Driblab es una consultora de fútbol basada en el big data. Trabaja con clubes, ligas, representantes y cuentan con una base de datos de 130.000 futbolistas en 150 competiciones. Operan a niveles de Champions League, Europa League, Copa Libertadores, ligas europeas y sudamericanas. BDS conversó con Salvador Carmona, uno de sus fundadores y Santiago Riveros, jefe de desarrollos de negocios, para conocer más detalles de su modalidad de trabajo. Una historia de expertos en algoritmos y la frustración de no poder ser director deportivo de un club a los 20 años.

– ¿Cuál es el concepto que está detrás de Driblab? ¿De qué manera abordan el mundo de los datos y las relaciones con los clubes? ¿Qué ofrecen?
-Salvador Carmona: Driblab nace de mi propia idea. Terminé la universidad en 2012 y me fui a conseguir trabajo en la NBA haciendo análisis de datos. Y Driblab nace de mi propia frustración de no poder conseguir trabajo dentro de un club. Mi “sueño” cuando yo tenía 20 años era ser director deportivo de un club. Hablé con varios y no querían trabajar con datos. Entonces monté un blog, la gente empezó a contestar al blog, aparecieron representantes, algún club y cuando hubo interés me monté una empresa con mi socio que es Cristian que además es amigo mío de la infancia, y montamos la sociedad que es Driblab. Ganamos estructura y ahora somos casi 15 empleados. Ofrecemos a los clubes servicios de asesoría con una consultoría un poco boutique. No somos un software. Ayudamos a los clubes a minimizar incertidumbres gracias a los datos. Especialmente en el tema de adquisición y no adquisición de jugadores.

–No es fácil interpretar datos para otra persona. ¿Cómo lo logran? ¿Cómo es la metodología de Driblab para poder ayudar a todas estas instituciones, medios y todo ese ecosistema que ustedes tienen bajo su red?
-SC:Metodológicamente tenemos ciertos algoritmos que son nuestra propiedad a nivel intelectual. Las tácticas defensivas están ajustadas a la posesión, según algoritmos nuestros, como también los datos por 90 minutos y todo lo demás. El entregable que se les hace a los clubes o a los clientes, federaciones y demás no deja de ser un informe. Entonces, pasamos datos, pero también los tienes que interpretar tu por ellos porque tú tienes que entenderlos. Nosotros en Driblab tenemos que entender que el que está al otro lado de la mesa no es un experto en datos. Tenemos gráficas que, según creo son las más fáciles de entender que hay en el mercado en cuanto a visualización de datos: son fáciles de entender por sí mismos. Aún así, les damos una descripción de lo que están viendo para que ellos lo sepan. Es un servicio totalmente integral para los clubes, porque compramos los datos, los interpretamos por ellos y hacemos la visualización por ellos. Y, entonces haces que un club tenga un departamento de Big Data Scouting de casi 15 empleados por un fee que evidentemente es mucho más reducido que contratar 15 empleados y los datos que hacen falta.

Un software nunca te podría decir qué entrenador encaja mejor en tu estilo o qué lateral derecho si es que el año que viene cambias de 4-4-2 a 3-5-2

–Driblab destaca que no se trata de un software, sino de algoritmos y datos analizados por expertos. ¿Los clubes esperan encontrarse con un software o buscan que entiendan el valor de trabajar con expertos en datos?
-SC: Aquí la realidad es que un software tiene limitaciones porque no es flexible, pero no hablo de un software deportivo sino cualquier de cualquier tipo de software, por ejemplo Microsoft o Excel. Tienen sus limitaciones. Un software nunca te podría decir qué entrenador encaja mejor en tu estilo o qué lateral derecho si es que el año que viene cambias de 4-4-2 a 3-5-2, a quién deberías de adquirir. Y qué precios, qué mercados te interesan. Entonces, yo diría que es la combinación de las dos cosas lo que nos hace más fuertes en el mercado.
-Una de las cuestiones que destaca a Driblab es el scouting para clubes que buscan el reemplazo de jugadores. Cómo dar con la similaridad de un futbolista en ese puesto. ¿Cómo funciona eso?
-Santiago Riveros: Nosotros tenemos un modelo “similarity” que fue creado por Salvador en su momento en la NBA. Se trajo todo ese conocimiento y lo estamos aplicando ahora acá en el fútbol. Lo que intenta es buscar a los jugadores con un rendimiento muy similar y con métricas que sean muy iguales en la posición que tú estás buscando. Lo que hacemos es utilizarlo cuando un jugador importante de una plantilla se va. Tenemos el famoso caso de Fabián. Cuando Fabián sale del Betis al Napoli estaban buscando un jugador muy similar a Fabián, con las mismas características y en el mercado europeo. Por eso nosotros mediante esta herramienta encontramos en su momento a Lo Celso, que, no estaba jugando muchos minutos en el PSG, pero tenía unas métricas muy similares a las que tenía Fabián. Digamos que todas las circunstancias se dieron .De Lo Celso se conoce cuál fue la historia: que jugó en el Betis por un año y salió vendido al Tottenham por alrededor de 50 millones de euros. Entonces eso es una plusvalía súper importante para el Betis y digamos que están muy orgullosos de esa transferencia.

