Maratona e intelligenza artificiale: quando l’IA corre al tuo fianco

Dall’app al coach IA: un’evoluzione logica

Il diario di allenamento cartaceo appartiene ormai al passato. In un’epoca in cui la tecnologia entra in ogni aspetto della nostra quotidianità, la corsa non fa eccezione. Orologi connessi, strategie di pacing, monitoraggio dei dati in tempo reale… Questi strumenti sono diventati imprescindibili, tanto per gli amatori quanto per gli atleti più esperti. La crescita delle app di coaching testimonia questa trasformazione digitale. Nel 2024, il Baromètre du Running by RunMotion Coach riportava che almeno mezzo milione di runner abituali in Francia utilizza un’app di coaching. La stessa applicazione registra una forte crescita dei download dalla sua creazione nel 2028. Oggi RunMotion Coach riunisce una community di 100.000 utenti attivi, un numero che cresce del 50% ogni anno. Queste piattaforme conquistano per la loro accessibilità e per la capacità di offrire un supporto simile a quello di un allenatore in carne e ossa, spesso a un costo molto più contenuto.

Personalizzazione dei piani, disponibilità dell’atleta, inserimento di attività complementari, adattamento al terreno… I vantaggi sono numerosi. Ma queste soluzioni hanno anche dei limiti: un rapporto talvolta impersonale, feedback standardizzati e poca capacità di adattamento in tempo reale.

Per colmare queste lacune, le app di coaching stanno integrando l’intelligenza artificiale. All’avanguardia, strumenti come RunMotion Coach sfruttano il machine learning per proporre piani evolutivi, adattati al profilo di ogni runner. Analizzando migliaia di sessioni sulla base di dati individuali come età, obiettivo, frequenza e terreno, l’IA affina continuamente le proprie raccomandazioni. Meglio ancora, ogni uscita viene analizzata nel dettaglio, considerando tempo, distanza e frequenza cardiaca, per fornire un feedback contestualizzato e personalizzato sulla prestazione.

Piani di allenamento adattivi: un’evoluzione ancora in corso

Se oggi l’intelligenza artificiale alimenta numerosi dibattiti, contribuisce anche a rendere l’allenamento più accessibile che mai. Un runner amatoriale, senza il budget per un allenatore o un’app a pagamento, può ormai generare un piano di allenamento gratuito con uno strumento come ChatGPT. In realtà, però, l’integrazione dell’IA nella pratica della corsa resta ancora limitata. « L’IA non viene utilizzata direttamente dai runner« , spiega Joseph Mestrallet, data scientist. « La maggior parte non sa né programmare né utilizzare gli algoritmi. In realtà, usa piattaforme come Strava, Garmin o RunMotion Coach, che integrano l’IA per offrire agli utenti feedback intelligenti. »

Questi servizi sfruttano i dati generati dall’utente come qualità del sonno, frequenza cardiaca, livello di stress e fatica percepita, per adattare il piano di allenamento in tempo reale. Un approccio già ben collaudato nel mondo amatoriale, ma che raggiunge un altro livello tra i runner d’élite.« Nell’alto livello si va molto più lontano. Si raccolgono dati per diversi anni: peso, massa grassa, ma anche indicatori complessi come l’evoluzione della frequenza cardiaca in risposta a stimoli diversi. L’algoritmo viene alimentato con tutte queste informazioni per modellare un profilo unico e ottimizzare la preparazione.” Per Joseph Mestrallet, è solo questione di tempo prima che questi strumenti diventino la norma anche tra i runner della domenica: « Se l’IA funziona per gli atleti élite, potrà essere adattata agli amatori. Secondo me ci arriveremo entro due anni.« 

Prevedere la prestazione: fin dove può spingersi l’analisi?

Correre una maratona significa spesso puntare a un tempo molto preciso. È il caso, per esempio, degli atleti che vogliono ottenere i minimi per una grande competizione. Con la diffusione dell’intelligenza artificiale, questa ricerca della precisione ha fatto un ulteriore salto di qualità. Alcune app sono in grado di stimare con una certa accuratezza il tempo che un runner può realizzare sulla distanza regina. L’algoritmo si basa su diversi dati, come VAM, velocità di soglia, frequenza cardiaca, storico degli allenamenti e livello di fatica.

Piattaforme come Strava, Garmin o Coros hanno già integrato questa logica nelle loro funzioni. Stime della condizione, previsioni del tempo finale, punteggi di sforzo o di resistenza… Questi strumenti si alimentano con migliaia di dati per affinare le proprie previsioni e orientare i runner verso un obiettivo realistico o ambizioso.

