La revolución de los datos en el rugby: ¿puede el Moneyball jugarse con un balón ovalado?

Angus Campbell, product manager de la empresa Oval Insights, y sus colegas se reúnen los fines de semana en una oficina de un polígono industrial a las afueras de Leeds para analizar en directo partidos que se disputan simultáneamente en distintas partes del mundo. No se trata de una reunión informal entre aficionados, sino de un trabajo meticuloso: dos personas clasifican en tiempo real las posesiones, las infracciones, los resultados de las fases fijas y los despejes en juego abierto, mientras otras cuatro enriquecen esa información inicial con un detalle cada vez mayor. Poco después del pitido final, cada encuentro queda desglosado en unos 2.000 eventos individuales que, sumados a sus múltiples descriptores, generan cerca de 10.000 piezas de información por partido en cada torneo de primer nivel relevante; todos esos datos se canalizan hacia la base de datos Advantage de Oval, a la que están suscritos los diez equipos de la Premiership, algo más de la mitad de los conjuntos del United Rugby Championship y un número significativo de clubes del Top 14.

En la era del llamado Moneyball, en la que los datos han transformado el reclutamiento en el béisbol, el fútbol y otros deportes al sacar a la luz talentos pasados por alto, el rugby intenta seguir un camino similar. Alex Sanderson, entrenador de Sale, supervisó uno de los mayores recambios de plantilla de la Premiership el pasado verano, con doce incorporaciones, y sostiene que, cuando se maneja un abanico amplio de candidatos, las estadísticas resultan un factor determinante para discernir cuáles encajan en el modelo de juego; de hecho, los números que Courtney Lawes registraba en el ProD2 con Brive contribuyeron a convencerlo de que el ex capitán de Inglaterra merecía un contrato de un año. Su homólogo en Northampton, Phil Dowson, recurrió igualmente a los datos para sustituir a Lawes cuando este abandonó el club en 2024, buscando habilidad en el line-out, capacidad de recuperación, transporte de balón y liderazgo.

La ventaja competitiva ya no reside en los datos en sí, sino en la capacidad de identificar qué resulta verdaderamente relevante entre ellos. Oval ha desarrollado un modelo que señala a jugadores cuyo rendimiento supera sus expectativas, pero los clubes también buscan expertise externo: Sale incorporará una empresa de inteligencia artificial, adquirida recientemente por su propietario multimillonario Simon Orange, que empezará analizando la prevención de lesiones y la disponibilidad de los jugadores. Northampton, por su parte, ha contado con la colaboración de Ayao Komatsu, jefe del equipo Haas de Fórmula 1, quien insistió en que, pese a lo impulsada que está esa competición por los datos, el elemento humano sigue siendo decisivo; Sanderson coincide en que el análisis solo lleva al jugador hasta la puerta, porque después todo depende del carácter y de su encaje en el grupo.