Il Milan, il Metodo “Moneyball” e la Sabermetrica

Paolo Maldini sarà sostituito al Milan da un algoritmo che sfrutta l’intelligenza artificiale e la sabermetrica, metodologia utilizzata per la prima volta dalla squadra di baseball degli Oackland Athletics. Analizziamo quali vantaggi e svantaggi può apportare l’applicazione di questa metolodogia nel mondo del calcio e quali possono essere gli scenari futuri.

Come sarà il Milan del post-Maldini? Mentre tifosi (e giocatori) s’interrogano sul nuovo corso dirigenziale, il patron Cardinale ovvero l’uomo che ha optato per la rivoluzione ha già le idee chiare. Il Milan è pronto ad un salto nel futuro affidandosi, al posto dell’ex terzino e icona milanista, a Moneyball ovvero un algoritmo con la capacità di attingere all’intelligenza artificiale ribattezzata SABERMETRICA dall’acronimo SABR (Society for American Baseball Research) dal suo maggiore esponente, Bill James.

L’obiettivo della sabermetrica è quello di analizzare tutti quei dati che non rientrano nella semplice notazione statistica, quelle voci che messe in correlazione con le altre fanno emergere aspetti che possono sfuggire all’occhio umano. Ma non solo. Spiegare i risultati passati e confrontandoli con quelli attuali consente una presa di coscienza sul lavoro svolto, ma la vera ed ambiziosa svolta sta nel cercare di predire le prestazioni future.

Per capire bene di cosa stiamo parlando bisogna lasciare il calcio e trasferirsi nel mondo del baseball, con un focus sulla vera storia degli Oakland Athletics, raccontata egregiamente in un film di successo dal titolo “Moneyball, l’arte di vincere” con protagonista Brad Pitt. La star di Hollywood interpreta il general manager della squadra Billy Beane, che dopo essersi visto negare un aumento di budget per alzare il livello dei suoi trova aiuto in un giovane laureato in economia con il quale sviluppa il classico piano B. Billy Beane, in qualità di general manager degli Oakland Athletics, è chiamato a competere con squadre che hanno un budget 4 volte superiore a quello a sua disposizione. Si dice che la povertà aguzza l’ingegno e nel 2002 Billy Beane decide col suo staff di costruire una squadra con un approccio allora rivoluzionario, infatti le sue scelte nella costruzione del roster sono orientate sul dato della percentuale di arrivo in base del battitore. Così facendo, gli Oakland Athletics diventano una squadra che mira solo alla conquista delle basi e di fatto rivoluzionano il gioco. Pur mancando il titolo raggiungono le semifinali di World Series con un monte ingaggi contenuto e soprattutto battono il record di vittorie consecutive.

In pratica gli Oakland Athletics per la scelta dei giocatori hanno iniziato a sfruttare da quel momento un sistema basato sulla Sabermetrica, con buona pace dello scetticismo di osservatori e addetti ai lavori. Di cosa si tratta? È modello di analisi che sfrutta statistiche dettagliate a 360°. Sfruttando dati, numeri, storico e caratteristiche individuali dei giocatori si può così fare un modello di previsione e rispondere a domande oggettive su richieste particolari inerenti a particolari aspetti o peculiarità dei protagonisti. Il tutto può tornare utili ai tecnici e ai preparatori fisici e atletici. Basti pensare che si possono raccogliere informazioni anche su alimentazione, sonno ecc. In questo dunque l’intelligenza artificiale ha un ruolo cardine permettendo di raggruppare statistiche e analisi. Così facendo si riducono i tempi e si ha una mole di materiale importante e soprattutto già “scremata”.

Nel continente europeo, la sabermetrica ha meno fascino. C’è una certa rigidità nell’accettare scelte dettate dall’analisi dei numeri piuttosto che dall’esperienza. Lo stesso ex Direttore Generale della Roma, Walter Sabatini, al termine del quinquennio in cui ha guidato la squadra dagli uffici, ha criticato la filosofia della proprietà statunitense, troppo orientata secondo lui ad analisi statistiche “fredde”, lontane dal modo di vivere il calcio in Italia. Restando in Europa, questa volta in Inghilterra, è Kevin De Bruyne a fare un passo verso la sabermetrica. Costretto da circostanze extra calcistiche che hanno visto il suo procuratore finire in carcere per reati legati al riciclaggio del denaro e falsificazione dei documenti, il calciatore Belga si è affidato ad un team di data analyst per dimostrare l’importanza del suo gioco per il Manchester City, la centralità del suo ruolo in squadra e una serie di scenari che vedevano i Cityzens favoriti nelle competizioni future rispetto alle concorrenti. Tutto ciò gli è valso un contratto da 24 milioni di euro a stagione fino al 2025.

Da anni Beane viene accostato a vari progetti calcistici europei che pare vogliano approcciare il gioco su base esclusivamente statistica, facendo passare la sua metodologia come futuristica, ma allo stesso tempo difficilmente applicabile al calcio ma in realtà il modello Moneyball ha già fatto capolino nel mondo del calcio e in particolare in due club come il Brentford e il Midtjylland grazie in particolare rispettivamente a Matthew Benham e Rasmus Ankersen dove viene utilizzando in maniera integrale, a discapito di ciò che pensa Sabatini. I risultati sono stati incoraggianti, come confermato anche dai titoli vinti dai danesi che hanno centrato la qualificazione in Europa e dalla crescita avuta anche del club inglese. Ovviamente per quanto riguarda il calcio, rispetto al baseball, vengono inseriti degli altri parametri come possono essere gli expected goal, le occasioni create e non sfruttate, analisi delle prestazioni e anche quando possibile caratteristiche a livello umano. Lo stesso Cardinale ha sperimentato il tutto attraverso il suo fondo RedBird, nelle società in cui ha quote come Liverpool e Tolosa.

