La jornada 13 de Segunda División se jugó del viernes 6 al lunes 9 de noviembre con tres partidos aplazados: Castellón–Eibar, Granada–Tenerife y Andorra–Mallorca. Por eso seis equipos llevan 12 partidos y el resto 13, y lo tendré en cuenta en cada comparación.

El Almería es líder con 29 puntos tras ganar 0-1 en Girona. Le sigue el Castellón con 27 (y un partido menos), después el Burgos con 24, y Eibar y Granada con 23 (los dos también con 12 partidos). Mallorca y Sporting suman 22. Abajo, el Andorra tiene 11 puntos en 12 partidos, Cádiz y Albacete 10, y el Ceuta 5: una victoria, dos empates y diez derrotas.

En total se han jugado 140 partidos con 381 goles (2,72 por partido), frente a 394,6 goles esperados: un 3,4% menos. En este post cruzo las estadísticas avanzadas de FotMob con las de The Stats Don’t Lie y unos cuantos cálculos propios para separar lo que los equipos hacen de lo que les sale.

Una advertencia que repetiré: trece jornadas son una muestra pequeña (pocos datos, de modo que una racha de suerte pesa muchísimo). Todo lo que sigue son señales, no sentencias. Y una promesa: cada término técnico lleva su explicación al lado.

1. La jornada: 19 goles y unos 22 esperados

Empiezo por el concepto central. El xG, o goles esperados, asigna a cada tiro una probabilidad de acabar en gol según desde dónde se dispara, con qué parte del cuerpo y cómo llegó el balón. Sumando esas probabilidades se obtiene cuántos goles “debería” haber marcado un equipo en un partido o en una temporada. El xGA (goles esperados en contra) es lo mismo, pero con los tiros que recibe.

En los ocho partidos que se jugaron entraron 19 goles con 22,4 de xG. Pero lo llamativo es otra cosa: el equipo con más xG ganó tres partidos, empató uno y perdió cuatro (y en el Girona–Almería la diferencia fue de solo 0,02). Ocho partidos no prueban nada, pero son un buen ejemplo de lo que viene después:

• Córdoba 3-0 Ceuta: el Ceuta tuvo más xG (1,81 contra 1,03) y perdió por tres. El primer gol fue en propia puerta.

• Sporting 1-2 Valladolid: el Sporting tuvo 21 tiros y 2,19 de xG contra 15 tiros y 1,16 del Valladolid, y perdió.

• Cádiz 1-2 Oviedo: 2,04 de xG contra 0,76 a favor del Cádiz. Y Leganés 1-3 Albacete: 2,53 contra 2,10, también a favor del local.

• Las Palmas 2-0 Eldense: el partido estuvo 0-0 hasta el tiempo añadido, con 1,14 de xG contra 0,33 a favor de Las Palmas. Los dos goles llegaron después del minuto 90.

• Burgos 2-1 Celta Fortuna (2,65 contra 0,50) y Sabadell 0-0 Real Sociedad B (0,79 contra 1,22) completan la jornada.

2. Quién merece qué: diferencia de xG contra diferencia de goles

La diferencia de xG es el xG a favor menos el xGA: lo que habría sido la diferencia de goles si cada ocasión valiera exactamente su probabilidad. Entre los 22 equipos, la correlación entre esa diferencia de xG y la diferencia de goles real es r = 0,71. (La correlación, r, es un número entre −1 y +1 que mide cuánto se mueven dos cosas a la vez: 0 significa que no tienen relación y 1 que una predice perfectamente a la otra.)

En mi post de la jornada 12 de Primera División la misma cifra era 0,92. Aquí es bastante menor: elevada al cuadrado, r² es 0,50, y quiere decir que el xG explica más o menos la mitad de las diferencias de goles. Mi primera lectura habría sido «en Segunda el xG funciona peor». Pero antes de decirlo hice una comprobación.

Una liga donde los equipos se parecen más

Simulé miles de veces el reparto de goles de cada equipo dando por bueno el xG, es decir, suponiendo que el modelo acierta exactamente y que lo único que falla es el azar (los goles siguen una distribución de Poisson: una fórmula que calcula la probabilidad de que ocurra un cierto número de eventos raros, como goles, cuando se conoce cuántos suelen ocurrir de media). El resultado:

• Segunda: con un xG perfecto, el azar por sí solo daría una correlación media de 0,60 (entre 0,37 y 0,79 en el 90% de las simulaciones). La real, 0,71, entra de sobra.

• Primera División: el mismo ejercicio daba 0,85, y la real fue 0,92.

La diferencia está en lo separados que están los equipos. La desviación típica de la diferencia de xG (cuánto se alejan los equipos de la media) es 4,4 en Segunda y 9,2 en Primera División. Dicho de otro modo: en Primera División hay equipos muy buenos y equipos muy malos, y esa distancia domina sobre el ruido; en Segunda casi todos están cerca, y con trece partidos el azar tapa gran parte de la señal. El modelo no falla más: hay menos que medir.

Con esa salvedad, estas son las mayores distancias entre diferencia de goles y diferencia de xG (las tienes en la infografía):

Marcan y encajan mejor de lo que dicen sus ocasiones

• Almería: +14 de diferencia de goles con +3,7 de xG (+10,3). Marca 24 goles con 18,6 esperados y encaja 10 con 14,9.

• Castellón: +18 con +9,9 (+8,1). Con diferencia, el mejor de la liga también por xG.

• Girona: +10 con +1,9 (+8,1).

• Eibar: +7 con −0,2 (+7,2).

Rinden por debajo de sus ocasiones

• Ceuta: −20 con −4,3 (−15,7). Es el mayor desajuste de la liga.

• Andorra: −5 con +3,9 (−8,9). Es cuarto por diferencia de xG y 19º en la tabla.

• Leganés: −12 con −3,4 (−8,6).

• Sabadell: +1 con +5,1 (−4,1). Segundo por diferencia de xG, 13º con 18 puntos.

El caso de las posiciones cruzadas es el que más llama la atención: el xG pone al Sabadell y al Andorra entre los cuatro mejores de la liga, y la clasificación los pone en la mitad de abajo. Al revés, Las Palmas tiene la peor diferencia de xG de la liga (−7,5) y es 10º con 20 puntos.

3. Los ataques: el que más pisa el área y el que no marca

Comparo ahora los goles marcados con el xG de cada equipo. El caso más extremo es el Ceuta: 10 goles con 19,6 esperados. Con Poisson, la probabilidad de marcar 10 o menos cuando se esperan 19,6 es del 1,3%. Es raro, pero hay un matiz honesto: con 22 equipos, que al menos uno caiga en una cola así ocurre una de cada cuatro veces solo por azar. Es un caso de sesgo de selección (miro el caso más raro entre veintidós y me parece más raro de lo que es).

Dicho esto, el Ceuta es el segundo equipo que más pisa el área rival (354 toques en el área rival: las veces que toca el balón dentro del área contraria) y el segundo en córners (82). Y su porcentaje de conversión es el más bajo de la liga: solo el 4,9% de sus tiros acaba en gol (el siguiente es el Sabadell, con un 6,1%). Eso encaja con un ataque que llega y no remata. No encaja con que sea un equipo con 5 puntos y −20: por xG su diferencia es −4,3, la 19ª de la liga.

Otros tres ataques están en una cola del 10% o menos: el Leganés (11 goles con 18,7 esperados, 4,0%), el Sabadell (12 con 19,0, 6,1%) y, en sentido contrario, Las Palmas (19 con 12,9, 6,6%). Las Palmas tiene el mejor porcentaje de conversión de la liga (14,7%) con el segundo peor xG. Para valorar si son muchos, hay que mirar el conjunto: sumando ataques y defensas, hay siete casos así entre 44 posibles, y el azar daría casi nueve. No hay más casos raros de los que cabría esperar.

El Córdoba es el ejemplo de lo igualada que está la liga. Es el que más pisa el área (380 toques), el que más ocasiones claras crea (35; son ocasiones en las que, según FotMob, se esperaba que el tiro acabara en gol con una probabilidad alta), el que más córners saca (85) y el de más xG (22,9). Tiene 22 goles a favor y 22 en contra, diferencia de goles 0, y es 11º con 19 puntos. Sus 23 ocasiones claras falladas son, además, las más de la liga (junto con Andorra, Cádiz, Mallorca y Leganés).

4. Defensas: el Castellón y el Mallorca, bajo sospecha de suerte

Con los goles encajados, la lectura es la misma, pero ahora sin Ceuta como caso aislado:

• Castellón: 5 goles encajados con un xGA de 12,4, el mejor de la liga. Probabilidad de encajar 5 o menos: 1,6%. Ha dejado la portería a cero (portería a cero: partido sin encajar gol) en 7 de sus 12 partidos y solo ha encajado primero 2 veces.

• Mallorca: 7 goles encajados con 13,4 esperados (4,4%) y 6 porterías a cero en 12 partidos.

• Andorra: el contrario. 22 goles encajados con 15,9 esperados (8,5%).

• Ceuta: 30 goles encajados con 23,9 esperados, el mismo exceso que el Andorra (6,1 goles), pero aquí la probabilidad es del 12,8%: no es raro. Su xGA es, junto al del Celta Fortuna, el peor de la liga.

Un detalle sobre los porteros: el Eibar es el que más paradas hace por partido (4,6) y encaja 14 goles con 18,2 esperados. El Granada, el segundo (4,2), encaja 14 con 14,8. Las paradas no dicen mucho si no se sabe cuántos tiros eran de peligro, así que no las leería como mérito del portero sin más.

Una nota sobre el Castellón, para no hacer una lectura apresurada: aunque encaje por debajo del modelo, por xG es el mejor equipo de Segunda con mucha ventaja (+9,9, y el segundo es el Sabadell con +5,1). Y por puntos por partido (2,25) supera al Almería (2,23), aunque tenga un partido menos. No es un líder con suerte: es un equipo bueno con un poco de ayuda.

5. Y en puntos

Con la clasificación puedo calcular los puntos esperados. Una regresión lineal (una recta que se ajusta a los datos y permite predecir una variable a partir de otra) entre diferencia de goles por partido y puntos por partido da r = 0,92 y esta fórmula: puntos por partido ≈ 1,39 + 0,67 × diferencia de goles por partido. Los puntos esperados salen de aplicarla a cada equipo, ajustando por partidos jugados.

Aquí la diferencia de goles predice los puntos mucho mejor que la diferencia de xG (r = 0,92 contra 0,61, ambos por partido). Tiene sentido: los puntos los dan los goles, no las ocasiones.

• Suman más de lo que su diferencia de goles justifica: Sporting (22 reales contra 17,4 esperados, +4,6), Las Palmas (20 contra 16,7, +3,3), Burgos (+2,6) y Granada (+2,3). El Sporting ha ganado 7 de 13 partidos con 14 goles a favor y 15 en contra.

• Suman menos: Cádiz (10 contra 16,7, −6,7), Girona (21 contra 24,8, −3,8), Andorra (−2,3) y Castellón (−1,7).

El Cádiz es el caso más claro. Con −2 de diferencia de goles, la recta le daría unos 17 puntos y tiene 10 (dos victorias, cuatro empates y siete derrotas). Es de los ocho equipos que más ocasiones claras han creado (32) y ha fallado 23. Una explicación posible es que pierde los partidos ajustados, pero estos datos no permiten comprobarlo. El Almería, por su parte, lidera con una diferencia de goles que está muy por encima de su xG (+14 contra +3,7), pero sus puntos (29) están en línea con esa diferencia de goles (la recta le da 27,4).

6. Quién marca primero

El estado del marcador es quién va ganando en cada momento. Marcar primero cambia el partido, y en Segunda la relación es fuerte: entre los 20 equipos cuyos datos están completos, el porcentaje de partidos en los que el equipo se adelanta y los puntos por partido tienen una correlación de r = 0,76.

• Los que más se adelantan: Almería (10 de 13, 77%), Castellón (9 de 12, 75%) y Córdoba (9 de 13, 69%).

• Los que menos: Eldense y Ceuta (2 de 13, 15%) y Cádiz (3 de 13, 23%).

• Los que más veces encajan primero: Ceuta (11 de 13, 85%), Eldense (10 de 13, 77%) y Cádiz (9 de 13, 69%). Al otro lado, el Castellón solo ha encajado primero 2 veces en 12 partidos.

Es un dato que explica los puntos algo mejor que la diferencia de xG (r = 0,76 contra 0,68 en esos mismos 20 equipos), y que une dos cosas de este post: el Cádiz, que crea ocasiones, es el tercer equipo que menos se adelanta y el tercero que más veces va por detrás. Una nota de método: Andorra y Tenerife aparecen con 11 partidos en The Stats Don’t Lie, y en la infografía llevan asterisco. Falta el Tenerife–Andorra, que ya se ha jugado, así que sus cifras van un partido por detrás y los dejo fuera de la correlación.

7. Tenerife–Ceuta, domingo 15 a las 13:00

El Tenerife recibe al Ceuta el domingo 15 a las 13:00 (hora canaria) en el Heliodoro Rodríguez López. El partido Granada–Tenerife del sábado 7 fue aplazado, de modo que este sería su primer partido de liga tras la muerte de Jesús de Miguel; dejo aquí solo los números, sin darles más peso del que tienen:

• Tenerife: 14º con 15 puntos en 12 partidos (3 victorias, 6 empates y 3 derrotas). Tiene el peor xG de la liga (11,2, unos 0,93 por partido), menos ocasiones claras (20, igual que Las Palmas), menos toques en el área rival (197), menos posesión (40,4%) y menos tiros a puerta por partido (2,9). Aun así ha marcado 15 goles: 3,8 más de lo esperado. Su xGA, 15,3, es el séptimo mejor.

• Ceuta: último, con 5 puntos, 10 goles a favor y 30 en contra. Su xG y su xGA (19,6 y 23,9) lo sitúan mejor que su resultado: diferencia de xG de −4,3, en el puesto 19º de 22.

El partido se decidirá por cosas que estos números no miden, y prefiero decirlo así antes que dibujar un favorito.

8. Jornada 14: qué mirar (horas de Canarias)

Los once partidos, con el dato de este post que más tiene que decir en cada uno. Vale como guía de lectura, no como pronóstico.

• Viernes 13, 19:30. Leganés–Burgos: el Burgos es 3º con 24 puntos; el Leganés, 18º con 12, ha creado 29 ocasiones claras y ha fallado 23.

• Sábado 14, 13:00. Valladolid–Castellón: el Castellón (27 puntos en 12 partidos) tiene la mejor diferencia de xG (+9,9) y 7 porterías a cero. El Valladolid ha encajado primero en 7 de sus 13 partidos.

• Sábado 14, 15:15. Real Sociedad B–Sporting: el Sporting suma 4,6 puntos más de los que le corresponderían por su diferencia de goles, el mayor exceso de la liga.

• Sábado 14, 17:30. Almería–Andorra: el líder se ha adelantado en 10 de 13 partidos. El Andorra tiene la cuarta mejor diferencia de xG (+3,9) y es 19º.

• Sábado 14, 17:30. Mallorca–Córdoba: el Mallorca ha encajado 7 goles en 12 partidos; el Córdoba es el que más pisa el área rival (380 toques) con diferencia de goles 0.

• Sábado 14, 20:00. Oviedo–Girona: los dos suman 21 puntos. El Oviedo está 5,5 puntos por encima de su diferencia de xG y el Girona, 3,8 por debajo de lo que marca su diferencia de goles.

• Domingo 15, 13:00. Tenerife–Ceuta: ver la sección 7.

• Domingo 15, 15:15. Granada–Las Palmas: el Granada tiene 23 puntos en 12 partidos; Las Palmas, la peor diferencia de xG de la liga (−7,5) y 20 puntos.

• Domingo 15, 17:30. Eibar–Cádiz: el Eibar es el equipo que más paradas hace por partido (4,6); el Cádiz, el que más puntos deja por debajo de lo esperado (−6,7).

• Domingo 15, 17:30. Eldense–Sabadell: el Sabadell, 13º, es segundo por diferencia de xG; el Eldense solo se ha adelantado en 2 de 13 partidos.

• Lunes 16, 19:30. Albacete–Celta Fortuna: 21º contra 16º, con 10 y 13 puntos; sus diferencias de xG son parecidas (−7,1 y −6,8).

Lectura conjunta

Lo que me llevo de la jornada 13:

1. La Segunda es una liga más igualada, y por eso el xG explica menos. La correlación de 0,71 es la que daría el azar con un modelo exacto (0,60). La diferencia con Primera División es la distancia entre equipos, no la calidad del modelo.

2. El Castellón es el mejor equipo de la liga por xG, con diferencia (+9,9), y lo confirman sus puntos por partido (2,25).