-El caso Lo Celso es sin dudas un caso de éxito de Driblab y además refleja muy bien cuál es el sentido de los datos en el fútbol: se detecta un futbolista, rinde desde lo deportivo y finalmente el club logra hacer una buena transferencia. Claramente se ve toda la cadena de valor sobre el uso de datos: más que predecir un resultado deportivo, sirve para diseñar todo un proceso…
-SR: Digamos que nosotros tenemos una visión muy parecida a la que estás diciendo, en estos momentos. Nosotros el poder predecir cuánto va a terminar un resultado, o cuántos goles va a poder meter un jugador en una campaña o temporada como todos sabemos del fútbol es súper complejo. Y aparte de variables futbolísticas pues también hay muchas variables externas que te pueden jugar o a favor o en contra de esas proyecciones que estás haciendo. Entonces, nosotros sí intentamos modelar procesos: para mostrar algunos números la temporada pasada tuvimos una participación con nuestros clientes de más o menos 560 millones de euros en transferencia. Es decir que cuando nosotros hablamos de transferencias pues no solo hablamos de compras sino también de si son jugadores que llegaron libres o jugadores que fueron prestados pero tomamos el valor de Transfermarkt como referencia. De esos 560 millones que movieron nuestros clientes pues los jugadores a los cuales nosotros dimos un sí o intentamos que nuestros clientes lo ficharan, tienen una valorización del 29 por ciento. ¿Ese 29 por ciento es bueno o es malo? Pues hicimos el mismo ejercicio con los clubes que no son clientes nuestros, pero que igual juegan en las mismas ligas que nuestros clientes y la valorización de nuestros jugadores fue del 9 por ciento. Es decir: nosotros con ese proceso que te comento y con esas diferentes herramientas que utilizamos pues estuvimos 3 veces por arriba del mercado. Entonces esos son números bien importantes de los cuales estamos bien orgullosos.

Nuestros clientes movieron 560 millones de euros en el último mercado de pases. Estuvimos 3 veces por arriba del mercado

–El uso de datos también puede ayudar a comprender mejor lo que sucede en el campo de juego. ¿Cómo creen que los comunicadores o incluso los fanáticos pueden incorporar los datos para analizar mejor el juego?
-SC:Hay datos que enriquecen al comunicador y al fin y al cabo gran parte del público está persuadida en gran medida por eso. Y lo digo sin la connotación negativa que la palabra “persuadir” puede tener. El comunicador puede enriquecerse con datos que no necesariamente seas complejos pero para enriquecer su discurso, su manera de escribir o de hablar y eso va a enriquecer el contenido que se va a divulgar. El fan va a ser más inteligente. Esto yo lo he visto en Estados Unidos cuando yo vivía allí, pues la gente decía “tal es la peor defensa en baloncesto porque reciben 100 puntos por partido”. Cuando en realidad allá se habla de 100 puntos por posición. Hay cosas más complejas que explican de una manera más profunda y que no solo se basan en el resultado. Y en el fútbol creo que todavía estamos en ese camino, pero creo que todavía queda todo trecho por recorrer.

-Cada vez más tecnología y datos ¿Qué nos traerá el futuro?
-SR: Nosotros empezamos a palpar que con el tracking empezaremos a entender más sobre correlaciones y que conclusiones se podrán sacar sobre ellas.. Sabemos que el fútbol es súper complejo, es un deporte súper complejo y no puede ser comparable a la data ni a la cantidad de métricas que se sacan o que ya existen como por ejemplo en el béisbol que es un deporte estático. O en el básquetbol, que son solamente 5 contra 5. Pero sí sabemos que van a surgir diferentes metodologías y diferente información en combinación con el tracking. Algo se va a cocinar desde ahí.
SC:- Por ahora estamos muy lejos de tener tracking de muchas ligas así de manera pública o semipública. Creo que con el tracking se le va a ir dando mucho más al entrenador, a la figura del míster, en planificación de estrategias y demás. Pero, de cara al scouting por ejemplo nosotros necesitaríamos tener el tracking de 30, 40 o 50 ligas. Y ahora mismo tenemos solo de la liga de España. Y de ahí a que llegue a países donde salen muchos jugadores, pero los recursos son más limitados como por ejemplo Uruguay o Ghana que sacan muchos jugadores. Creo que todavía tenemos que recorrer ese camino para que un buen scouting llegue a esos países.