WAR: todo lo que hace un pelotero, convertido en victorias

Un shortstop se rompe el tobillo en junio. El equipo no sale a buscar a otro shortstop de su nivel, porque esos no están disponibles: llama al que tiene en Triple-A, o firma al primero que ande libre. FanGraphs plantea el WAR exactamente con esa pregunta: si este jugador se lesiona y su equipo tiene que reemplazarlo con alguien de ligas menores que esté disponible, ¿cuánto valor está perdiendo el equipo?

El WAR —Wins Above Replacement, victorias sobre el nivel de reemplazo— contesta esa pregunta en victorias. No en carreras, no en promedio, no en jonrones: en juegos ganados. Y no por una parte del juego, sino por el jugador entero: el wOBA mide lo que hace en el plato, el FIP lo que hace en el montículo, y el WAR quiere una sola cifra que abarque el bateo, el corrido de bases, el guante, la posición que defiende y, si lanza, lo que hace desde la lomita. Por eso es la estadística que aparece en las discusiones de MVP, en las de Salón de la Fama y en las mesas de negociación.

Lo primero que hay que entender del WAR es contra qué compara, porque ahí está toda su lógica. No compara contra un jugador promedio, sino contra uno de reemplazo: el que cualquier equipo puede conseguir sin pagar casi nada.

Baseball-Reference lo justifica sin rodeos: los jugadores promedio son relativamente escasos y pueden salir caros; cuando una estrella se lesiona, rara vez la sustituye un jugador promedio, y casi siempre el reemplazo es bastante peor.

Ese nivel de reemplazo tiene número exacto y está acordado. Desde marzo de 2013, Baseball-Reference y FanGraphs usan el mismo: un equipo formado enteramente por jugadores de reemplazo ganaría el 29.4% de sus juegos, lo que en una temporada de 162 partidos es un récord de 48-114. Ese es el piso. Un jugador con 0.0 de WAR no es un jugador malo en abstracto: es el jugador que está disponible gratis.

De ahí sale una cuenta que se puede hacer a mano. Si el piso de un equipo son 48 victorias, y el WAR mide victorias por encima de ese piso, entonces sumar el WAR de toda una plantilla y agregarle 48 debería acercarse a los juegos que el equipo ganó de verdad. Un roster que sume 40 de WAR anda por las 88 victorias.

Y no hay que creérselo: se comprueba. En una muestra de 504 equipos desde 1998, esa cuenta falla en promedio por unas cuatro victorias por equipo, y dos de cada tres quedan dentro de cinco. Pero no falla siempre para el mismo lado: unas veces se pasa y otras se queda corta, y al sumar todos los desvíos con su signo el saldo queda en −0.3 victorias. La cuenta no está torcida; lo que tiene es dispersión. El caso extremo la sostiene igual: los Marineros de Seattle de 2001, el equipo de más victorias del béisbol moderno con 116, sumaron 67.1 de WAR sobre un piso de 47.7, y la cuenta da 114.8.

El mayor desajuste de la muestra lo firmaron los mismos Marineros veinte años después: los de 2021 sumaron 25.9 de WAR, que da 74 victorias, y ganaron 90. Ahí la explicación existe y está documentada. Según el repaso de temporada que publicó el propio club, Seattle terminó el año con 51 carreras menos de las que permitió, ganó 33 juegos por una sola carrera —la mayor cantidad de las Mayores— y salió 14-7 en entradas extra, también lo máximo. Y su ofensiva de ese año fue la más clutch desde que FanGraphs lleva esa métrica, en 1974.

Fíjese en el detalle: la cuenta del WAR daba 74 victorias y la diferencia de carreras daba 76. Las dos apuntan al mismo sitio y las dos se quedan cortas por lo mismo, que es cómo se repartieron esas carreras entre los juegos. Eso el WAR lo deja fuera a propósito: mide lo que los jugadores hicieron, no en qué momento lo hicieron. Para eso está el WPA. Esas dieciséis victorias no son una falla de la cuenta: son lo que la cuenta nunca prometió contar.

Y está armado para que cuadre. En una temporada se reparten 2,430 victorias entre los treinta equipos; si cada uno tiene garantizadas 48 por el solo hecho de presentarse, eso son 1,440, y quedan unas 990 por encima del piso para repartir entre todos los jugadores de las Mayores. De ahí sale la cifra redonda con que se trabaja: unos 1,000 WAR por temporada^[1].

Cómo se parte ese total entre el bateo y el pitcheo ya es decisión de cada casa, y ahí no coinciden. El tamaño del pastel lo fijó la última expansión, la de 1998, cuando las Mayores llegaron a treinta equipos; el corte de cada tajada lo decide cada quien. Cuatro versiones publican su reparto año por año —seguramente hay más—, y estos son sus promedios por temporada completa:

El primer nombre de la tabla pide presentación. Sean Smith es el analista que armó el marco original del que salió el WAR de Baseball-Reference: el sitio usó sus números y su metodología tal cual hasta mayo de 2012, y él sigue publicando los suyos cada año en baseballprojection.com.