Per quanto gli algoritmi siano sempre più performanti, le loro previsioni non sono infallibili. Meteo, stress, sonno, digestione, dolore… Sono tutti fattori che nemmeno l’IA più sofisticata può anticipare del tutto. Quando chiediamo a Joseph se un atleta debba affidarsi al 100% a ciò che dice l’IA, la risposta è piuttosto chiara: “I dati sono utili, ma ciò che conta è la persona. Anche l’IA può sbagliare! L’RPE, cioè la percezione dello sforzo, resta fondamentale, e l’IA non potrà mai prevedere un vento contrario più forte del previsto o un rifornimento gestito male. L’IA non modella il fattore umano.”

« I dati sono utili, ma ciò che conta è la persona.

I limiti dell’intelligenza artificiale: ciò che la macchina non sa ancora fare

Nonostante i suoi progressi spettacolari, l’intelligenza artificiale resta uno strumento perfezionabile, ancora lontano dal poter sostituire l’essere umano in ogni aspetto della preparazione atletica. Restano diversi ostacoli alla sua diffusione. Il primo che viene in mente è la mancata considerazione del contesto emotivo e mentale. L’IA non è ancora in grado di valutare con precisione alcuni dati, come la fatica mentale, lo stress o la fluttuazione della motivazione. Eppure, questi elementi svolgono un ruolo essenziale anche in una preparazione lunga come quella per una maratona. Ricordiamoci che l’IA si basa sui dati che riceve. In altre parole, se il sensore sbaglia o la fascia cardio rileva male i valori, l’algoritmo può proporre indicazioni errate.

I dati sono anche il punto di partenza di alcune derive, secondo Joseph Mestrallet: “Ci sono molti runner amatoriali che fanno di tutto a causa dei dati. Alcuni attribuiscono loro fin troppa importanza. Si entra in una sorta di gara a chi fa sempre di più, con runner che rischiano di infortunarsi… Non dimentichiamo che correre deve restare un piacere e che i dati, così come l’intelligenza artificiale, sono strumenti che devono aiutarci a ottimizzare la preparazione, non a rischiare un infortunio.”

Infine, la personalizzazione resta ancora imperfetta. Nonostante strumenti sempre più avanzati, l’IA non riesce a considerare pienamente i fattori emotivi, personali e psicologici. Al contrario, un eccesso di personalizzazione può anche intrappolare l’atleta in un controllo esasperato, allontanandolo dal piacere e dalla spontaneità della corsa.

Verso una maratona guidata al 100% dai dati?

Che ruolo avrà l’IA nella preparazione di un runner tra dieci anni? Possiamo immaginare un atleta guidato interamente dall’intelligenza artificiale il giorno della gara? E se domani un runner non decidesse più nulla? Né il ritmo, né la nutrizione, né il momento in cui bere o accelerare. Il giorno della gara, un’IA estremamente performante potrebbe teoricamente gestire ogni aspetto della corsa: strategia di ritmo al metro, rifornimenti calcolati al secondo, micro-aggiustamenti in base al meteo, ai dati cardiaci in tempo reale o all’evoluzione del gruppo. Il runner dovrebbe soltanto seguire le indicazioni di un auricolare collegato all’orologio. Una maratona con il pilota automatico. Ma l’esperienza non rischierebbe di perdere tutto il suo significato? Correre significa anche affidarsi all’istinto, alle sensazioni, al piacere. Correre con la testa, ma anche con le gambe. Per ora l’IA non può leggere nella mente di un runner. E forse è proprio qui che risiede ancora la bellezza dello sport.

Il dibattito si apre anche su un altro terreno: quello del doping tecnologico. L’uso di un’IA molto avanzata, capace di ottimizzare allenamento, nutrizione e recupero meglio di un allenatore umano, falserebbe la competizione? La risposta dipende, come spesso accade, dalla definizione di doping. Per l’Agenzia mondiale antidoping (WADA), una sostanza o un metodo dopante è una pratica che:

• Migliora significativamente la prestazione

• È potenzialmente pericolosa per la salute

• È contraria all’etica dello sport.

L’IA, invece, non ha nulla di tossico. Ma offre un vantaggio in termini di prestazione, a volte considerevole, e solleva la questione dell’uguaglianza di accesso. Non tutti i runner hanno i mezzi o le conoscenze necessarie per utilizzare questi strumenti avanzati. Per alcuni, questo potrebbe bastare per parlare di « doping etico». Per altri, finché non è vietato, è semplicemente una leva per migliorare.

Se l’intelligenza artificiale ha modificato chiaramente il nostro modo di prepararci, recuperare e a volte persino correre, ha anche reso l’allenamento più accessibile e personalizzato. Tuttavia, l’IA non sostituirà mai la sensazione delle gambe pesanti, le emozioni vissute sulla linea di partenza o l’orgoglio dell’arrivo.