A 45 minutos en auto de la torre de Londres hay un club llamado Brentford. No tiene uno, sino dos directores de fútbol. Y su ejecutivo más importante es el llamado head scout (ojeador principal). Él es quien se encarga de seguir a los principales jugadores para evaluar si tienen o no la calidad como para ponerse la camiseta rojiblanca de este equipo que comparte categoría con Leeds United, que dirige Marcelo Bielsa. En la oficina del ojeador principal del Brentford no hay binoculares. Ni expedientes de futbolistas. Ni siquiera archivos. Sí hay una planilla gigante con nombres y apellidos de futuras estrellas. Jugadores que militan en las ligas menores. Todos, Sub-20.

Hasta no hace mucho, Brentford animaba los torneos juveniles. En mayo de 2016 sus directivos decidieron que ya no participarían más. Desistieron. ¿La razón? Los clubes grandes les robaban a sus mejores proyectos. Los londinenses, cuyo estadio, Griffin Park, es uno de los más pintorescos de Inglaterra y tiene un pub en cada vértice, sólo dejaron a su equipo B. Y ese plantel, plagado de islandeses, daneses y finlandeses, más jugadores descartados por gigantes como Manchester City, Chelsea o Celtic, le hizo cinco goles a los juveniles de Bayern Munich. ¿Cómo lo hicieron? El secreto está en los datos. Ver talento donde otros ven basura.

“La tabla de posiciones miente”, repite como un mantra Rasmus Ankersen, uno de los dos directores de fútbol de Brentford, quien también es presidente del FC Midtjylland, de Dinamarca. Ambos clubes comparten la misma filosofía: partir de los modelos matemáticos para definir su estrategia en el mercado de transferencias. Los números, las estadísticas y todo aquello que pueda ser medido les sirve para saber qué le falta al equipo y cómo hacer para encontrar al mejor refuerzo. O, al menos, al futbolista más apto para adaptarse al estilo de juego del entrenador de turno. Algo parecido hizo Billy Beane en el béisbol y con los Athletics de Oakland. Su historia se conoció en todo el mundo en la película Moneyball. Brentford y Midtjylland buscan replicarlo en el fútbol.

Los daneses, de hecho, consiguieron un éxito parecido al de Beane. Dos títulos de la Superliga danesa (2015 y 2018) en los últimos cuatro años. Y una Copa de Dinamarca en 2019. Además de Ankersen, los dos clubes tienen a otro personaje en común: Matthew Benham. Fanático de toda la vida de Las abejas (tal el sobrenombre de Brentford), se hizo multimillonario con las apuestas. Fundó una empresa dedicada a encontrar las combinaciones que garantizaran rendimientos elevados. Luego, esa compañía se transformó en sponsor de  Brentford. Con el tiempo, y cansado de invertir dinero en un equipo que padecía una endémica crisis de liquidez, Benham compró la mayoría de las acciones. Se hizo dueño. En 2014 adquirió el Midtjylland. Y se propuso reformar la matriz de ambos clubes: buscar talento en base a las estadísticas, y no a lo que dice la experiencia de un ojeador que recorre media Europa viendo futbolistas.

El argentino del modelo
Neal Maupay tiene 23 años y sangre argentina por parte de su madre. Pese a que vistió la camiseta francesa en la selección Sub 18, podría defender al seleccionado nacional si Lionel Scaloni lo convoca. Nació en Biarritz y se educó en fútbol en Niza. Siempre fue un talento precoz, con un don clínico para definir. Sin embargo, nunca explotaba. Era el eterno proyecto. Era, también, un refuerzo ideal para Brentford. “Maupay no era el jugador perfecto”, dijo Ankersen, uno de los directores de fútbol del equipo londinense, en una entrevista reciente con TalkSport. Y añadió: “Si le preguntabas a la gente en Francia, te hablaban de un jugador demasiado agresivo, demasiado enojado. Se trata de entender qué problemas puedes arreglar y cuáles no. Si los jugadores ya estuvieran desarrollados, Brentford no podría comprarlos. Traemos talento sin pulir, y necesitamos mejorarlo. Maupay era un jugador talentoso, que llegó a la Ligue 1 a los 16 años. El potencial siempre estuvo ahí. Lo que hacemos es buscar futbolistas que tienen ese potencial y analizamos el contexto: ¿por qué no llegaron a alcanzar su potencial? Es como buscar una acción subvaluada, comprarla y venderla a un precio superior”, graficó Ankersen.

Después de 1,5 millones de libras y de ser el mejor jugador de la segunda división inglesa, Maupay llegó a la Liga Premier. Lo compró Brighton en ¡19,8 millones de libras!, y se transformó en la mejor venta de toda la historia del club. Hoy, Brentford pelea con el Leeds de Bielsa por un puesto de ascenso a la principal competición inglesa. La de los cientos de millones de libras en derechos de TV. La liga más global del planeta. El lugar de Maupay lo ocupan Saïd Benrahma, Brian Mbeumo y Ollie Watkins. Son la delantera sensación del fútbol de ascenso y un tridente con nombre propio: la BMW. Son, además, tres futbolistas con altísimo valor de reventa: ninguno supera los 24 años. Moneyball en estado puro.

 Moneyball argentino
“No es tan complejo que aparezca un Brentford acá. Se puede armar, pero estamos en una fase anterior. Lo veo viable recién a mediano o largo plazo”, dice Matías Conde, analista de datos de Superliga. “Vemos un aumento en la demanda de datos por parte de los clubes, sobre todo en el último semestre. Incluso nos piden el set de datos de los partidos para trabajarlos ellos mismos. Eso es una buena señal: quiere decir que le están dando importancia”, agrega.

“Al igual que toda la región, nosotros recién estamos empezando. Somos ligas exportadoras, por lo que quizás nos convenga desarrollar un sistema para vender futbolistas y no tanto para comprarlos”, añade Conde. Y analiza: “Antes, los análisis de rendimientos se hacían por consultorías. Ahora, por medio de datos. Hay más apertura y el fútbol de ahora es bastante más predecible que el de hace unos años. Los datos no son sólo resultados: muestran un montón de otras variables”. Conde resalta el caso de Monchi, director deportivo de Sevilla, considerado un guía en esto de guiarse por lo que dicen los datos para comprar y vender futbolistas: “Pudiendo ser un gurú, Monchi elige apostar a sus propios equipos de análisis de datos”.

Esta nota fue publicada originalmente en La Nación