¿Son los datos de la industria competitiva y del fitness de la natación aptos para la IA? – Parte 2

Introducción

¡Bienvenidos de nuevo! En la primera parte, destacamos por qué la calidad de los datos es fundamental para las soluciones impulsadas por IA, exploramos los riesgos de los datos deficientes y describimos los principios clave para crear estructuras de datos preparadas para IA. Ahora, es momento de pasar de la teoría a la práctica. En esta segunda entrega, analizamos más de cerca el estado actual de los datos de las sesiones de entrenamiento de natación, descubriendo lagunas, inconsistencias y oportunidades perdidas. También exploraremos el potencial de un marco unificado, con referencias a los sistemas basados en zonas de Wise Racer, y finalmente abordaremos la gran pregunta: ¿Está realmente preparada la industria de la natación para adoptar la IA?

Al final de esta publicación, tendrá una imagen más clara de las barreras que aún existen y conocimientos prácticos sobre cómo los entrenadores, las organizaciones y las partes interesadas pueden impulsar la siguiente fase de innovación centrada en los datos en todo el deporte.

Secciones cubiertas en la Parte 2

• Sección 4: El estado actual de la gestión de datos de las sesiones de entrenamiento de natación Evalúa cómo se documentan, almacenan e interpretan actualmente las sesiones, destacando las inconsistencias y las brechas que impiden el uso eficaz de los datos.
• Sección 5: Oportunidad: preparar el escenario para un marco unificado Explora cómo la combinación de avances tecnológicos con marcos de zonas de entrenamiento puede dar como resultado datos estandarizados, compartibles y procesables para entrenadores y atletas.
• Sección 6: Entonces, ¿los datos de la industria de la natación son aptos para la IA? Responde la pregunta clave que impulsa esta serie. Destaca el papel de los entrenadores, administradores e innovadores de natación en el fomento de la colaboración, la adopción de estándares universales y la garantía de que el deporte esté completamente preparado para aprovechar la IA.

Sección 4: El estado actual de la gestión de datos de sesiones de entrenamiento de natación

Para crear soluciones de IA/ML eficaces en natación, primero debemos comprender los desafíos de recopilar, almacenar y utilizar datos de sesiones de entrenamiento en entornos del mundo real. Esta sección analiza el estado actual de la gestión de datos de natación a través de ocho pilares fundamentales de datos de alta calidad. Estos pilares destacan los obstáculos comunes que enfrentan los entrenadores, atletas y científicos deportivos, así como el impacto de estos obstáculos en la creación de aplicaciones de IA escalables y personalizadas.

1. Calidad intrínseca La calidad intrínseca se refiere a la precisión, la consistencia y la integridad de los valores de los datos sin procesar. En natación, esta calidad a menudo se ve comprometida por los métodos de mantenimiento de registros fragmentados y la complejidad de digitalizar los registros de entrenamiento existentes. Por ejemplo, los planes de las sesiones pueden estar escritos a mano en cuadernos o guardados como hojas de cálculo utilizando una abreviatura específica del entrenador, lo que introduce errores durante la digitalización. Además, a veces faltan o se registran de forma imprecisa métricas importantes como los tiempos de vuelta, el número de brazadas, la frecuencia cardíaca y las unidades de medida de la distancia, el volumen y la intensidad. Sin datos precisos y completos, los modelos de IA tienen dificultades para identificar patrones significativos, lo que dificulta su capacidad de hacer predicciones precisas sobre el rendimiento y guiar las decisiones de entrenamiento.

2. Calidad contextual La calidad contextual garantiza que los datos sean relevantes, oportunos y adecuados para la tarea específica en cuestión. Muchos planes de sesiones de natación son genéricos y no tienen en cuenta las necesidades individuales de los atletas, como la edad, el sexo, el historial de lesiones o el nivel de habilidad. Esta falta de especificidad limita la capacidad de los sistemas de IA para personalizar las recomendaciones en los perfiles de los nadadores. La ambigüedad en las descripciones como "aumentar el esfuerzo" o "lo más rápido posible" complica aún más el análisis de la intensidad. De manera similar, no registrar la fase del entrenamiento (ya sea fuera de temporada, máxima competencia o recuperación) elimina un contexto temporal importante. Para que los conocimientos de la IA sean eficaces, los datos deben reflejar el estado actual del atleta y sus objetivos a largo plazo.

3. Calidad de representación La calidad de representación se ocupa de la calidad del formato y la estructura de los datos para facilitar su interpretación. La representación inconsistente de los detalles de la sesión en los distintos equipos, como el uso de abreviaturas como "DKOB", "OUS", "UK" o "choice" entre otras, puede generar confusión. Además, los planes de sesión suelen incluir series o intervalos anidados, que son difíciles de capturar en formatos planos como las hojas de cálculo. Sin un esquema de datos estandarizado, pueden perderse relaciones jerárquicas importantes entre calentamientos, series principales, series complementarias y enfriamientos. Una calidad de representación deficiente limita la capacidad de la IA para analizar cómo los diferentes componentes de un entrenamiento contribuyen al rendimiento general.