Tres de las cuatro reparten 57-43, empezando por la del hombre que armó el marco. La que se apartó fue Baseball-Reference, con su propia revisión, y la diferencia es concreta: sobre un total casi igual al de las otras dos, les quita unas veinte victorias a los lanzadores y se las pasa a los bateadores. Las Grandes Ligas son otro caso: reparten en la misma proporción que las demás, pero un pastel más grande, unas 1,027 victorias en lugar de mil.

Ese pastel más grande no es un descuido, es un piso más bajo, y la cuenta lo enseña. De las 2,430 victorias de una temporada, las tres versiones que reparten alrededor de mil le dejan 47.7 al equipo de reemplazo, que es el 29.4% del calendario: exactamente el nivel que Baseball-Reference y FanGraphs dicen usar. Las Grandes Ligas, al repartir unas 1,027, dejan a ese equipo en 46.8 victorias, un 28.9%: medio punto porcentual por debajo de las otras tres.

El WAR de un jugador de posición no es una fórmula nueva: es una suma de piezas que ya hemos medido por separado en otros artículos, todas en carreras, y una división al final. Tom Tango lo resumió en una línea en 2009, contestándole a quienes le atribuían al WAR cosas que no dice: son victorias ofensivas sobre el promedio, más victorias defensivas sobre el promedio, más un ajuste posicional, y encima de todo eso se aplica el nivel de reemplazo a escala de liga. FanGraphs lo escribe con todas sus piezas:

WAR = (Carreras de bateo + Carreras de corrido de bases + Carreras de fildeo + Ajuste posicional + Ajuste de liga + Carreras de reemplazo) / Carreras por victoria

Pieza por pieza:

El bateo. Es el wRAA, las carreras de bateo sobre el promedio que salen del wOBA y que ya vimos en el artículo de wRC+, corregido después por el parque donde se batea y por la liga.

El corrido de bases. FanGraphs lo llama BsR y es la suma de tres piezas: UBR + wSB + wGDP. El wSB pesa las bases robadas y las veces que lo agarran; el UBR, lo que un corredor gana o pierde tomando bases extra en batazos ajenos; el wGDP, el costo de batear para doble play. Es el mismo principio de los pesos lineales, aplicado a las piernas.

El fildeo. Aquí empieza la parte discutible, y no por capricho: medir el guante es lo más difícil de la sabermetría. FanGraphs usa el UZR —el Ultimate Zone Rating— para todos los que no son receptores, y a los receptores los mide aparte, con partes del Defensive Runs Saved más las carreras salvadas en lanzamientos descontrolados. Baseball-Reference usa el Defensive Runs Saved. Dos sistemas distintos que casi nunca dan lo mismo.

El ajuste posicional. Es el que permite comparar a un shortstop con un primera base, y merece párrafo aparte.

El ajuste de liga y las carreras de reemplazo. El primero fuerza a que los componentes de cada liga sumen cero, para que ninguna quede inflada. El segundo es el escalón que convierte "carreras sobre el promedio" en "carreras sobre el reemplazo": el bono que se le da a cualquiera por el solo hecho de estar en el terreno en vez de aquel jugador de Triple-A.

Dos jugadores batean igual: mismo wOBA, mismas carreras de bateo. Uno defiende el campocorto, el otro la inicial. No valen lo mismo, y la razón es de oferta. Un primera base que batee así se consigue; un shortstop que batee así y además aguante la posición, no.

Y esa escasez no es una manera de hablar: el tránsito entre posiciones corre casi siempre en un solo sentido. Un shortstop se pasa a la tercera, a la intermedia o al jardín y aguanta; al revés casi no ocurre. El ajuste posicional le pone número a ese hecho, sumándole carreras al que defiende una posición difícil y restándoselas al que defiende una fácil.

Cada casa publica la suya, y no son iguales. FanGraphs da sus valores en carreras por cada 162 juegos defensivos —y un juego defensivo, aclara, son nueve entradas jugadas en esa posición—; Baseball-Reference los da por cada 1,350 entradas en la posición, que es lo que juega un titular en 150 partidos. Las escalas no coinciden, pero el orden sí:

Del receptor al designado hay 30 carreras de diferencia en la tabla de FanGraphs y 24 en la de Baseball-Reference —unas tres victorias— antes de que nadie haya bateado una pelota. El que se pone la careta arranca a favor y el que solo batea arranca en contra, así que un designado necesita batear muchísimo para acumular WAR. Ahí asoma otra diferencia entre las dos casas: FanGraphs abre más el abanico, sobre todo en los extremos.

El ejemplo más limpio de los dos extremos está en 2013, y tiene a un dominicano de un lado. David Ortiz, bateador designado, jugó 137 partidos y bateó .309 con 30 jonrones y 103 remolcadas, para un OPS+ de 159. Yadier Molina, receptor, jugó 136 —uno menos— y bateó .319 con 12 jonrones y 80 remolcadas, para un OPS+ de 129. Ortiz le sacó dieciocho jonrones, veintitrés remolcadas y treinta puntos de OPS+. Y Baseball-Reference cerró la temporada con Molina en 6.2 de WAR y Ortiz en 4.4.

