y recursos que sean capaces de optimizar el potencial de los datos en los distintos departamentos de las entidades deportivas.El proceso de transformación digital es una realidad y en este proceso, la demanda y necesidades requieren de capacidades y soluciones cada vez más exigentes. La inteligencia artificial supone un capacidad diferencial en dicho proceso, donde la posibilidad de generar conocimiento y de satisfacer dichas exigencias desde la precisión y el rigor científico permiten ofrecer una ventaja competitiva sustancial en los diferentes ámbitos y con un gran impacto directo en la protección y optimización de los activos de los equipos y los jugadores. Los clubes que no se sumen a esta revolución se verán claramente desfavorecidos.

 

-¿Cómo se imagina el uso de la tecnología en el fútbol en los próximos cinco años?¿Podremos llegar al momento de determinar con más precisión cuál es la posibilidad de que un jugador tenga éxito en un club nuevo o que un juvenil logre ser promovido y tener rodaje en el primer equipo?

-Actualmente, nuestros modelos ya ofrecen con gran precisión una predicción del rendimiento deportivo en categorías profesionales, siendo un servicio que ya estamos ofreciendo a numerosos clubes.
A medida que los protocolos y sistemas de recogida de datos sean más detallados y rigurosos en las categorías inferiores, iremos ampliando la cartera de productos incorporando jugadores más jóvenes y nuevas funcionalidades. Pero la barrera ya la hemos roto, ahora simplemente tenemos que seguir creciendo.

“Los clubes que no se sumen a esta revolución se verán claramente desfavorecidos…”

En cuanto al futuro cercano, poco a poco los equipos están comprendiendo la importancia de los datos y su gran potencial por lo que viviremos una gran revolución en la que la inteligencia artificial será un actor que estará presente en el campo y en todos los despachos. Cada vez veremos sistemas de registro de datos más precisos y se incorporarán al uso cotidiano sensores que en estos momentos están todavía en fase de laboratorio. Ambos hechos no harán más que aumentar las posibilidades de la inteligencia artificial ya no solo en los clubes, sino en los fondos de inversión y en el mundo de los videojuegos, por dar una gran variedad de casos.

Nicolás Rotnitzky

Redactor Analitica Sports

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