Medir en el running: lo que ve un cronómetro, lo que ve un reloj y lo que ve un coach

El problema de medir dos veces y obtener dos verdades

Un atleta llega a mi programa con un VO2max de laboratorio de 58 ml/kg/min, medido hace ocho meses en una prueba de esfuerzo con analizador de gases. Su reloj le dice esta semana que su VO2max estimado es 61. Ninguno de los dos números está "mal". Simplemente están midiendo cosas distintas, en momentos distintos, con métodos distintos, y el atleta —razonablemente— no sabe a cuál hacerle caso.

Esto pasa todo el tiempo en el running moderno. Tenemos más capacidad de medir que nunca, pero poca claridad sobre qué significa cada medición, quién la debería interpretar y para qué decisión concreta sirve. Este artículo es sobre eso: la diferencia entre medir en el campo y medir en el laboratorio, entre que mida la tecnología y que mida el coach, y por qué la pregunta correcta no es "qué dato es más preciso" sino "qué dato es útil para lo que necesito decidir".

Laboratorio: precisión, pero una fotografía

El laboratorio tiene algo que ningún reloj tiene: control. Temperatura constante, protocolo estandarizado, analizador de gases calibrado, lactato capilar medido en sangre real, no estimado por un algoritmo. Cuando se mide VO2max, umbral de lactato o economía de carrera en un laboratorio, se está midiendo con una precisión que el campo no puede igualar.

Pero esa precisión tiene un costo: es una fotografía, no una película. Se toma un día, en condiciones que no son las de la carrera —sin viento, sin superficie irregular, sin la fatiga acumulada de una semana de 80 km, sin la variable emocional de competir—. Los biomarcadores de ejercicio, como señala la revisión de Siebers y Bizjak [PMID:41922043], son herramientas poderosas para entender el estado fisiológico de un atleta, pero su interpretación depende del contexto en que se recogen: el mismo biomarcador puede significar algo distinto en reposo, en fatiga aguda o en sobreentrenamiento crónico. Un número de laboratorio sin el contexto del entrenamiento real que lo rodea es un dato incompleto.

Además, el laboratorio mide lo que es medible con instrumentos caros, no necesariamente lo que más influye en el resultado de una carrera. El VO2max explica una fracción de la varianza en el rendimiento de resistencia; la economía de carrera, la capacidad de sostener un ritmo relativo al umbral y la tolerancia psicológica a la incomodidad explican otra buena parte, y esas son mucho más difíciles de capturar con un analizador de gases que observando a un atleta correr seis repeticiones de 1000 m en la pista.

Campo: contexto, pero ruido

El campo —la pista, la ruta, el reloj GPS— mide en condiciones reales, que es su gran ventaja y su gran problema. Un reloj estima VO2max a partir de la relación entre ritmo, frecuencia cardíaca y variabilidad de esa relación en el tiempo. Es un modelo estadístico entrenado con datos poblacionales, no una medición directa del intercambio de gases de ese atleta en particular. Por eso dos atletas con fisiologías idénticas pueden tener estimaciones de VO2max distintas en el mismo reloj, simplemente por cómo corren o por cómo el algoritmo interpreta su señal de frecuencia cardíaca.

Eso no hace inútil al reloj. Lo hace útil para otra cosa: tendencias, no valores absolutos. Si el VO2max estimado de un atleta baja de forma consistente durante tres semanas mientras el volumen se mantiene, eso es información, aunque el número absoluto sea impreciso. La frecuencia cardíaca en reposo, la variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV) y el ritmo en esfuerzo percibido constante son métricas de campo que, seguidas en el tiempo por la misma persona con el mismo dispositivo, dicen más sobre la dirección del cambio que sobre el valor exacto.

El cronómetro, por su parte, es el instrumento más honesto que existe en atletismo. No estima nada: mide tiempo transcurrido entre dos eventos. Un 3:05 en 1000 m es un 3:05, sin modelo estadístico de por medio. La limitación del cronómetro no es su precisión, es su alcance: no dice por qué el atleta corrió a ese ritmo, ni cómo lo sintió, ni si la zancada se deterioró en la última vuelta.

