Moneyball: el arte de ganar un juego injusto

La influencia de MoneyBall en la visión de negocio de los equipos deportivos al utilizar los datos estadísticos que generan los jugadores.

El mundo se mueve a base de cambios, que día a día se hacen más grandes; por esta razón poseer sistemas que nos permitan guardar todo tipo de información se hace cada día más indispensables.

Contar con sistemas que te permitan explotar dicha información, te permite sobresalir entre tus clientes y posicionarte de manera estratégica por encima de la competencia. El poder que te da la información para la toma de decisiones, que te lleven a obtener resultados satisfactorios para tu organización, lo logras con “Inteligencia de Negocio”.

Por ejemplo, en los deportes, la recolección de información de los jugadores y de equipos para su posterior análisis, se ha vuelto una herramienta fundamental para la obtención de resultados que garanticen victorias en los partidos disputados. El principal estudio que se hace con el análisis de la información es el rendimiento de los jugadores, este pretende informarnos el estatus de los jugadores al pasar de los años.

MoneyBall es una película basada en la novela “The art of winning an unfair game” del escritor Michael Lewis, basada en un hecho real en la vida de Billy Beane gerente general de los Atléticos de Oakland quien utiliza el análisis de la información de los jugadores a través de la estadísticas avanzadas, para así realizar fichajes de jugadores que le fuesen oportunos para alcanzar las victorias requeridas, su objetivo principal, mejorar el equipo tras perder una temporada más.

A lo largo de los años, el béisbol fue considerado un deporte guiado por sabias tradiciones y experiencia. Sin embargo, existe un nuevo paradigma en el que se recurrió a la ciencia como guía para el juego. La figura principal dentro de este paradigma ha sido Bill James, quien dio tres grandes contribuciones en el proceso de toma de decisiones del béisbol. En primer lugar, las sabermetrías, que es el análisis que utiliza evidencia objetiva en el béisbol, este método utiliza principalmente medidas estadísticas en la actividad del juego. En segundo lugar, sociología de lo interesante; La estrategia de Bill James para abrazar la vieja sabiduría y mostrar que esa sabiduría es incorrecta y finalmente, el Béisbol Resumido; Con 18 categorías de información estadística que no se puede encontrar en ningún otro lugar; esta información demostró que los análisis de James indican que la sabiduría tradicional y antigua para contratar jugadores ha llevado a algunas de las decisiones a prácticas irracionales en la industria. De hecho, lo que Bill James encontró no es fácilmente aceptado por los oficiales de béisbol, ya que James lo hizo sin tener antecedentes o experiencia en béisbol como jugador, entrenador o experto.

Antes de iniciar la temporada de Beisball de las Grandes Ligas del 2002, Beane enfrentó problemas con su equipo debido a limitaciones financieras. El problema apareció en términos de selección de jugadores, quiénes serán retenidos, quiénes serán vendidos y quiénes serán abordados. Beane tuvo que afrontar el mismo problema durante años; odiaba el hecho de que tantos equipos gastarían mucho dinero en jugadores potenciales o de alta calidad. Sabía que su equipo solo tenía pequeño presupuesto y el poco poder de negociación que tenía, pero entiende cómo tuvo que encontrar una manera de ganar. Por eso se le llama juegos injustos, porque los equipos de béisbol en una misma competencia tienen diferentes recursos (presupuesto).

La mayoría de los otros equipos de béisbol proclamaron que para competir con equipos como New York Yankees es muy difícil por la cantidad de dinero que posee el equipo. Sin embargo, Beane dijo que era una tontería. Si esto fuera cierto, entonces el equipo con más dinero siempre ganaría, pero de hecho hay equipos que gastan mucho dinero y aún así pierden muchos juegos. En este caso Beane se desafió a sí mismo, ¿cómo gana su equipo con tan poco dinero?

Desde ese momento, Beane decidió realizar un experimento en su nuevo paradigma. ¿Qué pasaría si el equipo basaba sus decisiones en datos científicos?

Al tener a Paul DePodesta, joven graduado de Harvard, que se rodeó de números y estadísticas, Beane comenzó a cambiar el proceso de toma de decisiones en la búsqueda de jugadores. Usando un enfoque basado en métricas de los jugadores, ya no utiliza los juicios de los scouts (expertos de béisbol que usan los equipos como cazatalentos), como consideración principal. Al principio, lo que preparó Beane no fue aceptado por los scouts, asesores y la gerencia porque la forma en que lo hizo estaba fuera de las prácticas comunes en la industria del béisbol.

Debido a la restricción financiera, Beane encontró con éxito jugadores infravalorados que pueden jugar para su equipo con salario bajo, pero en realidad tienen buena calidad, que no se aprecia a primera vista, solo con el uso de fórmulas y cálculo de datos. De esta forma, no necesitaba competir con equipos ricos para conseguir jugadores.

Al principio de la temporada la estrategia no le estaba arrojando los resultandos esperados ya que el entrenador se reusaba a realizar las alineaciones sugeridas por Bane, esto trajo como consecuencia que el dueño del equipo llámara a Bane y le exigirá explicaciones, a lo que Bane le sugirió paciencia y Fe en la estrategia. Luego de esta reunión el equipo alcanza 20 victorias consecutivas llegando a establecer un nuevo record de victorias consecutivas en la liga americana.

Usando diversas fórmulas estadísticas, su equipo pudo entender qué tipo de jugadores seleccionar y en qué orden del “line up” usarlos para conseguir hits que impulsaran muchas carreras, basándose en datos de años anteriores. El equipo también registró el menor costo por victoria que otros equipos. Todo el excelente resultado provino de una decisión basada en datos.

Moneyball demostró que la toma de decisiones basada en datos proporciona buen rendimiento y excelentes resultados, lo importante es preocuparse por la disponibilidad de datos y que no existan datos sucios. La toma de decisiones basada en datos no sustituirá nunca a la intuición, pero ambas son una buena combinación para tomar decisiones sólidas, porque la intuición es parte de toda decisión, incluso aquellas basadas en los hechos más concretos y duros.

De los enfoques de Moneyball, obtenemos lecciones aprendidas relacionadas con el proceso de toma de decisiones, son: (1) redefinir el problema, (2) no tienes que hacer lo que todos hacen, puedes ser diferente (3) saber cuándo salir, esperar y dinamizar.

La lección aprendida agudizará el proceso de toma de decisiones basada en datos para obtener resultados sólidos y excelentes, como la gran victoria de los Oakland Atheletics en el béisbol de grandes ligas.

Has de la inteligencia de negocio una herramienta para tu organización, te permitirá conocer patrones de comportamiento de los clientes, te brindará la posibilidad de conocer diversos aspectos de los clientes y potenciales clientes, aumentar las ventas, reducir los gastos, acelerar el tiempo de análisis, te ayudará a establecer metas más realistas y a tomar decisiones más certeras para tu negocio.