Mohamed Salah: El traspaso que cambió el fútbol

La extraordinaria carrera de Mohamed Salah en el Liverpool está llegando a su fin.

Desde que llegó al club en el verano de 2017, el egipcio ha acumulado 257 goles en 441 partidos, un récord sólo superado por dos jugadores en la historia del club. Su estancia en Liverpool no ha estado exenta de controversias, como lo han subrayado los acontecimientos de la última semana, pero su leyenda está asegurada.

Su legado, sin embargo, se extiende mucho más allá de Merseyside.

Esta semana, El Atlético publica una serie especial de tres partes que examina la época de Salah en Anfield, incluido su legado como jugador y su impacto más amplio como ícono social y cultural.

Hoy examinamos cómo su salida de la Roma transformó el mercado de fichajes del fútbol, ​​demostrando qué se podía hacer con los datos y por qué los fichajes más inteligentes no siempre son los más obvios.

Esta no es una oda a Mohamed Salah.

Los goles, trofeos e innumerables récords batidos ya hablan por sí solos, con columnas llenas con razón esta semana con homenajes a uno de los grandes de todos los tiempos del Liverpool y la Premier League.

En cambio, la partida de Salah también es una oportunidad para reconocer el impacto de su fichaje, no sólo para el Liverpool, sino también el papel que jugó al despertar al mundo del fútbol sobre el valor de los datos y el análisis.

Irónicamente, es imposible cuantificar el efecto dominó que la transferencia de Salah causó en el resto del fútbol europeo. Pero, ¿cómo fue posible sacar a un “extremo fallido del Chelsea” (que jugó sólo seis partidos como titular en la Premier League en el club londinense) de la Roma italiana por una tarifa tan rentable sin que otros clubes hicieran cola para su firma?

La historia cuenta que Jurgen Klopp prefirió fichar a un joven Julian Brandt en Bayer Leverkusen en el verano de 2017, pero el comité de reclutamiento más amplio en Liverpool, que incluía a Klopp, Michael Edwards (entonces director técnico), Dave Fallows (jefe de reclutamiento), Barry Hunter (jefe de cazatalentos) e Ian Graham (director de investigación), convenció a su entrenador de que Salah estaba muy por encima de cualquier otra opción en el mercado.

Klopp rechazó esa idea en su visita más reciente a Merseyside pero, cualesquiera que sean los detalles precisos, no había duda de que fue sólo investigando los datos que el caso para fichar a Salah se volvió incontestable.

“Desde el punto de vista de los datos complicados, cumplió todos los requisitos”, dijo Graham. El Atlético en 2024. “Salió como el mejor delantero de Europa con 24 años o menos. Mo llegó con el bagaje de haber fracasado en la Premier League, pero nuestro análisis de datos nos ayudó a comprender que podíamos ignorar eso”.

Tras desprenderse de 37 millones de libras (una ganga incluso para los estándares de 2017), Salah, que entonces tenía 25 años, se unió al Liverpool procedente de la Roma con relativamente poca fanfarria en la esfera del fútbol en general.

Salah ahora podría ser visto como el modelo de la estrategia de reclutamiento del Liverpool, pero este fue un proceso inculcado desde lo más alto del club años antes, cuando Fenway Sports Group (FSG) compró el Liverpool en 2010.

Liderada por los magnates estadounidenses del capital privado John W. Henry y Tom Werner, la inversión llegó con un acuerdo por el cual el club adoptaría un enfoque inteligente basado en datos que les brindó un éxito similar en sus proyectos de béisbol. Los Medias Rojas de Boston de Henry ganaron su primer campeonato de Serie Mundial en 86 años en 2004 con la ayuda del estadístico Bill James, quien fue contratado como asesor principal en operaciones de béisbol.

El Liverpool no fue el único club que mostró innovación en el uso de datos en la década de 2010.

Sarah Rudd era jefa de análisis del Arsenal después de que compraron la empresa para la que trabajaba, StatDNA, en 2012. Contratado por el entonces director ejecutivo del Arsenal, Ivan Gazidis, el departamento de Rudd trabajó en estrecha colaboración con el equipo de contratación para apoyar a Arsene Wenger en posibles fichajes.

