Datos, innovación y fútbol: Independiente del Valle impulsa su evolución tecnológica junto a Sports Data Campus

En un fútbol cada vez más competitivo y globalizado, la innovación tecnológica se ha convertido en un recurso clave para marcar la diferencia. Con esa visión, Independiente del Valle selló una alianza estratégica con Sports Data Campus, para consolidar y potenciar su modelo de trabajo. 

El convenio permitirá que el club incorpore metodologías avanzadas de Big Data y análisis de rendimiento, integrando proyectos desarrollados por estudiantes del campus bajo la coordinación de expertos internacionales. 

De esta manera, Independiente del Valle no solo refuerza su estructura interna, sino que también accede a una red global de talento que aportará nuevas perspectivas y soluciones tecnológicas adaptadas a su impronta.

La iniciativa está alineada con la filosofía de la institución: innovar sin perder su esencia, así como formar una nueva generación de profesionales que entiendan el fútbol desde los datos, pero sin perder la comprensión del juego. 

Ahora, con este acuerdo, IDV suma un aliado académico y tecnológico que le permitirá anticiparse a los desafíos del fútbol moderno, profesionalizar aún más sus procesos y potenciar el desarrollo de sus futbolistas.

David Sáez, CEO de Sports Data Campus, cuenta en una entrevista con PRIMICIAS cómo nació este vínculo, cuáles son los beneficios para el club, cómo ven el desarrollo del fútbol ecuatoriano en cuanto a tecnología y por qué creen que IDV es el club ideal para trabajar.

¿Cómo nació y cuáles son los objetivos del convenio con Independiente del Valle?

La alianza con Independiente del Valle nació de una conexión muy natural gracias, como pasa en el fútbol profesional, a las conexiones que se van creando desde distintos ámbitos. En este caso, tengo la suerte de conocer y considerar un buen amigo a Arkaitz Mota, jefe de 'scouting' en el club.

Llevábamos tiempo siguiendo el trabajo que hacen en formación, y en cuanto tuvimos la oportunidad, sabiendo que compartimos mucho más que una visión del juego, pusimos sobre la mesa la opción de empezar a colaborar con ellos, a través de proyectos de nuestros estudiantes coordinados desde el Departamento de Extensión Profesional de nuestro Sports Data Campus. 

Ambas entidades compartimos otros valores importantes, como el compromiso con la formación de calidad, la humildad como motor de crecimiento, el trabajo, la innovación aplicada al desarrollo del talento, y el deseo de hacer las cosas bien desde la base, anteponiendo el trabajo bien hecho y el cuidado del deportista a cualquier otro indicador. 

El objetivo es que, dentro de los programas de formación en Big Data Aplicado al Fútbol, podamos formar una nueva generación de profesionales que entiendan el fútbol desde los datos, pero sin perder la comprensión del juego. 

Por ello, que los estudiantes puedan tener la oportunidad de poner en práctica lo aprendido en entornos totalmente élite como el de Independiente del Valle es un lujo para nosotros, y para ellos. Así se puede afirmar que ésta es una alianza que combina formación, práctica real y compromiso con el crecimiento del fútbol latinoamericano, desde uno de los ecosistemas más valorados y reconocidos: el de IDV.

¿Cuáles son los principales beneficios para el club en cuanto a desarrollo deportivo?

Con esta alianza, Independiente del Valle gana un aliado académico y tecnológico que le permitirá, no solo formar a sus propios profesionales con un programa de máximo nivel, alineado con sus procesos internos, sino acelerar el desarrollo de proyectos que complemente y mejoren su ecosistema analítico, siendo ya uno de los referentes del fútbol latinoamericano. 

Además, gracias a Sports Data Campus, tendrá acceso directo a una red global de talento, con alumnos que podrán realizar proyectos, investigaciones y prácticas aplicadas en el propio club. También se beneficia del contacto directo con nuevas metodologías, con expertos internacionales y con modelos de análisis adaptados al contexto actual del fútbol, contribuyendo a su profesionalización y desarrollo, desde dentro.  

Parece indiscutible que este tipo de alianzas, además, refuerza la cultura de datos dentro del club, al servicio de la mejora en los procesos de toma de decisiones, permitiéndoles anticiparse a los desafíos que el fútbol moderno impone y formar parte implicada de esa transformación. Por ello, no tenemos que entender esta alianza como algo teórico, sino como una extensión real hacia el dato de las distintas áreas del club.

¿Qué busca Independiente del Valle con esta alianza? ¿El proyecto es personalizado?

A mí modo de ver y en base a las múltiples conversaciones que hemos mantenido, sobre este y otros temas, lo que buscan es lo que siempre han demostrado: ir un paso adelante de sus competidores. Esta alianza les permite consolidar su modelo altamente valorado y reconocido a nivel internacional, que cuenta con una base técnica sólida, formar talento especializado desde adentro y abrirse a nuevas oportunidades de innovación aplicada. 

