El número honesto con su margen, y la demo

## Viernes, 10:00. Que se entienda y le puedan poner el sello

Toda la semana has trabajado para llegar aquí: un modelo honesto del que te puedes fiar. Pero un modelo que nadie entiende no cambia ninguna decisión. Hoy el trabajo es traducir lo técnico a algo que Patricia pueda poner delante de un presidente de club: unas pocas figuras limpias, una tabla de valores con su margen, y un informe de media página. Patricia no quiere ver tu código ni tus folds: quiere saber si el modelo acierta fuera de los datos con los que lo hiciste, cuánto te puedes equivocar en millones, y si puede ponerle el sello de Fichaje a ese número.

El margen de error es la pieza que convierte un número en algo defendible. Hasta ahora has hablado de R², que mide la fracción de variación explicada pero no se entiende fuera del mundo técnico. Para un director deportivo, lo que importa es otra cosa: cuántos millones de media se equivoca el modelo. Eso es el error absoluto medio (MAE, por sus siglas en inglés), y en el modelo honesto es de 7,9 millones de euros. Significa que, de media, la estimación se desvía unos 8 millones del valor real. No es poco, pero es honesto: Patricia prefiere un «vale 78 millones, más o menos 8» a un «vale 90» a secas que luego falle y le cueste un cliente.

## Gangas y globos

La entrega que de verdad usa Scouting no es un número suelto, es una tabla: cada jugador objetivo con su valor estimado y una lectura. Lo más útil para un ojeador son dos categorías. Las gangas son jugadores cuyo valor estimado para el año que viene está claramente por encima del valor actual: el modelo cree que van a subir, así que fichar ahora es comprar barato. Dani Olarra es una de ellas: vale 16 millones hoy y el modelo honesto estima casi 78 para el año que viene. Los globos son lo contrario: jugadores con un valor actual alto y stats que no lo sostienen, cuyo valor estimado baja. Fichar un globo es pagar caro algo que va a valer menos.

Dónde pones el umbral para llamar «ganga» o «globo» a un jugador es una decisión tuya, y la justificas. Un criterio razonable es marcar como ganga a quien el modelo estima que sube más de un cierto porcentaje sobre su valor actual, por encima del margen de error del modelo (si el modelo se equivoca de media en 8 millones, una subida de 2 millones no es señal, es ruido). La idea clave es no vender como oportunidad algo que cae dentro del margen de error: una «ganga» que sube menos de lo que el modelo se equivoca no es una ganga, es una ilusión.

## La demo: defender el número honesto

A mediodía presentas ante Patricia y Chus. Es el momento más difícil de la semana, y no por lo técnico: por sostener un número honesto delante de alguien que quería otro.

1Patricia  12:31
2Al grano: ¿esto acierta con jugadores que el modelo no ha visto, o solo con los que ya tenía delante?
3Porque me dijeron un acierto casi perfecto y ahora oigo 0,61, aclárame eso. Mi sello va encima de ese número.
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5Tú  12:31
6El número casi perfecto del principio (0,9465) era sobre los jugadores con los que entrené el modelo: no
7valía nada, el modelo se los había aprendido de memoria. El de la prueba de un solo reparto tampoco es
8fiable: con otro reparto sale otro número. Al validarlo con cinco repartos, el número honesto es 0,61, estable.
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10Patricia  12:33
11O sea, el número casi perfecto era de los jugadores que ya conocía.
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13Tú  12:33
14Exacto. Prefiero un 0,61 que se sostiene con cualquiera, y lo doy con su margen: unos 8 millones de error
15medio. Ese margen es lo que puedes poner delante de un club.
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17Chus  12:34
18Ya, pero lo de Olarra... me diste 90 el miércoles y ahora me lo bajas a 78 😕
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20Tú  12:34
21El 90 venía del modelo que memorizaba, Chus. El honesto dice que Olarra es una ganga —vale 16 hoy y
22estimamos 78—, pero no 90. Prefiero decírtelo yo ahora que el presidente dentro de un año.
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24Patricia  12:35
25Menos mal que lo validaste antes de ir al club con el número inflado. Prefiero un número honesto con su
26margen a uno bonito que me cueste la reputación. Buen trabajo.

Y ahí está el cierre del caso. Sin tu trabajo, Fichaje le habría dado a Chus —y, con el sello de la casa, a su club— un valor inflado de 90 millones para Olarra, respaldando un fichaje a un precio que el dato honesto no sostiene. Tu hallazgo cambió el número que Fichaje pone sobre el jugador: de una cifra alta sin margen, salida de un modelo que había memorizado, a una estimación honesta de 78 millones con su margen de error. Olarra sigue siendo una ganga, pero no la ganga que decía el primer modelo. Eso es lo que vende Fichaje: criterio honesto, no el número que el cliente quiere oír.

## El repositorio terminado

Al cerrar la semana, mira lo que tienes: sin haberlo montado de golpe, has construido un proyecto completo. Los cinco scripts numerados de src/, las consultas de sql/, los datos, el requirements.txt y el README que escribes hoy. Cada ejercicio de código de la semana era un trozo de uno de esos ficheros. Es un proyecto de estimación de valor de mercado de jugadores que puedes abrir en un editor, ejecutar de principio a fin fuera del navegador, y subir a GitHub como pieza de portfolio. El README es tu entregable intelectual: no es un trámite, es donde cuentas el hallazgo honesto del caso.