Los fanáticos del fútbol americano podrán disfrutar de una gran cantidad de acción en el campo el domingo cuando los Los Angeles Rams se enfrenten a los New England Patriots en el Super Bowl LIII. Pero lo que los fanáticos probablemente no verán es cómo la analítica está impactando el fútbol detrás de escena.

Hasta este punto, la adopción de la analítica en la National Football League ha sido tibia en el mejor de los casos. En comparación con las Grandes Ligas de Béisbol y la Asociación Nacional de Baloncesto, donde los datos de los jugadores están disponibles abiertamente y abundan las analíticas, la NFL se ha quedado rezagada. Pero según todos los informes, esa sequía está llegando a su fin a medida que los equipos buscan nuevas formas de aplicar la analítica de big data para mejorar sus posibilidades de ganar. La NFL también está entrando en acción, pero ¿puede hacer más?

Aquí hay tres formas en que se utiliza la analítica en la NFL hoy en día:

Evaluación de jugadores

El fútbol es un deporte de equipo diferente a cualquier otro. Ganar en el fútbol requiere tener el equipo adecuado de 53 hombres que no solo tengan el tamaño y las habilidades físicas adecuadas, sino que también se ajusten bien al esquema del entrenador y sean jugadores de equipo. Los equipos gastan millones para recopilar todos los datos de personal disponibles y desarrollar información perspicaz, no solo sobre sus propios jugadores, sino también sobre los jugadores de otros equipos, así como los jugadores universitarios más prometedores para el draft.

Durante el draft en abril, no hay mucha diferencia en la inteligencia recopilada sobre los mejores prospectos, que probablemente serán seleccionados en las primeras rondas. Pero los mejores equipos están recurriendo cada vez más a la analítica para hacer selecciones más informadas en rondas posteriores, así como durante la agencia libre. “Realmente dejamos que nuestro grupo de analítica nos guíe en la sexta y séptima ronda, y especialmente en la agencia libre no seleccionada, ellos lo manejan todo”, dijo Kevin Demoff, Director de Operaciones de Fútbol y Vicepresidente Ejecutivo de Operaciones de los Los Angeles Rams, durante una discusión en un panel en la Conferencia de Analítica Deportiva MIT Sloan 2018. Se trata de detectar rasgos ocultos que podrían indicar un buen jugador en el futuro. “Tus cazatalentos pueden haber visto a estos chicos una vez, pero cada vez más los equipos recurren a la analítica para llenar los vacíos”, dijo Demoff. “Siempre se reduce a los seres humanos y a su desarrollo, pero [la analítica] te da una mejor oportunidad”.

Seguimiento de jugadores

A partir de 2016, la NFL comenzó a colocar sensores en los jugadores con el fin de rastrear su movimiento durante los partidos. La Liga mantuvo los datos para sí misma durante las dos primeras temporadas, pero el año pasado los liberó a los 32 equipos. El resultado ha sido una especie de carrera armamentista de analítica de datos entre los equipos para ver cuáles pueden utilizar mejor los datos.

El seguimiento de jugadores a través de la analítica proporciona información valiosa sobre el rendimiento de los jugadores en el campo. Los equipos pueden analizar los datos para identificar patrones de movimiento, velocidades máximas y promedios, distancias recorridas y otros indicadores clave. Esto les permite tomar decisiones más informadas sobre la estrategia del juego, la gestión de jugadores y la mejora del rendimiento individual y del equipo en general.

Mejora de la toma de decisiones

La analítica en la NFL no se limita solo a la evaluación de jugadores y al seguimiento de su rendimiento. También se utiliza para mejorar la toma de decisiones en el campo. Los entrenadores y los coordinadores ofensivos y defensivos pueden utilizar los datos analíticos para identificar patrones en el juego del equipo contrario y ajustar su estrategia en consecuencia. Esto puede incluir cambios en la formación, jugadas específicas o tácticas defensivas.

Además, la analítica también se utiliza para tomar decisiones en situaciones clave del juego, como cuándo ir por un cuarto intento o cuándo intentar un gol de campo en lugar de un touchdown. Los datos históricos y las estadísticas pueden proporcionar información valiosa para ayudar a los entrenadores a tomar decisiones más informadas y aumentar las posibilidades de éxito.

En resumen, la analítica está desempeñando un papel cada vez más importante en la NFL. Desde la evaluación de jugadores hasta el seguimiento de su rendimiento y la mejora de la toma de decisiones, los equipos están utilizando la analítica de big data para obtener una ventaja competitiva. A medida que la tecnología continúa avanzando, es probable que veamos aún más aplicaciones de la analítica en el fútbol americano y en otros deportes.