Estudio de caso: Buffalo Bills

Manteniéndose a la vanguardia cuando la tecnología de seguimiento de atletas comenzó a convertirse en un lugar común en los vestuarios de la NFL, el entrenador principal de fuerza y acondicionamiento de los Buffalo Bills, Eric Ciano, es un poco pionero en un enfoque de práctica basado en datos.

Mirando a Catapult como un entrenador de fuerza que tradicionalmente no ha tenido un dispositivo pequeño que le ayude a dictar su carga de trabajo diaria, Eric describe la tecnología en términos sencillos para sus jugadores.

“Es del tamaño de un buscapersonas, como en los días en que la gente tenía buscapersonas. Hicimos nuestras camisas Nike dry-fit para nuestros muchachos y cosimos un bolsillo en la parte de atrás, así que los muchachos antes de la práctica, pusimos las unidades en el bolsillo. Los ponemos en sus casilleros encendidos para que los muchachos sepan que se los pusieron antes de la práctica, y solo sabemos atraparlos cuando salen del campo, agarrarlos y guardarlos en nuestros bolsillos. Cuando terminamos con las unidades, las apagamos y tenemos una estación de acoplamiento: acoplamos todas las unidades y descargamos toda la información en la computadora, luego podemos desglosar los datos de la forma que queramos”.

Usando las primeras etapas de su asociación con Catapult para recopilar datos y encontrar señales de alerta en la información, desglosar esos datos gira en gran medida en torno al análisis de PlayerLoad en tiempo real y después de la sesión. El uso de esta métrica fácil de entender muestra rápidamente quién puede estar haciendo demasiado ese día.

“Uno de nuestros jugadores ha tenido cuatro prácticas seguidas en las que su PlayerLoad estaba por las nubes, su distancia era realmente alta. Dije 'oiga, entrenador, es posible que tengamos que tener mucho cuidado con esto'.

“Para nosotros, queremos ser el enlace entre los entrenadores ofensivos y defensivos y los equipos especiales, para que todos sepan lo que está pasando para que no los estés desgastando, no los estoy desgastando y luego eventualmente lo estamos matando y se rompe.

“Ahora tenemos una manera de monitorear a estos muchachos y todos saben cuál es su posición”.

El análisis de los datos mostrará valores atípicos que pueden no haber sido visibles a simple vista, pero también le permitirá monitorear de cerca a los atletas que ya sabe que necesitan atención adicional.

Con más jugadores en su equipo a los que puede prestar atención activamente en cualquier momento, al objetivar cada movimiento, esencialmente está vigilando a cada jugador durante cada segundo de práctica y luego permitiendo que los datos le muestren lo que era importante.

“Otro de nuestros muchachos es un ejemplo perfecto, porque jugará en todos los equipos especiales y jugará muchísimo en defensa.

“Él es el tipo de jugador que vamos a tener que monitorear de cerca debido al uso excesivo, y porque es alguien que tiene muchos cambios de dirección si miras sus números ahora. Así que definitivamente es alguien que tiene que ser un tipo monitoreado”.

Otro beneficio que Eric encontró en tener el sistema Catapult como punto central de cada práctica es que promueve la competencia entre los jugadores y les permite comprender mejor lo que hicieron cada día.

“Los muchachos vienen y preguntan '¿cuál fue mi PlayerLoad hoy?', 'Ayer fue una práctica difícil, ¿cómo se vio en la computadora? ¿Fue tan duro como me pareció a mí?'

"Podemos regresar y decir 'sí, corriste esta cantidad de distancia, esta cantidad de sprints a esta velocidad, y dar retroalimentación a estos muchachos, lo cual es bueno porque saben que trabajaron duro y la computadora demostró que trabajaron duro".

Eric y los Buffalo Bills conocen el potencial de la tecnología, particularmente con la aplicación de IMA y el monitoreo específico de la posición, pero están al final de la forma más inteligente de profundizar en el uso de Catapult: recopilar datos durante el primer año sin haciendo cualquier cambio irracional, luego construyendo puntos de referencia para cada atleta y posición, así como encontrando patrones dentro de los datos.

“Nuestro objetivo en este momento es analizar los datos durante un año, obtener la mayor cantidad de información posible, crear excelentes estándares para cada grupo de posición y poder monitorear a nuestros empleados ahora y saber que no están siendo utilizados en exceso”.

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