G I G O es el acrónimo ingles que se usa en computación para expresar «Garbage In Garbage Out»,  lo que quiere decir que cuando alimentas con datos poco precisos un cálculo, el resultado de dicho cálculo sera poco preciso.

Desde hace varias decádas los números ayudan a los entrenadores de distintos deportes a tomar decisiones más precisas y desprovistas de emociones e indudablemente la tecnología es algo en lo que debemos apoyarnos quienes nos dedicamos al rendimiento.

Nuevas herramientas de IA como ChatGPT  o IA Endurance son capaces de crear programas de entrenamiento, que si profundizamos en la calidad de estos vemos que ni siquiera llegan a la categoria de planes génericos que podemos encoontrar en lared. No me engaño y se que está tecnologia va a progresar muchisimo en el futuro, y posiblemente combinando estas herramientas con el Big Data que volcamos cada dia en Garmin Connect, Apple Hellth, Strava, la inteligencia artificial aprenda de tendencias que pueden aplicarse y funcionan en la mayoría de los deportistas. La clave es si sabran detectar esos deportistas que no funcionan con lo que funciona una amplia muestra.

Durante años he compartido con varios ingenieros aeronauticos, y algun teleco,  y sin embargo amigos, piscina de entrenamiento y varias conversaciones sumamente interesantes acerca de la capacidad de la tecnología de sustituir al ser humano al frente de un plan de entrenamiento.

No es un debate nuevo, ya en 2002 José Gutierrez, reconocido entrenador cantabro, nos exponía en una charla de la Escuela Nacional de Entrenadores de Triatlón confiaba en que el rendimiento podría predecirse en un futuro aumentando la cantidad de datos que pueden añadirse a una ecuación multifactorial como es el rendimiento, y se exponía el ejemplo de cálculos sumamente complicados que permitián al ser humano llegar a la luna.

Sin embargo, el símil tiene lagunas ya que las variables que influyen en «Rocket Science», siendo complejisimas, son precisas; Se conoce la fuerza gravitacional, el peso del satelite, el peso de los astronautas, el gasto en combustible, las orbitas lunares y terrestres y cualquier otro parametro que mis amigos quieran añadir 🙂 y la cuenta atras se aborta si falla alguna variable. Pero incluso con todas estas variables puestas a prueba con la más alta de las tecnologias vemos objetivos fallidos como el Vega C de la AEE.

Un mundo dónde se mueve infnitamente más dinero que en el rendimiento deportivo como es el bursatil tambien ha intentado aplicar altisima tecnología en la predicción del comportamiento de los mercados, y con mayores intereses y mayores medios no han conseguido dicho objetivo con la precisión anhelada.

En el rendimiento humano, especialmente en las pruebas de fondo, siendo altamente predecible a grandes rasgos la velocidad que podrá desarrollar un deportista en una duración dada, los datos que aportamos a la ecuación son sumamente imprecisos

• Hay deportistas que rinden mejor en tests que en competición, viceversa y otros que directamente se niegan a efectuar tests.
• La precisión de las herramientas de medición de tests de campo (lactato, potencia, pulso….) no tienen una precisíon del 100%
• No hay un consenso total sobre el establecimiento de las zonas de entrenamiento resultantes de los test
• El día que hay que «lanzar el cohete» no lo decide el deportista ni su entrenador sino el calendario de competiciones. Si un parametro indica que no debe lanzarse el cohete, este se lanza y ya veremos cómo maneja el astronauta la modificacion de la trayectoria.
• Hay deportisstas que ante un problema externo se crecen en competición y otros manejan peor la situación

Podria poner decenas de situaciones más que modificarán el resultado final de la ecuación aunque hayamos nutrido a esta con HRV, Pulso, Potencia, Alpha1, velocidad, frecuencia y longitud de ciclo, datos de glucemia via Supersapiens y temperatura corporal o mediciones de campo de VO2 y hayamos formado una chart en WKO5 mediante codigo que consiga cruzar todos estos datos

¿Quiere esta reflexión decir que estoy en contra del ánalisis de datos y la toma de estos? Todo lo contrario; registro muchos de estos datos en mi mismo  y mis deportistas y continuamente estoy comparandolos con otros, en distintas herramientas de análisis como WKO5, Training Peaks, MyWindsock, Strava, Best Bike Split y muchas otras (lo que me recuerda al escribir esto que debería cancelar alguna suscripción).  Recuerdo con cariño conducir en 1994 a Navacerrada para comprar a Daniel Clavero mi primer pulsómetro que podía descargar datos al ordenador (con el antiguo Polar Precisión Perfomance) y volcar eso datos en ordenadores de mis tios en Asturias donde instalaba el software con aquellos diskettes de 1.44 MB (Megas, no Gigas)

Pero toda la tecnología vendra siempre supeditada a cómo ese órgano que no tienen los cohetes (cerebro) influye en el deportista y un entrenador deberá siempre mirar a los ojos a un deportista para saber cuando los datos son basura o realmente nos estan ayudando.

 

Los entrenadores deberemos ser más científicos, y los científicos más poetas.