El triatlón es una práctica deportiva en la que nada está completamente bajo control, siendo esto una de las más características diferencias con otros deportes. Es posible analizar los tiempos, estudiar los circuitos y comparar rendimientos, pero cuando suena el pistoletazo de salida, entran en juego factores que ninguna hoja de cálculo puede prever. Y, sin embargo, cada vez más aficionados y analistas recurren a la estadística para predecir resultados en triatlones o carreras de fondo, un terreno en el que la línea entre la ciencia y la intuición se vuelve difusa.
Los modelos predictivos aplicados al deporte de resistencia llevan mucho tiempo actuando. Desde hace años, entrenadores y equipos profesionales emplean herramientas de análisis para estimar ritmos de carrera, potencia media o evolución del rendimiento. Pero en el ámbito de las apuestas deportivas, este conocimiento ha comenzado a trasladarse también a quienes buscan prever, con cierta base científica, qué atleta cruzará antes la meta o qué segmento será determinante en el resultado final. Se trata de jugar con la suerte, como siempre, pero también de comprender las variables que realmente influyen en el rendimiento humano.
Entre los factores más determinantes se encuentran los tiempos previos en pruebas similares, la constancia del atleta y su capacidad de adaptación a las condiciones meteorológicas. Por ejemplo, un triatleta con un historial sólido en pruebas calurosas tendrá cierta ventaja sobre otro con mejores marcas, pero menos experiencia bajo altas temperaturas. Lo mismo ocurre con la natación en aguas abiertas o las subidas prolongadas en la sección de ciclismo, donde la estadística puede revelar patrones de rendimiento que muchas veces pasan desapercibidos a simple vista.
Cuando las predicciones fallan
Existen modelos simples que pueden aplicarse incluso sin ser un experto en big data. Uno de ellos es la media ponderada de rendimiento, que otorga mayor valor a las últimas competiciones y ajusta los tiempos según las características del recorrido. Otro método es el análisis de regresión lineal, útil para estimar la mejora o el declive del atleta en función del volumen de entrenamiento y la edad. También se utilizan algoritmos que combinan variables ambientales, como la temperatura, la humedad y la altitud, con datos de potencia y frecuencia cardíaca. Estas herramientas no garantizan la precisión absoluta, pero ofrecen una aproximación bastante más fiable que la simple intuición.
Sin embargo, la realidad deportiva siempre se encarga de recordarnos sus propias reglas. En 2019, durante el Ironman de Hawái, varios de los favoritos quedaron fuera del podio por culpa de un viento lateral inesperado que destrozó los planes de los más potentes sobre la bici. En otras ocasiones, una simple lesión de última hora o un fallo nutricional han echado por tierra las predicciones más detalladas. Son recordatorios de que el cuerpo humano, pese a toda la ciencia que lo estudia, sigue siendo impredecible.
El equilibrio entre cálculo y azar es lo que mantiene vivo el espíritu competitivo. Las apuestas deportivas pueden servirse de modelos estadísticos cada vez más sofisticados, pero el triatlón no deja de ser una batalla de resistencia, mentalidad y adaptación. Los números ayudan a entender, pero nunca sustituyen la emoción ni la incertidumbre de ver a un atleta darlo todo bajo el sol, la lluvia o el viento.
Aunque las estadísticas digan una cosa, en el triatlón, la fuerza interior de quien decide no rendirse es imposible de medir.