4. Accesibilidad La accesibilidad garantiza que los datos estén fácilmente disponibles para los usuarios autorizados, manteniendo al mismo tiempo la seguridad y la privacidad. Uno de los principales desafíos de la natación es el almacenamiento fragmentado de datos, ya que los registros de las sesiones suelen estar repartidos en cuadernos personales, aplicaciones y hojas de cálculo. Esta falta de centralización crea silos de datos que impiden un análisis exhaustivo. Además, las descripciones de las sesiones se crean en distintos idiomas y pueden contener terminología inconsistente, lo que dificulta que las herramientas de IA las interpreten con precisión. Mejorar la accesibilidad requiere centralizar los datos en entornos seguros y compartidos donde los entrenadores, científicos y atletas puedan aprovecharlos sin barreras.

5. Gestión del ciclo de vida de los datos La gestión del ciclo de vida de los datos implica el seguimiento de los datos desde su creación hasta su análisis, retroalimentación y archivo final. En muchos programas, se recopilan métricas clave como la frecuencia cardíaca durante y después de la sesión o los períodos de descanso, pero no se incorporan de forma constante a la planificación futura. Esta brecha de retroalimentación limita el potencial de los sistemas de IA para aprender y mejorar con el tiempo. Además, los calentamientos y los enfriamientos suelen rastrearse con menos precisión que las series principales, lo que crea puntos ciegos en la carga de trabajo y el control de la recuperación. Un sistema de gestión del ciclo de vida de circuito cerrado es esencial para garantizar que tanto los sistemas de IA como las estrategias de entrenamiento evolucionen en función de los nuevos datos.

6. Cumplimiento ético y legal La privacidad de los atletas, la propiedad de los datos y el cumplimiento normativo son fundamentales para mantener la confianza en las aplicaciones de IA. A menudo surgen problemas cuando los nadadores cambian de equipo o cuando hay menores de edad involucrados, lo que plantea preguntas sobre quién es el propietario de los datos y cómo se pueden compartir. Sin pautas claras, las organizaciones pueden dudar en colaborar o agrupar sus datos para el desarrollo de IA. Las políticas de privacidad sólidas y los procesos de consentimiento informado pueden ayudar a mitigar estos riesgos al tiempo que fomentan prácticas de intercambio de datos más efectivas.

7. Monitoreo y mejora continuos Dada la naturaleza dinámica de los datos de natación (nuevos sensores, programas de entrenamiento cambiantes y objetivos cambiantes), el monitoreo continuo es vital. Sin embargo, muchos equipos carecen de marcos para realizar auditorías y mejoras de datos regulares. Las métricas incompletas y las brechas de datos recurrentes pasan desapercibidas, lo que conduce a análisis poco confiables. Los protocolos de monitoreo continuo pueden ayudar a detectar anomalías, como tiempos de vuelta increíblemente cortos o datos de descanso faltantes, y refinar los métodos de recopilación de datos en consecuencia. Este enfoque iterativo garantiza que la calidad de los datos se mantenga alta a medida que evolucionan las condiciones.

8. Integración del conocimiento del dominio La integración de la experiencia del dominio garantiza que los sistemas de IA puedan interpretar correctamente los datos ambiguos o complejos. Los entrenadores, los científicos deportivos y los atletas brindan información crítica que la IA por sí sola no puede capturar. Por ejemplo, términos como "desarrollar", "sentir la potencia" o "navegar" pueden tener diferentes significados según el nivel del nadador o el contexto de entrenamiento. Sin la participación de expertos, los modelos de IA corren el riesgo de malinterpretar dichas instrucciones. La colaboración con expertos en el dominio garantiza que las recomendaciones generadas por IA se alineen con los principios prácticos de entrenamiento, lo que las hace más efectivas y confiables.

Al analizar los desafíos actuales en la gestión de los datos de las sesiones de entrenamiento de natación, podemos identificar dónde se necesitan mejoras para crear conjuntos de datos listos para IA. Desde la estandarización de los formatos de datos y la contextualización de las métricas hasta la centralización del almacenamiento de datos y el fomento de la colaboración, abordar estos desafíos ayudará a cerrar la brecha entre los datos de rendimiento sin procesar y los conocimientos prácticos de la IA.

Sección 5: Entonces, ¿los datos de la industria de la natación son aptos para la IA?