3. El Almería lidera con una diferencia de goles muy por encima de su xG (+14 contra +3,7). Es sólido, pero no el más claro de la liga.

4. Sabadell y Andorra son los que más se alejan de su posición por juego: segundo y cuarto por diferencia de xG, y ambos en la mitad baja de la tabla. Con tantos equipos igualados, es solo una señal.

5. La diferencia de goles y quién marca primero explican los puntos mucho mejor que el xG. Cádiz y Girona suman menos de lo esperado y Sporting y Las Palmas, más.

Una vez más: trece jornadas son pocas. Si algo de lo que he escrito te parece raro, o ves una forma mejor de leer estos datos, escríbemelo en los comentarios. Me interesa más que me corrijan que acertar a solas.

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Fuentes: FotMob (estadísticas de equipo de Segunda División 2026/27, clasificación y fichas de partido de la jornada 13, capturadas el 9 de noviembre, y previas de la jornada 14) y The Stats Don’t Lie (quién marca y encaja primero, 10 de noviembre). Las diferencias de xG están calculadas con los xG y xGA redondeados de FotMob, así que pueden diferir en una décima de las que muestra la web. Los cálculos (correlaciones, probabilidades de Poisson, simulación y puntos esperados) son míos. Todos los datos son acumulados hasta la jornada 13, con tres partidos aplazados.

Antes de los números, una nota que no es estadística. La RFEF, LaLiga y la Liga F acordaron un homenaje conjunto a Jesús de Miguel, el delantero del CD Tenerife fallecido el 3 de noviembre, en todos los partidos del 6 al 9 de noviembre, con el lema «Siempre en nuestro recuerdo». Antes del inicio, los titulares de ambos equipos salieron mezclados y con una camiseta con el dorsal 9, formaron un semicírculo abrazados con los árbitros, los capitanes dejaron una ofrenda floral y se guardó un minuto de silencio con su imagen en los videomarcadores. Durante el juego, el fútbol se paró en el minuto 9, el de su dorsal, para aplaudirle. Se vio, por ejemplo, en el Metropolitano, donde el árbitro salió con un ramo de flores, y en el Sánchez-Pizjuán, en el Sevilla–Alavés. El sábado a las 18:00 (hora canaria), además, el CD Tenerife celebró en el Heliodoro Rodríguez López un homenaje abierto a toda su afición, que seguí en directo por el canal de YouTube de RTVC. Descanse en paz.

La jornada 12 dejó una escena de cima muy fácil de contar: el sábado el Real Madrid ganó 0-3 en Valencia y alcanzó al Barcelona en lo alto de la tabla, y el domingo el Barcelona remontó en el Metropolitano (Atlético 1-2 Barça, dos goles de Fermín López) y volvió a sacarle tres puntos. El Atlético, que con una victoria habría quedado líder, se queda atrás.

La clasificación queda así: Barcelona 33 puntos, Real Madrid 30, Atlético 28, Betis 26 y Real Sociedad 22. Abajo, Valencia tiene 9, Elche 10 y Levante 11, y el Málaga sigue sin ganar (0 victorias, 5 empates y 7 derrotas: 5 puntos). El Athletic (16) y el Rayo (12) han jugado 11 partidos, uno menos que el resto.

Pero lo más interesante de la jornada no está en la cima. Está en los números de fondo: diez partidos, 16 goles, tres 0-0 y, según el modelo de goles esperados, unos 28 goles que “debieron” marcarse. En este post cruzo las estadísticas avanzadas de FotMob con las de The Stats Don’t Lie y unos cuantos cálculos propios para separar lo que los equipos hacen de lo que les sale.

Una advertencia que repetiré: doce jornadas son una muestra pequeña (pocos datos, de modo que una racha de suerte pesa muchísimo). Todo lo que sigue son señales, no sentencias. Y una promesa: cada término técnico lleva su explicación al lado.

La jornada que se quedó sin goles (y lo que eso enseña)

Empiezo por el concepto central. El xG, o goles esperados, asigna a cada tiro una probabilidad de acabar en gol según desde dónde se dispara, con qué parte del cuerpo y cómo llegó el balón. Sumando esas probabilidades se obtiene cuántos goles “debería” haber marcado un equipo. El xGA (goles esperados en contra) es lo mismo, pero con los tiros que recibe.

Hasta la jornada 11 la liga llevaba 328 goles con 316,9 esperados: un 3,5% por encima del modelo. Tras la 12 lleva 344 goles con 344,6 esperados. Es decir, en una sola jornada entraron 16 goles cuando el modelo esperaba unos 28 (la diferencia entre los dos totales acumulados). La liga ha vuelto exactamente a la línea del modelo.

A esto se le llama regresión a la media: la tendencia de los resultados extremos a acercarse al promedio a medida que se acumulan datos. Si una racha de goles de más se compensa con una jornada de goles de menos, el modelo no se equivocaba: solo necesitaba más partidos.

El ejemplo más exagerado es el Celta-Levante: el Celta tuvo 23 tiros y más de 3,5 de xG, y el partido acabó 0-0 con el portero del Levante, Mathew Ryan, elegido mejor jugador. En el otro extremo, el Villarreal sí ganó (2-0 al Getafe, con 22 tiros y 2,30 de xG contra 0,62), pero ya veremos que viene pagando muy caro lo contrario.

Quién merece qué: diferencia de xG contra diferencia de goles

La diferencia de xG es el xG a favor menos el xGA: lo que habría sido la diferencia de goles si cada ocasión valiera exactamente su probabilidad. Entre los 20 equipos, la correlación entre esa diferencia de xG y la diferencia de goles real es r = 0,92. (La correlación, r, es un número entre −1 y +1 que mide cuánto se mueven dos cosas a la vez: 0 significa que no tienen relación y 1 que una predice perfectamente a la otra.) Es altísima: el xG explica casi toda la liga.

Lo interesante es dónde se rompe. Resto la diferencia de xG de la diferencia de goles de cada equipo:

Marcan y encajan mejor de lo que dicen sus ocasiones

• Barcelona: +35 de diferencia de goles con +26,2 de xG (+8,8). Marca 48 goles con 39,6 esperados.

• Atlético: +13 con +5,7 (+7,3)

• Betis: +5 con −0,7 (+5,7). Con un xG en contra de 20,8 y 15 goles encajados.

• Levante (+4,2) y Real Sociedad (+3,7)

Rinden por debajo de sus ocasiones

• Villarreal: +2 con +11,5 (−9,5). Es el tercer equipo de la liga por xG y va a +2 de diferencia de goles.

• Osasuna: −11 con −2,0 (−9,0)

• Valencia (−5,2), Málaga (−4,6) y Racing (−3,4)

Para saber si esto es mucho o poco uso la distribución de Poisson (una fórmula que calcula la probabilidad de que ocurra un cierto número de eventos raros, como goles, cuando se conoce cuántos suelen ocurrir de media). Si el Villarreal tuviera 24,2 goles esperados, la probabilidad de marcar 17 o menos es del 8%. El Barcelona, con 39,6 esperados, marcaría 48 o más un 11% de las veces.

Ninguno es imposible. Y hay un matiz honesto: con 20 equipos, la probabilidad de que al menos uno caiga en una cola del 8% es de alrededor del 80%. Alguien tenía que ser el Villarreal. Es un caso de sesgo de selección (miro el caso más raro entre veinte y me parece más raro de lo que es). Dicho esto, el Villarreal es el que más toques en el área rival acumula (478: las veces que toca el balón dentro del área contraria), el que más córneres lleva (89), tiene 38 ocasiones claras (ocasiones en las que se esperaba que el tiro acabara en gol, con una probabilidad alta) de las que ha fallado 25, y mete 3,6 goles por cada 100 toques en el área. La media de la liga es 6,1; el Barcelona, 10,3.

Y en puntos

Con la clasificación ya puedo repetir el cálculo de puntos esperados. Una regresión lineal (una recta que se ajusta a los datos y permite predecir una variable a partir de otra) entre diferencia de goles por partido y puntos por partido da r = 0,90 y esta fórmula: puntos por partido ≈ 1,37 + 0,56 × diferencia de goles por partido. Los puntos esperados salen de aplicarla a cada equipo, ajustando por partidos jugados.

• Suman más de lo que su diferencia de goles justifica: Betis (26 reales contra 19,3 esperados, +6,7), Real Sociedad (22 contra 17,0, +5,0), Racing (14 contra 9,1, +4,9) y Atlético (28 contra 23,8, +4,2).

• Suman menos: Espanyol (12 contra 15,9, −3,9), Málaga (−3,5), Celta (−3,4) y Barcelona (33 contra 36,2, −3,2).

La cifra del Barcelona hay que leerla con cuidado: 36 es el máximo posible tras 12 jornadas, así que la recta se queda corta en los extremos. Sus goleadas suman diferencia de goles pero no puntos extra. Betis y Atlético aparecen en las dos listas de “de más” (puntos y goles encajados), y por eso son los candidatos más claros a la regresión a la media.

Defensas: dónde el xGA y los goles no coinciden

Hay tres defensas que merecen una lectura aparte:

• Real Madrid: la mejor de la liga también por modelo. 10 goles en contra con 11,4 de xGA, el mejor xGA del campeonato. Es la defensa más “limpia”: lo que dicen sus ocasiones y lo que encaja casi coinciden.

• Atlético: 10 goles encajados con 13,6 esperados (−3,6) y seis porterías a cero (partidos en los que no encaja gol). Con 13,6 de xGA, la probabilidad de encajar 10 o menos es del 20%. Y un dato curioso: tres de esos diez goles fueron de penalti.

• Betis: 15 goles en contra con un xGA de 20,8 (−5,8), el cuarto peor de la liga. Tiene también seis porterías a cero y es el equipo con más paradas por partido (4,0). O sea: concede ocasiones, y su portería se las quita. La probabilidad de encajar solo 15 con 20,8 esperados es del 12%.

Y los que lo pasan mal: el Racing es el peor xGA (26,8) y el que más encaja (30), con cero porterías a cero. Ha encajado primero en 9 de sus 12 partidos y ha concedido seis penaltis (cinco goles). El Rayo también ha concedido cinco goles de penalti, casi uno de cada cuatro de los 21 que lleva en contra.

Una curiosidad en sentido contrario: el Villarreal tiene el segundo mejor xGA de la liga (12,7), por detrás solo del Real Madrid, y ha encajado 15. Su problema no es solo marcar.

Balón parado: el modelo se pasa de optimista

El balón parado son las jugadas que empiezan con el balón detenido: córneres, faltas, saques de banda largos y penaltis. FotMob también calcula su xG por separado.

La liga lleva 46 goles de balón parado con 63,5 de xG: un 27% menos. Con Poisson, que sea una casualidad es del 1,3%. En cambio, en juego abierto lleva 298 goles con 281,1 esperados: un 6% más. Mi lectura: o el modelo sobrestima el balón parado, o los equipos lo defienden mejor de lo que el modelo supone. Lo más probable es una mezcla.

Por equipos:

• Betis: 7 goles de balón parado con 3,9 esperados, el que más de la liga. (Y también encaja seis, junto con el Getafe, con 4,3 esperados.)

• Osasuna: 2 goles con 5,5 esperados, el mayor déficit (probabilidad del 9%).

• Barcelona: 4 con 6,7. Casi el mejor equipo de la liga y no cobra lo que le corresponde en este apartado.

• Racing: concede 2 goles de balón parado con 6,6 esperados: es la cifra de xG concedido más alta de la liga y la que menos se ha cumplido.

El estado del marcador: quién se agarra a lo que marca primero

El estado del marcador es quién va ganando en cada momento. Marcar primero cambia el partido, y las cifras lo confirman: Atlético ha marcado primero en 11 de sus 12 partidos (92%), Real Madrid en 10, y Barcelona, Betis y Sevilla en 8. Del otro lado, el Racing ha encajado primero en 9 (75%), y Getafe y Málaga en 8.

Lo más revelador son los puntos tirados tras marcar primero (los que un equipo pierde en partidos donde se había adelantado; la web cuenta 1 por cada empate y 3 por cada derrota):

• Sevilla: 8 puntos tirados (igual que el Rayo). Marcó primero en 8 partidos y en cuatro de ellos no ganó: dos empates y dos derrotas.

• Rayo: 8 puntos tirados. Marcó primero en 6 partidos (11 jugados) y en cuatro de ellos no ganó: dos empates y dos derrotas.

• Málaga: 7 puntos tirados con solo 3 partidos adelantándose.

• Villarreal: 6 puntos tirados, con dos derrotas tras marcar primero.

Al otro extremo: Barcelona y Real Madrid no han perdido ningún punto tras marcar primero. Entre los dos se han adelantado en 18 partidos y han ganado los 18. Lo mismo la Real Sociedad (7 de 7). Eso es lo que separa a un candidato de un equipo normal: no es solo marcar primero, es no soltarlo después.

Una nota de método: Athletic y Rayo han jugado 11 partidos, uno menos que el resto, y sus cifras de esta sección se refieren a esos 11.

El Getafe es exactamente lo que parece

Si el Villarreal es el equipo con peor suerte, el Getafe es el que menos necesita explicación. Lleva 8 goles marcados con 8,2 esperados: ni suerte ni mala suerte. Es último de la liga en toques en el área (168), en tiros a puerta por partido (2,6), en ocasiones claras (11) y en acierto de pase (73,4%). Tiene la menor posesión (36,8%) y ha perdido seis de sus doce partidos sin marcar (”perder a cero”), la mitad de su temporada.

Además es el que más rojas acumula (5) y el segundo en amarillas (37). Sus números defensivos son decentes (18 goles encajados con 17,2 esperados), pero con esa producción ofensiva cualquier error cuesta el partido. No hay hueco para la regresión a la media: ya está en su sitio.

Faltas y tarjetas: ¿se defiende mejor siendo más duro?

Con las tablas de faltas la respuesta corta es que no. El Espanyol comete más faltas por partido (16,0) y acumula más amarillas (39), y su xGA (15,3) es de mitad de tabla. El Real Madrid es el que menos faltas comete (8,5 por partido) y tiene el mejor xGA. Además, según The Stats Don’t Lie, es el que más faltas recibe (178 en 12 partidos: 14,83 por partido).

Aviso de método: las faltas cometidas vienen de FotMob; las faltas recibidas, de The Stats Don’t Lie (su tabla de faltas cometidas estaba desactualizada). Para comparar con exactitud haría falta la misma fuente en las dos.

Jornada 13: qué mirar (horas de Canarias)

La próxima jornada llega tras el parón de selecciones. Con lo visto, estos son los partidos donde los datos de este post tienen algo que decir:

Viernes 20

• Athletic–Espanyol (20:00): el Athletic (7º, 16 puntos en 11 partidos) lleva 14 goles en sus últimos 5 partidos. El Espanyol (13º) es el equipo que más faltas comete (16,0 por partido) y ha ganado los dos últimos duelos entre ambos.

Sábado 21

• Alavés–Deportivo (13:00): el Alavés no gana en 8 partidos, pero ha ganado los dos duelos anteriores contra un Deportivo que suma seis empates en doce jornadas.

• Rayo–Valencia (15:15): el Rayo no ha perdido contra el Valencia en sus últimos 5 duelos (una victoria y cuatro empates). El Valencia es 19º con 9 puntos y 8 goles marcados, los mismos que el Getafe.

• Sevilla–Betis (17:30): derbi sevillano entre el 4º (Betis, 26 puntos) y el 6º (Sevilla, 18). Vallés, el portero con más paradas por partido (4,0), contra un Sevilla que ha tirado 8 puntos tras marcar primero.

• Real Madrid–Celta (20:00): el Madrid (30 puntos) ha ganado sus últimos 8 partidos y recupera a Vinícius tras su sanción de cuatro partidos. El Celta es de los equipos con más porterías a cero (6) y ha marcado 3 goles en sus últimos 5 partidos.

Domingo 22

• Barcelona–Villarreal (13:00): el líder (33 puntos, el equipo con más penaltis a favor, 5, y Raphinha como máximo goleador, con 15) contra el Villarreal (8º, 15 puntos), el equipo que más pisa el área y menos cobra. Es el cruce más claro del post.

• Racing–Real Sociedad (15:15): el Racing es el que más penaltis ha concedido (6); la Real Sociedad (5ª, 22 puntos) lleva 11 goles en sus últimos 5 partidos.

• Osasuna–Málaga (17:30): el Málaga (20º, sin ninguna victoria) visita a un Osasuna que ha ganado los dos duelos anteriores entre ambos y que lleva 10 goles en sus últimos 5 partidos.

• Getafe–Atlético (20:00): el Getafe no marca en sus dos últimos partidos y lleva 9 sin dejar la portería a cero; el Atlético tiene las porterías a cero más altas (6) y ha ganado los tres duelos anteriores.

