Descubriendo la ciencia detrás de las zonas de entrenamiento efectivas

Alcanzar el máximo rendimiento en los deportes no se trata solo de trabajo duro, dedicación y una técnica eficiente, sino también de dominar los sistemas de energía y las vías metabólicas del cuerpo. Al comprender estos procesos complejos, los atletas y los entrenadores pueden optimizar los regímenes de entrenamiento y mejorar significativamente el rendimiento. En este artículo, desmitificamos estos conceptos esenciales y explicamos cómo influyen en la planificación del entrenamiento y el diseño de zonas.

En nuestro artículo anterior, "Zonas de entrenamiento de natación: avances en la prescripción de intensidad: la necesidad de mejores herramientas", destacamos la importancia de la prescripción de intensidad personalizada. Si bien las nuevas tecnologías como la IA ofrecen un gran potencial, no pueden resolver todos los problemas del entrenamiento deportivo por sí solas. Simplemente alimentar a la IA con artículos científicos y datos no es suficiente. La IA no puede evaluar e integrar todas las teorías deportivas matizadas de manera efectiva, todavía. Por lo tanto, es crucial refinar primero nuestros modelos conceptuales, como las zonas de entrenamiento, para proporcionar una base sólida sobre la cual la IA pueda construir estrategias de entrenamiento más precisas y efectivas.

La necesidad de revisar las zonas de entrenamiento

Las zonas de entrenamiento son rangos específicos de intensidad de ejercicio diseñados para guiar y optimizar el entrenamiento atlético. Cada zona, definida por marcadores fisiológicos como la frecuencia cardíaca (FC), la concentración de lactato, el esfuerzo percibido y los porcentajes del VO2máx, apunta a adaptaciones fisiológicas específicas y corresponde a diferentes niveles de esfuerzo. Estas zonas se basan en investigaciones sobre fisiología del ejercicio, que destacan cómo responde el cuerpo a distintas intensidades de ejercicio. Con el tiempo, el concepto de zonas de entrenamiento ha evolucionado, influenciado por la ciencia del deporte, la medicina y el entrenamiento. Los marcadores fisiológicos clave como el umbral de lactato, el VO2máx y la variabilidad de la frecuencia cardíaca han sido fundamentales para definir estas zonas, ya que provocan respuestas y adaptaciones fisiológicas distintas a diferentes intensidades de ejercicio.

Si bien las zonas de entrenamiento son fundamentales para estructurar y evaluar programas de entrenamiento efectivos, muchos sistemas existentes no abordan las necesidades únicas de los nadadores. Las zonas de entrenamiento genéricas, en particular aquellas con cinco zonas o menos o las que se basan únicamente en datos de frecuencia cardíaca, a menudo carecen de la precisión necesaria para una mejora óptima del rendimiento. Las zonas de entrenamiento son cruciales por varias razones:

• Especificidad: Permiten a los atletas apuntar a sistemas de energía y fibras musculares específicos, lo que lleva a adaptaciones de entrenamiento más efectivas.

• Optimización: El entrenamiento con la intensidad adecuada ayuda a los atletas a optimizar el rendimiento y evitar el sobreentrenamiento o el subentrenamiento.

• Monitoreo: Las zonas de entrenamiento proporcionan un marco para monitorear y ajustar la intensidad del entrenamiento, lo que garantiza que los atletas entrenen al nivel adecuado para lograr sus objetivos.

• Recuperación: Ayudan a planificar las sesiones de recuperación, algo fundamental para prevenir lesiones y promover el desarrollo atlético a largo plazo.

• Individualización: Las zonas de entrenamiento se pueden adaptar a cada atleta en función de sus respuestas fisiológicas únicas, lo que hace que el entrenamiento sea más personalizado y efectivo.

Los sistemas integrales de zonas de entrenamiento pueden mejorar significativamente el desarrollo y la implementación de herramientas de IA para el entrenamiento deportivo de las siguientes maneras:

• Información basada en datos: Las herramientas de IA pueden analizar grandes cantidades de datos de las sesiones de entrenamiento, lo que proporciona información sobre cómo responden los atletas a diferentes zonas de entrenamiento. Esto ayuda a ajustar los programas de entrenamiento para un rendimiento óptimo.

• Personalización: La IA puede utilizar datos de sistemas integrales de zonas de entrenamiento para crear planes de entrenamiento personalizados que se adapten a las respuestas fisiológicas únicas de cada atleta.

• Monitoreo y retroalimentación: Las herramientas de IA pueden monitorear continuamente la intensidad y el volumen del entrenamiento, brindando retroalimentación en tiempo real a los atletas y entrenadores. Esto garantiza que los atletas entrenen con la intensidad adecuada y realicen los ajustes necesarios.