Lo que ve el coach y no ve ningún sensor

Aquí está, para mí, el punto central de este artículo. Ni el laboratorio ni el reloj capturan lo que un coach ve parado en la pista: la mecánica de carrera que empieza a romperse en la repetición cinco de ocho, la cara de un atleta que está al límite real contra uno que está fingiendo estar al límite, el cambio sutil en la cadencia quince metros antes de que el reloj registre cualquier anomalía, la respiración que se vuelve entrecortada de una forma distinta a la fatiga habitual de ese atleta.

Esto no es romanticismo anti-tecnología. Es una observación práctica: el dato de campo recogido por quien está presente tiene una dimensión cualitativa que ningún sensor actual reemplaza. Un coach que ve a su atleta entrenar semana tras semana desarrolla un modelo mental de cómo se ve esa persona cuando está bien, cuando está al límite saludable y cuando está entrando en zona de riesgo. Ese modelo se construye con cientos de horas de observación directa, y es, en mi experiencia, la señal de alerta más temprana que existe —más temprana que cualquier caída en HRV o cualquier biomarcador de fatiga.

Esto importa especialmente en el contexto de salud cardiovascular. La revisión de Frandsen y Aaroe sobre los efectos cardíacos del ejercicio de resistencia prolongado [PMID:40667749] encontró que tanto atletas jóvenes como mayores pueden presentar adaptaciones cardíacas agudas tras esfuerzos prolongados, y que el patrón de esas adaptaciones no siempre se correlaciona de forma simple con el nivel de entrenamiento. Un dato de laboratorio tomado meses atrás no capta eso. Un reloj puede registrar la frecuencia cardíaca, pero no necesariamente interpreta correctamente una arritmia incipiente o un patrón de recuperación cardíaca anómalo. El ojo clínico, o al menos el ojo entrenado de un coach que conoce el historial del atleta, sigue siendo insustituible para decidir cuándo un dato amerita atención médica. Esto es particularmente relevante dado que la mortalidad durante maratones, aunque rara, está asociada en una proporción relevante de casos con causas cardíacas subyacentes no diagnosticadas [PMID:31321073]. Ningún reloj reemplaza una evaluación médica cuando hay señales de alarma; lo que sí puede hacer es generar la alerta que lleva a buscarla a tiempo.

¿Medir al atleta o medir al coach?

La pregunta que me hacen seguido es si la tecnología debería medir al atleta o si el coach debería "medir" con su propio criterio, y la verdad es que plantearlo como una disyuntiva es un error. Se trata de dos fuentes de datos que miden cosas distintas y que, combinadas, se corrigen mutuamente.

El atleta, medido por tecnología, aporta datos objetivos y continuos: ritmo, frecuencia cardíaca, distancia, sueño, HRV. Es información de alta frecuencia y bajo costo de recolección —el reloj mide todos los días sin que nadie tenga que estar presente—. Su debilidad es que carece de contexto narrativo: no sabe si ese ritmo lento fue porque el atleta estaba cansado, porque corría cuesta arriba, o porque discutió con su pareja antes de salir.

El coach, observando al atleta, aporta contexto narrativo de baja frecuencia pero alto valor: entiende el por qué detrás del dato. Su debilidad es que no puede estar presente todos los días, y su memoria y percepción, por entrenadas que estén, son subjetivas y están sujetas a sesgos —el coach puede, sin querer, ver lo que espera ver.

La combinación de ambos, en la práctica, funciona así: la tecnología genera la alerta ("este atleta lleva diez días con HRV por debajo de su línea base"), y el coach decide qué significa esa alerta en el contexto de esa persona concreta ("ha dormido mal por un cambio de trabajo, no es sobreentrenamiento, pero vamos a bajar intensidad esta semana de todos modos"). Ninguno de los dos reemplaza al otro. El dato sin interpretación humana es ruido; la interpretación humana sin datos es intuición sin verificar.

