Em 2003, o livro “Moneyball” narrou a ascensão do Oakland Athletics, equipe de beisebol com orçamento limitado, que desafiou os gigantes do esporte ao contratar jogadores com base em estatísticas, revelando talentos negligenciados. Dois anos depois, a história inspirou um filme, consolidando a ideia de que números podem ser sinônimo de eficiência e vantagem competitiva.
Anos mais tarde, o método encontrou um novo lar no futebol, esporte menos previsível e com grandes desigualdades financeiras. A questão central era: um clube “pequeno” conseguiria usar estatísticas para competir com os mais ricos?
A base do sistema reside na “sabermetrics”, campo de estudo que busca medir nuances do beisebol de forma objetiva. No futebol, essa abordagem se traduziu em novas métricas, como os “expected goals” (xG), que estimam a probabilidade de um chute se tornar gol, os “expected assists” (xA), que avaliam o potencial de um passe, e modelos mais complexos, como o “expected threat from passes” (xT), que mensura o perigo gerado por passes em termos de chance de chute ou gol.
Na Europa, clubes como o Brentford, da Inglaterra, liderados pelo investidor Matthew Benham, adotaram o recrutamento de atletas baratos com números promissores. Benham, com experiência em apostas esportivas e finanças, aplicou modelos matemáticos e focou em treinamentos específicos, apesar de negar o rótulo “Moneyball”.
O Brighton & Hove Albion, sob Tony Bloom, também se destacou com um departamento analítico sofisticado, identificando talentos subvalorizados e transformando-os em desempenho esportivo e valor de mercado. Exemplos notáveis são Moisés Caicedo e Alexis MacAllister, adquiridos por valores modestos e vendidos por quantias elevadas.
O sucesso de Brentford e Brighton atraiu a atenção de equipes com grandes orçamentos, como Manchester City, Liverpool e Bayern de Munique, que passaram a incorporar análises estatísticas intensivas para reduzir riscos em contratações e otimizar o desempenho. O Paris Saint-Germain também adotou a estratégia, buscando o título da Champions League.
Nos clubes de elite, a abordagem “Moneyball” visa maximizar cada investimento, utilizando modelos de previsão para decisões de contratação, renovação e escalação, considerando desempenho futuro, risco de lesão e adaptação ao estilo da equipe. As estatísticas avançadas também auxiliam na análise do desempenho, com métricas como o PPDA (passes permitidos por ação defensiva) medindo a intensidade da pressão de um time.
Fonte: placar.com.br
