¿Por qué perdió el PSG con un 87% de probabilidad?

La Ilusión de la Intuición

He dedicado cinco años construyendo modelos de machine learning para análisis deportivo—primero en la NBA, ahora en fútbol. Al ver el titular “PSG vs Miami International”, no vi estrellas ni héroes: vi datos.

El modelo predecía un 87% de probabilidad de victoria para el PSG basado en xG, tiempo de posesión, precisión de pases y estructura defensiva en 15 partidos. Pero perdieron. No por la salida de Messi del Barça, ni por debilidad del plantel. Sino porque se olvidó medir lo que ocurre cuando la presión aumenta.

El Punto ciego en las Métricas de Posesión

La mayoría analistas asocian alta posesión con dominio: es un sesgo cognitivo disfrazado como intuición. El PSG tuvo un 62% de posesión promedio contra Miami—but su final tercio bajó al 54%. ¿Por qué? Porque su estructura mediática colapsó bajo presión opositora: una variable invisible al ojo humano, pero clara para el modelo.

Lo Que el Modelo Vio y Tú No

Miami presionó líneas altas con agresividad—no solo físicamente, sino estadísticamente. Su eficiencia en contragolpe disparó desde D-group (43%) mientras la construcción del PSG fue estática—ritmo demasiado lento bajo presión.

La historia real no es que el PSG “perdió”. Es que malinterpretamos su identidad como un club “gigante”—ignorando que su estructura defensiva se optimizó para elegancia, no eficiencia.

No celebro clubes ni jugadores. Sigo los datos.