Casi dos victorias a favor del que bateó menos, y el renglón defensivo lo explica solo: +2.7 para Molina, −1.2 para Ortiz. Uno se puso la careta 136 veces y el otro no salió al terreno ni una, y esa diferencia el WAR la cobra antes de que ninguno de los dos tome su primer turno al bate.

El año anterior había pasado algo todavía más llamativo, y sin necesidad de llegar al designado: Miguel Cabrera ganó la Triple Corona en 2012 —.330, 44 jonrones, 139 remolcadas— y cerró con 7.1 de WAR, por debajo de los 7.2 del mismo Molina.

Mirando la tabla saltan dos preguntas, y Tango las contestó las dos en 2009, cuando lo acusaron de haberse inventado esos números. La primera: ¿por qué la segunda y la tercera base valen prácticamente lo mismo —idénticas en la tabla de FanGraphs, a una carrera de distancia en la de Baseball-Reference—? Porque, dijo, es lo que muestran los que cambian de posición: los que juegan la intermedia rinden en la antesala igual que los antesalistas rinden en la intermedia, y unos y otros rinden igual de mal en el campocorto. La segunda: ¿por qué encabeza el receptor? Ahí el propio Tango marcó el límite de su trabajo. Respondió que todos los valores salen de su investigación menos el del receptor —"si alguien tiene un reparo con el receptor, bueno; ahí tengo poco con qué defenderme"—, aunque agregó que ni siquiera esa casilla es del todo arbitraria. Y aclaró de paso un malentendido que se repite: las bonificaciones son por cada 162 juegos, así que a un receptor que juegue 120 no se le acredita la cifra entera.^[2]

Las piezas con que se arma el WAR —el bateo, el corrido de bases, el guante, el ajuste posicional— se miden todas en carreras. Falta el último paso: dividirlas para convertirlas en victorias. La regla de bolsillo que todo el mundo repite es que diez carreras hacen una victoria —dentro de lo que él hace, confirmó Tango, diez carreras son más o menos una victoria— y sirve para calcular de cabeza. Pero ninguna de las dos versiones grandes del WAR usa un 10 fijo, y con razón: el precio de una victoria cambia con la época.

La lógica es esta. Cuando en la liga se anota mucho, una carrera pesa menos, porque el equipo que la recibe tiene más margen para devolverla; hacen falta más carreras para comprar una victoria. Cuando anotar cuesta, cada carrera pesa más y el precio de la victoria baja. Baseball-Reference resuelve el asunto con el estimador PythagenPat, que saca esa conversión del ambiente de carreras de cada temporada en vez de estimarla a ojo. FanGraphs usa una fórmula propia que también se recalcula cada año:

Carreras por victoria = 9 × (carreras anotadas en las Mayores / entradas lanzadas en las Mayores) × 1.5 + 3

Los dos caminos dan resultados parecidos pero no iguales. Para 2025, el método PythagenPat pide 9.50 carreras por victoria y la fórmula de FanGraphs pide 9.77. Ninguno da 10.

Y el precio se mueve muchísimo más de una época a otra. Este es el promedio por década, con los valores de cada temporada desde 1910:

El vaivén se ve todavía mejor en temporadas sueltas. La más barata de toda la serie es 1968, con 7.88 carreras por victoria; en el año 2000 hacían falta 10.54. Puesto al revés: una carrera evitada en 1968 valía, en victorias, un 34% más que la misma carrera evitada en 2000. Eso es exactamente lo que corrige esta división. No lo arregla todo —el ajuste posicional, por ejemplo, envejece bastante peor—, pero sin ella las cifras de dos épocas no serían comparables en absoluto.

La tercera columna de la tabla es la pieza que hace posible el cálculo. La fórmula pitagórica de Bill James estima el porcentaje de victorias que le corresponde a un equipo a partir de las carreras que anota y las que permite, elevadas a un exponente. James usó un 2 fijo; el PythagenPat lo cambió por un exponente que sale del propio ambiente de carreras de la temporada. Por eso sube y baja junto con las carreras por victoria: 1.735 en 1968, 1.951 en 2000, 1.872 en 2025. La conversión de carreras a victorias no es una constante; es una lectura de la época.

Para los lanzadores, FanGraphs va todavía más lejos y ajusta el divisor al perfil de cada uno, según cuántas entradas lanza por juego.

Conviene aquí una comparación de fuera del béisbol. Una misma persona tiene más de un score de crédito, uno por cada buró, y casi nunca coinciden: cada casa arma el suyo con su propia fórmula y con la información que le llega. Ninguno es el score verdadero y ninguno está equivocado; los dos contestan la misma pregunta por caminos distintos, y el que va a pedir un préstamo hace bien en mirar los dos. Con el bWAR y el fWAR pasa exactamente eso. La pregunta es la misma; el camino, no. Y no hay que esperar que se pongan de acuerdo. Cuando en 2026 le preguntaron a Sean Smith por qué nadie unifica las versiones en una sola, contestó que Baseball-Reference y FanGraphs son negocios independientes y competidores entre sí: tan probable, dijo, como que Coca-Cola y Pepsi acuerden una única receta de refresco.

