Durante décadas, el entrenamiento deportivo ha estado guiado por modelos rígidos de planificación, estructurados con precisión matemática. Sin embargo, la creciente evidencia científica y el auge de la tecnología aplicada al deporte nos invitan a repensar estos esquemas. ¿Tiene sentido seguir escribiendo planes de entrenamiento “en piedra”, cuando el cuerpo humano es un sistema complejo y cambiante? En este artículo exploramos por qué la flexibilidad, la individualización y el uso inteligente de datos son claves para una planificación efectiva en el siglo XXI.
El legado de una visión mecanicista
La planificación tradicional del entrenamiento encuentra sus raíces en el paradigma industrial de principios del siglo XX, influenciado por figuras como Frederick W. Taylor. Su “organización científica del trabajo” proponía que existía una única forma óptima de hacer las cosas, principio que fue adoptado, consciente o inconscientemente, en los primeros modelos de periodización del entrenamiento (Kiely, 2012).
Estos esquemas, como el modelo lineal de Matveyev, dividían el entrenamiento en fases secuenciales (volumen alto, intensidad baja al inicio, y luego lo opuesto) con estructuras temporales predeterminadas. Sin embargo, aunque estos modelos ofrecían un marco útil, hoy enfrentan críticas fundadas: asumen que todas las personas responderán de forma predecible a estímulos estandarizados, lo cual sabemos que no es cierto.
El problema de los promedios y las respuestas individuales
La ciencia contemporánea del entrenamiento ha demostrado que las respuestas al mismo estímulo pueden variar enormemente entre personas. El estudio HERITAGE, por ejemplo, encontró que las mejoras en el VO₂máx luego de un programa estándar de entrenamiento aeróbico variaban desde casi nulas hasta incrementos superiores al 50% entre individuos sometidos al mismo protocolo (Skinner et al., 2001).
Lo mismo ocurre en el entrenamiento de fuerza: ganancias promedio del 54% pueden ocultar una dispersión que va desde mejoras del 0% hasta del 250% (Hubal et al., 2005). Estos datos subrayan que la planificación del entrenamiento no puede basarse exclusivamente en modelos estandarizados ni en promedios poblacionales.
Del plan rígido al sistema sensible
En lugar de pensar en un “plan perfecto”, el entrenamiento moderno debería concebirse como un sistema de aprendizaje sensible: uno que se nutre de datos individuales, se adapta continuamente y toma decisiones basadas en el contexto. Esto es especialmente relevante para atletas aficionados, cuya realidad está atravesada por múltiples factores externos: trabajo, familia, viajes, estrés, sueño, etc.
Hoy contamos con herramientas que permiten medir y monitorear múltiples variables de manera continua: horas y calidad del sueño, variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC), dolor muscular, estado de ánimo y muchas más (Altini, 2021). Plataformas como TrainingPeaks o HRV4Training, permiten integrar estos datos y analizarlos para tomar decisiones informadas sobre la carga de entrenamiento.
El principio de individualización
Uno de los principios fundacionales del entrenamiento es la individualización. Esto significa adaptar el estímulo no solo al nivel de forma física, sino también al estado del sistema en el momento presente. Una sesión planeada con semanas de antelación podría no ser adecuada si el atleta no durmió bien, está estresado o manifiesta signos de fatiga acumulada.
Kiely (2012) sostiene que la clave no es renegar de la planificación, sino reinterpretarla: usarla como un marco flexible que nos permita desviarnos del camino cuando la información emergente lo sugiera. Esto requiere capturar datos relevantes, interpretarlos críticamente y tomar decisiones ágiles en base a ellos.
Conclusión:
En un mundo donde la tecnología nos ofrece datos en tiempo real y la ciencia demuestra la enorme variabilidad de las respuestas humanas al entrenamiento, persistir en modelos rígidos resulta, al menos, contraproducente. La verdadera planificación no se trata de seguir un mapa inmutable, sino de navegar con brújula y GPS, corrigiendo rumbo según la información del entorno.
Como profesionales del entrenamiento o atletas, debemos alejarnos de las recetas y acercarnos a sistemas adaptativos, personalizados y basados en evidencia. Planificar y programar no es escribir en piedra: es construir un camino que se ajusta al andar.
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Referencias
Altini, M. (2021). Variabilidad de la frecuencia cardíaca: un análisis profundo. Recuperado de http://blog.endurancegroup.org/variabilidad-de-la-frecuencia-cardiaca/
Fader, F. (2024). Entrenamiento basado en evidencia. Recuperado de https://federicofader.com/entrenamiento-basado-en-evidencia/
Hubal, M. J., Gordish-Dressman, H., Thompson, P. D., et al. (2005). Variability in muscle size and strength gain after unilateral resistance training. Medicine & Science in Sports & Exercise, 37(6), 964–972.
Kiely, J. (2012). Periodization paradigms in the 21st century: Evidence-led or tradition-driven? International Journal of Sports Physiology and Performance, 7(3), 242–250.
Skinner, J. S., Jaskólski, A., Krasnoff, J., et al. (2001). Age, sex, race, initial fitness, and response to training: the HERITAGE Family Study. Journal of Applied Physiology, 90(5), 1770–1776.