Lunes 23

• Levante–Elche (20:00): el 17º (11 puntos) contra el 18º (10): un partido de abajo donde el que pierda se queda hundido.

Lectura conjunta

Lo que me llevo de la jornada 12:

1. El Barcelona sigue siendo el mejor equipo de la liga por xG (+26,2) y además va por encima del modelo. Esa combinación es la que suele corregirse, pero partiendo de una base muy alta.

2. El Real Madrid es el más equilibrado: mejor xGA, goles muy parecidos a su xG y cero puntos tirados tras marcar primero.

3. El Villarreal es el candidato a rebotar a favor, por todo lo anterior. Su próximo partido es contra el Barcelona el 22 de noviembre.

4. Betis y Atlético encajan bastante menos de lo que dicen sus ocasiones concedidas y son, por eso, los candidatos a empeorar sus cifras defensivas.

5. El balón parado rinde por debajo del modelo y el juego abierto por encima: conviene no fiarse de un único número de xG.

Una vez más: doce jornadas son pocas. Si algo de lo que he escrito te parece raro, o ves una forma mejor de leer estos datos, escríbemelo en los comentarios. Me interesa más que me corrijan que acertar a solas.

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Fuentes: FotMob (estadísticas de equipo de LaLiga 2026/27 y fichas de partido de la jornada 12, capturadas el 9 de noviembre) y The Stats Don’t Lie (estado del marcador, porterías a cero, faltas recibidas). El homenaje a Jesús de Miguel: La Liga Lowdown (Matt Clark y Román de Arquer, 9 de noviembre) el comunicado conjunto de RFEF, LaLiga y Liga F recogido por RTVE (5 de noviembre) y el vídeo de DAZN España del minuto 9. Los cálculos (diferencias de xG, correlaciones, probabilidades de Poisson) son míos. Todos los datos son acumulados hasta la jornada 12.

Hoy he pasado por las puertas del Heliodoro. Flores hasta donde alcanza la vista, velas rojas, bufandas, un balón y una pancarta con un 9 y una sola palabra: ETERNO. En el escudo del club, la bandera con un crespón negro. No hacía falta que nadie dijera nada. Lo que se ve ahí lo dice todo sobre lo que ha sido esta pérdida para Tenerife.

No voy a repetir la noticia, que está en todas partes. Quiero ordenar tres cosas: lo que está confirmado, lo que sigue abierto y qué creo que debería cambiar el fútbol a partir de ahora.

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Lo que está confirmado

• El choque: el lunes 2 de noviembre, en el Tenerife-Andorra de LaLiga Hypermotion, con 2-2 y el partido en el tiempo añadido, el portero Jesús Owono salió a un balón largo que perseguía Jesús de Miguel e impactó con la rodilla en el delantero. Fue expulsado con roja directa.

• La asistencia: De Miguel sufrió una parada cardiorrespiratoria. Los servicios sanitarios le recuperaron el pulso con maniobras de reanimación, fue trasladado en ambulancia medicalizada y quedó ingresado en la UCI del Hospital Universitario Nuestra Señora de Candelaria.

• El desenlace: su estado empeoró neurológicamente durante la madrugada y el club comunicó su fallecimiento el martes 3 de noviembre, a las ocho de la mañana. El mensaje del Tenerife empezaba con dos palabras que lo resumen: “Rotos de dolor”.

• Su familia: De Miguel tenía 30 años y era padre de una niña pequeña. El jueves 5 de noviembre familiares, amigos y compañeros se despidieron de él en Navahermosa (Toledo), donde tiene sus raíces.

Lo que sigue abierto

La vía judicial. La Policía Nacional investiga lo ocurrido y el asunto está bajo supervisión de un juzgado. Eso es lo habitual cuando una muerte no tiene causa natural: abrir diligencias no significa que nadie haya sido declarado responsable. El fiscal jefe de Santa Cruz de Tenerife ha dicho que ve “muy difícil” un proceso penal, al tratarse de una acción de juego. Según las informaciones publicadas, el informe preliminar de la autopsia apunta a un traumatismo torácico como causa compatible con la muerte, aunque faltan pruebas por completar.

La vía deportiva. Se habla de una posible sanción de hasta 12 partidos para Owono, según las informaciones publicadas. El acta arbitral, publicada en la web de la RFEF, recoge que Owono fue expulsado por «impactar bruscamente con su pierna en alto sobre un adversario con uso de fuerza excesiva cuando el balón estaba en disputa». El Comité de Disciplina de la RFEF ha aplazado su decisión, los clubes podrán presentar alegaciones y a fecha de hoy no hay resolución oficial.

Sí es oficial lo que resolvió el Juez Único de Competición el 4 de noviembre: dar el partido por concluido con el 2-2 reflejado en el acta. Esa resolución reproduce el apartado del acta sobre la suspensión: el juego se detuvo en el minuto 96 para atender al dorsal 9 local, los capitanes y delegados comunicaron que no estaban en disposición de continuar, se suspendió por mutuo acuerdo y restaban dos minutos por jugarse. El juez fundamenta su decisión en razones de humanidad y respeto a la memoria del futbolista, con independencia del tiempo restante o del resultado.

La persona. Owono ha dicho que son “los días más difíciles de mi vida”. También hay un homónimo, otro Owono, que ha denunciado insultos por ser confundido con él. Conviene recordarlo antes de escribir o compartir nada en caliente.

Mi impresión, con sus límites

Lo que sigue es una impresión personal, no un hecho. Por lo que vi en las imágenes, me da la sensación de que Owono no iba al balón, sino a frenar a De Miguel de cualquier manera y con contundencia, porque un gol en ese momento les costaba el punto. Según lo que vi, además, llevaba los últimos minutos jugando muy adelantado y había tenido que volver a toda prisa en dos contragolpes del Tenerife.

Mi lectura es otra que la oficial. El árbitro, que es quien tiene la palabra oficial en el campo, recogió en el acta que el balón estaba en disputa y que Owono utilizó fuerza excesiva. Esa versión es la que consta y cuenta, y la mía es solo una opinión personal.

Pero hay límites que quiero dejar claros. No conozco al portero y no puedo entrar en su cabeza. Una foto fija o una secuencia de segundos no prueban intención. Frenar a un rival con dureza es una cosa; querer lesionarlo, otra muy distinta, y para la justicia esa diferencia lo es todo. Lo que sí creo es que fue una acción temeraria, y que eso basta para que se investigue a fondo con todas las pruebas: el vídeo completo, los peritajes y la autopsia.

El vacío que deberíamos corregir

Mi preocupación va más allá de este caso. Si el único freno que prevé el sistema deportivo para una acción que acaba en muerte es una sanción de unos meses, algo no encaja. El régimen disciplinario está pensado para infracciones de juego, no para un resultado así.

Pero no creo que la respuesta sea una sanción larga y automática por el simple resultado. Castigaría igual a una agresión deliberada que a un choque desgraciado, y eso acabaría revocado o convertido en injusticia. Lo que sí defiendo es esto:

• Suspensión cautelar obligatoria cuando una acción provoque la muerte o una lesión permanente, que se mantenga hasta que se resuelva la vía judicial. Evita que alguien vuelva a jugar a las pocas semanas mientras hay una investigación abierta, y no castiga de antemano a quien tuvo un accidente sin culpa grave.

• La pena de verdad, si la hay, que la fijen los tribunales, que son quienes pueden valorar intención, imprudencia y pruebas.

Los argumentos en contra también merecen respeto. Casi todos los deportes de contacto implican riesgo de lesión grave, y si cualquier jugada con resultado trágico acabara en juicio, los jugadores podrían dudar en disputar un balón. Por eso la jurisprudencia suele reservar lo penal para lo que se sale claramente del juego. Esa tensión es real, y por eso pido un protocolo preciso y no un castigo automático.

Los que se quedan

Detrás de todo esto hay una niña de un año que crecerá sin su padre. Que el fútbol haya respondido es lo mínimo y también lo mejor que puede hacer: el Burgos CF destinará toda la taquilla de su partido contra el Tenerife, el 20 o 21 de marzo de 2027, a la familia, y los partidos de esta jornada se detendrán en el minuto 9, el dorsal que vestía, para recordarle.

El homenaje ha trascendido el fútbol español. El 4 de noviembre, en Lens, en plena Champions League, el tinerfeño Nico Paz celebró un gol del Como enseñando una camiseta en memoria de Jesús de Miguel.

Ninguna recaudación sustituye a un padre. Pero un gesto sostenido en el tiempo, que no se acabe cuando se apaguen las velas, es lo que puede cambiar algo para ella.

Para cerrar

Este caso nos obliga a dos cosas a la vez, y las dos son incómodas. La primera es esperar: dejar que la investigación aclare qué pasó, sin sentencias en redes ni linchamientos. La segunda es no usar esa espera como excusa para no mirar de frente las reglas del juego. Un deporte que mueve a miles de personas cada fin de semana tiene que poder explicar qué pasa cuando una jugada termina en tragedia.

¿Qué cambiarías tú de la normativa? Cuéntamelo en los comentarios, con respeto, que hay una familia leyendo.

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Fuentes

• La Jornada: muerte de Jesús de Miguel y comunicado del club

• El Gol Digital: crónica del partido y minuto de la acción

• El Debate: la Fiscalía y el proceso penal

• Futeros: autopsia preliminar e investigación

• Extra.ec: posibles sanciones deportivas

• GolCaracol: lo que recoge el acta arbitral y el artículo 102

• La Gaceta de Canarias: el acta arbitral y la expulsión de Owono

• Iusport: el Juez de Competición da por concluido el partido

• RFEF: ficha del partido (acta arbitral) CD Tenerife–FC Andorra, jornada 12, 2 de noviembre de 2026

• Resolución del Juez Único de Competición de las Competiciones Profesionales (RFEF), 4 de noviembre de 2026: documento publicado en rfef.es

• Mundiario: el Comité de Disciplina aplaza la decisión

• Hola: comunicado de Owono y funeral en Navahermosa

• El Correo de Burgos: taquilla solidaria y minuto 9

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Antes de empezar: este martes ha fallecido Jesús de Miguel, delantero del CD Tenerife, a los 30 años, tras el grave choque ocurrido el lunes en el partido ante el FC Andorra. Quiero enviar mi más sentido pésame a su familia, a sus amigos, a sus compañeros y a toda la afición tinerfeña. Descanse en paz.

Después de once jornadas (diez para Athletic y Rayo, que tienen un partido menos), la clasificación ya parece un veredicto. No lo es. En este post cruzo las estadísticas avanzadas de FotMob con unos cuantos cálculos propios para separar lo que los equipos están haciendo de lo que les está saliendo.

Una advertencia que repetiré: once jornadas son una muestra pequeña (pocos datos, de modo que una racha de suerte pesa muchísimo). Todo lo que sigue son señales, no sentencias.

Y una promesa: cada término técnico lleva su explicación al lado, para que nadie se pierda.

1. La tabla miente (un poco): puntos reales contra puntos esperados

Para medir cuánto de la clasificación es merecido uso la diferencia de goles (goles a favor menos goles en contra). Es más estable que los puntos, porque no depende de si un partido se decidió por un gol o por tres.

Entre los 20 equipos, la correlación entre la diferencia de goles por partido y los puntos por partido es r = 0,89. (La correlación, r, es un número entre −1 y +1 que mide cuánto se mueven dos cosas a la vez: 0 significa que no tienen relación y 1 que una predice perfectamente a la otra.) Un 0,89 es altísimo: la diferencia de goles explica casi toda la tabla.

Con una regresión lineal (una recta que se ajusta a los datos y permite predecir una variable a partir de otra) sale esta fórmula:

puntos por partido ≈ 1,38 + 0,54 × diferencia de goles por partido

Es decir, un equipo que marca lo mismo que encaja suma de media 1,38 puntos por partido, y cada gol más de diferencia por partido añade 0,54 puntos. Aplicada a cada equipo, da sus puntos esperados. Comparados con los reales:

Suman más de lo que su diferencia de goles justifica

• Betis: 23 puntos reales contra 16,8 esperados (+6,2)

• Atlético: 28 contra 22,7 (+5,3)

• Real Sociedad: 19 contra 15,1 (+3,9)

• Racing: 11 contra 7,6 (+3,4)

• Sevilla: 17 contra 14,1 (+2,9)

Suman menos

• Espanyol: 11 contra 14,6 (−3,6)

• Barcelona: 30 contra 33,5 (−3,5)

• Villarreal, Celta y Málaga: unos −3,1 cada uno

• Elche: 10 contra 13,0 (−3,0)

Un detalle sobre el Barcelona: la recta le da 33,5 puntos cuando solo hay 33 en juego. Es una señal de que el modelo se queda corto en los extremos. Sus 46 goles incluyen goleadas que suman diferencia pero no puntos extra: un 6-0 y una derrota por 0-1 dan +5 de diferencia y solo 3 puntos. Sigue siendo el líder, pero no está “perdiendo” 3,5 puntos por mala suerte.

Si ordenáramos la liga por puntos esperados, el segundo puesto sería del Real Madrid (24,9) y no del Atlético (22,7).

2. Defensas: quién le está ganando la partida al xG

Aquí entra el concepto central del análisis moderno: el xG, o goles esperados. Cada tiro tiene una probabilidad de acabar en gol según desde dónde se dispara, con qué parte del cuerpo y cómo llegó el balón. Sumando esas probabilidades se obtiene cuántos goles “debería” haber marcado un equipo. El xGA (goles esperados en contra) es lo mismo, pero con los tiros que recibe.

Como referencia: la liga entera lleva 328 goles con 316,9 esperados, un 3,5% por encima del modelo. Esa es la vara de medir.

Los que encajan menos de lo que merecen sus rivales

• Betis: 15 goles en contra con 19,9 de xGA (−4,9). Es el tercer peor xGA de la liga, pero la octava mejor cifra de goles encajados (empatado con el Villarreal).

• Atlético: 8 con 12,0 (−4,0). Es la mejor defensa en goles reales.

• Athletic y Celta: 10 con 13,0 (−3,0 cada uno).

Los que encajan más de lo que merecen

• Osasuna: 22 con 16,4 (+5,6)

• Racing: 29 con 24,7 (+4,3). Es el peor xGA de la liga y los goles más encajados.

• Sevilla: 19 con 15,4 (+3,6)

• Rayo: 20 con 17,0 (+3,0)

• Villarreal: 15 con 12,1 (+2,9)

El caso Betis tiene nombre propio: Álvaro Vallés. Los goles evitados (los goles que un portero ha parado por encima de lo que el modelo esperaba según la calidad de los tiros a puerta que recibió) lo sitúan en 8,6. El segundo, Unai Simón, tiene 3,2. Vallés ha evitado más del doble que nadie.

Ojo con las dos listas: Betis y Atlético aparecen en la de puntos de más y en la de goles encajados de menos. Son dos efectos distintos que se acumulan, y por eso son los candidatos más claros a la regresión a la media (la tendencia de los resultados extremos a acercarse al promedio a medida que se acumulan datos). No digo que vayan a caer en picado. Digo que es lo que suele pasar cuando una racha se apoya en cifras que cuesta mantener.

3. Ataque: volumen no es lo mismo que eficacia

No tenía a mano el xG a favor por equipo, así que mido el ataque con dos cosas más simples. Los toques en el área rival (cuántas veces el equipo toca el balón dentro del área contraria: sirve de indicador de presencia ofensiva, aunque no distingue un toque peligroso de uno inofensivo) y las ocasiones claras falladas (ocasiones en las que se esperaba razonablemente que el jugador marcara y no lo hizo).

La media de la liga es de 6,4 goles por cada 100 toques en el área. Y ahí hay una comparación que me parece brutal:

• Barcelona: 434 toques en el área, 46 goles (10,6 por cada 100)

• Real Madrid: 425 toques, 28 goles (6,6)

• Villarreal: 437 toques (el que más), 15 goles (3,4)

Villarreal y Barcelona pisan el área casi lo mismo y la diferencia de goles es de 31. Con la media de la liga, Villarreal tendría unos 28 goles, así que lleva unos 13 menos. El Barcelona, con la misma cuenta, lleva unos 18 más. Es una comparación gruesa, pero la tendencia es nítida.

Villarreal lidera además en córners (80) y es tercero en pases precisos (506,2 por partido), y aun así tiene 12 puntos, falla 22 ocasiones claras y ha marcado 1 gol a balón parado con 3,0 de xG. Si el problema es mala suerte o falta de calidad con los datos que tengo no se puede separar, pero es el equipo con más margen estadístico de mejora.

En el otro extremo está el Sevilla: 17 goles y solo 6 ocasiones claras falladas. Valencia, en cambio, ha marcado 8 y ha fallado 16. Y Getafe es el equipo con menos toques en el área (157), solo 4 ocasiones claras falladas y 8 goles: genera poco y lo aprovecha poco.