Y burós, en este caso, hay más de dos. A los cuatro repartos que ya vimos se suma el WARP de Baseball Prospectus, que arma su cuenta con las mismas piezas —bateo, corrido de bases, defensa, ajuste posicional y nivel de reemplazo, todo dividido entre carreras por victoria— pero las rellena con ingredientes propios: ajusta hasta por quién estaba bateando, quién recibía detrás del plato y quién cantaba las bolas y los strikes. El que aparece en las fichas de jugadores de este sitio es el de las Grandes Ligas.^[3] Aquí comparamos las dos versiones que más se citan. Estas son las piezas donde se separan:

Es con los lanzadores donde esas dos versiones se separan de verdad, y la diferencia es de fondo.

Baseball-Reference lo mide por las carreras que de verdad permitió. Toma lo que le anotaron, lo ajusta por el parque en que lanzó y —esto es clave— lo ajusta por la defensa que tuvo detrás, repartiendo el crédito o la culpa de los batazos que se convirtieron en out. A los relevistas les aplica además el índice de leverage, para reconocer que no es lo mismo entrar en el noveno con una carrera de ventaja que en un juego de 9-1.

FanGraphs lo mide por el FIP: ponches, boletos, pelotazos y jonrones, y nada más. Lo que pasó con las bolas en juego no entra. Ese FIP se ajusta por parque, se pasa a escala de carreras por nueve entradas, se compara con el de la liga y al final se le suma el nivel de reemplazo. Ese último no es un porcentaje: es un bono en victorias por cada nueve entradas lanzadas —0.12 para el que solo abrió y 0.03 para el que solo relevó— que se multiplica por las entradas que tiró. Un abridor de 200 entradas se lleva unas 2.7 victorias solo por ese renglón; un relevista de 70, apenas 0.2. La diferencia tiene razón de ser: el abridor de reemplazo que un equipo consigue queda más lejos del promedio que el relevista de reemplazo.

Baseball Prospectus, que tiene su propia versión, le puso nombre a esos dos caminos. Al de Baseball-Reference lo llama reverso: se parte de las carreras que el lanzador permitió y se trabaja hacia atrás, descontando lo que pusieron el parque, la defensa detrás y la calidad de los rivales, hasta quedarse con lo que fue suyo. Al de FanGraphs —y al que ellos mismos usan— lo llaman hacia adelante: en lugar de arrancar del resultado, se arranca de los factores que mejor anticipan las carreras permitidas y se construye desde ahí. Y de paso dejan escrito su reparo al primero: en el camino reverso, toda la variación que no se logra explicar termina cargada a la cuenta del lanzador.

La consecuencia es que un mismo lanzador puede terminar con dos WAR muy distintos, y el caso más extremo que ha dado el béisbol dominicano es el de Mélido Pérez. En 1990, con los Medias Blancas de Chicago, lanzó 197 entradas con efectividad de 4.61 y récord de 13-14. Baseball-Reference, que cuenta las carreras que le anotaron, lo dejó en −0.3 de WAR: por debajo del nivel de reemplazo, una temporada entera que según esa cuenta no le sumó nada a su equipo. FanGraphs, que solo mira sus ponches, boletos y jonrones, le dio +3.4. Su FIP de 3.44 quedó más de una carrera por debajo de su efectividad, y en esa carrera cabe toda la diferencia: es lo que pasó con las bolas en juego —la defensa detrás, el orden de las jugadas, la suerte—, que una versión le cobra entera y la otra no le cobra.

La brecha lo acompañó toda la carrera. En 1,354.2 entradas terminó con efectividad de 4.17 y un FIP de 3.90, y las dos versiones lo cuentan como si fueran dos lanzadores distintos: 11.2 de WAR en Baseball-Reference, 19.1 en FanGraphs. Casi ocho victorias de diferencia por el mismo brazo y los mismos años.

La brecha también corre al revés, y ahí el mejor caso también es dominicano. En 2024, Ronel Blanco lanzó 167.1 entradas para los Astros de Houston con efectividad de 2.80 y récord de 13-6. Baseball-Reference valoró esa temporada en 4.7 de WAR. FanGraphs, mirando su FIP de 4.15, le dio 2.2: dos victorias y media de diferencia, con las cuentas invertidas respecto a las de Mélido.

El rastro está a la vista. El BABIP de Blanco ese año —el porcentaje de bolas en juego que terminaron en hit— fue de .221, muy por debajo del promedio de la liga, y dejó varado en base al 83.6% de los corredores que se le embasaron. Las pelotas que le pusieron en juego casi no le hicieron daño, la efectividad lo recogió entero y el FIP, que no mira nada de eso, se quedó donde estaba. Ahí está la advertencia que abría el artículo del FIP: el BABIP casi no se sostiene de un año al otro, y por eso el FIP lo descarta.