No sólo el proyecto macro está 100% personalizado y ajustado a las necesidades del club, sino que los proyectos que realizaremos en colaboración se enfocarán al cumplimiento de sus objetivos específicos, en cada caso y en cada contexto. No hemos armado algo genérico, lo hemos construido juntos, teniendo en cuenta, en todo momento, la identidad y las necesidades del club.

¿Cómo ven el desarrollo del fútbol ecuatoriano en cuanto a trabajo con data y tecnología?

Ecuador está en un momento muy interesante. Cada vez hay más clubes que se abren al uso de datos, que entienden el valor del análisis aplicado y que buscan profesionalizar sus estructuras. Independiente del Valle, sin duda, ha sido clave como referente, pero hay otras instituciones que también están apostando por este camino. 

Falta aún consolidar una cultura del dato, a nivel macro, global, formar perfiles especializados y conectar mejor lo académico con lo operativo pero el fútbol ecuatoriano es un referente en el que, gracias a modelos como el de IDV, se están fijando muchos clubes de diferentes países. 

Desde Sports Data Campus, nuestro objetivo principal es contribuir justamente a eso: a que el talento ecuatoriano tenga acceso a formación de calidad sin tener que salir del país, y a que se construya una comunidad profesional capaz de liderar el cambio desde adentro. Como segundo objetivo, quiero reflejar que debemos ser capaces de acelerar esos desarrollos para minimizar al máximo los tiempos para poder ver resultados.

¿Por qué creen que Independiente del Valle encaja como el equipo ideal en Ecuador para trabajar?

Porque tienen una visión clara, una estructura coherente y una ambición bien canalizada. Independiente del Valle no solo ha ganado torneos: ha demostrado que se puede construir un modelo exitoso desde las categorías formativas, el conocimiento y el desarrollo empírico asociado al fútbol, en todas sus dimensiones: juego, fans y, por descontado, gestión. Desde el club y hace años, han apostado por la tecnología sin perder su esencia. Y eso es muy difícil de encontrar. 

Por ello, para nosotros, poder caminar de la mano de Independiente del Valle, un club comparte nuestra filosofía y nos permite llevar la formación al máximo nivel, con un impacto real en el día a día de un club, no solo es una suerte sino un privilegio.

¿Qué tecnologías y fuentes de datos considera hoy imprescindibles para un club profesional?

Creo que hoy en día, para competir al más alto nivel, es fundamental integrar múltiples fuentes de datos y saber cruzarlas de forma inteligente. No se trata solo de tener acceso a una plataforma comercial, sino de construir una estructura interna, única, que permita transformar los datos y la información obtenida en conocimiento y, por descontado, ese conocimiento en decisiones. 

Los datos de eventos son una base sólida: saber qué jugador pasó, disparó, recuperó o intervino en cada jugada. Pero eso ya no es suficiente; pero los clubes que realmente marcan la diferencia son los que también trabajan con datos de 'tracking' para entender comportamientos espaciales y patrones colectivos; que usan sensores y dispositivos para conocer el estado físico real de sus jugadores, y que incorporan información contextual como el clima, la localización, la fase de la temporada o incluso aspectos culturales que afectan el rendimiento. 

Por ello, ser capaces de trabajar y adaptar ese 'Raw Data' (combinación de datos de 'tracking' y 'eventing') es una de las claves competitivas en lo que analítica avanzada de datos en el deporte élite se refiere. 

A nivel tecnológico, hoy es imprescindible contar con profesionales que se desenvuelvan con soltura en entornos de programación (Python, R), software de visualización dinámica (como Tableau o Power BI), herramientas de video análisis y una buena arquitectura de bases de datos. La combinación entre tecnología, método y talento humano es la que marca la diferencia.

En algunos clubes, la toma de decisiones estratégicas (fichajes, renovaciones) se apoya fuertemente en modelos estadísticos. ¿No cree que esto puede llevar a errores si se ignoran factores humanos como la adaptación cultural o la personalidad del jugador?

Absolutamente. Y por eso siempre decimos que los datos deben ser una parte de la conversación, nunca la única voz. Información subjetiva y objetiva han de convivir en equilibrio al servicio de los que toman las decisiones. 

Los modelos estadísticos son herramientas valiosas para identificar patrones, proyectar rendimientos o detectar riesgos, pero nunca van a captar la totalidad del ser humano que hay detrás de cada jugador. 

La personalidad, la capacidad de adaptación, el entorno familiar, la historia de vida... todo eso también influye, y mucho y, por descontado, no es algo que tenga que sacarse de la ecuación al servicio de la toma de decisión. 

Un modelo puede predecir con bastante precisión cómo va a rendir un lateral en términos de intercepciones o centros al área, pero no puede anticipar (aunque ya se están dando los primeros pasos de modelización en este sentido, dada la relevancia) si se va a adaptar al vestuario, si soporta bien la presión o si encaja con la cultura del club. 

