Por primera vez, Latinoamérica tiene un campeón del Tour de Francia. Se llama Egan Bernal, es colombiano y según los especialistas, se trata de un deportista prodigio que apenas empieza a construir una gran historia.

Y es que, a sus 22 años, Egan es el cuarto ciclista más joven en ganar esta importante competencia y el menor en la etapa moderna (después de la Segunda Guerra Mundial). Se trata de un logro en el que supera a campeones y leyendas como Eddi Merckx, Bernard Hinault, Miguel Induraín y Chris Froome y por el que muchos empiezan a conocerlo como ‘el joven maravilla’.

Su fuerza, tenacidad y disciplina fueron desarrolladas desde muy niño con la práctica del ciclomontañismo, deporte que le aportó, además, un gran dominio de la bicicleta, algo clave para sortear obstáculos en las carreras y ubicarse muy bien en pelotones de más de 100 ciclistas como suele ser usual en las grandes competencias.

Pero esas no son las únicas claves del triunfo de Egan en el Tour. Hacer parte de uno de los mejores equipos del circuito y tener coequiperos que lo apoyaron en todo momento tiene también un enorme peso en el triunfo… y también está la tecnología.

Desde la tecnificación de las bicicletas, los cascos y los uniformes hasta el uso de potenciometros como los utilizados por los grandes campeones en el último tiempo. La tecnología es un componente que no se suele correlacionar con el ciclismo de ruta (es más usual en deportes como el del automovilismo e incluso el fútbol), pero que cada vez adquiere mayor relevancia cuando de sacar campeones se trata.

Y es que poder analizar los millones de datos que envían sensores puestos en los uniformes de los ciclistas tras cada etapa, entrenamiento, sesión de recuperación o descanso de cada ciclista es un avance que hace que cada vez se tomen mejores decisiones por parte de las marcas patrocinadoras de los equipos, de los técnicos y de los mismos ciclistas en sus jornadas de preparación o en plena competencia.

“La potencia de salida, las revoluciones por minuto, la frecuencia cardíaca, los datos de GPS, de fatiga, cadencia de pedaleo, relación vatios-peso: todos estos datos y más se vierten en los perfiles de entrenamiento y las decisiones del día de la carrera”, dice Emma Bedard, una ex triatleta que se dedicó solo al ciclismo debido a una lesión persistente en la cadera.

Convertir datos en inteligencia no solo marca los resultados de las carreras. Las aplicaciones de la analítica en marketing permiten a una marca calcular y potenciar el retorno de su inversión al patrocinar un equipo; la gestión inteligente de los datos (Data Managament en inglés) facilita el trabajo de los técnicos al proporcionarle información de sus corredores y permitirle anticipar sus rendimientos en próximas carreras (así se seleccionan por ejemplo los ciclistas que van a hacer parte del equipo en una determinada competencia); e incluso pueden ofrecer información del resultado de un ataque, anticipar en qué parte de la carretera un rival va a atacar y dictar qué relación técnica se debe manejar en la bicicleta para obtener un mejor rendimiento. Ahora, con la Inteligencia Artificial de por medio, todo esto está siendo potenciado a niveles increíbles.

SAS se une con un proveedor de medición de potencia de rendimiento deportivo 4iiii y el fabricante de bicicletas de alta gama Argon 18 para mejorar el rendimiento de SAS-Magocep-Aquisio, el único equipo profesional con licencia UCI Women’s World Tour en Canadá.

El caso de este equipo canadiense que se prepara con miras a los Juegos Olímpicos del 2020 es muy diciente, no solo por el análisis que hace de los resultados de los sprint finales en etapas llanas, sino porque evidencia el rumbo que está tomando el llamado ciclismo tecnológico en el mundo.

“Medidores de potencia marca Precisión, fabricados por 4iiii Innovations Inc. (una empresa con sede en Cochrane, Alberta); tecnología Bluetooth y un sensor ANT + que transmite datos de potencia a una computadora montada en el manillar por Polar, y que incorpora datos fisiológicos de tecnología portátil como monitores de frecuencia cardíaca y un GPS geográfico proporcionan una imagen muy precisa del rendimiento del ciclista. Todo esto, mientras agrega nueve gramos de peso a la bicicleta, una consideración crítica dado el objetivo de no superar el peso mínimo de 6,8 kilogramos establecido por la Unión Ciclista Internacional para las bicicletas en las grandes competencias”, dice el artículo publicado por Sylvie Tache, Gerente de Marketing de SAS en Canadá.

Según lo escrito por Sylvie, el software de análisis deportivo de SAS recopila datos extensos sobre el rendimiento de los deportistas, sus datos fisiológicos y psicológicos, y permite a los entrenadores, técnicos y a los propios atletas descubrir patrones y conexiones para desarrollar planes de entrenamiento y apoyar decisiones estratégicas. La correlación de los datos de rendimiento, los datos fisiológicos y los perfiles de las próximas carreras puede optimizar el plan de entrenamiento de un ciclista. También pueden ayudar a evitar la amenaza insidiosa de sobreentrenamiento (algo muy común en los ciclistas).

“Se trata de hacer coincidir el corredor correcto con el terreno correcto con la curva de fatiga correcta, y eso solo se logra con los datos, es decir, con la analítica y la IA que se origina en los datos”.

Hoy los datos pueden elegir a un corredor capaz de correr con resistencia, pero no a la velocidad máxima, y ​​emparejarla con un ciclista que puede ayudar a su líder en determinado momento de la carrera, dar su máximo esfuerzo en algunos kilómetros y después quedar ‘fundido’ en plena carretera.

Se trata de un nuevo ciclismo. “Uno muy diferente al de hace 20 años –según dice Pascal Hervé, un ciclista profesional francés retirado que sirve como mentor para el equipo SAS-Magocep-Aquisio). En la década de 1990 y principios de los 2000, los equipos confiaban en las pruebas de hospital para determinar la capacidad máxima de oxígeno (VO2 máx.) y la acumulación de diferentes componentes en los organismos. Los resultados de las pruebas podían demorar días o semanas, y fueron analizados por personas que "no tenían idea" sobre el ciclismo. La mayoría de las decisiones de los entrenadores y los atletas se basaban en sentimientos y sensaciones. Hoy, todos los sensores sofisticados, la tecnología y el conocimiento que proporciona la analítica hacen que los análisis y las tomas de decisiones sean mucho más sofisticadas de lo que solían ser. Para un ciclista, esto es oro en la actualidad".

Ahora mismo, los datos tocan prácticamente todos los elementos de la estrategia corporativa de un equipo de ciclismo. Sin embargo, el día de la carrera, todo se reduce a los corredores.

“Y si bien la tecnología puede proporcionar información sobre una amplia gama de factores fisiológicos y de rendimiento, un elemento aún elude la medición en tiempo real: la mente del deportista: cómo reacciona psicológicamente a la fatiga, el estrés, las condiciones de carrera, etc. Ser capaz de cuantificar y controlar dicha información y superponerla en los datos ya recopilados podría ser un diferenciador crítico y de paso el futuro en esta carrera”, señala Hervé.