Maratón e inteligencia artificial: cuando la IA corre contigo

De la app al entrenador de IA: una evolución lógica

El diario de entrenamiento en papel ya es cosa del pasado. En una época en la que la tecnología se cuela en cada aspecto de nuestra vida cotidiana, el running no es una excepción. Relojes inteligentes, estrategia de pacing, seguimiento de los datos en tiempo real… Estas herramientas se han vuelto imprescindibles, tanto para los aficionados como para los atletas experimentados. El auge de las aplicaciones de entrenamiento refleja esta transformación digital. En 2024, el Barómetro del Running de RunMotion Coach señalaba que al menos medio millón de corredores habituales en Francia utilizan una aplicación de entrenamiento. Esta misma aplicación registra un fuerte crecimiento de descargas desde su creación en 2028. Hoy, RunMotion Coach reúne a una comunidad de 100.000 usuarios activos, una cifra que aumenta un 50 % cada año. Estas plataformas convencen por su accesibilidad y por ofrecer un acompañamiento cercano al de un entrenador humano, normalmente por un coste muy inferior.

Planes personalizados, disponibilidad del atleta, integración de actividades complementarias, adaptación al terreno… Las ventajas son numerosas. Pero estas soluciones también tienen sus límites: una relación a veces impersonal, respuestas estandarizadas y poca capacidad de ajuste en tiempo real.

Para cubrir esas carencias, las aplicaciones de entrenamiento integran ahora inteligencia artificial. En la vanguardia del progreso, herramientas como RunMotion Coach utilizan machine learning para proponer planes evolutivos, adaptados al perfil de cada corredor. Al analizar miles de sesiones a partir de datos individuales como la edad, el objetivo, la frecuencia de entrenamiento o el terreno, la IA afina continuamente sus recomendaciones. Y hay más: cada sesión se analiza en profundidad, desde el tiempo y la distancia hasta la frecuencia cardiaca, para ofrecer una valoración contextualizada y personalizada del rendimiento.

Planes de entrenamiento adaptativos: una evolución todavía en desarrollo

Aunque la inteligencia artificial protagoniza numerosos debates, también contribuye a hacer el entrenamiento más accesible que nunca. Un corredor aficionado sin presupuesto para contratar a un entrenador o pagar una aplicación puede generar ahora un plan gratuito con una herramienta como ChatGPT. En realidad, sin embargo, la integración de la IA en la práctica del running sigue siendo limitada. «Los corredores no utilizan la IA directamente», explica Joseph Mestrallet, científico de datos. «La mayoría no sabe programar ni manejar algoritmos. En realidad, utiliza plataformas como Strava, Garmin o RunMotion Coach, que sí integran IA para ofrecer al usuario análisis inteligentes».

Estos servicios aprovechan los datos generados por el usuario como la calidad del sueño, la frecuencia cardiaca, el nivel de estrés o la fatiga percibida para ajustar el plan de entrenamiento en tiempo real. Es un enfoque ya consolidado entre los aficionados, pero alcanza otra dimensión entre los corredores de élite.«En la alta competición se va mucho más lejos. Se recopilan datos durante varios años: peso, porcentaje de grasa corporal, pero también indicadores complejos como la evolución de la frecuencia cardiaca ante distintos estímulos. El algoritmo se alimenta de toda esa información para modelizar un perfil único y optimizar la preparación». Para Joseph Mestrallet, es solo cuestión de tiempo que estas herramientas se conviertan en la norma, incluso entre los corredores ocasionales: Si la IA funciona con la élite, podrá adaptarse al corredor aficionado. En mi opinión, estaremos ahí dentro de dos años.»

Predicción del rendimiento: ¿hasta dónde puede llegar el análisis?

Correr un maratón suele implicar perseguir un crono muy concreto. Pensemos, por ejemplo, en los atletas que buscan las marcas mínimas para una gran competición. Con el auge de la inteligencia artificial, esta búsqueda de precisión ha dado un nuevo salto. Algunas aplicaciones son capaces de estimar con bastante exactitud el tiempo que un corredor puede lograr en la distancia reina. Para ello, el algoritmo utiliza datos como la VAM, la velocidad en el umbral, la frecuencia cardiaca, el historial de entrenamiento o el nivel de fatiga.

Plataformas como Strava, Garmin o Coros ya han integrado esta lógica en sus funciones. Estimaciones de forma, predicciones de crono, puntuaciones de esfuerzo o resistencia… Estas herramientas se alimentan de miles de datos para afinar sus pronósticos y orientar a los corredores hacia un objetivo realista o ambicioso.