“El hecho de que grandes clubes como Liverpool y Arsenal tuvieran éxito (utilizando datos) fue fantástico, pero también tuvieran clubes más pequeños como Brighton y Brentford”, dice Rudd. “Así que demostró que este (método) funciona, no se trata sólo de que un club tenga mucho dinero. Los datos pueden ayudar a tomar decisiones realmente buenas y evaluar a los jugadores mejor que un cazatalentos de forma aislada”.

Brighton y Brentford son dos clubes que han maximizado constantemente el mercado de fichajes gracias a la experiencia profesional en apuestas de sus respectivos propietarios, Tony Bloom y Matthew Benham. Fundamentalmente, su ascenso de la Liga de Fútbol Inglesa a la Premier League se debe a una estrategia basada en datos que está entretejida en la estructura del club.

Sus historias están llenas de su propia intriga.pero tampoco el perfil mediático del Liverpool. El ascenso del club de Anfield a la cima del fútbol inglés, coronado con su primer título desde 1990 en 2020, fue un escenario comparable al impacto anterior de Henry en el deporte estadounidense.

Las actuaciones de Salah en el Chelsea no sugerían un jugador destinado al estrellato (Shaun Botterill/Getty Images)

“Si nos fijamos en lo que provocó que la analítica despegara en el béisbol, en realidad fue sólo cuando los grandes equipos comenzaron a combinar ese nivel de inteligencia con dinero”, dijo Luke Bornn, cofundador de Zelus Analytics (ahora Teamworks Intelligence), y quien ha trabajado con múltiples clubes europeos, incluidos Toulouse, AZ y AC Milan.

“Al principio, eran los Atléticos de Oakland los que ganaban muy por encima de su nómina, lo cual es impresionante, pero no ganaron el campeonato. Sólo cuando los Medias Rojas (de Boston), los Yankees (de Nueva York) y los Dodgers (de Los Ángeles) comenzaron a combinar grandes bolsillos con inteligencia, se convirtió en una combinación letal.

“Aquí hay una analogía con el fútbol. El Liverpool no fue el primer equipo en utilizar datos, pero ir con Ian Graham y Michael Edwards al más alto nivel, creo que eso fue lo que realmente llamó la atención.

“¿Cuántos artículos se escribieron sobre el AZ en los Países Bajos durante la última década? Muy pocos. ¿Cuántos se escriben sobre los análisis del Liverpool? Cientos, y Salah lo llevó a la vanguardia”.

Bornn trabajaba como profesor en la Universidad de Harvard cuando respondió al llamado de la Roma para ser su jefe de análisis en 2015. Salah jugaba en la Fiorentina en ese momento, pero incluso el modelo estadístico más básico reveló que valía la pena invertir en el perfil del internacional egipcio.

“Sus datos eran tan abrumadoramente sólidos que estaba bastante claro que la opción (de compra) de 15 millones de euros era una obviedad absoluta”, dice Bornn. “Era sólo cuestión de observar la capacidad de este tipo para hacer progresar el balón. Los primeros trabajos de análisis cuantificaron cómo los jugadores que mueven el balón hacia la portería contraria son extremadamente valiosos, y Salah lo hizo con creces, creando tanto para él como para los demás”.

Dos temporadas productivas en la Roma fueron suficientes antes de que Salah regresara a la Premier League, después de ese fallido paso por el Chelsea en el que sólo obtuvo dos goles en 19 apariciones.

Salah era el hombre elegido del Liverpool, pero saber que Brandt era una opción alternativa proporciona un universo paralelo de lo que podría haber sido. Es un ejemplo que resalta otro papel crucial de la analítica dentro de los clubes: alejar a un entrenador de los jugadores, así como acercarlos a ellos.

“Definitivamente hubo muchos fichajes que no se concretaron porque diferíamos de la narrativa de los cazatalentos”, dice Rudd, cofundador de la empresa de análisis ‘src ftbl’.