¿Qué se parece más a ganar?

Calculé la correlación de varias estadísticas con los puntos por partido (con 20 equipos, una correlación necesita pasar de aproximadamente ±0,44 para considerarse más que casualidad):

• Ocasiones claras falladas: +0,72 (más ocasiones, más puntos; indica volumen, no virtud)

• Toques en el área rival por partido: +0,69

• Pases precisos por partido: +0,64

• Goles encajados por partido: −0,57

• xGA por partido: −0,45 (apenas supera el umbral)

Lo que importa es la lectura: por ahora, el volumen ofensivo explica más la tabla que la solidez defensiva. Pero correlación no es causalidad: los equipos buenos hacen todo mejor, y por eso todo se correlaciona con todo.

Estilos, en cuatro trazos

• Barcelona: 639,5 pases precisos por partido, con un 90,8% de acierto. Getafe hace 220,5 (74,2%).

• Sevilla: solo 269,8 pases, pero lidera en entradas (20,4 por partido) y en posesiones recuperadas en el último tercio (5,5), y suma 4 expulsiones. Juego de presión y contacto.

• Atlético: segundo en pases precisos (515,3), pero 19º en despejes (17,8 por partido). Defiende con el balón.

• Racing: el que más despeja (29,2 por partido), el que más penaltis concede (6) y el peor xGA. Su defensa central, Pedro Felipe, lidera la liga en contribuciones defensivas (15,5 por 90 minutos) y en despejes (9,9 por 90). Un equipo que defiende tanto porque casi siempre está bajo asedio.

4. Balón parado: la lotería con cifras

El mismo concepto del xG se aplica a las jugadas a balón parado. Algunas diferencias son enormes (goles reales contra xG):

• Osasuna: 1 gol con 5,2 de xG a favor (−4,2). Es la mayor infraproducción de la liga: genera muchas jugadas y no las convierte.

• Barcelona: 4 goles con 6,6 de xG (−2,6).

• Getafe: ha encajado 6 con 2,3 de xG en contra (+3,7). Es el peor balance neto de la liga.

• Betis: 6 goles a favor con 3,6 de xG, pero también 6 en contra con 4,3.

• Racing: ha encajado 2 con 6,4 de xG en contra. Es el equipo más afortunado en este apartado y, aun así, sigue siendo el que más goles concede. Si esa suerte se corrige, su situación empeora.

• Athletic: 4 goles a favor (2,8 de xG) y 0 en contra (1,3 de xG). Es el segundo mejor balance neto de la liga, solo por detrás del Racing.

Una curiosidad con cautela: se han pitado 37 penaltis en 109 partidos. El Barcelona tiene 5 a favor y ninguno en contra; el Madrid, 4 y 1. Con números tan pequeños no se puede concluir nada, y lo digo para que nadie lo lea como una acusación.

5. Tres delanteros bajo la lupa

El xGOT (goles esperados a puerta) mide la calidad del remate una vez que ya ha salido: dónde va, con qué fuerza. Sirve para separar al que remata bien del que simplemente tira mucho. El xA (asistencias esperadas) hace lo mismo con los pases: la probabilidad de que cada pase acabe en gol.

Y para decidir si una cifra es suerte o no usamos la distribución de Poisson, el modelo estándar para contar sucesos poco frecuentes e independientes, como los goles. Permite calcular la probabilidad de que salgan X o más cuando se esperaban Y. Es una aproximación, pero buena.

Raphinha (Barcelona)

• 15 goles con 11,0 de xG (+4,0). Lleva 1,87 goles por 90 minutos (el dato normalizado a un partido completo, para comparar a quien juega más o menos) con 1,37 de xG por 90.

• A partir de esos dos números, deduzco que ha jugado unos 722 minutos, es decir, ocho partidos. Marca un gol cada 48 minutos.

• Con 10,6 de xGOT, sus goles superan también la calidad de sus remates a puerta.

• Probabilidad de marcar 15 o más con 11,0 esperados: 14,6%. Con 10,6: 11,8%.

Lamine Yamal (Barcelona)

• 10 goles con 7,8 de xG y 7 asistencias con 4,7 de xA.

• Probabilidades: 25,9% para los goles y 19,5% para las asistencias.

• Producción esperada (xG + xA): 12,5. Producción real (goles + asistencias): 17. Son 4,5 por encima.

• Lidera en tiros por 90 (5,9) y en ocasiones claras creadas (15), y es tercero en regates por 90 (4,3).

Kylian Mbappé (Real Madrid)

• 12 goles con 13,4 de xG (−1,4). Es el único de los tres por debajo.

• Probabilidad de marcar 12 o menos con 13,4 esperados: 42%. Es decir, es lo más normal del mundo.

• Falla 14 ocasiones claras (el que más), dispara 5,3 veces por 90 y lidera en tiros a puerta por 90 (2,7). Juega unos 989 minutos, los once partidos completos.

• Su xGOT (13,7) es ligeramente superior a su xG: sus remates a puerta están bien colocados. Con 12 goles reales, los porteros le han parado unos 1,7 más de lo esperado.

Lectura conjunta

Ninguna de estas desviaciones es estadísticamente extrema. Además, hay un sesgo de selección (cuando miras solo a quienes lideran una lista, estás eligiendo precisamente a los que han tenido más suerte): es normal que los máximos goleadores estén por encima de su xG. Lo más probable es que Raphinha y Yamal bajen algo, y que Mbappé suba algo. Pero con once jornadas, todo es compatible con el azar.

Más allá de los tres

• Arda Güler (Real Madrid) es el rey de la creación: 39 ocasiones creadas y 12 ocasiones claras creadas, con la mejor xA por 90 (0,57). No aparece entre los tres máximos asistentes, así que no está cobrando todo lo que genera.

• Rodri (Barcelona): 105,9 pases precisos por 90, 17,8 pases que rompen líneas por 90 (pases que superan a varios rivales y desordenan la defensa) y 6,8 balones largos precisos. Suma casi una sexta parte de los pases precisos de todo el equipo.

• Adama Traoré (Deportivo): 5,3 regates por 90 (primero) y 0,52 de xA por 90 (tercero). Un perfil que casi no suele aparecer en esas listas.

6. Porteros

• Álvaro Vallés (Betis): 4,3 paradas por 90, 8,6 goles evitados, 1 penalti parado. En once partidos, una cifra excepcional. Los porteros suelen normalizarse, aunque la magnitud de esta merece seguimiento.

• Jan Oblak (Atlético): 6 porterías a cero, 0,7 goles encajados por 90 y un 78,4% de paradas (el porcentaje de paradas es la proporción de tiros a puerta que el portero detiene). Es segundo en porcentaje, por detrás de Ionuţ Radu (Celta, 79,6%) y por delante de Courtois (76,9%).

• Unai Simón (Athletic): 6 porterías a cero y 3,2 goles evitados, segundo en la liga.

• Joan García (Barcelona): lidera las acciones de líbero por 90 (2,5), que son las veces que el portero sale fuera del área a despejar o interceptar. Cuadra con la defensa adelantada del equipo.

• Marko Dmitrović (Espanyol): el que más sale por alto (1,7 por 90).

7. Qué creo (y qué no) tras once jornadas

Lo que los datos sostienen con bastante firmeza

• El Barcelona es el mejor equipo de la liga, con margen: 30 puntos, 46 goles, una de las mayores presencias ofensivas y 639,5 pases por partido.

• El Real Madrid tiene la mejor defensa según el xGA (11,2), y por puntos esperados sería el segundo.

Los candidatos a bajar (están por encima de sus cifras)

• Betis (puntos, defensa y portero a la vez), Atlético (puntos y goles encajados) y Real Sociedad (puntos).

Los candidatos a subir (están por debajo de sus cifras)

• Villarreal (volumen ofensivo sin goles), Osasuna (encaja 5,6 más de lo esperado y desperdicia balón parado) y Espanyol (3,6 puntos por debajo de su diferencia de goles).

Lo que los datos no permiten decir

• Que alguno de estos nombres vaya a “caer” o “resurgir”. Los datos estadísticos señalan tendencias, no futuros.

La temporada es larga. Volveré a hacer este análisis cuando haya más datos, y el primer ejercicio será ver cuántos de estos candidatos se han corregido.

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¿Qué equipo creéis que corregirá más su rumbo en las próximas jornadas?

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Datos: FotMob, capturados el 3 de noviembre de 2026 tras 11 jornadas (10 para Athletic y Rayo). Los cálculos derivados (regresión, correlaciones, probabilidades Poisson, minutos estimados de Raphinha y Mbappé y producción esperada de Yamal) son propios. Las estimaciones a partir de datos por 90 minutos son aproximadas.

Con muchos procesos pasa exactamente lo mismo: el aspecto final no te cuenta lo que ocurrió dentro. Y la norma ISO 9001 lleva más de dos décadas pidiéndote que hagas algo al respecto. Seguramente la has leído mil veces sin fijarte.

Créeme, entender esto te va a ahorrar repeticiones, reclamaciones y más de un susto.

El apartado que casi todos se saltan

La cláusula 8.5.1 f) de ISO 9001 dice, en cristiano, algo así:

Si no puedes comprobar el resultado de un proceso solo con inspeccionarlo después, tienes que validar ese proceso antes y revalidarlo cuando cambien las condiciones.

A estos procesos se les llama procesos especiales. Ejemplos de la vida real:

• Soldadura (el protagonista de hoy).

• Tratamientos térmicos de metales.

• Pintura y recubrimientos que deben aguantar años.

• Esterilización de material sanitario.

• Sellado de envases de alimentos.

En todos hay algo en común: puedes mirar la pieza terminada y aun así no saber si por dentro es resistente, estéril, hermética o está bien curada.

Por cierto, en las versiones antiguas de la norma este requisito tenía su propio apartado con título. Ahora es una letra más dentro de una lista de ocho. La exigencia sigue ahí; lo que desapareció fue el cartel luminoso. Y la revisión de 2026 mantiene la idea.

Cuando todo pasó la inspección y aun así falló

Un informe del organismo británico de seguridad laboral (HSE) analizó unos depósitos de gas licuado que fallaron durante pruebas rutinarias en servicio. Alguno se rompió a una presión muy por debajo de la que debía soportar.

Lo curioso es que, al fabricarlos, habían superado todo: inspección visual completa, radiografías parciales y prueba de presión. Todos los papeles en regla.

¿Qué falló entonces? Las soldaduras no habían penetrado como debían, el procedimiento no estaba bien definido y el documento que supuestamente lo respaldaba se redactó años después de hacer las soldaduras.

Se inspeccionó, pero nunca se validó. Esa frase merece estar enmarcada en tu escritorio.

Inspección vs. validación: no son lo mismo

⏱️ Cuándo ocurre

• Inspección: después de hacer el producto.

• Validación: antes de producir en serie.

❓ Qué pregunta responde

• Inspección: “¿Esta pieza se ve bien?”

• Validación: “¿Este proceso es capaz de hacerlo bien siempre?”

🔍 Qué evalúa

• Inspección: lo que se puede ver o medir desde fuera.

• Validación: lo que determina el resultado por dentro.

🎂 En el bizcocho

• Inspección: mirar si está dorado.

• Validación: probar la receta y la temperatura del horno antes de hornear cien.

Una radiografía te dice si hay defectos que el método puede detectar. No te dice qué tan duro o frágil quedó el material. Eso depende del proceso (calor aplicado, temperatura previa, enfriamiento), y solo se comprueba cortando una pieza de prueba antes de producir.

Es decir: no puedes inspeccionar la calidad dentro de un producto. Hay que construirla en el proceso.

Cómo validar un proceso especial en 5 pasos

No hace falta ser soldador para aplicarlo. Sirve para cualquier proceso donde “mirar el final” no basta.

1. Identifica tus procesos especiales. Pregúntate: ¿hay algún proceso cuyo resultado no puedo comprobar del todo sin destruir la pieza o esperar a que falle? Esos son los candidatos.

2. Escribe la receta. Un procedimiento claro con todo lo que influye: método, materiales, parámetros, temperaturas, tiempos. Si dos personas lo siguen, deberían obtener lo mismo.

3. Pruébala de verdad. Haz una pieza de prueba siguiendo la receta y sométela a ensayos reales (en el caso de la soldadura: tracción, doblado, dureza, impacto). Guarda la evidencia. Una carpeta llena de procedimientos sin pruebas detrás no valida absolutamente nada.

4. Define qué cambios obligan a repetirla. En soldadura se llaman variables esenciales: cambiar el material, el consumible, la temperatura previa o el calor aportado por encima de ciertos límites. Si cambia algo de esa lista, se revalida. No por calendario, sino por cambios.

5. Ponle un dueño con criterio. Alguien tiene que decidir qué procedimiento aplica, si un cambio de material es aceptable y si lo que se midió en el taller coincide con lo que la receta exige. Y tiene que estar donde se hace el trabajo, no en un despacho.

El eslabón que más falla: la persona responsable

Este punto es oro. Un inspector te dice cómo ha quedado el trabajo. El responsable del proceso decide cómo debería quedar y vigila que se haga así mientras se hace.

Y ojo con el error típico: confundir certificado con competencia.

• Un certificado demuestra que alguien aprobó un examen un día concreto.

• La competencia es saber por qué una pieza gruesa necesita más precaución que una fina, y tener la autoridad para parar el trabajo cuando algo no cuadra.

En los talleres que trabajan bien, esa persona se encuentra en cinco minutos. En los que sufren, nadie sabe quién es... o vive en la oficina. 😅

Errores comunes (y cómo evitarlos)

• ❌ Documentar después de hacer el trabajo. La receta se escribe antes, no cuando llega la auditoría.

• ❌ Revalidar solo por fecha. Lo que dispara la revalidación es el cambio, no el calendario.

• ❌ Fiarlo todo a la inspección final. Si el defecto está dentro, la inspección no lo ve.

• ❌ Tener procedimientos sin pruebas. Papel sin evidencia no es validación, es decoración.

• ❌ Nadie es dueño del proceso. Si todos son responsables, nadie lo es.

Y para los que piensen que esto es “burocracia”: un estudio sobre incidentes graves en soldaduras encontró que las causas más frecuentes fueron problemas de calidad del sistema, falta de formación y supervisión deficiente. No la destreza de la mano que soldaba. Es decir, fallan los sistemas y las personas, no los gestos.

La prueba que puedes hacer la semana que viene

Elige una pieza o un trabajo entregado el mes pasado en un proceso especial y sigue su rastro:

1. ¿El material era el que decía el plano o la especificación?

2. ¿Qué procedimiento se aplicó y qué prueba hay detrás de él?

3. ¿Se hizo dentro de los límites validados?

4. ¿Qué temperatura, tiempo o parámetro clave se midió y se anotó antes de empezar?

5. ¿La persona que lo ejecutó tenía su cualificación en vigor?

6. ¿Quién supervisó el proceso y tiene criterio real para ello?

Si respondes a todo con evidencia, tienes un proceso validado. Si lo único que tienes es un informe de inspección final, tienes la prueba de que alguien miró la pieza, no de que el proceso sea fiable.

Para cerrar

Deja de hacerlo a la antigua: inspeccionar es necesario, pero no sustituye a validar. Mirar el resultado te dice cómo quedó esta pieza; validar el proceso te dice cómo van a quedar las próximas mil.

Y aunque no sueldes nada, apuesto a que tienes algún “bizcocho” en tu trabajo: un proceso que parece perfecto por fuera y del que no sabes qué pasa por dentro.

👉 Haz la prueba de rastreo con un solo caso y cuéntame en los comentarios qué descubriste. Y si tienes tus propios trucos para controlar procesos “invisibles”, mándamelos; los voy a recopilar para un próximo post.

Este artículo está inspirado en un texto de Graham Fry publicado en Quality Magazine sobre la soldadura como proceso especial y la cláusula 8.5.1 f) de ISO 9001.

The metric that lies to you

Most customer service dashboards are built around a simple idea: a complaint is a cost. Every contact has a price. Every minute on a call has a price. The goal, in that logic, is to make complaints cheaper, shorter and, ideally, rarer.

So companies deflect. They add chatbots, build mazes of FAQ pages, hide the phone number three menus deep, and celebrate when the “containment rate” goes up.

The problem is that a complaint is not only a cost. It is also one of the very few moments when a customer tells you, for free, exactly where your business is failing. And it is the moment when that customer is paying the most attention to how you behave.

Treating that moment as waste to be minimized is one of the most expensive mistakes a company can make. It just doesn’t show up on the spreadsheet.

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The service recovery paradox

In 1992, researchers Michael McCollough and Sundar Bharadwaj gave a name to something many managers had noticed informally: the service recovery paradox. The idea is that a customer who experiences a failure and then sees it resolved well can end up more satisfied, and more loyal, than a customer who never had a problem at all.