Aunque los algoritmos son cada vez más precisos, sus predicciones no son infalibles. El tiempo, el estrés, el sueño, la digestión, el dolor… Hay parámetros que ni siquiera la IA más sofisticada puede anticipar por completo. Cuando le preguntamos a Joseph si un atleta debe confiar al 100 % en lo que dice la IA, su respuesta es clara: «Los datos están bien, pero lo importante es la persona. ¡La IA también puede equivocarse! El RPE (Rated Perceived Exertion) sigue siendo fundamental, y la IA nunca podrá anticipar un viento de cara más fuerte de lo previsto o un avituallamiento mal gestionado. La IA no modeliza el factor humano.»

«Los datos están bien, pero lo importante es la persona.

Los límites de la inteligencia artificial: lo que la máquina todavía no sabe hacer

A pesar de sus avances espectaculares, la inteligencia artificial sigue siendo una herramienta imperfecta, muy lejos de poder sustituir al ser humano en todas las dimensiones de la preparación deportiva. Todavía existen varios obstáculos para su adopción generalizada. El primero que viene a la cabeza es la falta de contexto emocional y mental. La IA todavía no puede evaluar con precisión ciertos datos como la fatiga mental, el estrés o la variación de la motivación. Sin embargo, estos elementos también desempeñan un papel esencial en una preparación tan larga como la de un maratón. No hay que olvidar que la IA se basa en los datos que recibe. Dicho de otro modo, si el sensor falla o el reloj registra mal la frecuencia cardiaca, el algoritmo puede ofrecer recomendaciones erróneas.

Los datos también están en el origen de ciertas derivas, según Joseph Mestrallet: «Hay muchos corredores aficionados que hacen cualquier cosa por culpa de los datos. A veces les dan demasiada importancia. Todo se convierte en una carrera por hacer siempre más, con corredores que se exponen a lesionarse… No olvidemos que correr debe seguir siendo un placer, y que los datos o la inteligencia artificial son herramientas que deberían ayudarnos a optimizar la preparación, no a arriesgarnos a sufrir una lesión.»

Por último, la personalización sigue siendo imperfecta. Aunque las herramientas son cada vez más avanzadas, la IA todavía no es capaz de tener en cuenta los factores emocionales, personales o psicológicos. A la inversa, una personalización excesiva también puede encerrarnos en un control permanente, justo lo contrario del placer y la espontaneidad del running.

¿Hacia un maratón pilotado al 100 % por los datos?

¿Qué papel tendrá la IA dentro de diez años en la preparación de un corredor? ¿Podemos imaginar a un atleta guiado por completo por la IA el día de la carrera? ¿Y si mañana el corredor dejara de decidir nada? Ni el ritmo, ni la nutrición, ni siquiera cuándo beber o acelerar. El día de la carrera, una IA ultrapotente podría controlar en teoría cada aspecto: estrategia de ritmo al metro, avituallamientos calculados al segundo, microajustes según el tiempo, los datos cardiacos en tiempo real o la evolución del grupo. El corredor solo tendría que seguir las instrucciones de un auricular conectado al reloj. Un maratón en piloto automático. Pero ¿no correría la experiencia el riesgo de perder todo su sentido? Correr también es instinto, sensaciones y placer. Correr con la cabeza, pero también con las piernas. Por ahora, la IA no puede leer la mente de un corredor. Y quizá ahí siga residiendo la belleza del deporte.

El debate se abre también en otro frente: el del dopaje tecnológico. ¿El uso de una IA muy avanzada, capaz de optimizar el entrenamiento, la nutrición y la recuperación mejor que un entrenador humano, falsea la competición? La respuesta depende, como suele ocurrir, de cómo definamos el dopaje. Para la Agencia Mundial Antidopaje (AMA), un producto o método dopante es una práctica que:

• Mejora el rendimiento de forma significativa

• Puede ser peligrosa para la salud

• Es contraria a la ética del deporte.

La IA no tiene nada de tóxico. Pero aporta una mejora del rendimiento, a veces considerable, y plantea la cuestión de la igualdad de acceso. Porque no todos los corredores tienen los medios o los conocimientos necesarios para utilizar estas herramientas avanzadas. Para algunos, eso bastaría para hablar de «dopaje ético». Para otros, mientras no esté prohibido, no es más que una palanca de progreso.

Si la inteligencia artificial ha cambiado claramente nuestra forma de prepararnos, recuperarnos y, a veces, incluso correr, también hace que el entrenamiento sea más accesible y personalizado. Sin embargo, la IA nunca sustituirá la sensación de las piernas pesadas, las emociones vividas en una línea de salida o el orgullo de cruzar la meta.