Durante mucho tiempo pensé que el problema era que necesitaba encontrar mejores aplicaciones.
Entreno fuerza con frecuencia, corro, controlo mi alimentación, utilizo un reloj que registra parte de mi actividad y me interesa entender cómo evoluciona mi rendimiento. Como muchas personas que se toman el deporte en serio sin ser deportistas profesionales, fui incorporando herramientas a medida que aparecían nuevas necesidades.
Una para registrar entrenamientos. Otra para controlar la alimentación. Otra para correr. Los datos del reloj, en otro lugar. Por separado, funcionaban. El problema aparecía cuando intentaba responder una pregunta aparentemente sencilla: ¿cómo estoy realmente?
Podía saber si había progresado en determinado ejercicio, cuánto había corrido esa semana o cómo evolucionaban mi peso y mi alimentación. Tenía cada vez más información sobre mí y, paradójicamente, ninguna herramienta tenía suficiente información para entenderme en conjunto.
Esa contradicción terminó convirtiéndose en una de las razones por las que empecé a desarrollar tecnología aplicada al deporte. No partí de una investigación académica sobre interoperabilidad ni de una predicción sobre el futuro de la inteligencia artificial. Partí de algo menos sofisticado: estaba cansado de tener mi vida deportiva repartida entre herramientas que no hablaban entre ellas.
Con el tiempo entendí que aquello no era únicamente un problema de comodidad. Era un problema de contexto.
El cuerpo no sabe qué aplicación tenemos abierta
Nuestro cuerpo no divide su funcionamiento según la estructura de nuestro teléfono. La sesión de fuerza de hoy no es independiente de los kilómetros que corrimos ayer. El rendimiento no es independiente de cuánto hemos comido. El descanso afecta al entrenamiento y el entrenamiento afecta a la recuperación.
En la vida real, todo sucede sobre la misma persona. Digitalmente, hemos construido categorías. Y esa diferencia importa.
Imaginemos que alguien escribe a un asistente digital: «Últimamente me siento más fatigado entrenando». Conocer únicamente esa frase permite ofrecer consejos razonables. Ahora imaginemos que el sistema también sabe que durante tres semanas esa persona ha aumentado su volumen de cardio, intenta reducir peso, come menos, duerme peor y lleva varias sesiones perdiendo rendimiento.
La pregunta no ha cambiado. Lo que cambia completamente es la capacidad de interpretarla. Por eso creo que una de las grandes discusiones de los próximos años no será cuántos datos somos capaces de generar, sino cuánto contexto somos capaces de construir con ellos.
Nunca habíamos medido tanto
La tecnología deportiva avanza precisamente en la dirección de producir cada vez más información. El American College of Sports Medicine situó la tecnología wearable como principal tendencia mundial del fitness para 2026. Las aplicaciones móviles de ejercicio ocupan el cuarto puesto y la tecnología basada en datos, el octavo.
Ya no hablamos únicamente de contar pasos. Relojes, teléfonos y otros dispositivos registran frecuencia cardíaca, distancia, ritmo, sueño y numerosas variables de actividad y rendimiento. La Organización Mundial de la Salud estudia cómo incorporar datos de wearables a los sistemas de medición de actividad física y señala retos de protocolos, algoritmos, gestión de datos, estandarización y comparabilidad.
Antes nos faltaban datos. Ahora podemos empezar a tener tantos que el reto sea entender qué significan juntos. Porque almacenar información no equivale a comprenderla. Podemos construir cinco gráficos perfectos sobre cinco dimensiones distintas de una persona y seguir sin responder qué está ocurriendo con ella.
Construir más tampoco era necesariamente la respuesta
Esta reflexión también ha cambiado mi forma de entender el producto que estoy construyendo. Al principio resulta tentador pensar que una plataforma más completa es aquella que hace más cosas. Si existe entrenamiento, añadimos nutrición; después cardio, comunidad, reservas, herramientas para centros deportivos y nuevas posibilidades.
Cada incorporación puede defenderse individualmente. Pero llega un momento en que hay que hacerse una pregunta incómoda: ¿estamos resolviendo mejor el problema o simplemente construyendo otra aplicación enorme?