• Prevención de lesiones: Al analizar los datos sobre la carga de entrenamiento y la recuperación, las herramientas de IA pueden identificar patrones que pueden provocar sobreentrenamiento y lesiones, lo que permite realizar ajustes proactivos en los programas de entrenamiento.

• Optimización del rendimiento: La IA puede usar datos de sistemas integrales de zonas de entrenamiento para identificar las estrategias de entrenamiento más efectivas para mejorar el rendimiento, incluida la optimización del equilibrio entre diferentes zonas de entrenamiento para lograr objetivos específicos.

• Adaptabilidad: Las herramientas de IA pueden adaptarse rápidamente a los cambios en la condición o el rendimiento de un atleta, brindando ajustes dinámicos a los programas de entrenamiento para garantizar que el entrenamiento siga siendo efectivo y relevante.

Al revisar y expandir los sistemas de zonas de entrenamiento, podemos aprovechar las herramientas de IA para crear programas de entrenamiento más precisos, individualizados y efectivos que mejoren el rendimiento atlético y promuevan el desarrollo a largo plazo.

Fundamentos de las zonas de entrenamiento

Comprender la interacción de los sistemas de energía es crucial para desarrollar programas efectivos de entrenamiento deportivo y acondicionamiento físico. Tradicionalmente, la resíntesis de ATP (la principal fuente de energía de los músculos) se ha atribuido a tres sistemas integrados: el sistema ATP-PCr, la glucólisis anaeróbica y el sistema aeróbico. Sin embargo, investigaciones recientes destacan la complejidad y la superposición de estos sistemas durante el ejercicio, lo que desafía esta visión simplificada.

El sistema ATP-PCr proporciona energía inmediata para esfuerzos cortos y de alta intensidad, pero se agota rápidamente. A medida que continúa el ejercicio, la glucólisis anaeróbica se convierte en la fuente dominante de ATP, lo que conduce a la acumulación de lactato. Contrariamente a la noción obsoleta de que el sistema aeróbico solo se vuelve relevante durante el ejercicio prolongado, comienza a contribuir a la producción de energía mucho antes y significativamente más de lo que se creía anteriormente. Esta activación temprana del sistema aeróbico ayuda a sostener los esfuerzos de alta intensidad y retrasa la fatiga.

Las investigaciones de Swanwick y Matthews (2018) y Gastin (2001) enfatizan que todas las actividades físicas activan cada sistema energético en distintos grados según la intensidad y la duración del ejercicio. Esta interacción garantiza un suministro continuo de ATP y destaca la importancia de entrenar todos los sistemas energéticos para optimizar el rendimiento. Por ejemplo, durante un ejercicio de alta intensidad que dura entre 60 y 120 segundos, hay una participación sustancial de las vías anaeróbicas y aeróbicas, lo que demuestra que el consumo máximo de oxígeno (VO2máx) se puede lograr incluso en actividades tradicionalmente anaeróbicas.

Al reconocer la interacción dinámica de los sistemas energéticos, los entrenadores y los atletas pueden diseñar programas de entrenamiento que se dirijan a vías metabólicas específicas, lo que conduce a adaptaciones más efectivas y un mejor rendimiento. Esta comprensión integral subraya las limitaciones del modelo tradicional de frecuencia cardíaca de 5 zonas, que simplifica en exceso las contribuciones energéticas y carece de la especificidad necesaria para el entrenamiento competitivo. La adopción de un enfoque más matizado, como un sistema multizona detallado, puede abordar mejor las demandas energéticas únicas de los diferentes deportes y optimizar el desarrollo atlético.

Contribución porcentual de cada sistema de energía al suministro total de energía durante el ejercicio máximo, según los datos de Swanwick y Matthews (2018).

¿Por qué no utilizar las zonas de entrenamiento existentes?

Los sistemas de zonas de entrenamiento existentes a menudo carecen de la especificidad y la adaptabilidad necesarias para un entrenamiento integral. La mayoría de ellos están diseñados teniendo en cuenta la aptitud física general y no tienen en cuenta las distintas demandas fisiológicas del entrenamiento deportivo específico. Las zonas genéricas pueden dar lugar a estímulos de entrenamiento inadecuados, esfuerzo desperdiciado y mayor riesgo de lesiones, y no son adecuadas para respaldar el desarrollo y la implementación de herramientas de IA para el entrenamiento deportivo personalizado.

