Come usare le scienze motorie per migliorare l'allenamento degli atleti

In breve

Parti dalla decisione, non dai dati

Raccogliere più dati sugli atleti non porta da solo a un programma di allenamento migliore. Un percorso davvero utile parte da una decisione precisa.

Un allenatore magari deve stabilire se alzare la prossima seduta di condizionamento. Un direttore della performance, invece, vuole individuare chi sta accumulando fatica.

Ogni domanda richiede dati diversi. Il documento di consenso del Comitato Olimpico Internazionale sul carico nello sport distingue il carico esterno, cioè il lavoro che l'atleta svolge, dal carico interno, cioè la sua risposta fisica o psicologica. Distanza e potenza descrivono il lavoro. Frequenza cardiaca, percezione dello sforzo della seduta e andamento del recupero mostrano come quel lavoro ha agito sull'atleta.

Definisci prima la decisione. Poi scegli il gruppo più piccolo di parametri capace di aggiungere contesto, confronta ogni atleta con il suo intervallo abituale e rivedi i risultati insieme a lui.

Costruisci un sistema di monitoraggio dell'atleta

Un buon sistema di monitoraggio collega il lavoro svolto dall'atleta al modo in cui il corpo risponde. Deve far capire all'allenatore se l'allenamento sta generando l'adattamento cercato oppure una fatica che merita attenzione.

Parti da tre aree:

• Carico di allenamento - Registra quantità e intensità del lavoro svolto. A seconda dello sport può voler dire durata, distanza, potenza, zone di frequenza cardiaca o percezione dello sforzo della seduta.

• Recupero - Osserva i cambiamenti di sonno, HRV, frequenza cardiaca a riposo e altri indicatori di recupero rispetto alla baseline abituale dell'atleta.

• Feedback soggettivo - Chiedi agli atleti come vanno indolenzimento, stanchezza, stress e umore. Le loro risposte danno un contesto che nessun dispositivo indossabile o test di prestazione riesce a cogliere.

Una revisione pubblicata sul British Journal of Sports Medicine ha rilevato che le misure soggettive coglievano i cambiamenti nel benessere degli atleti in modo più sensibile e più costante rispetto alle misure oggettive incluse nella revisione.

Questi dati vanno letti insieme. Un HRV più basso da solo dice poco. Se però arriva insieme a un sonno che peggiora, a più indolenzimento e a un recente aumento del carico, diventa un quadro di cui vale la pena parlare con l'atleta.

Per approfondire i parametri dietro a questo sistema, dai un'occhiata a questa guida al monitoraggio dell'atleta.

Confronta ogni atleta con la sua baseline

Le medie di squadra nascondono differenze importanti. Due atleti possono completare la stessa seduta e rispondere internamente in modo molto diverso.

Non reagire a un valore isolato. L'HRV cambia con il sonno, una malattia, lo stress psicologico e le condizioni di misurazione. Guarda gli andamenti in condizioni costanti e confrontali con la variabilità abituale dell'atleta.

Un articolo recente su Sports Medicine dedicato al monitoraggio degli effetti dell'allenamento sottolinea anche che la readiness dipende dal contesto ed è cosa diversa dal carico di allenamento. Prima di modificare un programma, conviene verificare che una risposta anomala non nasca da un errore di raccolta.

Tutto questo si legge molto meglio quando allenamenti, dati dei dispositivi indossabili e feedback sul benessere stanno insieme. Un sistema di gestione degli atleti offre questa vista condivisa e aiuta lo staff a vedere come ciascun atleta risponde all'allenamento nel tempo.

Usa l'IA per interrogare tutta la rosa

L'IA rende i dati delle scienze motorie molto più semplici da esplorare. Invece di controllare atleta per atleta, lo staff può porre una domanda dettagliata su tutta la rosa.

Per esempio:

"Quali atleti hanno avuto un HRV inferiore di oltre il 10 % rispetto alla loro baseline a 28 giorni per almeno quattro degli ultimi sette giorni, e chi di loro ha anche dormito meno o sostenuto un carico più alto?"

Rende più che chiedere chi ha l'HRV più basso, perché l'HRV assoluto varia moltissimo da persona a persona. Una domanda costruita sulla baseline punta al cambiamento reale dentro il singolo atleta e cerca il contesto che lo accompagna.

L'IA può anche aiutare gli allenatori a:

• Preparare un punto del mattino con gli scostamenti più grandi dalle baseline individuali

• Confrontare come i vari reparti hanno risposto alla stessa settimana di allenamento

• Individuare dati mancanti o irregolari prima di una riunione dello staff

• Riassumere i fattori legati a un cambiamento nel recupero

• Trovare gli atleti il cui carico è salito mentre sonno o benessere calavano

La ricerca sull'IA nello sport indica progressi significativi nella precisione della previsione degli infortuni e nell'ottimizzazione della prestazione, anche se il valore dipende sempre dalla qualità dei dati di partenza. L'IA dovrebbe mostrare su cosa si regge una risposta, così gli allenatori possono verificarla.

Porta le scienze motorie dentro la settimana di lavoro

Le scienze motorie rendono di più quando entrano nella routine dello staff invece di restare un'attività di reportistica a parte. Un flusso semplice può prevedere una breve revisione al mattino e una riunione settimanale più approfondita.

La revisione mattutina mette in evidenza i cambiamenti che possono incidere sulla seduta del giorno, come un recupero in calo o una risposta insolita all'allenamento recente. La riunione settimanale lascia più tempo per esaminare gli andamenti lunghi, confrontare le risposte degli atleti e valutare se gli ultimi aggiustamenti hanno dato il risultato voluto.

Tutto si complica quando gli atleti usano dispositivi diversi e i dati finiscono sparsi tra più app. Riunire quelle fonti in una piattaforma di dati sugli atleti unica dà allo staff un posto stabile in cui seguire gli andamenti e porre domande su tutta la rosa. L'Australian Institute of Sport segue un approccio centralizzato simile con un sistema di gestione degli atleti che sostiene decisioni basate sui dati in tutta la sua rete sportiva.

Anche il flusso stesso va rivisto con regolarità. Se un parametro viene raccolto ma non influenza mai una conversazione o una decisione, forse non vale la pena seguirlo. Le scienze motorie devono rendere più chiara la prossima decisione dell'allenatore, non più affollata la dashboard.

Domande frequenti (FAQ)

Quali parametri delle scienze motorie dovrebbe seguire una squadra?

Parti dai parametri legati a una decisione precisa. I più comuni sono durata dell'allenamento, distanza, potenza, frequenza cardiaca, percezione dello sforzo della seduta, sonno, HRV e un breve questionario sul benessere. Un insieme di dati piccolo e affidabile serve di solito più di tanti parametri raccolti in modo irregolare.

Come si usa l'IA nelle scienze motorie?

L'IA può setacciare i dati di tutta la rosa, confrontare ogni atleta con la sua baseline e riassumere i cambiamenti su più parametri. Riduce l'analisi manuale, ma gli allenatori dovrebbero verificare i dati di partenza prima di modificare un piano di allenamento.

In che modo le scienze motorie aiutano il recupero?

Le scienze motorie aiutano gli allenatori a valutare il recupero mettendo sonno, HRV, frequenza cardiaca a riposo e feedback soggettivo a confronto con il carico di allenamento recente. Questi segnali indicano quali atleti potrebbero trarre beneficio da un confronto o da un aggiustamento dell'allenamento.