Провал Порто: почему данные не обманули

Числа не лгут

Я десять лет создавал алгоритмы производительности для топ-клубов Европы — провал «Порто» был не драмой, а арифметикой. Ансельми пришёл в январе 2025 с тактическим планом на основе владения и xG. Но к июлю данные закричали: 21 матч, 10 побед, 6 ничьих, 5 поражений. Только 5 голов в групповом этапе. Это не плохой тренер — это сломанные входные данные.

Когда модели перерастут человека

Его система предполагала полный контроль над динамикой команды, но игнорировала вариативность. Коэффициенты завершённых передач Opta показали: средняя линия была структурно жёсткой; триггеры прессинга StatSports не были адаптированы под физический темп «Порто». Статистика не лгала — он просто перестал слушать её.

Тихий уход тренера-аналитика

Это не о личности. Это о расхождении KPI. Он оптимизировал прошлое, игнорируя контекст: плотность конкуренции Европы требует больше интуиции, чем данных. Мы уже видели это раньше — в Серии А, Ла Лиге, даже в Лиге чемпионов. Один алгоритм. Другой клуб. Реальная история? Данные знали раньше, чем он.