Programas especializados, innumerables controles estadísticos, parámetros a valorar, números y más números. El incipiente uso de los datos como herramienta analítica para la mejora en la toma de decisiones también ha llegado al mundo del deporte. El scouting, las transmisiones deportivas, los análisis de datos... crean un panorama en el que no todo queda en cuestión del destino, sino que es cada vez más predecible.
En las últimas ventanas del mercado de fichajes el nombre de Luis Milla ha sonado con fuerza como posible salida de los blanquiazules. El madrileño finalmente ha seguido en la disciplina blanquiazul, pero quizás si llega una buena oferta en el próximo mercado veraniego podría abandonar el CD Tenerife. Juan Carlos Cordero podría basarse en los datos para buscar a su recambio natural. Así demuestra un algoritmo que aplica técnicas de “machine learning”, implementado por el ingeniero informático Alberto Rodriguez, que propone la búsqueda del sustituto ideal de Luis Milla en base a una serie de indicadores de rendimiento. Este algoritmo presentado en el evento Machine Learning Spain este jueves en Madrid, toma una muestra de mediocentros con pasaporte español con edades entre 20 y 32 años, con valor de mercado inferior a 3 millones de euros, para buscar el sustituto ideal a Luis Milla usando técnicas de inteligencia artificial.
El resultado de aplicar estas técnicas propone varios sustitutos en base a una serie de indicadores de rendimiento tomados con datos de esta temporada: Iñigo Ruiz de Galarreta (UD Las Palmas) y Alex López (Lugo). Esta primera aproximación viene a mostrar la aplicación práctica de este tipo de técnicas en el mundo del deporte que ya aplican muchos equipos en el panorama internacional (Sevilla, Lille o Liverpool).
Análisis de Luis Milla y sus posibles sustitutos
Trabajo realizado por el tinerfeño Alberto Rodríguez, consultor data Analytics & sport Analytics en Stratebi (Madrid).