Por eso, los clubes más avanzados combinan analíticas con entrevistas personales, evaluaciones psicológicas, 'scouting' tradicional y observación directa. El dato nunca reemplaza ni va a reemplazar al se humano en un deporte tan complejo con el fútbol. Lo complementa, lo potencia, pero no lo sustituye.

¿Ve un riesgo en que la analítica de datos tienda a homogeneizar los estilos de juego, perdiendo identidad táctica?

Sí, ese riesgo existe, como muchos otros, pero dudo mucho que eso pueda suceder, dado que cada vez más clubes cuentan también con identidades claras y muy relacionadas con su historia, con su tradición asociadas a sus modelos de análisis de datos. 

Si todos miráramos los mismos datos, con los mismos filtros y las mismas herramientas, podemos terminar tomando decisiones similares, lo que lleva a una estandarización del juego. 

Pero la realidad es que eso no ocurre, porque la explotación de la información depende de cómo se utilicen los datos, en cada clubes, más allá de las herramientas de proveedor están teniendo a crear sus modelos propios, ajustados a su esencia, a su idiosincrasia. La analítica no debería dictarte cómo jugar, sino ayudarte a jugar mejor desde tu propia identidad. Esto no lo podemos olvidar. 

En este mismo sentido, las entidades deportivas deben usar los datos para reforzar su estilo, no para imitar el de otros. En ese sentido, por ejemplo, Independiente del Valle es un ejemplo claro: tiene una identidad táctica bien definida y utiliza los datos para afinarla, no para renunciar a ella. Si la analítica se usa bien, no homogeneiza. 

Al contrario, puede ayudarte a diferenciarte aún más, a potenciar tus puntos fuertes, tu identidad, porque te da argumentos y herramientas para defender tu modelo de juego, tu modelo de 'scouting', tu modelo analítico de cuidado de los y las futbolistas en categorías formativas, incluso tu modelo de gestión, con más eficacia.

¿Qué opina de que algunas métricas se utilicen fuera de contexto, por ejemplo, para comparar ligas o estilos de juego muy distintos?

Este es un error mucho más común de lo que parece. Las métricas no son neutrales ni absolutas. Están cargadas de contexto (o deberían de estarlo), y su interpretación requiere entender las condiciones en las que se generaron. 

Un pase clave en la Bundesliga no tiene el mismo valor que en LaLiga o en la LigaPro, porque las estructuras defensivas, el ritmo de juego, el tipo de campos, las condiciones climatológicas, o incluso la mentalidad táctica cambian radicalmente. Comparar sin contexto es como leer solo los números sin entender el idioma. 

Pasa lo mismo con el xG: el modelo que lo calcula puede variar, y un mismo disparo puede tener un valor distinto según qué algoritmo uses o qué muestras hayas tomado. Y ni hablar cuando se usan métricas para comparar estilos de juego, sin considerar el tipo de rival, el planteamiento táctico o los objetivos de cada equipo. 

La analítica deportiva necesita más pensamiento crítico y menos automatismos. Hay que dejar de usar los datos como herramientas de validación y empezar a usarlos como herramientas de comprensión.

¿Cómo ha cambiado el análisis de rendimiento y la toma de decisiones en el fútbol desde que los datos y la tecnología comenzaron a utilizarse de forma masiva?

Ha cambiado de manera profunda, tanto que hoy ya no se entiende el fútbol profesional sin una buena estructura de análisis de datos. Si te dijera lo contrario no estaría siendo honesto contigo y con vuestros lectores. 

Tradicionalmente, muchas decisiones se tomaban en base a la intuición del entrenador, la experiencia acumulada o lo que se podía apreciar, con el ojo humano, en el campo. Y eso sigue siendo válido, y realmente importante, por descontado, pero ahora tenemos la posibilidad de respaldar esas percepciones con información objetiva, medible y replicable. La gran diferencia está en que hoy podemos validar, anticipar y afinar muchos aspectos del juego gracias a los datos. 

Por ejemplo, el análisis del rendimiento físico de un jugador ya no depende sólo de sensaciones. Por suerte, hay una ciencia detrás del cuidado del deportista que nos permite maximizar su rendimiento y, lo que es más importante, cuidarle de forma más científica. 

Ahora sabemos con precisión cuánto corre, en qué zonas del campo, a qué intensidad, cuántas aceleraciones realiza, y si está asumiendo una carga que pone en riesgo su integridad física. Todo esto nos permite tomar decisiones más informadas sobre rotaciones, cargas de entrenamiento o diseño de microciclos personalizados. 

Y lo mismo ocurre con los datos tácticos, los indicadores de rendimiento colectivo o incluso los aspectos mentales que ya comienzan a cuantificarse. El impacto es transversal y está transformando no solo el juego, sino también la cultura interna de los clubes de una forma totalmente imparable, ya que el club que no integre el análisis de datos en sus procesos, como un recurso más, estará compitiendo, sin ninguna duda, en inferioridad de condiciones respecto de los que sí lo aprovechan.