Va specificato quindi, che il sistema alla “moneyball” non consiste tanto nell’utilizzo dei dati statistici (cosa che ormai tutti fanno) quanto in un differente paradigma di ricerca, atto a selezionare profili con statistiche che contribuiscano in modo determinante al sistema di gioco da implementare sul campo. Eclatante in questo senso è stato il caso del Burnley di Sean Dyche, che, seguendo fedelmente le indicazioni del metodo “moneyball” aveva scelto giocatori bravi a sfruttare le seconde palle e ad abbassare la componente di improbabilità legato alle situazioni convulse di gioco, un aspetto che peraltro è molto caro a José Mourinho.

Per tornare a un esempio pertinente al caso del Milan, se si volessero esasperare i concetti di gioco di legati al pressing e alla riaggressione, principi di gioco fondamentali per il tecnico Pioli, la società dovrebbe trattare giocatori con elevate % di riuscita delle azioni di pressione. A questo punto va però detto che il modello di recruiting di questi anni, non risulta certamente improvvisato e basato sulle sensazioni calcistiche di Maldini. Anzi si può suddividere su tre livelli: a) rapporti commerciali, b) processo di investimento, c) scouting.

A livello commerciale Ivan Gazidis ha cercato di slegarsi da rapporti morbosi con club e agenti, in controtendenza rispetto all’era Galliani. L’esempio portato da Gazidis è quello dei bambini che fanno le squadre nelle partite in strada, dove si cerca di scegliere il giocatore più forte e non l’amico. In termini di processo di investimento si è parlato della commissione composta da Maldini, Massara e i membri del board i quali valutavano i parametri per ogni acquisto di un calciatore proposto dallo scouting. Infine c’è proprio l’area scouting in cui, vi è integrazione tra osservatori e analisti. Quindi al dato statistico valutato dall’analista si aggiunge “l’eye test” dell’osservatore: “può capitare che uno scout si invaghisca di un giocatore e l’area analisti cerchi un riscontro delle sue sensazioni nei numeri. O, al contrario, chi si occupa dei dati nota statistiche particolari per un calciatore e allora l’osservatore valuta ciò che accade in campo.”

La scelta di integrare gli osservatori agli analisti, in virtù anche di come ha lavorato bene il gruppo di Maldini in questi anni, risulta necessaria, perché il calcio rispetto al baseball presenta numerosi eventi difficilmente traducibili in statistiche e spesso le metriche hanno una visione limitata di determinati eventi. In più molte delle statistiche principali si basano sugli eventi in cui il giocatore gioca la palla, che nel calcio avviene in media per il 2% del tempo effettivo di una partita. Questo non rende certo le statistiche applicate al calcio inutili, dato che ci consentono di arrivare comunque ad un buon livello di analisi, ma la complessità del calcio è però tale da conservare un ruolo rilevante per la componente umana, psicologica ed emotiva, trattandosi anche di un gioco di squadra.

I sistemi statistici avanzati, molto spesso ottengono dei risultati che non hanno senso da un punto di vista sportivo. Sono logici da un punto di vista matematico, ma la scelta dei dati da analizzare porta dei risultati fuori focus. Il gradino è tutto lì, il software lavorerà sempre in modo corretto, ma tutto sta nell’affidargli il compito giusto, e per farlo occorre ricorrere all’intuito. La statistica senza la competenza porta l’attenzione lontana dall’essenziale. Infatti, nonostante i giocatori vengano seguiti e analizzati in maniera approfondita, capita a tutti i dirigenti di sbagliare acquisti. Ad esempio nel caso del Milan 22/23 l’apporto dei nuovi arrivi è stato al di sotto delle attese, probabilmente anche attraverso alcune scelte dell’allenatore. Il rendimento al termine della stagione è stato giudicato insufficiente e certamente anche nel programmare il futuro ci saranno state delle visioni divergenti. L’accresciuto numero di dati disponibili impone infatti una cernita tra l’essenziale e l’inutile, poichè il rischio è quello di andare in confusione in quanto troppe informazioni generano paralisi decisionale. Non a caso nello staff di un allenatore ad alti livelli esiste un team di analisti statistici.

Alla base della decisione di Cardinale c’è quindi l’obiettivo da parte della proprietà di lavorare in un altro modo sfruttando un budget magari inferiore, ma con scelte più oculate. E in questo ecco che Moneyball potrebbe fare al caso del “nuovo” Milan, con Moncada e Furlani pronti a formare il nuovo trio mercato con l’intelligenza artificiale, creando quel giusto compromesso tra statistica e “occhiometro dell’osservatore”. Il Milan ha scelto di osare, ricercando qualcosa di nuovo. Del resto è nel background storico del club rossonero cercare la vittoria attraverso l’innovazione. Ne ha fatto le spese la storica bandiera Maldini, forse anche ingiustamente, ma il Diavolo nella sua storia ci ha insegnato che dalle scelte in controtendenza e rivoluzionarie sono nati i suoi cicli più belli in Italia e nel Mondo. Di certo non mancherà la curiosità da parte di tutti gli appassionati del calcio italiano. Forse anche stavolta, il Diavolo ha tracciato la strada da seguire per un futuro luminoso per tutto il nostro movimento.