“No siempre fue así, pero ahora somos muy buenos identificando a los buenos jugadores en toda la industria. Lo que es mucho más difícil es encontrar al jugador adecuado para el equipo en el momento adecuado y al precio adecuado.

“El uso de datos y análisis puede ayudar a responder esas preguntas mucho más. Pero también podemos decir que este no es el jugador adecuado para nosotros. Podría ser maravilloso para otro equipo, pero lo que necesitamos que haga este jugador es muy diferente de cómo está operando. Creo que podemos cuantificar mejor esos riesgos al pasar de un entorno a otro”.

Bornn está de acuerdo con este sentimiento.

“Mi mayor contribución son las cosas que en realidad no sucedieron”, dice. “Aquí hay un mundo alternativo donde se realizaron muchas otras transacciones en lugar de estas. A menudo, el valor de la analítica son las cosas que no se ven: detener las decisiones realmente malas”.

Salah siempre será el ícono del éxito del Liverpool, pero las llegadas de Roberto Firmino, Sadio Mane, Georginio Wijnaldum, Andrew Robertson, Fabinho y Diogo Jota son otros ejemplos de su fructífera estrategia de reclutamiento basada en datos durante la última década.

Los clubes rivales ocasionalmente sorprendieron en ese momento, pero la confianza inquebrantable del Liverpool en su proceso fue crucial para las ventajas de las que se han beneficiado a largo plazo. No es coincidencia que sus fichajes más astutos se produjeran en un momento en el que el equipo de investigación de Graham estaba en su momento más destacado.

La estrella de Salah empezó a ascender en la Roma (Filippo Monteforte/AFP vía Getty Images)

“Usar datos de manera consistente es realmente difícil, porque constantemente estás anulando tu intuición humana”, dice Bornn. “Los datos tienden a concordar con el ojo humano aproximadamente el 80 por ciento de las veces, pero cuando realmente se toman decisiones con datos, es en ese 20 por ciento (cuando hay una desconexión real con lo que se ve con los ojos) donde se obtienen los beneficios.

“No estamos programados para reconocer nuestros defectos o sesgos y anularlos mediante el uso de estos modelos estadísticos. Si realmente quieres marcar la diferencia, es cómo actúas cuando los datos no coinciden con tus ojos; ahí es cuando obtienes conversaciones realmente interesantes y potencialmente una ventaja competitiva real”.

Hoy en día, casi todos los clubes de la Premier League tienen alguna forma de departamento de datos dedicado. Si bien el valor de la analítica en el reclutamiento está bien establecido, sorprendentemente pocos clubes la están utilizando en todo su potencial.

“Después del libro original Moneyball (publicado en 2003), llegó la película (estrenada en 2011), que empezó a llevar esta historia a la conciencia pública”, dice Bornn. “Luego, cuando el Liverpool empezó a llamar la atención de los medios, eso realmente hizo que los equipos dijeran: ‘Tenemos que hacer esto también’.

“Si los equipos posteriores han usado los datos correctamente o no es otra cuestión. Creo que hay muchos factores en juego, pero yo diría que (el enfoque del Liverpool) fue un gran cambio”.

El apoyo que la FSG ha brindado al equipo de investigación y ciencia de datos del Liverpool ha sido crucial para el éxito de su reclutamiento, pero no siempre es así contar con un apoyo tan arraigado por parte de quienes están en la cima del club.

“Yo diría que el número de clubes que todavía hacen este trabajo de manera óptima es bastante pequeño”, dice Rudd. “Lo que vemos a menudo es mucha participación y muchos buenos departamentos, pero no tienen esa estructura organizacional para maximizar realmente el impacto”.

Como mínimo, la mayoría de los clubes saben que los datos pueden brindarle las herramientas para tomar decisiones de reclutamiento inteligentes, pero no hay garantía de que un jugador tenga éxito una vez que cruza la puerta.

El impacto de Salah fue inmediato, y es poco probable que el Liverpool haga un fichaje más influyente durante mucho tiempo.

El proceso para encontrarlo fue relativamente simple: mentes inteligentes, un enfoque basado en datos y la valentía de ignorar el ruido exterior. Desde entonces, otros clubes han estado buscando su propia versión.