No es un error de nadie. Son dos preguntas distintas: Baseball-Reference pregunta cuántas carreras evitó un lanzador, FanGraphs pregunta cuántas carreras merecía evitar. El propio Sean Smith lo dijo sin rodeos cuando le plantearon que el FIP mide mejor la destreza de un lanzador: le dio la razón, y explicó que él no buscaba eso. Su WAR histórico está pensado como un sistema de contabilidad, algo que se pueda sumar y cuadrar con las carreras anotadas, las permitidas y las victorias del equipo. Ahí adentro hay cosas que no se repiten —jugadores que tuvieron suerte y jugadores que no la tuvieron—, pero pasaron.

Con los bateadores la brecha la abre la defensa, Moisés Alou en 2003 jugó 151 partidos en el jardín izquierdo de los Cachorros de Chicago, tomó 638 turnos al bate y terminó con 22 jonrones y promedio de .280. Las dos versiones vieron su bateo prácticamente igual —OPS+ de 111 en Baseball-Reference, wRC+ de 112 en FanGraphs— y aun así no se parecen en nada en el total: 1.1 de WAR en Baseball-Reference contra 3.4 en FanGraphs. Más de dos victorias de diferencia sobre la misma temporada.

La brecha entera está en el guante, y no es que uno lo valore un poco más que el otro: es que lo ven al revés. Baseball-Reference lo tuvo por un defensor por debajo del promedio, con −1.1 de WAR defensivo; FanGraphs le acreditó +4.7 carreras defendiendo. El DRS y el UZR mirando las mismas jugadas en el mismo jardín, y uno concluyendo que restó donde el otro concluye que sumó.

FanGraphs publica una escala de referencia para una temporada completa, que sirve tanto para jugadores de posición como para abridores:

Con los relevistas la vara es otra, porque lanzan una fracción de las entradas: FanGraphs anota que un relevista que pase de 1 WAR ya se considera excelente.

Y va la advertencia más importante, que ninguna de las dos fuentes esconde. FanGraphs lo dice de frente: el WAR es una estimación y no hay que usarlo esperando que sea preciso hasta el decimal; un jugador de 6.4 y otro de 6.1, remata, no se pueden distinguir con esta herramienta. Baseball-Reference lo pone en los mismos términos: una diferencia de menos de una o dos victorias en una temporada completa no debe tomarse como definitiva, y menos todavía cuando las métricas defensivas están de por medio. El WAR separa categorías, no decimales.

Hasta aquí el WAR es una cuenta de béisbol. Su uso más práctico, sin embargo, es otro: es la moneda con la que se fijan los contratos. Si un jugador vale tantas victorias y una victoria tiene precio de mercado, el salario sale de una multiplicación. Por eso el WAR se sienta en las mesas de negociación aunque el pelotero no sepa cómo se calcula.

Ben Clemens le puso número a ese precio en FanGraphs en febrero de 2026, repasando los 89 agentes libres de ese invierno, desde Kyle Tucker hasta Jorge Mateo. La cuenta no usa el WAR que un jugador ya produjo, sino el que se le proyecta hacia adelante, con 0.4 victorias descontadas por cada año de desgaste por edad, un ajuste por inflación y todo llevado a dólares de 2025. El resultado: 11.23 millones de dólares por victoria proyectada, con un promedio de 10.62 millones en los últimos siete inviernos.

Pero ese precio no es el mismo para todo el mundo, y ahí está lo interesante. Estos son los millones de dólares por victoria proyectada, según lo que se le proyectaba a cada jugador:

Al agente libre al que se le proyectan más de dos victorias le pagaron 12.84 millones por cada una; al de menos de una victoria, 6.74: casi la mitad. Y la brecha se está abriendo. Entre 2020 y 2023, los de arriba cobraban en promedio alrededor de un 40% más por victoria proyectada que los de abajo; en los últimos tres inviernos han cobrado cerca del doble.

Sean Smith, el que armó el marco original, puso su propio precio en un foro de sabermetría a principios de 2026: para ese invierno, dijo, la victoria andaba por encima de los 12.5 millones, quizás 12.75, y como todo lo demás sigue subiendo. Su cifra no choca con la de Clemens; encaja casi exactamente con lo que ese repaso encontró para el nivel de arriba, los agentes libres a quienes se les proyectan más de dos victorias y cobraron 12.84 millones por cada una.

Ahí mismo le preguntaron si el contrato de Juan Soto se sostenía con esa aritmética. Su respuesta fue que, dado ese precio, el contrato parece apropiado, y que si lo sigue siendo depende de cuánto tiempo se mantenga productivo. Esa es, en una línea, toda la lógica del asunto: el equipo no compra jonrones ni promedio, compra victorias proyectadas, y paga el precio del mercado por cada una.

Conviene precisar qué es y qué no es esa cuenta. El precio sale del WAR proyectado, no del que un jugador acumuló: la métrica describe lo que pasó y el mercado paga por lo que cree que va a pasar. Tom Tango puso el asunto en su sitio cuando le atribuyeron al WAR la idea de que sirve para medir contratos; eso, respondió, no es una premisa de la métrica sino un subproducto. Aunque agregó, en la misma línea, que una vez ajustado por el tiempo de servicio el salario sí es una manera razonable de mirar el valor real de un jugador.

