Mira, cualquiera que haya estado en el fútbol el tiempo suficiente sabe que la prueba visual todavía...

En serio: el xG mide la probabilidad de que un tiro resulte en un gol, basándose en una gran cantidad de factores. Hablamos de la ubicación del tiro, la parte del cuerpo utilizada, el tipo de asistencia, el ángulo a portería, si fue un uno contra uno, la presión defensiva e incluso cosas como la fase de juego previa al tiro: juego abierto, jugada a balón parado, contraataque. Es un decimal entre 0 y 1, donde 0.1 significa un 10% de posibilidades de marcar, y 0.8 significa un 80% de posibilidades. Entonces, ¿ese tiro fácil desde seis yardas? Probablemente sea un xG de 0.7 o 0.8. ¿Un tiro especulativo desde 30 yardas? Quizás 0.02.

Detrás de los números

¿Cómo se calcula? Bueno, no es una fórmula simple que puedas anotar en una servilleta. Los proveedores de datos como Opta, StatsBomb y FBref (que utiliza principalmente datos de StatsBomb para el xG) tienen sus propios modelos propietarios, construidos sobre algoritmos de aprendizaje automático entrenados con cientos de miles, si no millones, de tiros anteriores. Cada tiro en su base de datos histórica se etiqueta con todos los factores que mencioné, y el modelo luego aprende a predecir con qué frecuencia tiros similares resultaron históricamente en goles.

Tomemos el modelo Opta, por ejemplo. Según se informa, utiliza más de 300.000 tiros de varias ligas importantes como datos de entrenamiento. El modelo de StatsBomb a menudo se considera más granular porque rastrean más datos de eventos, como la posición exacta de cada jugador en el campo en el momento del tiro, e incluso cosas como la velocidad del tiro. Este detalle adicional puede llevar a ligeras diferencias en los valores de xG para el mismo tiro entre diferentes proveedores. Por ejemplo, un tiro en el que un defensor está bloqueando directamente la visión de la portería podría tener un xG más bajo en el modelo de StatsBomb que en el de Opta si Opta no pondera la posición defensiva tan fuertemente.

Ahora, hablemos de la temporada 2025-26 de La Liga. El Real Madrid, como era de esperar, está en lo más alto. Después de 15 partidos, se sitúan en la cima de la tabla real con 38 puntos, habiendo marcado 35 goles y concedido 12. Pero sus números subyacentes son igual de impresionantes. Su xG total es de 32.5, y sus Goles Esperados en Contra (xGA) son los mejores de la liga con 10.8. Esto significa que están *superando* ligeramente su xG en 2.5 goles, pero, fundamentalmente, *subestimando* su xGA en 1.2 goles. El hecho de que estén concediendo más de su xGA sugiere que quizás tienen un poco de mala suerte con algunos de los tiros que enfrentan, o que sus porteros no están realizando paradas que los porteros de otros equipos sí podrían hacer.

Consideremos al Barcelona. Están terceros en la liga con 31 puntos, 28 goles marcados y 15 concedidos. Su xG para la temporada hasta ahora es de 29.1, y su xGA es de 16.5. Esto demuestra que están *subestimando* ligeramente su xG (marcando 1.1 menos de lo esperado) pero también *superando* su xGA (concediendo 1.5 menos de lo esperado). Esto podría indicar algunos problemas de definición clínica en ataque, pero también una buena portería o bloqueos defensivos oportunos que los salvan en la parte trasera.

Aquí tienes una instantánea de los tres primeros de La Liga después de la Jornada 15:

| Equipo | Goles reales | xG | Goles concedidos reales | xGA | Diferencia de goles | Diferencia de xG |

| :------------- | :----------- | :----- | :-------------- | :----- | :-------------- | :------------ |

| Real Madrid | 35 | 32.5 | 12 | 10.8 | +23 | +21.7 |

| Girona | 31 | 28.9 | 18 | 17.2 | +13 | +11.7 |

| Barcelona | 28 | 29.1 | 15 | 16.5 | +13 | +12.6 |

La diferencia de xG de +21.7 del Real Madrid es 9 goles mejor que la de +11.7 del Girona, lo que explica por qué se sienten tan dominantes incluso si la brecha de puntos real aún no es masiva. El Girona, por otro lado, está rindiendo ligeramente por encima de sus posibilidades, marcando 2.1 goles más de lo que sugiere su xG. Eso es una señal de una definición de calidad de jugadores como Artem Dovbyk, que ya tiene 11 goles de un xG de 8.9.

Más allá del tiro básico

Se vuelve más complejo. También existe el xG sin penaltis (NPxG). Los penaltis son básicamente un tiro con un xG garantizado de 0.76 (según el modelo de Opta, aunque varía ligeramente). Incluirlos puede sesgar el xG de un equipo si obtienen muchos penaltis. Así que el NPxG los elimina, dando una imagen más clara de la amenaza ofensiva en juego abierto. Por ejemplo, si el Real Madrid tuviera un xG de 32.5 pero 4 penaltis (3.04 xG), su NPxG sería de 29.46. Ayuda a comparar equipos sin la lotería de los penaltis.

Luego está el xGOT (Goles Esperados a Puerta). Esto lleva el xG un paso más allá al evaluar la calidad de un tiro *después* de que ha sido golpeado, específicamente si va a puerta. Analiza dónde aterrizó el tiro en el marco de la portería. Un tiro desde una posición de alto xG que va directo al pecho del portero podría tener un xGOT más bajo que uno desde una posición de xG ligeramente más baja que se cuela por la escuadra. Esto ayuda a diferenciar entre un buen tiro y una buena *colocación* del tiro. Vinicius Jr. del Real Madrid, por ejemplo, podría tener 8 goles de 7.5 xG, pero su xGOT podría ser 9.2, lo que indica que consistentemente coloca sus tiros en áreas difíciles de parar.

Aquí está la cuestión: el xG no se trata de predecir resultados específicos. Se trata de evaluar el rendimiento en una muestra más grande. Un equipo puede tener suerte o mala suerte en cualquier partido individual. ¿Recuerdas ese emocionante 4-3 entre el Atlético de Madrid y el Villarreal en la Jornada 12? El Atlético ganó, pero su xG fue de 2.1 contra 3.5 del Villarreal. Ese es un caso clásico del Atlético aprovechando su suerte y el Villarreal sin convertir oportunidades superiores. A lo largo de una temporada, esas anomalías tienden a equilibrarse, y la tabla de xG a menudo se parece notablemente a la tabla de la liga real, pero con algunas diferencias reveladoras. Destaca a los equipos que están rindiendo por encima (marcando más de su xG, concediendo menos de su xGA) o por debajo (lo contrario).

¿Mi opinión? Cualquier club que todavía confíe únicamente en estadísticas tradicionales como tiros a puerta o tasas de conversión sin profundizar en el xG y el xGOT está dejando pasar información valiosa. Ya no es solo para analistas; es una herramienta vital para comprender si los resultados de tu equipo son sostenibles.

Una predicción audaz para La Liga 2025-26: A pesar de la brecha de puntos real del Barcelona, su NPxG superior les permitirá reducir la distancia con el Girona y terminar cómodamente entre los dos primeros, principalmente debido a que Robert Lewandowski encontrará su instinto goleador y convertirá esas oportunidades de alta probabilidad que actualmente está fallando.