Marathon und künstliche Intelligenz: Wenn die KI mit dir läuft

Von der App zum KI-Coach: eine logische Entwicklung

Das handgeschriebene Trainingstagebuch gehört inzwischen der Vergangenheit an. In einer Zeit, in der Technologie jeden Bereich unseres Alltags erreicht, bleibt auch der Laufsport von diesem Wandel nicht verschont. Smartwatches, Tempostrategie, Echtzeitdaten … Diese Werkzeuge sind unverzichtbar geworden, bei Hobbyläufern ebenso wie bei erfahrenen Athleten. Der Aufstieg der Coaching-Apps ist ein Zeichen dieser digitalen Entwicklung. 2024 berichtete das Barometer des Laufens von RunMotion Coach, dass in Frankreich mindestens eine halbe Million regelmäßiger Läufer eine Coaching-App nutzen. Die App verzeichnet seit ihrer Gründung im Jahr 2028 ein starkes Wachstum bei den Downloads. Heute zählt RunMotion Coach eine Community von 100.000 aktiven Nutzern, eine Zahl, die jährlich um 50 % wächst. Diese Plattformen überzeugen durch ihre Zugänglichkeit und die Möglichkeit, eine Begleitung zu bieten, die der eines menschlichen Coaches nahekommt, und das meist zu deutlich geringeren Kosten.

Individuelle Trainingspläne, die Berücksichtigung verfügbarer Zeitfenster, die Einbindung ergänzender Aktivitäten, die Anpassung an das Gelände … Die Vorteile sind zahlreich. Doch diese Lösungen haben auch Grenzen: eine mitunter unpersönliche Beziehung, standardisierte Rückmeldungen und fehlende Anpassungen in Echtzeit.

Um diese Schwächen auszugleichen, integrieren Coaching-Apps inzwischen künstliche Intelligenz. Tools wie RunMotion Coach nutzen maschinelles Lernen, um dynamische Trainingspläne zu erstellen, die auf das Profil jedes Läufers zugeschnitten sind. Indem die KI Tausende Trainingseinheiten anhand individueller Daten wie Alter, Ziel, Trainingshäufigkeit und Untergrund analysiert, verfeinert sie ihre Empfehlungen kontinuierlich. Mehr noch: Jede Einheit wird detailliert ausgewertet, von Zeit und Distanz bis zur Herzfrequenz, um eine kontextbezogene und personalisierte Rückmeldung zur Leistung zu liefern.

Adaptive Trainingspläne: eine Entwicklung, die noch nicht abgeschlossen ist

Während künstliche Intelligenz heute zahlreiche Debatten befeuert, trägt sie auch dazu bei, Training zugänglicher zu machen als je zuvor. Ein Hobbyläufer, der sich keinen Coach oder ein kostenpflichtiges Abo leisten kann, kann inzwischen mit einem Tool wie ChatGPT kostenlos einen Trainingsplan erstellen. In der Praxis bleibt der Einsatz von KI im Laufsport jedoch noch begrenzt. „Läufer nutzen KI nicht direkt„, erklärt Joseph Mestrallet, Data Scientist. „Die meisten können weder programmieren noch Algorithmen bedienen. Tatsächlich nutzen sie Plattformen wie Strava, Garmin oder RunMotion Coach. Diese integrieren KI, um den Nutzern intelligente Rückmeldungen zu geben.“

Diese Dienste werten die vom Nutzer erzeugten Daten aus, etwa Schlafqualität, Herzfrequenz, Stresslevel oder subjektiv empfundene Ermüdung, um den Trainingsplan in Echtzeit anzupassen. Für den Breitensport ist dieser Ansatz bereits gut etabliert, bei Eliteathleten erreicht er jedoch eine ganz andere Dimension.„Im Spitzensport gehen wir deutlich weiter. Wir sammeln über mehrere Jahre Daten: Gewicht, Körperfett, aber auch komplexe Indikatoren wie die Entwicklung der Herzfrequenz auf unterschiedliche Reize. Der Algorithmus wird mit all diesen Informationen gefüttert, um ein einzigartiges Profil zu modellieren und die Vorbereitung zu optimieren.“ Für Joseph Mestrallet ist es nur eine Frage der Zeit, bis diese Werkzeuge auch bei Sonntagsläufern zum Standard werden: „Wenn KI bei Eliteläufern funktioniert, lässt sie sich auch auf Amateure übertragen. Ich denke, in zwei Jahren wird es so weit sein.„

Leistungsprognosen: Wie weit kann die Analyse gehen?

Wer einen Marathon läuft, hat oft eine sehr konkrete Zielzeit im Kopf. Man denke etwa an Athleten, die sich für einen großen Wettkampf qualifizieren möchten. Mit dem Aufstieg der künstlichen Intelligenz hat diese Suche nach Präzision eine neue Stufe erreicht. Einige Apps können inzwischen recht genau einschätzen, welche Zeit ein Läufer über die Königsdistanz erreichen kann. Dafür berücksichtigt der Algorithmus Daten wie VMA, Schwellenpace, Herzfrequenz, Trainingshistorie und Ermüdungsgrad.

Plattformen wie Strava, Garmin oder Coros haben diese Logik bereits in ihre Funktionen integriert. Fitnessschätzungen, Zeitprognosen, Belastungs- oder Ausdauerscores … Diese Tools greifen auf Tausende Datenpunkte zurück, um ihre Vorhersagen zu verfeinern und Läufer auf ein realistisches oder ambitioniertes Ziel auszurichten.