It is worth being precise here, because the idea is often oversold. Later research has shown the effect is not universal. It tends to weaken or disappear when:

• the failure was severe or affected something important to the customer

• the customer had already been failed by the same company before

• the recovery felt slow, scripted or grudging

So this is not a license to break things on purpose. The accurate version is narrower and more useful: how you handle a failure often matters more than whether the failure happened.

A customer who never has a problem has no evidence of what you do under pressure. A customer who has a problem and watches you handle it well has seen your real character. That is a much stronger signal than a smooth, uneventful purchase.

What good recovery actually looks like

The hospitality industry has understood this for decades. The Ritz-Carlton is widely reported to give front-line employees authority to spend a set amount, often cited as up to $2,000 per guest per incident, to fix a problem on the spot without asking a supervisor.

Whether or not the exact figure is current, the principle behind it is the real lesson: the person closest to the customer must be able to act. Every approval layer between the complaint and the solution is time during which the customer’s frustration grows and their trust shrinks.

Effective recovery tends to share four traits:

1. Speed. The first response matters more than the final resolution. Acknowledgment within minutes beats a perfect answer after days.

2. Ownership. One person owns the problem from start to finish. The customer never has to repeat the story.

3. Fairness that feels fair. Not just a correct outcome, but a visible effort to understand the customer’s side before deciding.

4. A little extra. Fixing the problem restores the status quo. A small gesture beyond that is what creates the memory.

Notice what is missing from the list: a script, a template and a canned apology. Customers detect those instantly, and they read them as indifference.

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The AI temptation

Now add generative AI to this picture.

The promise is obvious and, in part, legitimate. AI can answer routine questions instantly, at any hour, in any language, at a fraction of the cost. For simple, low-stakes requests such as order status, opening hours and password resets, it can be a genuine improvement over waiting on hold.

The danger is in the scope creep. When a company sees the savings on routine contacts, the natural next step is to push automation toward everything, including the complaints. That is precisely where it does the most damage.

Two cases show the risk from different angles.

Klarna. The Swedish fintech announced in 2024 that its AI assistant was doing the work of hundreds of agents. In 2025, its CEO publicly acknowledged that the company had gone too far in cost-cutting on this front, saying quality had suffered, and began hiring human agents again. The lesson was not that AI failed. It was that optimizing for cost per contact, without protecting the contacts that matter most, backfires.

Air Canada. In 2024, a Canadian tribunal ruled against the airline after its website chatbot gave a customer incorrect information about bereavement fares. The airline argued the chatbot was effectively a separate entity responsible for its own words. The tribunal rejected that. The company is responsible for what its automated systems tell customers.

The second case matters for strategy, not just law: when you put a machine between yourself and an upset customer, you do not transfer the responsibility. You only lose control over how it is exercised.

A simple way to decide what to automate

The mistake is not using AI in customer service. The mistake is using one logic for every type of contact. A more useful distinction is between contacts that are transactions and contacts that are moments of truth.

TransactionsMoments of truthCustomer emotionNeutralFrustrated, worried, angryTypical requestStatus, information, simple changesErrors, damage, unfair treatment, high stakesWhat the customer wantsSpeed and convenienceTo be heard and treated fairlyBest fitAutomation, with an easy exit to a humanA skilled human with real authorityRisk if mishandledMild annoyanceLost customer, public complaint, legal exposure

Automate the left column aggressively. Protect the right column deliberately.

And design the boundary carefully. The most damaging experience in modern service is the loop: a customer who clearly needs a person, trapped in a system that will not let them reach one. That is not efficiency. It is a way of teaching customers that your company stops listening exactly when they most need it.

Complaints are data you cannot buy

There is a second reason to value complaints, and it is purely analytical.

For every customer who complains, a much larger group experiences the same problem and says nothing. They simply leave, or quietly spend less. The vocal customer is the visible tip of a pattern.

That makes complaint data one of the highest-quality sources of operational intelligence a company has:

• It shows which processes fail repeatedly.

• It shows which promises the company makes that it cannot keep.

• It shows where policy and common sense disagree.

A company that routes complaints through automation optimized for closing tickets fast often loses this signal. The ticket gets closed. The root cause stays in place. The same complaint arrives again next month, and the dashboard still looks healthy.

The better question to ask of any service operation is not “how quickly did we close this?” but “what did this contact teach us, and what did we change because of it?”

What a strategic approach looks like

For any company thinking seriously about this, the practical implications are fairly clear:

• Measure recovery, not just resolution time. Track whether customers who complained came back, and how they rated the handling.

• Give front-line staff real authority. Define a spending and decision limit, and trust people inside it.

• Make the human path easy to find. If a customer asks for a person, the system should not argue.

• Use AI to support people, not to replace the hard conversations. Summaries, suggested answers and instant access to customer history make a good agent faster. They do not make an upset customer feel respected.

• Close the loop upstream. Every recurring complaint should have an owner whose job is to remove its cause.

None of this is complicated. What makes it difficult is that it requires seeing a complaint as an investment opportunity instead of a line in the expense report.

The takeaway

In the next few years, nearly every company will have access to the same AI tools, at roughly the same price. Speed and availability will stop being a competitive advantage. They will be the baseline.

What will remain scarce is the experience of being treated well when something goes wrong. That is the moment when customers decide whether a brand deserves their trust, and no model can be trusted to carry that moment alone.

The companies that understand this will do something that looks counterintuitive on paper: they will spend more attention, not less, on the customers who complain. The rest will save a little money per contact and wonder why loyalty keeps eroding.

Your turn. Think of the last time a company handled a problem for you really well, or really badly. What did they do that made the difference? Tell me in the comments. The best examples tend to be small, and they teach more than any framework.

And if this was useful, share it with someone who works on the customer side of a business. They will recognize every word.

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Hay un artículo reciente en Customer Service Manager que repite una idea que ya deberíamos tener asumida hace años: la queja de un cliente es inteligencia de negocio gratuita. Suena bien. Suena incluso inspirador, con su ejemplo del CEO que descubre un malentendido sobre los pagos de Stripe, aclara el texto, y las quejas “desaparecen”. Final feliz, caso cerrado, moraleja aprendida.

El problema es que ese relato está escrito desde el único lugar de la organización donde esa moraleja es verdad: el despacho de quien tiene la autoridad para cambiar el proceso el mismo día que detecta el problema.

La inmensa mayoría de las empresas no funcionan así. Y hay que decirlo sin eufemismos: muchas empresas no gestionan el feedback negativo, le tienen miedo. Lo tratan como una amenaza reputacional que hay que neutralizar, no como una señal que hay que seguir hasta su origen. Y esa diferencia no es semántica, es estructural.

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El punto ciego de “escucha a tus clientes”

Cuando un fundador de una SaaS pequeña recibe una reseña negativa, la lee él. La analiza él. Decide él. El circuito entre “el cliente dijo algo” y “la empresa actuó” tiene una sola persona en el medio, o ninguna.

Ahora traslada ese circuito a cualquier empresa mediana o grande con un departamento de atención al cliente. El agente que recibe la queja no diseñó la política que la provocó. No tiene autoridad para cambiarla. Muchas veces ni siquiera tiene un canal real para reportarla como patrón: tiene un canal para cerrar el ticket, que no es lo mismo.

Así que lo que en la teoría es “una señal valiosa que sube por la cadena de mando” en la práctica es un empleado de primera línea repitiendo la misma disculpa veinte veces al día, absorbiendo la misma fricción una y otra vez, porque nadie con poder de decisión se ha enterado de que existe un patrón. La empresa no aprende nada. Entrena a su personal a soportar el problema indefinidamente, que es lo contrario de resolverlo.

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Gestionar la reputación no es gestionar la causa

Aquí es donde muchas organizaciones se acojonan, con perdón de la palabra, porque es la que corresponde. Frente a una queja incómoda, el reflejo institucional no es preguntarse “¿por qué se sintió así este cliente?”. El reflejo es preguntarse “¿cómo hago que esto deje de verse?”.

Y de ahí salen los guiones estandarizados, las respuestas de plantilla, el “lamentamos las molestias” que no lamenta nada porque no cambia nada. El artículo original lo menciona de pasada: las respuestas genéricas desalientan a los clientes potenciales precisamente porque se nota que nadie está escuchando. Pero se queda corto al no decir la parte incómoda: esas respuestas de plantilla no son un fallo de redacción, son la consecuencia lógica de una empresa que ha decidido, aunque no lo diga en voz alta, que gestionar la percepción es más barato que gestionar la causa.

Es más fácil comprar una plantilla de respuesta empática que rediseñar un proceso de checkout. Es más fácil pedirle al agente de atención al cliente que “sea más resolutivo” que preguntarse por qué el mismo problema llega mil veces al mes a ese mismo agente.

El costo de no cerrar el círculo

Cuando el feedback negativo no tiene una tubería real que lo lleve del cliente hasta quien puede decidir, pasan dos cosas, y ninguna es gratuita.

La primera es que la organización deja de aprender. No porque le falten datos, los tiene, los tiene en abundancia, sino porque nadie con autoridad los está mirando con la pregunta correcta. La segunda, más silenciosa, es que ese vacío se llena con el desgaste de quien sí está en primera línea. El empleado que atiende al cliente enfadado no solo carga con la frustración del cliente: carga con la frustración adicional de saber exactamente cuál es el problema, haberlo señalado, y ver que no cambia nada. Eso no se soluciona con un curso de gestión emocional. Se soluciona escuchando a quien lo está señalando.

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La señal solo vale si hay alguien escuchando al final del cable

El artículo que dio pie a esto tiene una idea correcta en el fondo: no todas las reseñas negativas merecen una defensa punto por punto, la mayoría merece ser tratada como señal, no como ataque. Pero una señal sin receptor no es inteligencia de negocio. Es ruido bien intencionado que nunca llega a ningún sitio.

Antes de preguntarte si estás “aprovechando” el feedback negativo de tus clientes, pregúntate algo más incómodo: si mañana cinco clientes se quejan exactamente de lo mismo, ¿existe en tu empresa un camino real, corto y con autoridad de decisión al final, para que eso se traduzca en un cambio? Si la respuesta es no, no tienes un problema de atención al cliente. Tienes un problema de diseño organizativo, y estás usando la sonrisa del agente de soporte para taparlo.

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Crédito

“Turning Negative Feedback Into a Competitive Advantage”, de Tim Lee (Bookipi), publicado en Customer Service Manager.

Hay un dicho viejo sobre la victoria, que tiene mil padres, mientras que la derrota es huérfana. Basta con entrar en suficientes organizaciones para descubrir que lo contrario también es cierto, y también predecible: en cuanto una buena idea empieza a funcionar, de repente le salen padres por todas partes. La persona que realmente la construyó, mientras tanto, suele ser la primera a la que apartan de la sala.

Es un castigo curioso. No por fracasar, sino por tener éxito en algo que nadie había autorizado.

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No es la idea. Es quién la tuvo.

Un artículo de investigación de 2024 en MIT Sloan Management Review, basado en un estudio publicado en Organization Science, analizó por qué algunos gestores rechazan ideas genuinamente buenas de su propio equipo. La respuesta no tenía que ver con la calidad de las ideas, sino con el sentido de territorio del gestor. Los gestores inseguros, según los investigadores, no evalúan las propuestas novedosas por sus méritos: las evalúan según si sienten que amenazan su propia posición. Cuanto más apegado está un gestor a su parcela, más probable es que trate la iniciativa de un subordinado como una intrusión en vez de como una aportación.

Ese hallazgo coincide con otra línea de investigación sobre subordinados competentes. Un estudio sobre gestión en el sector de educación superior en Pakistán encontró algo que resulta inquietantemente universal en cuanto se le quita el contexto: cuando los gestores se sienten inseguros, empiezan a percibir a los empleados competentes como retadores en vez de como colegas. El resultado no suele ser un conflicto abierto. Es más silencioso: ostracismo laboral, menos acceso, un estrechamiento gradual de aquello que a esa persona se le permite tocar. Empleados que antes resolvían problemas se encuentran de pronto excluidos de los propios sistemas que construyeron.

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El miedo es un estilo de gestión. Simplemente uno malo.

Amy Edmondson, la profesora de Harvard Business School que lleva décadas estudiando la seguridad psicológica, plantea algo que suena obvio hasta que uno observa cuántas organizaciones lo siguen ignorando: el miedo y el rendimiento no se compensan entre sí de forma limpia. Los equipos que se sienten seguros para hablar, asumir riesgos y hacerse responsables de sus errores rinden de forma consistentemente mejor que los que no. La propia investigación interna de Google sobre efectividad de equipos encontró lo mismo: los equipos con mayor seguridad psicológica tenían menos rotación, generaban ideas más diversas, traían más ingresos, y eran calificados como efectivos el doble de veces por sus responsables.

El planteamiento de Edmondson merece detenerse en él: en un entorno complejo y de cambio rápido, liderar mediante el miedo no es solo desagradable, es un error estratégico. El miedo no produce mejor criterio. Produce silencio. La gente deja de proponer cosas no porque se le hayan acabado las ideas, sino porque ha aprendido que tener una es arriesgado.

Esa es la parte que rara vez se dice en voz alta: una cultura del miedo no elimina la iniciativa, simplemente la empuja bajo tierra, o la mata antes de que nazca. Nadie anuncia “he decidido no volver a sugerir nada”. Simplemente, dejan de hacerlo, en silencio.

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Incluso cuando la idea “gana”, algo se pierde

Hay una trampa relacionada que no requiere ninguna mala intención — Marshall Goldsmith la describe en What Got You Here Won’t Get You There como la falacia de añadir valor. Un gestor toma la propuesta de alguien, la retoca, la mejora en un pequeño margen, y en el proceso se apropia silenciosamente de ella. Puede que la idea sea, en efecto, un cinco por ciento mejor. Pero la persona que la tuvo sale de esa reunión con un cincuenta por ciento menos de implicación en hacerla funcionar, porque ya no es suya.

Multiplícalo por toda una organización y obtienes un equilibrio extraño: ideas técnicamente mejoradas, ejecutadas con una fracción de la energía que se habría invertido en la idea original.

Cómo se ve realmente la alternativa

Nada de esto es un argumento para no cuestionar nunca la idea de un empleado, ni para que los gestores desaparezcan del proceso. La investigación apunta a algo más concreto: la diferencia entre las organizaciones que hacen crecer las buenas ideas y las que las asfixian no es el talento. Es si la iniciativa se trata como una aportación sobre la que construir, o como una amenaza que hay que contener.

El artículo de MIT Sloan termina con una nota útil: la solución no es sermonear a los gestores inseguros sobre lo bueno que es ser abiertos. Es darles una relación más segura con la propia organización, para que una buena idea ajena deje de registrarse como una pérdida. Más fácil de decir que de reestructurar, sin duda. Pero es el diagnóstico correcto, y la mayoría de las empresas nunca llegan ni siquiera hasta ahí. Siguen contratando por iniciativa en la oferta de empleo, y sancionándola en silencio en cuanto aparece.

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Fuentes

“Why Territorial Managers Stifle Innovation — and What to Do About It” — MIT Sloan Management Review
“Competent Subordinates and Managers’ Perception: A Threat or an Asset” — estudio empírico, sector de educación superior
Amy C. Edmondson, The Fearless Organization: Creating Psychological Safety in the Workplace for Learning, Innovation, and Growth
Marshall Goldsmith, What Got You Here Won’t Get You There

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Hace poco leí un artículo de Quality Magazine sobre qué pueden enseñarnos los juegos —desde el dominó hasta los videojuegos modernos— a los profesionales de calidad. La tesis central es simple: los juegos funcionan porque tienen métricas claras, ciclos de retroalimentación rápidos y una cultura donde fallar es parte del proceso, no una condena.

Leyéndolo, no pude evitar pensar en algo que ya escribí antes en este blog: por qué el modelo de satisfacción del cliente de Atkinson, formulado en 1988, sigue vigente en algunos aspectos y ha quedado obsoleto en otros. Son dos artículos que, a primera vista, no tienen nada que ver. Pero comparten un mismo problema de fondo: ¿qué mides, y ese indicador realmente empuja el comportamiento que quieres?

El problema no es la falta de métricas, es la métrica equivocada

En un juego, el marcador te dice de inmediato si lo que hiciste funcionó o no. Sumaste puntos, perdiste una vida, subiste de nivel. Esa claridad es la que casi nunca existe en atención al cliente.

La mayoría de los equipos de soporte todavía miden lo que es fácil de medir —tiempo de respuesta, volumen de tickets cerrados, NPS trimestral— en lugar de lo que realmente predice si un cliente vuelve o se va. Es el mismo error que señalaba Atkinson hace casi cuarenta años: la satisfacción no es un número aislado, es el resultado de expectativas cumplidas o incumplidas en cada punto de contacto. Si el indicador que uso no captura eso, estoy jugando un juego con el marcador apagado.

