"Al final de ese partido, la mente de Rafa era huevos revueltos".
Craig O'Shannessy formó parte del equipo de entrenadores de Dustin Brown cuando el calificador alemán eliminó sensacionalmente al dos veces campeón de Wimbledon Rafael Nadal en el All England Club en 2015.
A través de números, patrones y datos, O'Shannessy orquestó el plan del juego para enviar a Nadal a empacar en la segunda ronda hace casi cinco años.
"Después del partido, lo describí como un caos organizado", dijo O'Shannessy a Omnisport. "Muchas veces con Dustin es puro caos. A veces él gana con él, a veces pierde. Lo que nos sorprendió fue que organizamos su caos para que las personas (que) no lo conocieran, lo hubieran visto pensando que todo el infierno es se está soltando, mientras veo que el partido dice: "Está ejecutando los patrones de los que hablamos perfectamente".
"Se trata de quitarle lo que Rafa quería hacer. Se trata de atacarlo temprano en el punto, se trata de atacarlo por completo, ir tras las devoluciones simplemente porque sabes a dónde va el servicio, acerca de los tiros y traerlo". Se trata solo de jugar con su mente y hacerlo muy poco claro ".
O'Shannessy, quien es reconocido como un líder mundial en enseñanza y análisis, ha seguido transformando el deporte. Se asoció con Novak Djokovic como su principal estratega en 2017 y ayudó al serbio a volver a la cima con cuatro títulos importantes en tres años.
Ahora que trabaja con el semifinalista del Abierto de Estados Unidos de 2019 Matteo Berrettini, Jan-Lennard Struff, Alexei Popyrin y Tennis Canada, O'Shannessy calcula los números para sus jugadores.
"En cada partido, el jugador recibe un informe preliminar que tiene texto, detalles específicos sobre lo que les gusta hacer a los jugadores. Pondré un montón de números, tablas y gráficos, particularmente sobre los patrones de servicio y la duración del rally, y luego el video". dijo. "Sigues martillando y apoyando la estrategia ganadora de tantas maneras diferentes como puedas".
Se le preguntó al hombre que está a la vanguardia de la analítica en el tenis cuánto más lejos pueden llegar los datos.
"Todavía estamos muy lejos. Solo estamos rascando la superficie", dijo O'Shannessy. "Hay muchos números y datos que vemos, pero aún no sabemos exactamente lo que significa. Los próximos cinco años serán increíblemente importantes y sabremos mucho más de lo que sabemos ahora. Estamos apenas al comienzo de el viaje."
Sobre datos y patrones, O'Shannessy agregó: "Por ejemplo, cuando regresas, no puedes cubrir todo. Los jugadores que intentan cubrir todo, básicamente terminan cubriendo nada. Lo miras por el puntaje, si un jugador está en 30-30, realmente necesita el punto. Si está en 40-15, no necesariamente necesita el punto.
"Por lo tanto, los jugadores tendrán la tendencia de gravitar a ciertos lugares cuando necesiten ese punto y si estás sentado allí esperando por él, de repente la ventaja de ese punto se da por completo. En lugar de que el regresador esté desequilibrado, el servidor está fuera de balance porque el retorno está volviendo más fuerte y más rápido. Están en defensa en lugar de ofensiva.
"Al principio de mi carrera como entrenador, naturalmente pongo un gran énfasis en el oponente, la idea es que vas a jugar 50 partidos en un año y solo puedes jugar dos o tres donde creas que has jugado increíblemente. El otro 47 va a ser tu juego B o C el que triunfe, así que cuanto más entiendas, no se trata de que juegues un tenis fenomenal, se trata de hacer que jueguen mal. Esa mentalidad quita la presión y la lleva al otro lado de la cancha ".
Luego está la inteligencia artificial. Stats Perform, del cual Omnisport es parte, aprovecha el verdadero poder de los datos deportivos al aprovechar los avances en inteligencia artificial para generar las ideas más ricas de la industria, aunque está relativamente sin explotar en el tenis.
"La IA es capaz de procesar algunos datos muy grandes y darle sentido", agregó O'Shannessy. "La capacidad de hacer pronósticos a partir de allí sobre porcentajes y situaciones. Ya estoy buscando la mejor manera de incorporar IA y el resultado final para ayudar básicamente a los jugadores a ganar más partidos".