Na era digital e tecnológica, o uso da análise de dados revolucionou a forma como os esportes são praticados e gerenciados.
Em todos os esportes de alto desempenho, a análise de dados tornou-se uma ferramenta essencial para equipes e atletas na tomada de decisões estratégicas e na otimização do desempenho.
Por meio da coleta e análise de uma grande quantidade de informações, os dados fornecem uma visão profunda dos padrões, tendências e pontos fortes de equipes e jogadores.
Com essas informações, os técnicos podem criar estratégias mais eficazes, os gerentes podem tomar decisões de transferência mais informadas e os atletas podem melhorar seu desempenho pessoal.
Análise de dados para recursos humanos no futebol
Atualmente, não é de surpreender que os clubes de futebol das principais ligas da Europa estejam aproveitando a análise avançada de dados em seu processo de tomada de decisão para contratar jogadores.
Essa abordagem, baseada na análise exaustiva de grandes quantidades de informações, provou ser altamente benéfica.
Um exemplo proeminente é o caso do Leicester City, um clube que implementou essa metodologia para descobrir recursos humanos talentosos e formar uma equipe que, em apenas alguns anos, deixou de competir na segunda divisão inglesa para ganhar o título da Premier League na temporada 2015/2016.
Um marco importante nessa trajetória foi a contratação de N'Golo Kanté, que se juntou ao Leicester vindo do campeonato francês por uma taxa de 3,5 milhões de euros.
Depois que o clube foi coroado campeão, Kanté foi transferido para o Chelsea por uma taxa significativamente mais alta, de 35,8 milhões de euros.
Outro exemplo notável é a contratação de Riyad Mahrez em 2014 do Havre Athletic Club, time da segunda divisão francesa, por apenas 750.000 euros.
Posteriormente, o Leicester transferiu Mahrez para o Manchester City por incríveis 67,8 milhões de euros.
Esses exemplos ilustram como o Leicester City usou a análise de dados para tomar decisões acertadas sobre transferências, permitindo identificar jogadores de alto potencial e maximizar seu valor no mercado de transferências.
Esses sucessos destacam a importância da análise avançada de dados no mundo do futebol atual.
Outros exemplos notáveis de análise de recrutamento
Outro grande exemplo do uso de dados no futebol é o trabalho de Monchi no Sevilla.
Ele falou abertamente sobre a equipe de engenheiros, físicos e estatísticos com a qual o clube colaborou para criar um algoritmo para identificar jogadores talentosos.
Há vários casos significativos que comprovam essa afirmação, incluindo Ivan Rakitic, Joules Kounde e Diego Carlos.
Arsène Wenger, renomado gerente de futebol e ex-gerente do Arsenal Football Club, tem sido um defensor e pioneiro no uso da análise de dados no futebol.
Wenger é conhecido por sua abordagem inovadora e seu interesse em incorporar novas tecnologias e métodos científicos ao esporte.
Durante sua gestão no Arsenal, Wenger introduziu o conceito de "scouting" baseado em dados e análises avançadas.
Ele implementou um sistema abrangente de coleta de dados que abrange vários aspectos do jogo, como desempenho dos jogadores, estatísticas de partidas e análise tática.
Esses dados foram usados para identificar talentos emergentes, avaliar o desempenho dos jogadores e melhorar a tomada de decisões em termos de recrutamento e estratégias de jogo.
Como minha organização pode se beneficiar desses modelos?
Ao contrário dos times de futebol, as empresas no México tendem a usar métodos tradicionais para recrutar talentos.
Na maioria dos casos, os candidatos precisam passar por um primeiro filtro baseado em um curriculum vitae (CV), que, em muitos casos, é impessoal, pode ser manipulado e não fornece uma descrição completa do perfil de trabalho do candidato.
Essa abordagem negligencia as habilidades sociais do candidato, como ambição, comprometimento, autogerenciamento do desempenho e liderança, entre outras.
No entanto, é verdade que, diferentemente dos times de futebol, as empresas não dispõem de informações detalhadas para facilitar a tomada de decisões.
Entretanto, na Mind Capital, nos inspiramos no método de aquisição de talentos dos esportes profissionais e desenvolvemos um algoritmo exclusivo.
Esse algoritmo tem a capacidade de identificar os candidatos que mais se assemelham a um perfil de referência, levando em conta tanto as habilidades técnicas (anos de experiência, área de especialização, idiomas, etc.) quanto as habilidades interpessoais (resiliência, tomada de decisões, proatividade, etc.).
O perfil de referência pode ser outro funcionário que desempenhe com sucesso funções semelhantes ou até mesmo um perfil criado especificamente para o cargo em questão.
O algoritmo gera um relatório que permite que o candidato seja comparado com o perfil ideal e inclui dois indicadores numéricos que ajudam a avaliar se o candidato é mais ou menos semelhante ao perfil ideal.
Isso fornece orientação ao tomador de decisões e complementa o processo, fornecendo informações significativas.
O que minha organização, em termos de recursos humanos, ganha com esse modelo?
Essa ferramenta não substitui completamente o processo de recrutamento; em vez disso, ela complementa o processo e elimina os vieses típicos de recrutamento, agilizando o processo ao sintetizar informações de forma rápida e concisa.
O principal benefício desse modelo é a redução da rotatividade de pessoal.
De acordo com o Huffington Post, perder um funcionário pode representar entre 1,5 e 2 vezes o salário anual, considerando os custos de recrutamento de talentos, bem como a perda de conhecimento.
Selecionar seus candidatos corretamente, conhecendo em detalhes as características que eles podem trazer para a mesa, pode resultar em sucesso para sua organização, como o Leicester City demonstrou na temporada 2015/2016.
Em um mercado altamente competitivo como o do futebol, em que a tomada de decisões estratégicas pode fazer a diferença entre o sucesso e o fracasso, a análise de dados se tornou uma ferramenta essencial.
Você está ciente dos benefícios que isso pode trazer para sua empresa ou organização?
Interessado em saber como a análise de dados pode aprimorar seus processos de recrutamento e seleção?
Entre em contato com a Mind Capital para obter mais informações sobre o produto que desenvolvemos.
Se estiver interessado em ser considerado como candidato em nossos processos de seleção atuais ou futuros, convidamos você a deixar seus dados em nosso formulário.
Nossa equipe terá o prazer de avaliar suas habilidades e experiência para futuras oportunidades de emprego.
Andoni Goicoechea Pederzini