Auch wenn die Algorithmen immer leistungsfähiger werden, sind ihre Prognosen nicht unfehlbar. Wetter, Stress, Schlaf, Verdauung, Schmerzen … Es gibt zahlreiche Faktoren, die selbst die ausgefeilteste KI nicht vollständig vorwegnehmen kann. Auf die Frage, ob sich ein Athlet zu 100 % auf die Aussagen der KI verlassen sollte, fällt Josephs Antwort eindeutig aus: “Daten sind gut, aber entscheidend ist der Mensch. Auch eine KI kann Fehler machen! Das RPE, also die subjektive Belastungseinschätzung, bleibt grundlegend. Eine KI kann niemals einen stärkeren Gegenwind als erwartet oder eine schlecht aufgenommene Verpflegung vorhersehen. Den menschlichen Faktor kann sie nicht modellieren.”

„Daten sind gut, aber entscheidend ist der Mensch.

Die Grenzen künstlicher Intelligenz: Was die Maschine noch nicht kann

Trotz ihrer spektakulären Fortschritte ist künstliche Intelligenz ein unvollkommenes Werkzeug und weit davon entfernt, den Menschen in allen Bereichen der sportlichen Vorbereitung zu ersetzen. Einer flächendeckenden Nutzung stehen noch mehrere Hürden im Weg. Als Erstes fällt die fehlende Berücksichtigung des emotionalen und mentalen Kontexts auf. Die KI kann bestimmte Daten noch nicht präzise erfassen, etwa mentale Ermüdung, Stress oder schwankende Motivation. Dabei spielen diese Faktoren auch bei einer langen Vorbereitung wie der auf einen Marathon eine entscheidende Rolle. Nicht vergessen: Die KI arbeitet mit den Daten, die sie erhält. Wenn also ein Sensor falsche Werte liefert oder die Uhr die Herzfrequenz nur unzureichend erfasst, kann der Algorithmus fehlerhafte Empfehlungen ausgeben.

Die Daten sind für Joseph Mestrallet außerdem der Ausgangspunkt für bestimmte Fehlentwicklungen: “Viele Hobbyläufer stellen wegen der Daten völlig unsinnige Dinge an. Manche geben ihnen zu viel Bedeutung. Daraus wird schnell ein Wettlauf um immer mehr, bei dem Läufer Verletzungen riskieren … Wir dürfen nicht vergessen, dass Laufen Freude machen soll und Daten oder künstliche Intelligenz Werkzeuge sind, mit denen wir unsere Vorbereitung optimieren können. Sie sollten uns nicht in Richtung Verletzung treiben.”

Auch die Personalisierung bleibt unvollkommen. Trotz immer ausgefeilterer Tools kann die KI emotionale, persönliche und psychologische Faktoren nicht angemessen berücksichtigen. Eine Überpersonalisierung kann umgekehrt in übermäßige Kontrolle führen und damit genau das Gegenteil von Freude und Spontaneität beim Laufen bewirken.

Auf dem Weg zum vollständig datengetriebenen Marathon?

Welche Rolle wird KI in zehn Jahren bei der Vorbereitung eines Läufers spielen? Können wir uns einen Athleten vorstellen, der am Wettkampftag vollständig von künstlicher Intelligenz gesteuert wird? Was wäre, wenn ein Läufer morgen nichts mehr selbst entscheiden müsste? Weder sein Tempo noch seine Ernährung oder den Zeitpunkt zum Trinken und Beschleunigen. Am Tag X könnte eine hochleistungsfähige KI theoretisch jeden Aspekt des Rennens steuern: eine bis auf den Meter berechnete Tempostrategie, auf die Sekunde getaktete Verpflegung und minimale Anpassungen an Wetter, Live-Herzfrequenz oder die Entwicklung des Läuferfelds. Der Läufer müsste nur den Anweisungen eines mit seiner Uhr verbundenen Kopfhörers folgen. Ein Marathon im Autopilot. Aber droht die Erfahrung dadurch nicht ihren Sinn zu verlieren? Laufen bedeutet auch Instinkt, Körpergefühl und Freude. Mit dem Kopf laufen, aber ebenso mit den Beinen. Noch kann KI nicht in den Kopf eines Läufers schauen. Vielleicht liegt genau darin noch die Schönheit des Sports.

Die Debatte erreicht außerdem ein anderes Feld: das des technologischen Dopings. Verfälscht der Einsatz einer hochentwickelten KI, die Training, Ernährung und Regeneration besser optimieren kann als ein menschlicher Coach, den Wettbewerb? Die Antwort hängt wie so oft davon ab, wie Doping definiert wird. Für die Welt-Anti-Doping-Agentur (WADA) ist ein Dopingmittel oder eine Dopingmethode eine Praxis, die:

• die Leistung erheblich steigert

• potenziell gesundheitsschädlich ist

• den ethischen Grundsätzen des Sports widerspricht.

KI ist nicht toxisch. Aber sie bringt einen Leistungsvorteil, mitunter einen erheblichen, und wirft die Frage nach der Chancengleichheit auf. Denn nicht alle Läufer verfügen über die Mittel oder das Wissen, um diese fortschrittlichen Tools zu nutzen. Für manche reicht das aus, um von „ethischem Doping“ zu sprechen. Für andere gilt: Solange es nicht verboten ist, ist es schlicht ein Hebel für Fortschritt.

Künstliche Intelligenz hat zweifellos verändert, wie wir trainieren, regenerieren und manchmal sogar laufen. Sie macht Training zugleich zugänglicher und individueller. Doch die KI wird wohl nie das Gefühl schwerer Beine, die Emotionen an der Startlinie oder den Stolz im Ziel ersetzen.