Estos son los diez peloteros dominicanos con más WAR de carrera según Baseball-Reference, consultado en agosto de 2026:

La lista tiene una lectura que el WAR hace posible: ahí conviven jugadores de cuadro, jardineros y lanzadores en la misma columna, todos comparables entre sí. Alex Rodríguez encabeza con 117.4 después de repartir su carrera entre el campocorto y la tercera base, dos posiciones a las que el ajuste posicional les suma carreras.

Al lado del total va el WAR defensivo, que aísla el lado del guante de esa misma cuenta: lo que un jugador aporta o resta defendiendo, con el ajuste de su posición ya incluido. El bateo y el corrido de bases no entran ahí; esos van del lado ofensivo.^[4] Sirve para ver por qué dos carreras muy distintas terminan cerca en el total.

Adrián Beltré acumuló 27.3 victorias defendiendo, la cifra más alta de la tabla y cerca del 30% de su WAR de carrera: por eso terminó por encima de compañeros de lista que lo superaron en ofensiva. En aquella discusión de 2009 sobre el ajuste posicional, Tango lo metió en una lista corta de fildeadores —con Scott Rolen, Eric Chavez y Ryan Zimmerman— tan buenos, escribió, que uno se los imagina jugando campocorto en la secundaria y llegando a las Mayores por esa vía. Manny Machado va por el mismo camino con 14.3. En el otro extremo está Manny Ramírez, con −21.7: llegó a 69.3 produciendo en el plato, y pagando cada temporada un peaje en el jardín izquierdo, que además arranca con 7 carreras de descuento por el ajuste posicional. La misma cuenta, midiendo dos oficios opuestos.

Ese renglón defensivo también explica una ausencia. David Ortiz no está en esta tabla: queda en el puesto 12, con 55.0 y un WAR defensivo de −21.2, casi calcado al de Manny Ramírez pero por otro motivo. Pasó la mayor parte de su carrera como bateador designado, la única posición que no sale al terreno, y el WAR le descuenta por eso 15 carreras —alrededor de una victoria y media— por cada temporada completa. Todo lo que Ortiz acumuló lo acumuló bateando, empezando cada año con ese descuento en contra. Es el mismo mecanismo que a Alex Rodríguez le suma por jugar el campocorto, aplicado al revés.

Los dos lanzadores de la lista entran por otra puerta, con una cuenta que no comparte los componentes: su renglón defensivo queda pegado al cero porque lo que hacen con el guante ya está dentro de su WAR de lanzador. Y el caso de Pedro Martínez trae de regalo un detalle de cómo funciona el total. Su WAR como lanzador es de 86.1, pero la tabla dice 83.9: la diferencia son las 2.2 victorias que se le fueron bateando en la Liga Nacional, porque la cuenta recoge todo lo que un jugador hizo, incluido lo que hizo con el bate en la mano.^[5] Su mejor temporada fue la de 2000, con 11.7 de WAR.

Antes de las objeciones de afuera conviene poner las de adentro, porque FanGraphs le dedica una página entera a los límites de su propia métrica. Tres pesan más que las demás.

El WAR mide lo que ya ocurrió y no está hecho para pronosticar; quien quiera usarlo para estimar a un jugador de cara al futuro tiene que promediar varias temporadas y darle más peso a las recientes. Las métricas defensivas públicas siguen siendo imperfectas —dependen de observación humana, con el margen de error que eso arrastra—, y de ahí sale la advertencia más cruda de todas, que viene de la casa que publica el número: un jugador de 3.8 puede haberle valido más a su equipo que uno de 4.1. Y el ajuste por parque no borra todos los sesgos del ambiente: un lanzador de roletazos depende de la defensa que le pongan detrás mucho más que uno de ponches, y eso el ajuste de parque no lo corrige.

Y hay una advertencia más, que no viene de los críticos sino del que armó el marco. En 2026 le preguntaron a Sean Smith si el WAR trata bien a los jugadores de principios del siglo pasado. Su respuesta fue que entre 1910 y 1950 las calificaciones defensivas de Baseball-Reference y de FanGraphs salen de una estimación muy gruesa —no usan jugada por jugada, sino los putouts, las asistencias y los errores de toda la vida—, que él mismo las armó así alrededor de 2010 porque no había otra opción, y que hoy recomienda directamente ignorarlas para esos años. Quien quiera comparar a un jugador de los años treinta con uno de ahora tiene que saber que el renglón del guante, en la mitad de esa comparación, es poco más que un cálculo aproximado.

Con eso puesto, las objeciones de afuera son tres, cada una a lo suyo.