Fallar rápido es una ventaja que la atención al cliente rara vez se permite

La segunda lección del artículo es sobre la tolerancia al fallo. En un juego, perder no tiene consecuencias reales: reiniciás, ajustás la estrategia, lo intentás de nuevo. Esa lógica es la que impulsó metodologías ágiles y prototipado rápido en producto y en tecnología.

En atención al cliente, en cambio, el fallo suele tratarse como algo a evitar a toda costa, no como una fuente de aprendizaje. Un mal ticket se cierra y se archiva; rara vez se convierte en una hipótesis para probar un cambio de proceso. El resultado es que los equipos de soporte terminan optimizando para no repetir errores puntuales, en lugar de iterar sobre el sistema completo —igual que un jugador que evita repetir una muerte específica sin entender por qué perdió.

Qué se puede robar de los juegos

No hace falta gamificar el soporte con insignias y rankings —eso ya se probó y en general generó más ruido que valor. Lo que sí vale la pena tomar prestado es la lógica de fondo:

• Métricas visibles y accionables para quien las ejecuta, no solo para quien las reporta arriba. Un agente de soporte debería poder ver, en tiempo real, qué comportamiento suyo está moviendo la aguja.

• Ciclos de feedback cortos, no evaluaciones trimestrales. Si un cambio en el guion de atención mejora o empeora la satisfacción, eso debería saberse en días, no en el próximo informe de gestión.

• Permiso explícito para experimentar, con el entendimiento de que algunas pruebas van a fallar y eso es parte del costo de mejorar.

El artículo de Quality Magazine está pensado para manufactura y control de calidad industrial, no para atención al cliente. Pero el problema que describe —comportamientos mal alineados con los incentivos, métricas reactivas en lugar de proactivas— es exactamente el mismo que atraviesa cualquier operación de soporte que todavía mide lo fácil en lugar de lo importante.

Este post conecta con “Atención al cliente: lo que sigue vigente (y lo que no) de un modelo de gestión de 1988”, donde revisé el modelo de Atkinson en más detalle.

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Microsoft acaba de fusionar sus dos apps de Copilot y enterrar media docena de funciones que lanzó con bombos y platillos hace apenas uno o dos años: Group Chats, podcasts generados por IA, Copilot Labs, Deep Research para el usuario general, y hasta Mico, el personaje animado que muchos comparaban con un Clippy de la era IA.

El comunicado oficial lo llama “una experiencia más simple y cohesiva”. Yo lo leería de otra forma: es la confesión más honesta que ha hecho hasta ahora un gigante tecnológico sobre qué partes de su apuesta por la IA generativa no funcionaron.

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El movimiento, en contexto

Detrás del anuncio hay una razón competitiva muy concreta. Google confirmó esta semana que Gemini superó los 1.000 millones de usuarios activos mensuales. Microsoft, mientras tanto, reportó en julio que los asientos pagos de Microsoft 365 Copilot ya pasan los 30 millones, con el ritmo de altas acelerando trimestre a trimestre.

Son ligas distintas. Y mantener dos apps de Copilot separadas —una de consumo, otra empresarial— sumaba fricción justo cuando Microsoft necesita competir de igual a igual con ChatGPT, Claude y Gemini. La fusión no nace de una visión de producto: nace de la necesidad de no quedar rezagado.

Tampoco es un caso aislado. Anthropic fusionó Cowork dentro de Claude Chat. OpenAI integró Operator directamente en ChatGPT. Google combinó deep research y navegación web en una sola experiencia de Gemini. Y ahora Microsoft hace lo mismo con una app que además recorta features. Cuatro empresas, mismo movimiento, meses de diferencia. Eso ya no es casualidad de calendario: es el mercado maduro exigiendo resultados después de dos años de “lancemos todo lo que se pueda etiquetar como IA para no quedar fuera de la conversación”.

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Mi valoración: acertado en el fondo, tardío en la forma

Creo que la decisión de fondo es correcta, y no me sorprende. Ningún producto sobrevive indefinidamente coleccionando features que nadie usa: cada función añade superficie de mantenimiento, confunde al usuario sobre qué hace realmente la app, y diluye el mensaje de marca. Un ejecutivo de Microsoft lo resumió mejor que cualquier nota de prensa: en un memo interno reportado por The Information, dijo que Copilot necesitaba “ganarse el derecho a existir”, lo que implicaba soltar lo que no entregaba valor. Ese es exactamente el criterio que debería regir cualquier producto de IA en 2026, y llega tarde precisamente porque durante dos años el criterio fue el opuesto.

Donde sí soy más crítico es en el timing y la ejecución. Anunciar en agosto que en cuestión de días (18 de agosto) los usuarios pierden acceso a funciones que quizás integraron en su flujo de trabajo, con un despliegue escalonado que se extiende hasta septiembre, es el tipo de comunicación que genera más fricción de la necesaria. Microsoft tiene la escala y el presupuesto para haber dado una ventana de transición más larga y más clara. Que no lo haya hecho sugiere que la prioridad real no es cuidar al usuario que se queda sin su función favorita, sino mostrarle al mercado —y a Wall Street— que la casa está en orden antes de que se note demasiado la comparación con los 1.000 millones de usuarios de Gemini.

La pregunta que de verdad importa

Lo que hace valiosa esta noticia no es el detalle de qué apps se fusionan, sino lo que revela sobre el ciclo en el que está entrando toda la industria: de “lanzar para no quedar fuera” a “demostrar valor o desaparecer”. Es una maduración necesaria, y probablemente saludable para los usuarios a mediano plazo.

Pero soy escéptico de que sea permanente. En cuanto llegue el próximo salto de capacidad de los modelos —el próximo GPT, el próximo Gemini, el próximo Claude—, es muy probable que estas mismas empresas vuelvan a lanzar funciones sueltas para no quedarse atrás en la narrativa, aunque el patrón de esta semana diga lo contrario. La disciplina de producto en IA generativa, hasta ahora, ha durado exactamente lo que dura la ventaja competitiva de no tenerla.

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Hay algo curioso en leer teoría de management “vieja”: uno espera que se sienta anticuada, y sin embargo buena parte sigue funcionando como si la hubieran escrito ayer. Eso me pasó revisando la teoría de satisfacción del cliente de John William “Jack” Atkinson, un psicólogo estadounidense que en 1988 —a partir de investigación en el sector hotelero— propuso que la satisfacción de un cliente no depende de una sola cosa, sino de cuatro: limpieza, seguridad, relación calidad-precio y cortesía del personal.

Casi cuarenta años después, en pleno 2026, con IA generativa metida en cada centro de atención al cliente, sigue siendo el modelo que muchos equipos de gestión usan como punto de partida. Vale la pena preguntarse por qué.

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Un modelo que envejeció bien

Lo que hace que la teoría de Atkinson resista el paso del tiempo es que no describe herramientas ni canales —esos sí caducan—, describe cómo funciona el juicio humano. La idea central es simple: uno no evalúa un servicio en términos absolutos, sino comparando lo que esperaba con lo que recibió. Esa expectativa se construye con experiencias pasadas, precio, publicidad y lo que dicen otros.

Ese mecanismo no cambió con el email, ni con el chat en vivo, ni va a cambiar con un agente de IA. Un bot que resuelve una consulta en diez segundos puede dejar a un cliente encantado o decepcionado según qué esperaba de esa interacción. El canal es nuevo; el juicio que hace la persona detrás de la pantalla, no.

Lo que sí muestra el paso del tiempo

Donde el modelo empieza a notar la edad es en sus supuestos de partida. Atkinson pensaba en interacciones humano-humano: un huésped, un recepcionista, una habitación. Hoy buena parte de la “cortesía del personal” —uno de sus cuatro pilares— ocurre sin que haya una persona del otro lado. La cortesía se volvió un problema de diseño conversacional, de tono en un prompt, de qué tan bien un sistema reconoce cuándo escalar a un humano.

Lo mismo pasa con la seguridad. En 1988 significaba, básicamente, una habitación con buena cerradura. Hoy un cliente también evalúa qué hace una empresa con sus datos cuando interactúa con un agente de IA, algo que no entraba ni remotamente en el radar de la teoría original.

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Por qué sigue siendo útil de todos modos

Lo que rescato del modelo no son sus cuatro factores como checklist cerrado, sino la lógica de fondo: la satisfacción es un juicio relativo, no una propiedad fija del producto. Dos clientes con la misma experiencia pueden calificarla distinto porque llegaron con expectativas distintas. Esto es management básico, pero se olvida constantemente: muchos equipos gastan energía “mejorando el servicio” sin preguntarse antes qué esperaba realmente el cliente.

Esa pregunta —¿qué esperaba esta persona antes de que empezara la interacción?— sigue siendo más valiosa que cualquier encuesta de satisfacción con estrellitas. Y es, quizás, el motivo por el que un modelo de gestión hotelera de los años ochenta todavía aparece citado en artículos sobre atención al cliente en 2026: no porque prediga el futuro, sino porque nunca dejó de describir bien el presente.

La pregunta que queda abierta

Si algo cambió de verdad no es el modelo, es quién gestiona la expectativa. Antes era trabajo casi exclusivo del área de marketing y del personal de contacto directo. Hoy también lo decide, en gran medida, cómo se diseña un sistema de IA: qué promete, qué tan rápido responde, cuándo reconoce sus límites. La teoría de Atkinson no anticipó eso, pero da el marco correcto para pensarlo.

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Créditos y Fuentes

Este artículo tomó como punto de partida [”What Is Atkinson’s Theory of Customer Satisfaction?”](https://customerservicemanager.com/atkinsons-theory-of-customer-satisfaction/), publicado en Customer Service Manager Magazine.

Hace unas semanas leí un artículo de Jim L. Smith en Quality Magazine que se me quedó pegado. Habla de algo que cualquiera que lleve más de una década trabajando ya intuye, pero que pocas veces se pone en palabras tan claras: la lealtad organizacional no desapareció por accidente. Se desmontó, pieza por pieza, durante cuarenta años.

Smith usa una imagen simple. Durante décadas, las empresas entendían a sus stakeholders como un taburete de tres patas: clientes, empleados e inversores, cada uno sosteniendo una parte del peso, más o menos en equilibrio. Y durante un tiempo, funcionó así de verdad. Si empezaste a trabajar antes de los años 80, probablemente creciste creyendo que un empleo podía durar toda una carrera.

Después llegó el concepto de “core competency”. Y con buena intención al principio: enfócate en lo que sabes hacer mejor, delega el resto. El problema es que “el resto” no dejó de crecer. Primero fue mantenimiento, después TI, después manufactura secundaria. Cada ronda de outsourcing recortaba un poco más la pata del empleado en ese taburete, hasta que dejó de estar balanceado.

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El mismo patrón, mucho más rápido

Lo que no dice el artículo —porque se publicó pensando en manufactura, no en oficinas— es que ese mismo patrón se está repitiendo ahora mismo, pero a una velocidad que no tiene precedente.

El outsourcing de los 80 y 90 tomó décadas en desplegarse. Requería construir fábricas, negociar con proveedores, mover cadenas de suministro enteras a otro continente. Había fricción, y esa fricción daba tiempo para adaptarse, aunque fuera mal y tarde.

La sustitución vía IA no tiene esa fricción. No hace falta abrir una planta en otro país: alcanza con conectar una API. Lo que antes tomaba una década de reestructuración corporativa, hoy se decide en un comité de presupuesto trimestral. Una función que se consideraba “core” el año pasado puede dejar de serlo en el próximo ciclo de planificación, no porque alguien lo haya decidido con cuidado, sino porque de pronto existe una alternativa más barata y nadie se detuvo a pensar si debía usarse.

Lo que se pierde y no se transfiere

Hay un matiz en el artículo de Smith que vale la pena subrayar, porque es justo el punto donde la comparación con la IA se vuelve más incómoda que esperanzadora.

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Cuando una empresa externalizaba producción a un proveedor de bajo costo, en algún lugar quedaba un taller, una fábrica, gente con oficio. El conocimiento no desaparecía: se movía. Mal pagado, mal distribuido, pero seguía existiendo en manos humanas en algún punto de la cadena.

Cuando una función se automatiza con un agente sin criterio claro sobre qué se está reemplazando, ese conocimiento tribal —el que no está escrito en ningún manual, el que vive en la cabeza de alguien que lleva quince años resolviendo el mismo tipo de problema— simplemente no se transfiere a nadie. Se pierde. Y las organizaciones suelen notarlo recién cuando ya no tienen a quién preguntarle.

La pregunta que todavía nadie se hace en serio

El artículo original termina con una advertencia: las empresas que sigan tratando a la gente como pieza intercambiable no tienen derecho a quejarse después por falta de lealtad. Yo agregaría una capa más.

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La pregunta que la mayoría de las organizaciones no se está haciendo con la IA no es “¿qué tareas puedo automatizar?”. Esa pregunta ya la tienen resuelta, y la responden todos los días. La pregunta que falta es otra: ¿qué necesita seguir siendo humano, incluso cuando ya no sea la opción más barata?

Automatizar sin esa pregunta no es estrategia, es inercia con forma de innovación. Y la inercia, tarde o temprano, siempre termina de pasar la factura — como ya pasó una vez, con el taburete de tres patas que dejó de estar balanceado.

Las organizaciones que ganen esta década no van a ser las que reemplacen más rápido. Van a ser las que decidan, con criterio y a tiempo, qué pata del taburete están dispuestas a proteger.

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Este texto toma como punto de partida “Organizational Loyalty” de Jim L. Smith, publicado en Quality Magazine.

Existe una fina línea entre vender un espectáculo y empeñar el salón de tu casa. Y esta semana, la FIFA y la UEFA se han encargado de dinamitarla en público con una pelea barroca que roza el esperpento.

​Por si no has seguido el culebrón: la FIFA proponía crear una filial (FIFA Forward Enterprise) para gestionar sus Grandes Eventos —empezando por la Copa del Mundo— y vender un porcentaje de esa sociedad a fondos de inversión y capital riesgo. ¿La respuesta de la UEFA y sus 55 federaciones? Un ultimátum con tintes épicos: boicot total al Mundial. Si la FIFA abre la puerta a inversores privados, las selecciones europeas no jugarán.

​El comunicado de la UEFA parece redactado por un filósofo romántico del siglo XIX: “La Copa del Mundo no puede ser tratada como un producto de inversión... Hay cosas que, sencillamente, son demasiado importantes como para venderlas”.

​Es una declaración preciosa. Casi emocionante. Si no fuera porque viene de la misma institución que inventó la nueva Champions con un formato pensado únicamente para generar más minutos de publicidad, o que mira hacia otro lado cuando sus Ligas exportan finales a Oriente Medio.

​Pero, más allá de la hipocresía del choque, el fondo del asunto es fascinante y marca un punto de no retorno en el deporte moderno.

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​Ceder el control vs. Vender la llave

​Durante décadas nos hemos acostumbrado a que el fútbol sea, hablando en plata, un esclavo financiero. Los calendarios se estiran hasta ahogar a los futbolistas, las camisetas parecen marquesinas de autobús y los horarios se fijan pensando en la audiencia de Pekín o Los Ángeles antes que en el aficionado que va al estadio.

​Sin embargo, hasta hoy existía un matiz legal y conceptual clave: los contratos comerciales eran temporales.

​Si Movistar, Nike o Coca-Cola ponían miles de millones sobre la mesa, compraban el derecho a explotar el producto durante cuatro u ocho años. Pero la FIFA y la UEFA mantenían el 100 % de las llaves del piso. Podían cambiar las reglas, reestructurar los torneos o decidir no renovar con un patrocinador si la cosa se ponía fea.

​Lo que plantea la propuesta de la FIFA cambia el contrato de alquiler por una hipoteca irreversible: meter a fondos de inversión en el accionariado del Mundial.

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​La trampa del deber fiduciario

​En el momento en que un fondo de capital riesgo entra como socio propietario en una competición deportiva, el juego cambia legalmente para siempre.

​Un fondo no invierte por amor a los colores ni por la mística de la pelota; invierte porque la junta directiva tiene una obligación legal fiduciaria con sus accionistas de maximizar el beneficio económico.

​A partir de ese instante:

1. ​El calendario deja de ser deportivo: Si un Mundial cada dos años o un torneo estival de 64 equipos genera un 15 % más de dividendos a fin de año, el rendimiento financiero estará por encima de la salud física de los jugadores.

2. ​El precedente es irreversible: A un patrocinador se le vence el contrato y se va. A un socio accionista hay que recomprarle las participaciones a precio de oro si quieres que se marche.