Por qué importa quién recoge el dato

Una idea que no se discute lo suficiente: el dato cambia de significado según quién lo recoge y en qué momento. Un split de 1000 m cronometrado por el coach en la pista, viendo en vivo la forma de correr, no es el mismo dato que el mismo split registrado por el GPS del reloj del atleta, aunque el número final sea idéntico. El coach que estuvo ahí sabe si ese split se logró con una zancada limpia o con compensaciones que anuncian una lesión en tres semanas. El reloj solo sabe que hubo 1000 metros entre dos puntos en un tiempo determinado.

Esto tiene una aplicación directa en el diseño de entrenamiento. Por ejemplo, al comparar modalidades de entrenamiento de alta intensidad, un estudio sobre HIIT en bicicleta versus carrera para pérdida de grasa y composición de la microbiota intestinal en hombres con sobrepeso [PMID:38233990] encontró diferencias entre modalidades que solo se explican completando el cuadro con variables de contexto —adherencia, percepción de esfuerzo, patrones alimentarios asociados— que ningún sensor de potencia o frecuencia cardíaca capta por sí solo. El dato de laboratorio (composición corporal, biomarcadores metabólicos) necesitó del contexto conductual para ser interpretable.

Recomendaciones prácticas

Usa el laboratorio para calibrar, no para gobernar. Una prueba de esfuerzo una o dos veces por año es útil para fijar zonas de entrenamiento con precisión real. No reemplaces ese ejercicio de calibración con estimaciones constantes del reloj, pero tampoco ignores las tendencias del reloj entre pruebas.

Usa el reloj para tendencias, no para valores absolutos. Si el VO2max estimado sube o baja, pregúntate por qué cambió la tendencia, no si el número en sí es correcto.

El cronómetro sigue siendo el patrón oro para rendimiento real. Ritmos en pista, cronometrados en vivo, son el dato más confiable que existe sobre lo que el atleta puede hacer hoy.

No sustituyas la presencia por el dato. Si entrenas solo, intenta grabarte en video al menos una vez cada pocas semanas para observar tu propia mecánica, porque esa dimensión cualitativa no la captura ningún reloj.

Ante señales ambiguas, prioriza la evaluación profesional sobre la interpretación propia del dato, especialmente en el ámbito cardiovascular, donde las consecuencias de un error de interpretación pueden ser graves [PMID:31321073] [PMID:40667749].

Registra contexto junto con el número. Un ritmo sin nota sobre cómo se sintió, qué comiste, cuánto dormiste, es un dato huérfano. El biomarcador o la métrica más valiosa es la que viene acompañada de su contexto [PMID:41922043].

El punto final

Medir bien en el running no es tener más sensores. Es saber qué pregunta le estás haciendo a cada instrumento y no pedirle a uno que responda lo que solo el otro puede responder. El laboratorio responde "¿cuál es tu capacidad fisiológica hoy, en condiciones controladas?". El reloj responde "¿cómo está cambiando tu condición en el tiempo?". El cronómetro responde "¿qué puedes hacer ahora mismo?". Y el coach, presente, responde la pregunta que ningún instrumento puede responder solo: "¿qué significa todo esto para esta persona, en este momento de su vida y de su temporada?". Esa última pregunta es, al final, la que más importa.

Referencias

• Siebers M, Bizjak DA. Exercise biomarkers. Adv Clin Chem. 2026. [PMID:41922043]
• Couvert A, Goumy L. Effects of a Cycling versus Running HIIT Program on Fat Mass Loss and Gut Microbiota Composition in Men with Overweight/Obesity. Med Sci Sports Exerc. 2024. [PMID:38233990]
• Frandsen J, Aaroe M. Cardiac Effects of Prolonged Endurance Exercise in Young and Older Athletes. Scand J Med Sci Sports. 2025. [PMID:40667749]
• Traish AM, Zitzmann M. The complex and multifactorial relationship between testosterone deficiency (TD), obesity and vascular disease. Rev Endocr Metab Disord. 2015. [PMID:26590935]
• Dayer MJ, Green I. Mortality during marathons: a narrative review of the literature. BMJ Open Sport Exerc Med. 2019. [PMID:31321073]