Canyon-SRAM apuesta por la IA para descubrir qué hace rendir mejor a sus ciclistas

La inteligencia artificial sigue ganando terreno en el ciclismo profesional. El Canyon-SRAM ha anunciado una colaboración con la empresa estadounidense FasCat Coaching para analizar el historial de entrenamiento y rendimiento de sus ciclistas mediante IA. El objetivo es descubrir patrones que ayuden a explicar sus mejores resultados y utilizar esa información para optimizar la preparación de 2027.

Canyon-SRAM utilizará inteligencia artificial para descubrir qué entrenamientos funcionan mejor

El equipo alemán del Women's WorldTour ha incorporado a FasCat Coaching como socio de investigación y desarrollo en inteligencia artificial durante lo que resta de 2026. La colaboración se centrará en realizar análisis individuales de temporada sobre determinadas corredoras seleccionadas por el departamento de rendimiento.

Para ello utilizarán CoachCat, una plataforma capaz de procesar grandes cantidades de datos acumulados durante la trayectoria deportiva de una ciclista, incluyendo historiales de cinco temporadas o más.

La principal novedad no está en recopilar información, algo habitual en los equipos profesionales, sino en analizarla conjuntamente para encontrar relaciones que podrían pasar desapercibidas.

RECOMENDADO

"Dale esos cinco segundos a Mathieu y no volverás a verlo en toda la carrera": Thibau Nys ha ganado el Europeo, pero no deja de pensar en Van der Poel:

La espectacular Megamo Silk "Africa Twin" de Kirian Mirabet

Las 32" podrían imponerse en tiempo récord y la industria tiene motivos para acelerar

Carlos Coloma despeja las dudas sobre el futuro del BH Coloma Team y anuncia cambios para 2027

"Me encantan los adoquines": Seixas quiere seguir el camino que Pogačar ha abierto en tiempo récord

Cómo buscan los equipos ciclistas al próximo Pogačar: los datos que deciden qué jóvenes tienen potencial para ser estrellas

El sistema estudia qué bloques de entrenamiento han producido mayores mejoras, cuándo se ha estancado el rendimiento o qué tipo de preparación precedió a los mejores resultados. También cruza los datos de carga de entrenamiento con factores como la exposición al calor, la altitud, el sueño o la variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV).

A partir de esa información, CoachCat trata de identificar qué estrategias han funcionado mejor para cada corredora y propone ajustes para su planificación futura.

FasCat resume el funcionamiento de su tecnología en tres pasos: analizar, predecir y prescribir.

La tecnología ya se probó antes del Tour de Francia Femmes

Aunque el acuerdo se ha anunciado ahora, ambas partes ya habían trabajado juntas antes del Tour de Francia Femmes de 2026.

Durante aquella colaboración, FasCat analizó el historial de las corredoras del Canyon-SRAM para realizar predicciones de potencia en etapas decisivas, incluyendo las ascensiones al Mont Ventoux y al Col d'Èze.

Según explica la compañía, los datos obtenidos durante la competición permitieron validar aquellas predicciones y perfeccionar el modelo, que ahora servirá para detectar oportunidades de mejora de cara a la próxima temporada.

Frank Overton, fundador y director ejecutivo de FasCat Coaching, considera que los equipos todavía no están aprovechando todo el potencial de la información que recopilan:

"Los equipos WorldTour disponen de una enorme cantidad de datos sin explotar que podrían decirles exactamente por qué una ciclista ganó o perdió, y qué deberían cambiar. CoachCat encuentra esas respuestas en minutos, no en meses".

Por su parte, Dan Fleeman, director de rendimiento del Canyon-SRAM, explica el interés del equipo en esta tecnología:

"Siempre buscamos nuevas formas de comprender el rendimiento, y el análisis mediante inteligencia artificial de todo el historial de una ciclista es un siguiente paso natural".

"Los análisis de IA de FasCat ofrecen a nuestro personal de rendimiento una perspectiva nueva y objetiva sobre qué ha impulsado los mejores resultados de cada corredora y dónde podemos mejorar de cara a 2027", añade Fleeman.

La inteligencia artificial comienza a ocupar un lugar importante en el pelotón profesional

La apuesta del Canyon-SRAM llega en un momento en el que cada vez más estructuras profesionales buscan trasladar la inteligencia artificial a sus departamentos de rendimiento.

Uno de los ejemplos más destacados es el del INEOS y su alianza con Netcompany para incorporar la plataforma PULSE, una tecnología diseñada para centralizar información de entrenamiento, competición y recuperación, y facilitar la toma de decisiones.

Aunque ambas iniciativas comparten el objetivo de aprovechar mejor los datos, sus planteamientos son diferentes. Mientras PULSE tiene un ámbito de aplicación más amplio, que incluye la gestión del equipo y las decisiones durante la competición, CoachCat se centra especialmente en el análisis histórico del rendimiento y la planificación individual del entrenamiento.

En cualquier caso, el planteamiento es similar: utilizar la tecnología para encontrar pequeñas ventajas competitivas en un deporte donde los márgenes entre ganar y perder son cada vez más estrechos.

El Canyon-SRAM no ha comunicado cuántas corredoras participarán en este programa ni si la colaboración con FasCat continuará durante 2027. Por ahora, el acuerdo confirmado se limita a los últimos meses de 2026, con el objetivo de preparar la próxima temporada.