​La FIFA argumentará que necesita liquidez masiva para sostener a las federaciones más pequeñas de África, Asia o Oceanía, reduciendo la brecha con Europa. Y no les falta parte de razón. Pero el precio a pagar es entregar el último reducto que quedaba “público” en el fútbol a la lógica pura de Wall Street.

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​Un reflejo de nuestro tiempo

​Al final, este pulso entre Infantino y Ceferin no es una batalla entre el bien y el mal. Es una disputa por el control del negocio. La UEFA no protesta porque le asuste el dinero privado, sino porque le aterra perder su posición de dominio en el mapa del fútbol global ante la voracidad de la FIFA y los grandes capitales norteamericanos u orientales.

​El fútbol profesional hace tiempo que vendió su alma al diablo comercial. La única diferencia es que esta semana hemos descubierto cuánto cuesta la comisión de la inmobiliaria.

​La pregunta que nos queda a los aficionados es obvia: cuando el rendimiento financiero sea la única métrica para diseñar un torneo, ¿cuánto tardaremos en extrañar la época en la que el fútbol era “solo” un negocio saturado de publicidad?

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Fuentes consultadas y lecturas de contexto

• ​PanAm Post / Agencia EFE: La UEFA y sus federaciones no participarán en las competiciones de la FIFA (Reporte sobre el comunicado oficial de la UEFA y las 55 federaciones europeas anunciando el boicot por el plan de privatización).

• ​beIN SPORTS: La UEFA abandona temporalmente las competiciones de la FIFA: esta es la razón (Cobertura del trasfondo de la filial FIFA Forward Enterprise y las reacciones internacionales).

• ​Telemadrid / EFE: La UEFA y sus federaciones no participarán en las competiciones de la FIFA (Detalles del ultimátum europeo frente a la entrada de capital privado en la Copa del Mundo).

• ​El Economista: CVC inyectará 1.994 millones a LaLiga a cambio del 9% de los derechos de televisión (Referencia sobre los antecedentes de entrada de private equity en el fútbol europeo y la cesión de ingresos comerciales).

• ​TM Broadcast: La Justicia avala el acuerdo de LaLiga con CVC y descarta la cesión de derechos audiovisuales (Contexto sobre la distinción legal entre derechos audiovisuales temporales y propiedad institucional).

Hay dos tipos de personas en el mundo cuando llega el verano: las que necesitan un ambiente fresco para respirar y las que ponen el aire acondicionado a 27 °C y dicen tan tranquilas que «así se está de maravilla».

​Si perteneces al segundo grupo, lo siento, pero la física y la fisiología humana no están de tu lado.

​Llevamos años escuchando que la temperatura ideal son esos famosos 27 °C, pero esa cifra no nació de ningún estudio médico ni de confort térmico. Nació de decretos de ahorro energético para gastar menos luz. Que está muy bien para la factura del país, sí, pero no para nuestro descanso, nuestro rendimiento ni nuestro cerebro.

​En lugares donde hay un verdadero “culto al calor” (como nos pasa a menudo aquí en Canarias con la excusa del alisio o la fobia al aire), se ha llegado a escuchar en radios locales que «todo lo que esté por debajo de 22 grados es frío». Confundir la sensibilidad personal con una norma biológica universal es un clásico, pero los datos dicen otra cosa.

​Si alguna vez te has despertado con la garganta destruida a medianoche, te ha entrado un dolor de cabeza insoportable a las tres de la tarde en la oficina, o te han sugerido la brillante idea de «poner un ventilador a 27 °C», esto te interesa.

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​Para dormir: el rango del sueño profundo (19 °C a 22 °C)

​Para que el cuerpo concilie el sueño y entre en fase profunda, necesita reducir su temperatura corporal interna cerca de 1 °C. Si la habitación está demasiado caliente, la liberación de melatonina se frena y el cuerpo entra en una batalla constante por autorregularse.

• ​Lo que dice la ciencia: Entidades como la National Sleep Foundation o la Cleveland Clinic sitúan la temperatura ideal para dormir entre los 15.5 °C y los 19.4 °C.

• ​El mito de «me rompe la garganta»: No es el frío lo que irrita la garganta, es la deshidratación. El aire acondicionado condensa la humedad ambiental. Si el flujo te da directo en la cara toda la noche y el aire está seco, la mucosa se irrita.

• ​El punto dulce: Pon el aire entre 21 °C y 22 °C, orienta las rejillas hacia el techo para que el aire no te sople encima y activa el modo Sleep. Si notas sequedad, coloca un vaso de agua en la mesilla o un pequeño humidificador.

​📌 Fuentes sobre la temperatura del sueño:

• ​National Sleep Foundation: The Best Temperature for Sleep https://www.sleepfoundation.org/bedroom-environment/best-temperature-for-sleep

• ​Cleveland Clinic: What’s the Best Temperature for Sleep? https://health.clevelandclinic.org/what-is-the-ideal-sleeping-temperature-for-my-bedroom

• ​National Institutes of Health (NIH): Nighttime Ambient Temperature and Sleep https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10529213/

​En la oficina: el misterio del dolor de cabeza de las 15:00 h (23 °C a 25 °C)

​Poner el aire a 27 °C en una oficina llena de gente trabajando es la receta perfecta para la somnolencia y el dolor de cabeza.

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​A esa temperatura, el compresor del aparato casi no salta porque la estancia alcanza el objetivo enseguida. ¿El resultado? El equipo pasa el 90% del tiempo funcionando en modo ventilador, recirculando el mismo aire estancado una y otra vez.

​Sin renovación de aire, la humedad sube y los niveles de dióxido de carbono (CO_2) se disparan por encima de las 1.000 ppm. Tu cerebro recibe menos oxígeno y responde con embotamiento. Por eso, abrir la ventana a 30 °C exterior muchas veces alivia el dolor de cabeza: no es por la temperatura, es porque tu cuerpo exige oxígeno fresco.

• ​Lo que dice la Prevención de Riesgos Laborales: El Instituto Nacional de Seguridad y Salud en el Trabajo (INSST) establece que para trabajos sedentarios el rango óptimo en verano es de 23 °C a 25 °C. Los 27 °C son el límite máximo legal tolerable, no el punto óptimo.

​📌 Fuentes sobre ergonomía y salud laboral:

• ​INSST (España): Guía técnica para la evaluación y prevención de los riesgos relativos a la utilización de los lugares de trabajo https://www.insst.es/documents/94886/326820/Gu%C3%ADa+t%C3%A9cnica+para+la+evaluaci%C3%B3n+y+prevenci%C3%B3n+de+los+riesgos+relativos+a+la+utilizaci%C3%B3n+de+los+lugares+de+trabajo/5086b9be-9d84-4d20-b0cb-46540cbe3dbb

• ​BOE (Real Decreto 486/1997): Disposiciones mínimas de seguridad y salud en los lugares de trabajo https://www.boe.es/buscar/act.php?id=BOE-A-1997-8669

​«Ponte un ventilador»: La falacia de la física básica

​A todos nos han soltado alguna vez en la oficina el típico “si tienes calor, ponte un ventilador en tu mesa”.

​Un ventilador no es un climatizador. No baja un solo grado la temperatura del termómetro ni renueva el CO_2.

​Si la habitación está a 27 °C con el aire estancado, un ventilador no te refresca: simplemente te sopla aire caliente viciado a la cara, como si fuera un secador de pelo en velocidad baja.

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​Del mismo modo, conviene recordar que el viento no baja la temperatura del aire. El aire en movimiento acelera la evaporación del sudor de la piel (lo que da sensación de frescor), pero si fuera hace 35 °C, el aire sigue estando a 35 °C por mucho viento que sople.

​📌 Fuente sobre la diferencia entre ventilador y aire acondicionado:

• ​CDC (Centro para el Control y la Prevención de Enfermedades): Keep Your Cool: Heat and Humidity https://www.cdc.gov/extreme-heat/safety/index.html

​En el salón: viendo la tele o de relax (23 °C a 24 °C)

​Estar en el sofá no exige el descenso térmico del sueño, pero tampoco la carga mental del trabajo.

• ​El punto dulce: Entre 23 °C y 24 °C con una humedad del 40-50%.

• ​El truco de la brisa: A 24 °C, si combinas el aire con un ventilador de techo a baja velocidad, la brisa constante evapora el sudor imperceptible y reduce la sensación térmica a 21 °C o 22 °C, sin forzar el motor del aire ni disparar el consumo.

​En conclusión

​Buscar el confort no es un capricho ni una manía: dormir a la temperatura adecuada protege el descanso y trabajar con aire renovado evita dolores de cabeza innecesarios.

​La próxima vez que alguien te diga que a 27 °C se está de maravilla o que el aire a 22 °C enferma a la gente, recuérdale con amabilidad que el cuerpo humano no es una nevera desenchufada. Ajusta el termostato con criterio, orienta bien los difusores y que no te hagan dudar de tu cordura.

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​Tras los cuartos de final en Kansas City, Argentina está en semifinales. Sorpresa para nadie, sufrimiento para todos. Quienes me leéis por aquí sabéis que me fascina analizar los grandes fiascos financieros y los proyectos donde el dinero se quema de forma absurda. Pero os digo una cosa: ni el peor contrato multimillonario de la historia del deporte tiene un guion tan enrevesado, ridículo y descarado como el que la FIFA está escribiendo este verano para limpiar el camino de la Albiceleste

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El milagro del “Protocolo de Identidad Equivocada”

​Analicemos la obra de arte del partido contra Suiza. El equipo suizo, que no tiene grandes estrellas pero sí una molesta disciplina de hierro, empata el partido y tiene a Argentina contra las cuerdas. De repente, Leandro Paredes comete una falta sobre Breel Embolo. El árbitro portugués, João Pinheiro, lo ve clarísimo y le saca amarilla... a Paredes.

​Pero esperad, que aquí entra la magia de la tecnología en Dallas. El VAR, que normalmente sufre de ceguera selectiva, decide llamar al árbitro por un “error de identidad”. Cualquiera pensaría que el árbitro confundió a un suizo con otro. ¡Pues no! El VAR reinterpretó la jugada completa: le quitaron la tarjeta al argentino y se la cobraron a Embolo por simulación. Y como el pobre Embolo ya tenía una... ¡tarjeta roja!.

​Para que dimensionéis la magnitud del milagro: ser expulsado por doble amarilla debido a un piscinazo en un Mundial es algo que ha ocurrido exactamente cuatro veces en los últimos 60 años. Qué suerte que la cuarta ocurriera justo en unos cuartos de final, con Argentina temblando y mediante un protocolo de identidad que jamás en la historia del fútbol se había usado para revertir el criterio de un árbitro y transformarlo en expulsión. Espectáculo puro.

El maravilloso “patrón” de las casualidades

​Por supuesto, los escépticos de siempre dirán que esto es un hecho aislado. Claro que sí. Borremos de nuestra memoria los capítulos anteriores de esta hermosa serie de Netflix:

• ​Fase de grupos contra Argelia: Messi le planta un pisotón con los tacos por delante a Isam Mandi. En cualquier liga del planeta es tarjeta roja directa. ¿Aquí? El VAR se fue a por un café.

• ​Dieciseisavos contra Cabo Verde: Un empujón descarado por la espalda a un defensa caboverdiano termina en el segundo gol argentino. El VAR seguía sin cobertura.

• ​Octavos contra Egipto: Egipto iba ganando 2-0 y anota el tercero. Pero el VAR revivió, rebobinó la jugada 17 segundos atrás y anuló el gol por un forcejeo levísimo. Lo mejor es que el gol de la remontada argentina llegó tras un forcejeo idéntico... que sí fue legal. El seleccionador de Egipto resumió el sentir global con una frase maravillosa: “Si tanto quieren que gane Argentina, ¿para qué invitan a los demás?”.

​Hagamos números (gracias a Tomás Roncero y su aparición estelar con la camiseta de Inglaterra en El Chiringuito): Argentina ha lanzado 9 penaltis en sus últimos 12 partidos mundialistas. Francia, en el mismo periodo, lleva 3. Si la moneda siempre cae de cara, no es que tengas suerte, es que la moneda tiene dos caras iguales.

​El FBI, Gianni Infantino y el “Ajedrez” Francés

​Mientras Gianni Infantino confiesa en televisión que “sufre” en los palcos con los partidos de Argentina (para luego recordar torpemente que debe ser neutral), tras bambalinas la cosa se pone aún más divertida.

​Resulta que el FBI está investigando a la Asociación del Fútbol Argentino (AFA) y a su presidente, “Chiqui” Tapia, por presunto blanqueo de dinero de los premios de Qatar 2022. El periodista Romain Molina destapó que la FIFA transfirió millones a una empresa fantasma sin relación con el fútbol nueve días antes de jugar la final de 2022. ¡Eso es tener confianza en el equipo y lo demás son tonterías!

​Ante este panorama, Francia ha decidido activar el modo maquiavélico. Sabiendo que se pueden cruzar con Argentina en la final, la Federación Francesa ha salido públicamente a apoyar la queja de Suiza bajo el lema generalizado de: “El mundial está preparado para que lo gane Messi”.

​¿Por qué hablan ahora? Muy simple: si te quejas después de perder, eres un mal perdedor. Si te quejas antes, metes una presión asfixiante. Francia está disparando antes de que empiece la caza: si Argentina llega a la final y gana con una sola jugada polémica, su título nacerá con un asterisco tan grande que nadie lo respetará.

​Próxima parada: El microscopio de Atlanta

​El próximo miércoles nos espera un Argentina contra Inglaterra en semifinales. Compadezco de todo corazón al equipo arbitral que designe la FIFA. Cada falta, cada fuera de juego milimétrico y cada parpadeo del VAR van a ser analizados con microscopio por millones de aficionados que ya han dejado de tener fe en la honestidad del deporte.

​Mientras tanto, Messi sigue jugando con 39 años partidos de 120 minutos en un equipo que defensivamente hace aguas. Al final, todo esto nos deja la misma lección de siempre: cuando juntas toneladas de dinero, intereses corporativos y decisiones irracionales bajo una misma mesa, el espectáculo está garantizado, pero la credibilidad salta por los aires.

​Menos mal que, cuando las piernas flaquean y el guion se complica, siempre hay una pantalla en Dallas o un silbato amigo dispuesto a salvaguardar los intereses del negocio global.

​¡Que viva el “fútbol”! O lo que sea que estemos viendo este verano.

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​¿Crees que el torneo está preparado para Messi o estamos buscando patrones conspiranoicos donde solo hay errores del VAR? Cuéntanos en los comentarios.

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​Vídeos de referencia:

• ​FRANCIA ACUSA A LA FIFA: “EL MUNDIAL ESTÁ PREPARADO PARA QUE MESSI LO GANE”

• ​AGAIN FIFA Faces HUGE Backlash After Argentina’s World Cup Match
  ​Las visualizaciones de vídeos de YouTube se almacenarán en tu historial de YouTube, y YouTube almacenará y usará tus datos de acuerdo con sus Términos del Servicio

Hay una imagen que me parece perfecta para describir el estado actual de la inteligencia artificial en atención al cliente: miles de personas gritándole “¡HUMANO!” al teléfono.

No es metáfora. Es un dato de una encuesta reciente de Parloa a más de 1.000 consumidores estadounidenses. El 44% de los que intentaron evitar un chatbot para hablar con una persona real lo hizo literalmente así: gritando la palabra “humano” o “persona” al auricular. Otro 34% optó por pulsar cero y números aleatorios repetidamente, como quien intenta adivinar el código de una caja fuerte.

Llevamos años escuchando que la IA va a transformar la experiencia del cliente. Que los chatbots serán más rápidos, más precisos, más pacientes que cualquier agente humano. Que las empresas ahorrarán millones. Que el cliente saldrá ganando.

Y mientras tanto, la gente le chilla a su móvil.

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El dato más revelador de la encuesta no es ese, aunque tiene su gracia. Es este: cuando se pidió a los encuestados que identificaran su mayor frustración en la atención automatizada, el número uno no fue la espera. No fue ser transferido mil veces. No fue tener que repetir tu problema desde cero cada vez que te pasan a alguien nuevo.

El mayor punto de dolor, con un 25%, fue hablar con un bot que no te entiende.

Más de la mitad de los usuarios abandona un sistema automatizado en menos de tres minutos. Casi uno de cada cinco no aguanta ni un minuto. Y uno de cada diez se va en el mismo momento en que se le pide repetir algo por primera vez.

No es rechazo a la tecnología. Es rechazo a la tecnología mal ejecutada.

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Aquí es donde la historia se vuelve interesante, porque esto no es nuevo. Es exactamente lo que pasa cada vez que una tecnología disruptiva llega antes de estar lista.

La revolución industrial prometió eficiencia, producción masiva, prosperidad generalizada. Y la entregó — pero no de inmediato, y no sin décadas de ajuste doloroso. Las primeras máquinas de vapor eran lentas, peligrosas e impredecibles. Los primeros telares mecánicos producían telas de calidad inferior a las hechas a mano. La promesa era real; la ejecución, un desastre temporal.

