La inteligencia artificial dejó de ser una herramienta exclusiva para analizar estadísticas y empezó a influir directamente en las decisiones deportivas. Uno de los equipos más importantes del ciclismo mundial ya la utiliza para definir estrategias de carrera, calcular la alimentación de sus corredores, proyectar escenarios según el recorrido y gestionar la recuperación después de cada etapa.
El cambio marca una nueva etapa para un deporte que históricamente dependió de la experiencia de los directores deportivos y de las sensaciones de los ciclistas. Hoy, esa intuición se complementa con modelos capaces de procesar miles de datos en pocos segundos para anticipar situaciones que antes solo podían resolverse sobre la marcha.
El caso más reciente lo protagoniza Team Visma | Lease a Bike, uno de los equipos más exitosos del ciclismo de élite, que trabaja junto con McKinsey & Company para aplicar inteligencia artificial y analítica avanzada en la preparación de sus corredores. El objetivo no es reemplazar a entrenadores o ciclistas, sino entregar información más precisa para respaldar cada decisión.
La apuesta cobra relevancia también para Colombia. Solo en Bogotá se realizan cerca de 880.000 viajes diarios en bicicleta, según la Secretaría Distrital de Movilidad, mientras que el mercado colombiano de bicicletas supera los US$200 millones anuales, de acuerdo con estimaciones de Expert Market Research.
La inteligencia artificial ya calcula qué debe comer un ciclista
Uno de los principales usos de la inteligencia artificial está en la nutrición. Antes de cada etapa, los modelos analizan variables como la longitud del recorrido, la altimetría, la temperatura, el viento y el esfuerzo esperado para calcular las necesidades energéticas de cada corredor. Con esa información se ajustan los planes de alimentación durante la competencia.
La tecnología también permite realizar simulaciones antes de la salida. Los algoritmos incorporan datos históricos de rendimiento, perfiles de elevación, condiciones meteorológicas y características específicas del recorrido para proyectar distintos escenarios de carrera y preparar respuestas para cada uno de ellos.
Otro frente de trabajo es la recuperación. Los equipos técnicos analizan información sobre cargas de entrenamiento, descanso y desempeño para ajustar la preparación de cada ciclista y reducir el riesgo de fatiga acumulada durante competencias de varias semanas, como el Tour de Francia o la Vuelta a España.
Este tipo de herramientas refleja un cambio que ya empieza a verse en varios equipos del WorldTour. En los últimos años, las escuadras más competitivas han incrementado el uso de analítica avanzada para optimizar decisiones deportivas que antes dependían casi exclusivamente de la experiencia del cuerpo técnico.
La nueva ventaja en el ciclismo ya no está solo en las piernas
Durante décadas, la diferencia entre ganar o perder una etapa podía depender de la intuición del director deportivo o de la lectura que hiciera un corredor sobre el desarrollo de la carrera. Hoy esa experiencia sigue siendo fundamental, pero está respaldada por modelos capaces de interpretar grandes volúmenes de información en tiempo real.
Carlos Andrés Suárez, de McKinsey & Company, explicó que la inteligencia artificial no busca reemplazar el conocimiento de quienes toman las decisiones, sino ampliar su capacidad para identificar patrones, anticipar variables y mejorar la precisión técnica en la planificación deportiva.
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La experiencia de Team Visma también muestra que estas herramientas tienen aplicaciones más allá del deporte. La misma capacidad para estructurar y analizar grandes volúmenes de datos puede utilizarse en sectores como manufactura, logística, salud o planeación empresarial.
El ciclismo sigue definiéndose por la fuerza, la resistencia y la estrategia de sus corredores. Sin embargo, cada vez resulta más evidente que otra parte de la competencia empieza mucho antes de que baje la bandera de salida: en los algoritmos capaces de convertir millones de datos en decisiones que pueden marcar la diferencia entre ganar y perder una carrera.