Desventajas de los sistemas de entrenamiento de 5 zonas o menos:

• Uso predominante de la intensidad: La mayoría de los sistemas de zonas de entrenamiento, especialmente los que hacen referencia solo a la frecuencia cardíaca, no consideran otras variables cruciales como la duración, el descanso, los métodos de entrenamiento y la densidad. Estas variables son esenciales para prescribir ejercicio de manera eficaz. Las variaciones u omisiones de cualquiera de estas variables dejan desconocidos los efectos de la carga de entrenamiento. Los sistemas integrales integran estas variables para proporcionar un régimen de entrenamiento más completo y eficaz.

• Especificidad limitada en las adaptaciones del entrenamiento: Los sistemas simplificados pueden no proporcionar la especificidad necesaria para apuntar a diferentes tipos de fibras musculares y vías metabólicas de manera efectiva. Los sistemas integrales como el modelo de 9 zonas permiten adaptaciones de entrenamiento más precisas al apuntar a sistemas de energía y fibras musculares específicos.

• Desarrollo inadecuado de las capacidades aeróbicas y anaeróbicas: Un sistema simplificado puede no desarrollar adecuadamente las capacidades aeróbicas y anaeróbicas. Los sistemas integrales pueden abordar mejor las necesidades específicas de los atletas al proporcionar un entrenamiento específico para los sistemas de energía aeróbica y anaeróbica.

• Capacidad reducida para optimizar el rendimiento: Los sistemas integrales permiten un control más preciso sobre la intensidad y el volumen del entrenamiento, lo que conduce a una mejor optimización del rendimiento. Un sistema simplificado puede carecer de la granularidad necesaria para ajustar el entrenamiento para un rendimiento máximo.

• Potencial de sobreentrenamiento o subentrenamiento: Sin la estructura detallada de un sistema integral, los atletas pueden correr un mayor riesgo de sobreentrenamiento o subentrenamiento. Los sistemas detallados proporcionan pautas claras para la recuperación y la intensidad, lo que reduce el riesgo de errores de entrenamiento.

• Falta de seguimiento y retroalimentación detallados: Los sistemas simplificados no proporcionan el seguimiento y la retroalimentación detallados necesarios para realizar un seguimiento del progreso y realizar los ajustes necesarios. Los sistemas integrales ofrecen métricas más precisas para evaluar la eficacia del entrenamiento.

• Incapacidad para abordar las diferencias individuales: los atletas tienen respuestas fisiológicas únicas al entrenamiento. Un sistema integral puede adaptarse mejor a las diferencias individuales al proporcionar una gama más amplia de intensidades de entrenamiento y protocolos de recuperación.

• Oportunidades perdidas para adaptaciones específicas: los sistemas integrales pueden apuntar a adaptaciones específicas como la mejora del umbral de lactato, la mejora del VO2máx y el desarrollo de la potencia anaeróbica. Los sistemas simplificados pueden pasar por alto estas adaptaciones específicas debido a una categorización más amplia.

• Flexibilidad reducida en el diseño del entrenamiento: los sistemas simplificados pueden limitar la flexibilidad en el diseño de programas de entrenamiento que aborden las variadas demandas de diferentes eventos de natación y las necesidades individuales de los atletas. Los sistemas integrales ofrecen más flexibilidad para adaptar los programas de entrenamiento.

Para abordar estos problemas, Wise Racer desarrolló un sistema integral de zonas de entrenamiento que integra una comprensión más profunda de los sistemas de energía y las vías metabólicas. Al revisar las zonas de entrenamiento tradicionales, nuestro objetivo es brindar un apoyo de entrenamiento más preciso e individualizado a entrenadores, atletas y entusiastas del fitness. Mantente atento al próximo artículo, donde profundizaremos en las vías metabólicas clave que impulsan el rendimiento en natación y cómo se pueden optimizar a través de un entrenamiento específico.

Resumen

Comprender y dominar los sistemas de energía y las vías metabólicas del cuerpo es crucial para optimizar el rendimiento atlético. Las zonas de entrenamiento tradicionales, aunque fundamentales, a menudo carecen de la especificidad necesaria para el entrenamiento deportivo. Revisar estas zonas para incluir marcadores más precisos permite un entrenamiento más específico y efectivo. La integración de la IA en el entrenamiento ofrece beneficios significativos, incluidos planes personalizados y retroalimentación en tiempo real, pero se basa en modelos de entrenamiento bien definidos. Reconocer la complejidad de los sistemas de energía resalta la necesidad de enfoques de entrenamiento integrales. Los sistemas simplificados pueden conducir a resultados subóptimos, lo que subraya las ventajas de un sistema de zonas de entrenamiento más matizado y detallado, como el desarrollado por Wise Racer, que tiene como objetivo mejorar el rendimiento individual y reducir los riesgos relacionados con el entrenamiento.