La IA en atención al cliente está en ese mismo momento. La promesa es legítima. La tecnología, en su estado actual, todavía no está a la altura de lo que se le exige.

La diferencia es que en el siglo XIX nadie le vendía a las empresas que sus telares mecánicos ya eran perfectos. Hoy sí pasa eso.

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El mismo estudio tiene una nota optimista que vale la pena mencionar: el 85% de los consumidores dice que estaría dispuesto a usar un sistema automatizado si resolviera su problema nueve de cada diez veces. Y el 44% afirma que le da igual si quien le ayuda es humano o máquina, siempre que el resultado sea bueno.

Es decir: el rechazo no es hacia la IA. Es hacia la IA que no funciona.

Cuando funcione — y eventualmente funcionará — la conversación será otra. Pero hasta entonces, hay millones de personas gritándole a su teléfono, esperando que alguien, o algo, les entienda por fin.

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Fuente: encuesta Consumer Patience Index de Parloa (junio 2026), vía Chain Store Age.

Hace unos días me topé con uno de esos posts de LinkedIn que circulan cada cierto tiempo disfrazados de revelación: una caricatura de un pobre tipo con la camiseta de “CALIDAD” cargando en cuclillas a Operaciones, Ingeniería, Compras y Logística, mientras cada uno se excusa con su frase favorita —”no es mi trabajo”, “pensé que Calidad se encargaba”, “eso no está en mi alcance”. El mensaje, repetido con pequeñas variaciones por al menos dos autores distintos que encontré buscando el origen de la imagen, es el de siempre: si todos son responsables de la calidad, en la práctica nadie lo es.

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No es una idea nueva. Es, de hecho, una de las observaciones más viejas de la gestión de procesos, reciclada con un meme nuevo cada par de años porque sigue siendo cierta y porque a las empresas les sigue costando resolverla. Cuando la responsabilidad se reparte entre todos sin dueños claros, lo que se reparte en realidad es la posibilidad de señalar a otro cuando algo falla. Calidad gobierna el sistema —fija el estándar, mide, audita— pero quien debería ser dueño del proceso es quien lo ejecuta todos los días. Confundir esas dos cosas es la receta exacta para la escena de la caricatura.

La segunda mitad de la conversación, la que normalmente no aparece en el primer meme pero sí en el segundo, es todavía más interesante: tener el procedimiento no es lo mismo que saber usarlo. Hay otra imagen, esta más dramática, de un trabajador ahogándose en un cañón con el manual de procedimientos en la mano mientras grita “tengo el SOP, pero no sé cómo usarlo”, mientras del otro lado del precipicio hay una escalera dorada que dice “Entrenamiento”. El punto es simple y casi nadie lo discute en los comentarios: documentar un proceso no es lo mismo que la gente sea competente en él.

Lo que me parece más relevante de todo esto —y la razón por la que decidí escribirlo aquí y no dejarlo como un “me gusta” más en LinkedIn— es que es exactamente el mismo error que estoy viendo repetirse, casi calcado, con la adopción de IA en las empresas. Reemplacen “SOP” por “prompt” o por “agente” y la escena es idéntica: alguien construye un flujo de trabajo automatizado, lo documenta, le entrega el manual al equipo, y asume que con eso el trabajo de adopción está hecho. Cuando el agente falla, comete un error o entrega algo que nadie supervisó, la culpa cae sobre “la IA” del mismo modo que en la caricatura cae sobre “Calidad”: el departamento o la herramienta que queda como dueña de todo termina siendo, en la práctica, dueña de nada, porque nadie en el equipo desarrolló la competencia real de operarla, revisarla y corregirla.

La diferencia es que con un SOP en papel el costo de no entrenar a la gente es lento: errores, reprocesos, alguna queja de cliente. Con agentes que ejecutan acciones automáticamente, el mismo error de diseño organizacional se mueve más rápido y, a veces, sin que nadie lo note hasta que ya causó daño. Es la versión 2026 del mismo problema que la gestión de calidad lleva décadas señalando sin resolver del todo: la documentación nunca sustituye al entrenamiento, y la herramienta nunca sustituye al dueño del proceso.

Nada de esto es una crítica a la IA ni una nostalgia por los procesos de antes. Es, simplemente, la constatación de que cambiar la tecnología sin cambiar quién es responsable de qué —y sin invertir en que esa persona realmente sepa operar lo que se le entregó— no resuelve nada. Solo cambia el disfraz del problema. Y seguiremos viendo la misma caricatura, con otro nombre en la camiseta, dentro de dos años.

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El 3 de marzo de 2026 Google soltó una bomba silenciosa pero explosiva en su boletín de seguridad mensual para Android: 129 vulnerabilidades parcheadas, y una de ellas es un zero-day activamente explotado que afecta a cientos de millones de dispositivos en todo el mundo.

La estrella negra del mes es CVE-2026-21385 (CVSS 7.8 – Alta severidad). Se trata de un integer overflow (desbordamiento entero) en el subcomponente Graphics (Display) de Qualcomm, un componente open-source presente en la gran mayoría de smartphones Android que usan procesadores Snapdragon: Samsung Galaxy, Xiaomi, OnePlus, Motorola, Google Pixel (en versiones con Qualcomm), y muchos más.

¿Qué hace exactamente esta vulnerabilidad?

• Permite corrupción de memoria al procesar datos proporcionados por el usuario sin verificar el espacio disponible en el buffer.

• Qualcomm lo describe como: “Memory corruption when adding user-supplied data without checking available buffer space”.

• Requiere acceso local inicial (por ejemplo, una app maliciosa instalada), pero una vez explotado puede escalar privilegios, leer/escribir memoria sensible o incluso servir de trampolín para control total del dispositivo.

• Google es claro: “There are indications that CVE-2026-21385 may be under limited, targeted exploitation”. Es decir, ya hay ataques reales en curso, aunque parecen limitados y dirigidos (probablemente a objetivos de alto valor: gobiernos, empresas, periodistas, activistas...).

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El fallo fue reportado por el equipo de Android Security de Google a Qualcomm el 18 de diciembre de 2025, y los clientes fueron notificados el 2 de febrero de 2026. La divulgación pública llegó con el boletín de marzo.

Alcance: afecta a más de 230-235 chipsets Qualcomm

Qualcomm lista más de 230 modelos afectados en su advisory (incluyendo Snapdragon 8 Gen series, 7 series, 6 series, e incluso algunos en wearables, IoT y automotriz). Si tu Android no es un Pixel reciente con Tensor puro o un dispositivo muy antiguo sin Snapdragon, es muy probable que esté en la lista.

El boletín completo de marzo 2026

Google parcheó 129 fallos en total (un número récord en los últimos años):

• Una crítica en el componente System (CVE-2026-0006) que permite remote code execution sin interacción del usuario.

• Escalada de privilegios en Framework y Kernel (varios CVEs).

• Denegación de servicio y más.

Hay dos niveles de parche para dar flexibilidad a los fabricantes:

• 2026-03-01: cubre vulnerabilidades comunes.

• 2026-03-05: incluye los fixes de Qualcomm, Kernel, Arm, MediaTek, Unisoc, etc. → Este es el que cierra CVE-2026-21385 por completo.

¿Qué hacer ahora mismo?

1. Ve a Ajustes > Seguridad > Actualización de seguridad (o busca “Actualización del sistema”).

2. Comprueba tu nivel de parche: si es 2026-03-05 o superior, estás protegido contra esta y el resto del boletín.

3. Si no ha llegado aún, fuerza la comprobación o espera (los fabricantes como Samsung suelen ser rápidos, pero otros tardan semanas).

4. Activa Google Play Protect, evita instalar APKs de fuentes desconocidas y mantén el dispositivo actualizado en general.

5. Si manejas datos sensibles en tu móvil (empresas, banca, etc.), considera priorizar la actualización o incluso aislar el dispositivo temporalmente.

Reflexión final

Este zero-day nos recuerda lo frágil que sigue siendo el ecosistema Android: un componente de hardware de un proveedor clave puede poner en jaque a cientos de millones de usuarios. Aunque la explotación parece targeted (no masiva como un worm), en ciberseguridad “limited” no significa “no peligroso”. Actualizar es la mejor (y casi única) defensa.

¿Tu teléfono ya recibió el parche de marzo? ¿Qué fabricante usas? Cuéntame en los comentarios, y si te gustó el análisis, suscríbete para no perderte las próximas alertas de amenazas reales.

¡Mantente seguro!

Enlace al boletín oficial de Google
Advisory de Qualcomm
Artículo original en The Hacker News

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A mis 58 años, a veces siento que en el sector de la Atención al Cliente (CX) estamos obsesionados con la velocidad, las métricas y la tecnología. Pero cuando tienes a un cliente enfadado al otro lado de la línea, la tecnología pasa a un segundo plano.

Hace poco leí un artículo en Purepeople que me hizo sonreír. La psicología ha identificado nueve fortalezas mentales típicas de quienes crecimos en los 60 y 70. Al leerlas, me di cuenta de que no son solo “rasgos generacionales”, son las verdaderas soft skills que necesita cualquier agente de soporte para sobrevivir y triunfar en este trabajo sin quemarse.

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Basándome en ese estudio y en mis 20 años en este oficio, aquí te explico por qué estas 9 habilidades “antiguas” son oro puro para la Atención al Cliente moderna:

1. La paciencia como estrategia

Hoy se premia cerrar el ticket rápido. Pero los que crecimos esperando semanas por una carta sabemos que la prisa es enemiga de la calidad.

En CS: Un cliente enfadado necesita tiempo para ventilarse. Si lo cortas por prisa, escala el conflicto. La paciencia no es lentitud, es darle espacio al cliente para que baje la guardia.

2. Regulación emocional (o “tener piel dura”)

Antes no podíamos bloquear la realidad; aprendíamos a gestionarla. La psicología destaca que mi generación sabe separar la emoción de la reacción.

En CS: Esto es vital. Cuando un cliente te grita, no te grita a ti, le grita al logotipo de la empresa. Saber esto es la diferencia entre irte a casa tranquilo o irte amargado.

3. Confianza en la propia capacidad (Autoeficacia)

Crecimos sin Google. Si algo se rompía, inventábamos cómo arreglarlo.

En CS: Es la capacidad de no depender siempre del supervisor. Es ese instinto de decir: “No te preocupes, yo me encargo de esto”, y que el cliente sienta que es verdad.

4. Satisfacción con lo esencial

El artículo menciona que teníamos expectativas más realistas y menos necesidad de novedad constante.

En CS: Muchos agentes jóvenes se frustran si no “salvan el mundo” en cada llamada. Los veteranos encontramos satisfacción en lo básico: un problema resuelto, un expediente cerrado y un trabajo bien hecho.

5. El retraso de la gratificación

Sabemos esperar. Entendemos que el premio no siempre es inmediato.

En CS: A veces, resolver una reclamación compleja lleva días. Mantener la calma y la constancia durante ese proceso, sin ansiedad por cerrar el caso ya, es lo que fideliza al cliente a largo plazo.

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6. Resolución práctica de problemas

Menos teoría y más práctica. La falta de tecnología inmediata nos hizo resolutivos.

En CS: Ante una incidencia rara, no me paralizo esperando que el sistema me diga qué hacer. Busco la vuelta, hablo con otros departamentos y propongo soluciones tangibles.

7. Concentración profunda (Deep Listening)

Nuestra atención no estaba fragmentada por notificaciones constantes.

En CS: Esto se traduce en la escucha activa real. Entender no solo lo que dice el cliente, sino lo que no dice. Detectar el problema de raíz, no solo el síntoma superficial.

8. Valentía ante el conflicto

Los desacuerdos se resolvían cara a cara, no escondiéndose detrás de una pantalla.

En CS: Hoy es fácil esconderse tras una plantilla de email fría. Pero tener el coraje de llamar al cliente, decirle “nos hemos equivocado” y pedir disculpas de viva voz, es lo que desarma cualquier enfado.

9. Tolerancia al malestar

Aprendimos a estar incómodos sin desmoronarnos.

En CS: Gestionar quejas es incómodo. Es desagradable. Pero tener esa “callosidad” mental nos permite navegar el conflicto diario con una resiliencia que a veces echo en falta en las nuevas incorporaciones.

Conclusión de mi experiencia

No estoy diciendo que “todo tiempo pasado fue mejor”. Las herramientas que tenemos hoy en el Contact Center son maravillosas. Pero la tecnología no tiene empatía, ni paciencia, ni coraje. Eso lo ponemos nosotros.

Quizás el futuro de la Atención al Cliente no esté solo en la Inteligencia Artificial, sino en recuperar un poco de esa Inteligencia Emocional de la vieja escuela.

Me interesa mucho tu visión:

Si trabajas de cara al público o gestionando equipos, ¿notas que se han perdido estas habilidades? ¿Cuál crees que es la más difícil de enseñar a los nuevos agentes?

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Fuente original del estudio psicológico: Purepeople.

La Inteligencia Artificial Generativa ha avanzado mucho en los últimos meses. El verdadero reto ya no es solo crear imágenes realistas, sino lograr la consistencia de identidad. El "Santo Grial" de la generación de imagen siempre ha sido mantener los rasgos del sujeto intactos mientras se cambia radicalmente el entorno, la iluminación y el estilo artístico.

Esta semana decidí poner a prueba a la IA con un reto cronológico: generar una matriz visual que recorriera mi supuesta vida desde 1880 hasta el futuro cercano de 2030.

El resultado es un viaje visual de 16 décadas:

🧪 El Experimento: Input vs. Output

Para que podáis valorar la capacidad técnica del modelo, es fundamental ver la materia prima. No utilicé un modelo 3D ni decenas de fotos de entrenamiento.

Esta es la única imagen de referencia que le di a la IA. Fijaos cómo el modelo ha respetado la estructura ósea y la mirada, pero ha sido capaz de modificar la textura de la piel, la iluminación y la edad aparente para adaptarse a cada medio fotográfico.

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🛠️ La Ingeniería detrás del Prompt

A diferencia de lo que se suele pensar, no necesitas un prompt de 50 líneas para lograr este nivel de detalle. La clave está en la estructura lógica.

Este fue el prompt exacto que utilicé:

Make a 4×4 grid starting with the 1880s. In each section, I should appear styled according to that decade (clothing, hairstyle, facial hair, accessories). Use colors, background, & film style accordingly.

¿Por qué funcionó tan bien? Desglosemos la anatomía de esta instrucción:

La Restricción Espacial (The Container):

"Make a 4×4 grid..." \rightarrow Esto obliga a la IA a dividir el lienzo y planificar la composición antes de empezar a dibujar.

La Secuencia Lógica:

"...starting with the 1880s" \rightarrow Al dar un punto de partida, la IA infiere el resto. Sabe que debe avanzar década por década para llenar las 16 casillas.

El Contexto Estilístico (The Vibe):

"...Use colors, background, & film style accordingly." \rightarrow Esta es la parte vital. Observad cómo las primeras imágenes tienen el granulado sepia, los años 60 explotan en colores saturados (estilo Kodachrome) y los 80 tienen ese brillo neón característico.

🧐 Análisis Cultural: Lo que la IA "ve" en nosotros

Más allá de la técnica, este grid actúa como un espejo de nuestros estereotipos culturales. La IA ha tomado decisiones creativas fascinantes:

1880s - 1910s: La formalidad absoluta. Cuellos rígidos y una mirada solemne propia de las exposiciones largas de la fotografía antigua.

1950s: El arquetipo del "Rebelde". Chaqueta de cuero y tupé, muy al estilo Grease.

1980s: El chándal colorido y el peinado mullet. La IA no perdona los pecados estéticos de esa década.

2020s: Aquí es donde la IA demuestra que entiende el contexto histórico reciente. No eligió ropa de moda urbana, eligió la mascarilla quirúrgica. Para el algoritmo (y para la historia), nuestra década actual quedará marcada indeleblemente por la pandemia.

🔮 El Futuro: 2030

La última casilla es la única que no tiene referencia histórica, es pura especulación algorítmica.

La IA me imagina en 2030 con un estilo corporativo, limpio, con una iluminación fría y una arquitectura urbana futurista de fondo. Curiosamente, predice una vuelta a la formalidad del traje y corbata, pero con un corte mucho más minimalista.

Conclusión: Este experimento demuestra que las herramientas generativas ya no son simples creadores de píxeles; son motores semánticos que entienden la historia, la moda y el contexto social.

Si quieres probarlo tú mismo, copia el prompt de arriba y experimenta.

¿Cuál fue tu década favorita del grid? ¿Crees que la predicción de 2030 acertará? Te leo en los comentarios.

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