Tecnología y análisis de datos, un gregario de lujo

Guillermo Rodriguez Herra    28 julio, 2021
Tecnología y análisis de datos, un gregario de lujo

Estamos en julio, posiblemente el mes que concentra más eventos deportivos, algo que este año se ha visto incrementado por los efectos de la crisis sanitaria que vivimos desde principios de 2020 y que obligó a trasladar a 2021 eventos deportivos tan importantes como los Juegos Olímpicos de Tokio o la Eurocopa de fútbol. Pero julio principalmente es un mes en el que se respira ciclismo por los cuatro costados. Hablamos del momento en el que se disputa el Tour de Francia, la competición más prestigiosa de este deporte, que reúne a los mejores ciclistas del mundo.

No es ningún secreto que, cuando pensamos en el ciclismo, somos conscientes de que se trata de una de las disciplinas más duras físicamente que existen. Solo con unos datos somos capaces de darnos cuenta de cuál es el nivel de exigencia de este deporte: un ciclista profesional compite aproximadamente 100 días al año, recorriendo entre 30.000 y 35.000 kilómetros (sí, más que los que muchos de nosotros les hacemos a nuestros coches). Esto supone de media unas 5 horas encima de la bicicleta a un nivel de exigencia medio – alto. Si a todo esto le sumamos el escaso período de recuperación del que disfrutan los ciclistas en carreras de varios días, en las que disponen de unas pocas horas para reponerse de grandes esfuerzos, nos podemos hacer una ligera idea de la dureza de este deporte.

Revolución tecnológica, también en el ciclismo

El ciclismo, al igual que otros deportes, ha experimentado una gran revolución tecnológica durante las últimas décadas. Lejos quedan los tiempos en los que podíamos ver a un ciclista disputando una gran vuelta atado “literalmente” a la bicicleta mediante rastrales. Desde que Federico Martín Bahamontes lograse ser el primer ciclista español en ganar el Tour de Francia en el año 1959, la tecnología y la forma de correr han sufrido bastantes cambios. La aparición y evolución de nuevos materiales como el carbono, más ligero y rígido que el aluminio o el acero, ha hecho que se convierta en el material estándar a la hora de fabricar bicicletas de alta gama.

En 1972 la marca de pedales Look diseñó los primeros pedales automáticos para bicicleta. No fue más que una adaptación del sistema de fijación que ya se utilizaba en otros deportes como el esquí, pero supuso un gran avance para los ciclistas ya que permitía transferir potencia al eje de pedalier en cualquier momento del circulo de pedalada.

Posteriormente, la evolución tecnológica continuó con la incorporación del pulsómetro, elemento que permite al deportista medir su frecuencia cardiaca en tiempo real, regular mucho mejor las fuerzas en carrera y ser mucho más eficiente en el entrenamiento. Tras un largo período de tiempo durante el cual el pulsómetro fue el referente para la mejora del rendimiento del ciclista, la eficiencia en el entrenamiento se ha vuelto a ver incrementada con la incorporación de los potenciómetros. Estos sistemas permiten medir de manera exacta la potencia que el ciclista aplica en los pedales. Estamos hablando de usar un medidor mecánico (potenciómetro) vs uno fisiológico (pulsómetro). Gracias a los potenciómetros, los deportistas han podido realizar entrenamientos mucho más específicos, evitando la variabilidad del pulso cardiovascular producida por factores como el cansancio, las horas de descanso, la temperatura o la deshidratación.

Los ciclocomputadores con GPS, el cambio sincronizado o los grupos electrónicos son solo algunos ejemplos de la infinidad de innovaciones que se han producido en el ciclismo estos últimos años.

Toda esta innovación tecnológica ha tenido una consecuencia muy importante: la generación de una cantidad ingente de datos por parte del deportista, que posiblemente sea la clave para lograr ventajas competitivas en el futuro. Es aquí donde Telefónica Tech está ayudando al equipo ciclista Movistar Team, mostrando a los responsables de rendimiento del equipo a gestionar los datos generados por los ciclistas y a tomar decisiones en base a ellos.

Gracias a la aplicación de Big Data y de la Inteligencia Artificial, los responsables del entrenamiento de los corredores son capaces de programar cargas de entrenamiento personalizadas para cada ciclista en función de su estado de forma, gestionar los tiempos de recuperación o detectar puntos de mejora.

Uno de los grandes retos de la gestión del rendimiento ha sido siempre controlar cuándo el deportista logra alcanzar su pico de forma. Esto es, el momento en el que el individuo es capaz de dar el 100%. Este estado tiene la peculiaridad de mantenerse por breves espacios de tiempo (unas semanas), por ello es tan importante ser capaces de establecer el entrenamiento adecuado en el momento idóneo. Gracias al análisis de datos, el control de estos picos es más efectivo que nunca y podemos trabajar con un ciclista para que logre el 100% de su rendimiento en el mejor momento. Por ejemplo, en las últimas semanas de una gran vuelta como el Tour de Francia.

Además de todo lo que los datos son capaces de contarnos, la percepción subjetiva del esfuerzo y el entrenamiento por parte del deportista sigue siendo muy relevante. Combinamos el uso de estas tecnologías con la información subjetiva que transmite el deportista ya que es importante contraponer las impresiones que ha tenido el ciclista durante el esfuerzo con los datos que realmente ha generado.

Todos estos avances están en constante desarrollo y cada vez se diseñan más dispositivos tecnológicos para la bicicleta o el ciclista, incrementando el número de variables a analizar. Los equipos profesionales son conscientes de que el ciclismo se está asemejando cada vez más a deportes como la F1, en los que las ganancias marginales hacen la diferencia. Por ello, la aplicación de tecnologías como la IA y el análisis de datos es cada vez más utilizada en el pelotón profesional. Aquellos que sepan sacarle el máximo provecho tendrán la llave para lograr grandes éxitos en el medio – largo plazo.

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