¡Queremos saber de ti!

Nos encantaría conocer tu opinión sobre los conceptos analizados en este artículo. ¿Cómo incorporas una comprensión de los sistemas de energía en tus prácticas de entrenamiento o entrenamiento? ¿Has experimentado con diferentes sistemas de zonas de entrenamiento y qué resultados has visto?

Referencias

• Alghannam, A. F., Ghaith, M. M., & Alhussain, M. H. (2021). Regulation of Energy Substrate Metabolism in Endurance Exercise. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(9), 4963. https://doi.org/10.3390/ijerph18094963. Retrieved from NCBI.
• Baker, J., (McCormick) G. M. C., & Robergs, R. (2010). Interaction among Skeletal Muscle Metabolic Energy Systems During Intense Exercise. Journal of Nutrition and Metabolism, 2010, 905612. https://doi.org/10.1155/2010/905612. Retrieved from ResearchGate.
• Barclay, C. J. (2017). Energy demand and supply in human skeletal muscle. Journal of Muscle Research and Cell Motility, 38(2), 143-155. https://doi.org/10.1007/s10974-017-9467-7. Retrieved from PubMed.
• Brooks, G. A. (2018). The Science and Translation of Lactate Shuttle Theory. Cell Metabolism, 27(4), 757-785. https://doi.org/10.1016/j.cmet.2018.03.008. Retrieved from PubMed.
• Garmin. (n.d.). Forerunner 245/245 Music - Heart Rate Features. Retrieved from Garmin.
• Gastin, P. B. (2001). Energy system interaction and relative contribution during maximal exercise. Sports Medicine, 31(10), 725-741. https://doi.org/10.2165/00007256-200131100-00003. Retrieved from PubMed.
• Ghosh, A. K. (2004). Anaerobic threshold: its concept and role in endurance sport. The Malaysian Journal of Medical Sciences: MJMS, 11(1), 24-36. Retrieved from NCBI.
• Hargreaves, M., & Spriet, L. L. (2020). Skeletal muscle energy metabolism during exercise. Nature Metabolism, 2(9), 817-828. https://doi.org/10.1038/s42255-020-0251-4. Retrieved from PubMed.
• Hearris, M. A., Hammond, K. M., Fell, J. M., & Morton, J. P. (2018). Regulation of Muscle Glycogen Metabolism during Exercise: Implications for Endurance Performance and Training Adaptations. Nutrients, 10(3), 298. https://doi.org/10.3390/nu10030298. Retrieved from PubMed.
• Maglischo, E. W. (1997). Swim Training Theory. Kinesiology, Volume 2, No. 1, pp. 4-8, 1997. Retrieved from ResearchGate.
• Olbrecht, J. (2011). Lactate Production and Metabolism in Swimming. World Book of Swimming: From Science to Performance, 255-275. Retrieved from ResearchGate.
• Olbrecht, J., & Mader, A. (2005). Individualisation of training based on metabolic measures. Retrieved from ResearchGate.
• Parolin, M. L., Chesley, A., Matsos, M. P., Spriet, L. L., Jones, N. L., & Heigenhauser, G. J. (1999). Regulation of skeletal muscle glycogen phosphorylase and PDH during maximal intermittent exercise. American Journal of Physiology, 277(5), E890-900. https://doi.org/10.1152/ajpendo.1999.277.5.E890. Retrieved from PubMed.
• Polar. (n.d.). Running Heart Rate Zones: Basics. Retrieved from Polar.
• Seifert, L., Chollet, D., & Mujika, I. (Eds.). (2011). World Book of Swimming: From Science to Performance. Rodriguez, M. Energy Systems in Swimming. Retrieved from ResearchGate.
• Swanwick, E., & Matthews, M. (2018). Energy Systems: A New Look at Aerobic Metabolism in Stressful Exercise. MOJ Sports Medicine, 2. https://doi.org/10.15406/mojsm.2017.02.00039. Retrieved from ResearchGate.
• Tanner, R., & Bourdon, P. (2006). Standardisation of Physiology Nomenclature. Retrieved from ResearchGate.
• van der Zwaard, S., Brocherie, F., & Jaspers, R. T. (2021). Under the Hood: Skeletal Muscle Determinants of Endurance Performance. Frontiers in Sports and Active Living, 3, 719434. https://doi.org/10.3389/fspor.2021.719434. Retrieved from NCBI.
• Vorontsov, A. (1997). Development of Basic and Special Endurance in Age-Group Swimmers: A Russian Perspective. Swimming Science Bulletin. Retrieved from ResearchGate.