Después de explorar la importancia de la calidad de los datos (Parte 1) y analizar el estado actual de la gestión de datos de las sesiones de natación (Parte 2), volvemos a la pregunta central: ¿Está la industria de la natación lista para aprovechar al máximo la IA? La respuesta corta: Todavía no, pero está en camino.

La importancia del liderazgo de los entrenadores Los entrenadores son los guardianes de los datos de entrenamiento de natación. Como principales creadores y custodios de los planes de entrenamiento, su papel es fundamental para impulsar avances basados en datos. Al adoptar zonas de intensidad estandarizadas, planes de sesiones bien estructurados y un seguimiento integral de los resultados, los entrenadores sientan las bases para una recopilación de datos precisa y de alta calidad. Con esta sólida base de datos, las herramientas de IA/ML pueden brindar información valiosa, desde comentarios técnicos en tiempo real hasta modelos predictivos para gestionar la fatiga a largo plazo y optimizar el rendimiento máximo.

Beneficios escalables para todas las partes interesadas Cuando la industria de la natación se alinea en torno a datos estructurados de alta calidad, los beneficios se extienden a todos los niveles del deporte:

• Atletas: Reciben planes de entrenamiento personalizados que reflejan sus objetivos y habilidades individuales, mejorando tanto el rendimiento como la prevención de lesiones.
• Entrenadores y clubes: Agilizan el proceso de planificación de sesiones, reducen las cargas administrativas y obtienen acceso a análisis de rendimiento avanzados para individuos y equipos.
• Organizaciones y federaciones: Pueden agrupar datos anónimos en todas las regiones para impulsar investigaciones a gran escala, informar programas de entrenamiento nacionales y desarrollar las mejores prácticas para todos los niveles de competencia, desde eventos por grupos de edad hasta encuentros internacionales de élite.

Mantenerlo simple y universal La clave del éxito es diseñar estructuras de datos simples e intuitivas que sean fáciles de adoptar y, al mismo tiempo, mantener la profundidad del conocimiento experto. Esto no significa simplificar demasiado ni perder información valiosa. En cambio, se trata de hacer que la recopilación y la gestión de datos sean accesibles para todas las partes interesadas. Al utilizar una terminología estandarizada, zonas de intensidad consistentes y marcos de datos bien definidos, los entrenadores, los atletas y los desarrolladores de tecnología pueden colaborar dentro de un lenguaje común que une la experiencia y la tecnología.

Sección 6: Oportunidad: preparar el terreno para un marco unificado

Nuestra exploración de los desafíos de la calidad de los datos revela una idea crucial: la creación de soluciones de IA/ML de alto calibre en natación no se trata solo de mejores sensores, visión artificial, hojas de cálculo más detalladas o digitalizar los entrenamientos de los mejores nadadores del mundo. La verdadera oportunidad radica en establecer un marco unificado: un plan compartido que estandarice cómo se planifican, registran y analizan las sesiones de entrenamiento. Cuando los profesionales de la natación y los expertos en tecnología colaboran en torno a estándares comunes, pueden desbloquear datos más completos y confiables, lo que beneficia a todos, desde los atletas de élite que persiguen récords hasta los entusiastas del fitness que buscan mejoras constantes.

Una visión compartida A pesar de la diversidad de métodos de entrenamiento y niveles de habilidad de los nadadores, existe un consenso generalizado en que los datos de alta calidad son esenciales para realizar un seguimiento del progreso, reducir los riesgos de lesiones y mejorar la eficacia del entrenamiento. Armonizar la forma en que se capturan las métricas clave, como el recuento de brazadas, los intervalos de descanso y las zonas de intensidad, puede resolver muchos de los problemas de datos que hemos analizado, incluida la terminología inconsistente, la falta de individualización y los datos incompletos sobre el descanso y la recuperación.

No se trata simplemente de una iniciativa tecnológica, es un puente entre la ciencia del deporte y la ciencia de los datos. Los entrenadores, los científicos deportivos y los desarrolladores de software aportan cada uno una valiosa experiencia, lo que garantiza que el marco refleje las realidades prácticas de las sesiones de entrenamiento diarias y, al mismo tiempo, siga siendo técnicamente sólido y escalable.

Construyendo un marco de entrenamiento de zonas En Wise Racer, ya hemos dado pasos hacia la estandarización al introducir dos modelos clave:

1. El marco de entrenamiento de natación de rendimiento de 9 zonas Diseñado para atletas competitivos, este marco categoriza el esfuerzo en nueve zonas, que abarcan desde el trabajo técnico de baja intensidad hasta los sprints de alta intensidad.
2. El marco de entrenamiento de natación de fitness de 5 zonas Diseñado para nadadores recreativos y de fitness, este sistema simplificado se centra en los rangos de intensidad básicos, lo que lo hace accesible para aquellos que priorizan las mejoras de la aptitud física sobre la competencia.