La primera es de Bill James, quien en 2017 sostuvo que el WAR es neutral al contexto —le da el mismo valor a un evento sin importar el marcador, el inning o los corredores— y que eso rompe la conexión entre lo que hace un jugador y las victorias de su equipo; su ejemplo fueron José Altuve y Aaron Judge, empatados en 8.1 de WAR en 2017. Dave Cameron le respondió desde FanGraphs que esa neutralidad es intencional y no un defecto: el WAR busca aislar lo que el jugador aportó para ganar juegos, y el contexto de las situaciones que le tocaron no es algo que el jugador pueda crear. FanGraphs incluye esa neutralidad en su propia lista de límites, pero no como falla: la da por deliberada y manda a quien quiera medir el momento a usar el WPA. Es la frontera de siempre entre las dos familias de métricas: una mide lo que un jugador hizo, la otra cuánto pesó cuando lo hizo.

La segunda es de Campbell Gibson, en el Baseball Research Journal de SABR (2019), que propone medir el rendimiento general con WAA —victorias sobre el promedio— y dejar el WAR para lo que nació: estimar el costo de reemplazar a un jugador. Su argumento es que el punto de referencia de reemplazo es subjetivo y ha cambiado con el tiempo, y que acumular sobre un piso tan bajo favorece a las carreras largas por encima de las brillantes.

La tercera viene de adentro. En septiembre de 2024, el analista Matthew Trueblood anunció que no volvería a usar el WAR ni el WARP en sus artículos, y su reparo de fondo no es contra la cuenta sino contra cómo se usa: dice que esos valores se convirtieron en instrumentos romos para cerrar discusiones, y que prefiere quedarse en la incomodidad de la incertidumbre antes que agarrarse de la cómoda pero falsa sensación de seguridad que ofrece el WAR. Le suma dos reparos concretos. Uno, que el paso de carreras a victorias mete un error evitable, porque las carreras se miden directamente mientras que las victorias salen de la interacción de un equipo entero. Y dos, que los ajustes posicionales son demasiado rígidos: su ejemplo es que los primera base batearon muy por debajo de lo acostumbrado en 2024 y la tabla, que no se mueve, les siguió cobrando lo mismo.

Ese último reparo se cruza con algo que ya apareció en este artículo. El propio Tango dijo en 2009 que él no llevaría esos ajustes más de quince años hacia atrás. El que armó la tabla advierte que envejece con las décadas; Trueblood dice que ni siquiera aguanta de una temporada a la siguiente.

En junio de 2026, Bradford Doolittle contó en ESPN cuánto de esa discusión sigue viva dentro del propio juego. Bobby Witt Jr. le dijo que en realidad no sabe qué entra en esos números. Vinnie Pasquantino, que lo defiende —"es una manera de que la gente asigne valor, que es de lo que se trata este juego ahora", le dijo a Doolittle—, también le puso el reparo de siempre: los relevistas salen mal parados en general, y con esa estadística todavía más.

Lo que hace el WAR, en el fondo, es traducir. Toma todo lo que se mide por separado en otros artículos —el valor en carreras de cada evento, el bateo resumido en wOBA, el pitcheo depurado por el FIP, el corrido de bases, el guante, la posición— y lo pasa a la única unidad que cuenta al final de septiembre, que son juegos ganados. Que dos sitios respetables lleguen a números distintos para el mismo jugador no es una falla del invento; es la prueba de que hay decisiones adentro, y de que están a la vista de quien las quiera revisar. Léalo como lo leen quienes lo construyeron: como una estimación con márgenes, buena para separar a un titular de una estrella y mala para desempatar decimales. Con esa vara, el 117.4 de Alex Rodríguez y el 101.2 de Pujols dicen algo que ninguna otra columna dice de un tirón: cuántos juegos le ganó cada uno a su equipo por encima de los que habría ganado el jugador que estaba disponible gratis.

Las carreras por victoria y los exponentes pitagóricos de este artículo salieron de SaberTables (sabertables.com), temporada por temporada desde 1910 hasta 2025; los promedios por década son cálculo propio sobre esa serie. El WAR total de bateo y de pitcheo que reparte cada versión por temporada viene de la misma fuente: Baseball-Reference y FanGraphs de 2001 a 2025, y las Grandes Ligas de 1998 a 2025. La comprobación de la cuenta contra las victorias reales se hizo sobre una muestra de 504 equipos entre 1998 y 2025 —parte de la liga, no su totalidad— con el WAR de Baseball-Reference y el de FanGraphs. Las cifras de WAR de carrera y de temporada son de Baseball-Reference y de FanGraphs, consultadas en agosto de 2026, y los dólares por victoria salen del repaso de agentes libres que Ben Clemens publicó en FanGraphs en febrero de 2026; las fichas y los artículos están en las fuentes. El WAR se recalcula cuando cambian las versiones de las métricas que lo alimentan, así que las cifras de los jugadores activos y los totales históricos pueden variar con el tiempo.

