Reescritura de manuales

con datos

Cris Collinsworth y Neil Hornsby usan el machine learning en AWS para cambiar la forma en la que vemos partidos de fútbol americano

Reescritura de manuales con datos

Cris Collinsworth y Neil Hornsby usan el machine learning en AWS para cambiar la forma en la que vemos partidos de fútbol americano
How PFF is changing the game (2:53)

No hay nadie en el mundo que analice el fútbol americano con tanto detenimiento como PFF. Y, a pesar de que hay un equipo de más de 500 personas, existen limitaciones en cuanto a lo que pueden conseguir los humanos por su cuenta. Al aprovechar millones de puntos de datos de cada partido de las últimas 14 temporadas de la NFL y usar modelos de ML creados en Amazon SageMaker en AWS, PFF está marcando el camino de cómo se analizan y evalúan los jugadores.

Un analista inesperado

No siempre ha sido así. Neil Hornsby fundó PFF en 2006, pero su historia comienza a principios de 1980, cuando un nuevo programa de televisión que retransmitía los momentos destacados de la NFL semanalmente en el Reino Unido le inspiró.

Hornsby comenzó a leer todo lo que pudo sobre fútbol americano y, cuando descubrió un libro de Paul Zimmerman, A Thinking Man’s Guide To Pro Football, se lanzó a la piscina. “Ese libro me vendió el fútbol americano”, dijo Hornsby en un artículo de 2016 que escribió para Sports Illustrated. “En mi vida había leído un libro tantas veces”. El libro se convirtió en un catalizador para Hornsby, fue lo que cimentó su amor por el deporte y abrió un universo de complejidad y apreciación por todo lo que este podía ofrecer.

En 2003, Hornsby quiso seguir los pasos de Zimmerman y comenzar a evaluar los partidos. En 2006, fue un paso más allá y, sin dejar de lado los altos estándares de Zimmerman a la hora de ofrecer exactitud y equidad en lugar de sabiduría convencional, usó Internet y la colaboración masiva para analizar y evaluar cada jugador en cada partido, con lo que acabó fundando PFF en Luton, Inglaterra.

Para 2014, PFF tenía más de 30 empleados en todo el mundo y había logrado atraer a más de un 30 % de equipos de la NFL como clientes. Esto comenzó a llamar la atención de mucha gente, incluido cierto comentarista deportivo de gran notoriedad, Cris Collinsworth.

Un encuentro accidental

Cris Collinsworth, comentarista deportivo galardonado 16 veces con el Emmy deportivo y antiguo ala abierta en la NFL, ha viajado mucho, pero sus raíces siempre han estado en Ohio. Nacido en Dayton, su padre, Abraham Lincoln Collinsworth (que nació el día del cumpleaños de Abraham Lincoln), fue uno de los principales anotadores de la historia del baloncesto de instituto de Kentucky y, en 1958, ganó el campeonato nacional. Ser atlético le venía de familia. Después de jugar al fútbol americano universitario para los Florida Gators, Cris Collinsworth fue seleccionado en la segunda ronda del draft de la NBA por los Cincinnati Bengals para la temporada de 1981, por lo que volvió a Ohio para disputar toda su carrera en la NFL, que duró ocho años. Al retirarse de la NFL, Collinsworth comenzó una carrera de comentarista deportivo de más de 30 años en Cincinnati y, actualmente, aparece en Sunday Night Football en la NBC.

En junio de 2014, Collinsworth estaba explorando Internet en busca de información que le ayudase con un programa posterior a un partido y se topó con el sitio web de PFF, con detalladas gráficas en color evaluando a cada jugador. No tardó nada en comprar una suscripción para indagar más. Más tarde, Collinsworth envió un correo electrónico a la empresa para ver si podían enviarle todavía más información y, en cinco minutos, recibió una llamada telefónica. Era Neil Hornsby.

Su acento británico desconcertó inmediatamente a Collinsworth, quien creía que se trataba de una broma. Pero tras varios minutos hablando, se dio cuenta de que PFF era algo serio. Collinsworth acabó comprando una participación mayoritaria y, en octubre de 2014, Neil Hornsby reubicó a su equipo y a su familia a Cincinnati.

En busca de oro con AWS

La mudanza otorgó a Hornsby un mejor acceso a los equipos y la inversión permitió que PFF creciera. Sin embargo, basarse solo en estadísticas y análisis puede ayudar a hacer crecer hasta cierto punto, pero se necesita más. Hornsby y su equipo comenzaron a migrar su infraestructura a la nube y, a medida que estos nuevos sistemas pasaban a estar en línea, los procesos simplificados permitían recopilar más y más datos. Con las bases de datos creciendo tanto, PFF comenzó a buscar más formas de evaluar y medir los factores ganadores de los partidos de fútbol americano.

En julio de 2019, PFF anunció que había migrado toda su pila a AWS. “Se trata de un tesoro de datos”, dice Collinsworth. “Usar la IA y ML nos permite procesar más datos que si solo usáramos humanos. Además, podemos identificar patrones que solo las máquinas pueden ver”.

Según una nota de prensa de julio de 2019, “PFF utilizará los servicios de cómputo, almacenamiento, base de datos, sin servidor, análisis y machine learning de AWS para mejorar la eficacia operativa, innovar a un ritmo más rápido e impulsar un mayor significado de los datos estadísticos del juego. AWS permitirá a PFF descubrir métricas nunca antes vistas que cambiarán la forma en que los equipos, los aficionados y los medios experimentan el fútbol americano”.

Según Collinsworth: “Estudiamos y evaluamos cada jugador en cada jugada en cada partido. Colaborar con AWS nos permite entender mejor, perfeccionar y mejorar lo que hacemos con estas inmensas cantidades de datos y cómo se las ofrecemos a los aficionados. Usamos servicios como Amazon SageMaker para crear, formar e implementar modelos de machine learning para poder generar predicciones y ofrecer información de forma más rápida a los equipos y socios de retransmisión”.

Desde que comenzaron a hacer un uso total de AWS, Hornsby, Collinsworth y PFF están entusiasmados con cómo su rol moldea y transforma cómo se analizan los partidos de fútbol americano y, más importante aún, con cómo transforma la experiencia para los aficionados, pues enseñan que el fútbol americano esconde más de lo que parece.

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