Del pedal a los algoritmos: la tecnología redefine la estrategia del ciclismo profesional

En un país donde el ciclismo hace parte de la identidad deportiva y el mercado de bicicletas supera los US$200 millones anuales, la transformación tecnológica también comienza a marcar diferencias en la alta competencia. El uso de herramientas de analítica avanzada para interpretar millones de datos relacionados con el rendimiento, la nutrición y las condiciones de carrera está cambiando la manera en que algunos de los principales equipos del mundo preparan a sus corredores antes de cada etapa.

Uno de los ejemplos más representativos es el de Team Visma | Lease a Bike, escuadra protagonista del circuito internacional, que trabaja junto con McKinsey & Company en el desarrollo de modelos analíticos para apoyar la toma de decisiones deportivas. El objetivo no es sustituir la experiencia de entrenadores o ciclistas, sino ofrecer información más precisa que permita planificar con mayor detalle cada competencia.

El avance de estas herramientas coincide con la importancia que tiene el ciclismo en Colombia. Solo en Bogotá se realizan cerca de 880.000 desplazamientos diarios en bicicleta, de acuerdo con cifras de la Secretaría Distrital de Movilidad, mientras que el mercado nacional de bicicletas supera los US$200 millones al año, según estimaciones de Expert Market Research.

La estrategia implementada por Team Visma se basa en la integración y el análisis de grandes volúmenes de información que anteriormente permanecían dispersos en distintas plataformas. Datos sobre entrenamiento, alimentación, desempeño histórico, características de los recorridos y condiciones climáticas ahora pueden consolidarse en un solo sistema para facilitar la planificación deportiva.

Uno de los principales frentes de trabajo corresponde a la nutrición personalizada. Mediante modelos analíticos que cruzan variables fisiológicas con las exigencias de cada etapa, el equipo estima las necesidades energéticas de cada corredor y ajusta los planes de alimentación con el propósito de optimizar su rendimiento durante la competencia.

La tecnología también se emplea para construir simulaciones de carrera. Los modelos consideran aspectos como el perfil de elevación, la dirección e intensidad del viento, la temperatura, el historial de rendimiento de los ciclistas y las características específicas de cada recorrido para proyectar distintos escenarios antes de la salida. Con esta información, el cuerpo técnico puede diseñar estrategias alternativas y anticiparse a diferentes situaciones que puedan presentarse durante la prueba.

Otro componente clave es la gestión del entrenamiento y la recuperación. El análisis conjunto de las cargas de trabajo, los periodos de descanso y otros indicadores físicos permite ajustar la preparación de los deportistas y reducir el riesgo de sobrecargas, con una visión integral del rendimiento de cada integrante del equipo.

Aunque las decisiones finales continúan dependiendo de los entrenadores y de los propios ciclistas, la creciente disponibilidad de información está modificando la forma en que se prepara una competencia. La capacidad para procesar grandes volúmenes de datos e identificar patrones en pocos segundos se ha convertido en un apoyo para definir estrategias con mayor respaldo técnico.

Carlos Andrés Suárez, de McKinsey & Company, explicó que estas herramientas no sustituyen el conocimiento de quienes lideran los equipos, sino que fortalecen su capacidad de análisis.

"La tecnología no reemplaza la experiencia ni el criterio de quienes toman las decisiones. Su función es ampliar la capacidad para procesar información, identificar patrones en grandes volúmenes de datos, anticipar variables de manera objetiva y contribuir a decisiones con mayor precisión técnica", señaló.

Más allá del deporte, el caso de Team Visma también ilustra el potencial que tiene la analítica de datos para otros sectores económicos. Las metodologías empleadas para organizar información, proyectar escenarios y optimizar decisiones pueden trasladarse a industrias como la manufactura, la logística, la atención en salud o la planificación empresarial, donde la velocidad y la calidad del análisis también representan ventajas competitivas.

Así, mientras el ciclismo continúa definiéndose sobre el asfalto y las montañas, la preparación de los equipos de élite incorpora cada vez más herramientas capaces de transformar millones de datos en información útil para mejorar el desempeño, optimizar recursos y reducir la incertidumbre antes de cada carrera.