Estos marcos basados en zonas ayudan a los nadadores, entrenadores y partes interesadas a comunicarse de manera eficaz sobre la intensidad y el esfuerzo. Sin embargo, las zonas por sí solas no son suficientes. Para que estos marcos generen resultados realmente consistentes, deben combinarse con protocolos de recopilación de datos estandarizados. Esto significa definiciones claras de cada zona, métodos uniformes para registrar series e intervalos y un enfoque consistente para capturar contextos específicos de los atletas, como el historial de lesiones o las fases de entrenamiento. Con esta estructura, un atleta que entrena en la Zona 3 debería representar la misma carga de trabajo fisiológica, independientemente del club o la región.

El camino a seguir En las próximas publicaciones del blog, brindaremos pautas para implementar un marco unificado. Esto incluye la estructuración de planes de entrenamiento, el registro de los resultados de las sesiones y el uso de datos para ajustar las decisiones de entrenamiento. También exploraremos cómo los datos consistentes y de alta calidad pueden potenciar las herramientas de IA/ML en natación al permitir:

• Ciclos de retroalimentación: Análisis de intervalos de descanso, eficiencia de la brazada y datos de frecuencia cardíaca para ajustar las sesiones de entrenamiento a medida que ocurren.
• Análisis predictivo: modelos de IA que pronostican cuándo un nadador corre el riesgo de alcanzar una meseta de rendimiento o sufrir sobreentrenamiento, en función de los patrones en sus datos.
• Recomendaciones individualizadas: sistemas automatizados que adaptan los planes de entrenamiento a los umbrales personales de un atleta, ya sea un nadador joven o un triatleta enfocado en eventos de aguas abiertas de larga distancia.

Beneficios para instituciones, padres, entrenadores y nadadores Un enfoque estructurado e impulsado por la tecnología para el entrenamiento de natación beneficia a todas las partes interesadas en el ecosistema:

• Personalización mejorada: al combinar zonas estandarizadas con datos precisos y específicos de los atletas, los entrenadores pueden adaptar los conjuntos de entrenamiento y las intensidades a las necesidades individuales, maximizando el rendimiento sin correr el riesgo de agotamiento.
• Gestión eficiente de la carga de trabajo: un seguimiento mejorado de los datos de descanso, recuperación y carga de trabajo ayuda a los entrenadores a prevenir lesiones comunes por uso excesivo a través de una mejor gestión de la carga acumulativa.
• Seguimiento más sencillo del progreso: Con un formato de datos unificado, el seguimiento del progreso de un nadador a lo largo de semanas o temporadas se vuelve sencillo, ofreciendo tanto a los entrenadores como a los padres una visión transparente de las tendencias de rendimiento.
• Avance colaborativo: Cuando varios clubes, regiones o federaciones adoptan marcos similares, pueden compartir y comparar información agregada. Esta colaboración puede estimular la innovación y elevar los estándares competitivos en todo el deporte.

Una cultura de natación modernizada Una visión compartida para la gestión de datos, combinada con marcos estandarizados como los modelos de 9 y 5 zonas de Wise Racer, puede mejorar la forma en que se enseña, se entrena y se evalúa la natación. Al adoptar una estructura de datos universal y alinearse en torno a principios de entrenamiento efectivos, la comunidad de natación puede crear un entorno más informado, inclusivo y dinámico. Esto no solo impulsará mejoras en el rendimiento, sino que también fomentará el compromiso a largo plazo en todos los niveles, desde los programas de base hasta la competencia internacional de élite.

Resumen

La Parte 2 ofrece tanto una verificación de la realidad como una hoja de ruta para el progreso. Analizamos el estado fragmentado de la gestión actual de datos de sesiones y mostramos cómo este desorden obstaculiza la adopción eficaz de la IA. Sin embargo, el panorama no es sombrío: describimos un camino esperanzador a seguir a través de protocolos de recopilación de datos armonizados, la integración del conocimiento del dominio y la aplicación de los marcos de zonas de intensidad de Wise Racer. Al abordar estas brechas, la comunidad de natación puede estar en el camino para desbloquear conocimientos impulsados por IA/ML de manera más efectiva, mejorando el rendimiento y la innovación en todos los niveles del deporte.

Pero, ¿cómo diseñamos sesiones de entrenamiento que satisfagan las demandas de la era de la IA? En la próxima entrega, presentaremos nuestro marco de sesiones de entrenamiento integral, analizando las consideraciones clave y las opciones de diseño destinadas a cumplir con los requisitos de preparación para la IA. Luego, en la última entrega, mostraremos ejemplos de cómo aplicar este marco en la práctica, demostrando cómo las zonas de entrenamiento y las estructuras de las sesiones se unen para impulsar mejoras significativas.

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