Fuentes

• "Wins Above Replacement (WAR)", MLB.com Glossary. Enlace
• "WAR Explained" (nivel de reemplazo de 29.4%, récord 48-114, marco original de Sean Smith, PythagenPat, advertencia sobre diferencias menores a una o dos victorias), Baseball Reference. Enlace
• "Wins Above Replacement (WAR)", Baseball Reference Glossary. Enlace
• "Position Player WAR Calculations and Details" (los seis componentes y la tabla del ajuste posicional de Baseball-Reference, por cada 1,350 entradas), Baseball Reference. Enlace
• "Miguel Cabrera", "Yadier Molina" y "David Ortiz" (temporadas de 2012 y 2013: WAR, WAR defensivo, promedio, jonrones, remolcadas y OPS+), Baseball Reference. Enlace
• "What is WAR?" (reparto de 1,000 WAR por temporada, escala de referencia, advertencias de precisión), FanGraphs Library. Enlace
• "The Limitations of WAR" (lo que la propia FanGraphs señala que su métrica no hace: no es predictiva, las métricas defensivas son imperfectas, el ajuste de parque no borra todo el ambiente y la neutralidad de contexto es deliberada), FanGraphs Library. Enlace
• "WAR for Position Players" (fórmula completa, ajuste posicional, UZR, BsR), FanGraphs Library. Enlace
• "Calculating WAR for Pitchers" (ifFIP, carreras por victoria dinámicas, nivel de reemplazo por rol, multiplicador de leverage), FanGraphs Library. Enlace
• "Sabermetrics 101: Understanding the Calculation of WAR" (el papel del DRS y del UZR en la brecha entre las dos versiones), Samford University. Enlace
• Ben Clemens, "What Are Teams Paying for a Win in Free Agency? 2026 Edition" (24 de febrero de 2026; dólares por victoria proyectada, por nivel y por invierno), FanGraphs. Enlace
• Dave Cameron, "Putting WAR in Context: A Response to Bill James" (20 de noviembre de 2017), FanGraphs. Enlace
• Campbell Gibson, "WAA vs. WAR: Which is the Better Measure for Overall Performance in MLB", Baseball Research Journal, SABR (otoño de 2019). Enlace
• Matthew Trueblood, "Why I Won't Use WAR or WARP in Baseball Articles, Ever Again" (10 de septiembre de 2024), North Side Baseball. Enlace
• "Prospectus Feature: Updates to FRAA, BP's Fielding Metric" (fórmula del WARP de bateadores y componentes defensivos), Baseball Prospectus. Enlace
• "Prospectus Feature: Introducing Deserved Run Average (DRA) — And All Its Friends" (los enfoques reverso y hacia adelante, y el reparo de que en el reverso la variación no explicada se le carga al lanzador), Baseball Prospectus. Enlace
• Bradford Doolittle, "The most important stat in baseball: Why WAR rules MLB" (30 de junio de 2026), ESPN. Enlace
• Tom Tango, "Misconceptions of WAR" (26 de enero de 2009; qué es y qué no es el WAR, la regla de las diez carreras por victoria, el origen del ajuste posicional, su límite en el receptor y la advertencia sobre aplicarlo a épocas anteriores), Inside The Book. Enlace
• "What is WAR in Baseball?", The Baseball Nerd. Enlace
• "What is WAR in Baseball?", The Baseball Nerd (Substack). Enlace
• "What is WAR in Baseball?", Strive On. Enlace
• "What's WAR in Baseball?", Just Ball Gloves. Enlace
• Líderes de WAR de carrera y fichas individuales de los jugadores citados, Baseball Reference. Enlace
• "Moisés Alou" (temporada de 2003: 151 juegos, 638 turnos, 22 jonrones, .280, OPS+ de 111, 1.1 de WAR y −1.1 de WAR defensivo), Baseball Reference. Enlace
• "Moises Alou" (temporada de 2003: 3.4 de WAR, wRC+ de 112 y +4.7 carreras defensivas según FanGraphs), FanGraphs. Enlace
• "Mélido Pérez" (WAR de 1990 y de carrera, efectividad y FIP), Baseball Reference. Enlace
• "Melido Perez" (WAR de 1990 y de carrera según FanGraphs), FanGraphs. Enlace
• "Ronel Blanco" (temporada de 2024: 167.1 entradas, 2.80 de efectividad, 4.15 de FIP, 4.7 de WAR y BABIP de .221), Baseball Reference. Enlace
• "Ronel Blanco" (temporada de 2024: 2.2 de WAR, BABIP de .220, 83.6% de corredores varados y 39.8% de roletazos, según FanGraphs), FanGraphs. Enlace
• "Pedro Martínez" (WAR de carrera como lanzador y temporada de 2000), Baseball Reference. Enlace
• Sean Smith, WAR por temporada, BaseballProjection.com. Enlace
• Sean Smith, "Wins above replacement, ask me anything" (precio de la victoria en el invierno de 2025-26, el contrato de Juan Soto, por qué el WAR ofensivo y el defensivo no suman, las calificaciones defensivas de 1910-1950, el acuerdo del .294 y por qué no hay una versión única), r/Sabermetrics. Enlace
• "2021 Seattle Mariners Season Review" (diferencia de carreras, juegos de una carrera, entradas extra y el clutch de la ofensiva, con cifras del club fechadas el 13 de octubre de 2021), Mariners Blog. Enlace