Creo cada vez menos que el valor esté en reunir el mayor número posible de funciones y cada vez más en conseguir que las realmente importantes se entiendan entre ellas. Por eso hemos decidido simplificar la dirección del producto y concentrarnos en el usuario y en las variables que construyen su contexto deportivo: entrenamiento, nutrición, cardio, evolución corporal, descanso, recuperación y objetivos.
Añadir funciones y conectar información son dos cosas muy diferentes. La primera crea una plataforma más grande. La segunda puede crear una plataforma que comprenda mejor.
La IA no necesita saber hablar mejor. Necesita saber más de ti
La inteligencia artificial introduce aquí una posibilidad evidente, pero estamos simplificando demasiado la conversación a su alrededor. Estamos obsesionados con el chatbot: preguntamos algo, la IA responde y evaluamos si parece inteligente.
En fitness, quizá la transformación verdaderamente importante no esté en la conversación, sino en todo lo que ocurre antes. Dos sistemas pueden utilizar modelos igualmente avanzados y ofrecer experiencias radicalmente diferentes si uno solo conoce la pregunta y el otro conoce el contexto que la rodea.
Un verdadero coach digital no debería limitarse a recordar que ayer dijiste que estabas cansado. Debería poder entender, con tu autorización, cómo entrenas, cómo evoluciona tu rendimiento, qué actividad cardiovascular haces, cómo comes, cuál es tu objetivo y qué ocurre con tu recuperación.
La inteligencia artificial deja entonces de ser una interfaz para preguntar cosas y empieza a convertirse en una capa capaz de relacionarlas. Ahí esta visión se vuelve enormemente atractiva. También es exactamente donde empieza a preocuparme.
Para entenderte mejor, primero tiene que conocerte mejor
Queremos recomendaciones personalizadas, que la tecnología detecte patrones que nosotros no vemos y comprenda nuestro contexto antes de aconsejarnos. Pero existe una condición que a veces omitimos: para que un sistema pueda entendernos mejor, tenemos que permitirle conocernos mucho mejor.
No hablamos únicamente de cuántos kilómetros corremos, sino de concentrar información sobre hábitos, horarios, alimentación, peso, descanso, rendimiento físico, objetivos y evolución. Cuanto más útil queramos que sea el sistema, mayor será la tentación de proporcionarle contexto.
La fragmentación tiene una consecuencia negativa evidente: ningún sistema posee una visión completa. Pero, desde la privacidad, esa misma fragmentación también puede actuar como barrera. Si cinco servicios conocen cinco partes distintas de mí, ninguno posee necesariamente el conjunto. Si los conectamos, solucionamos el problema funcional al mismo tiempo que concentramos una representación extraordinariamente detallada de una persona en un mismo ecosistema.
¿Es eso progreso? Creo que puede serlo. Pero sería irresponsable responder simplemente que sí.
El precio invisible de la personalización
Europa avanza hacia modelos en los que interoperabilidad y control individual deben coexistir. El Espacio Europeo de Datos de Salud, aunque pertenece a un ámbito más amplio y regulado que el fitness, parte de una idea relevante: facilitar el intercambio y el uso de información no debería eliminar el control de las personas sobre ella.
Esa debería ser una condición fundamental para la nueva generación de tecnología deportiva. No basta con pedir consentimiento una vez mediante una pantalla que nadie lee. Si construimos sistemas cuyo valor depende de conocer progresivamente mejor al usuario, tendremos que mostrar de forma comprensible qué saben, de dónde procede cada dato, para qué se utiliza y qué puede eliminar o desconectar la persona.
Probablemente tendremos que aceptar una consecuencia incómoda: el sistema técnicamente más capaz no siempre será el sistema que debamos construir. Puede haber datos que mejoren una recomendación y que, aun así, decidamos que no merece la pena recopilar. Y habrá una frontera especialmente importante entre orientar sobre entrenamiento, recuperación o hábitos y pretender realizar interpretaciones que pertenecen al ámbito médico.
Más datos no eliminan la necesidad de límites. La hacen mayor.
Quizá el futuro no sea tener una aplicación para todo
Después de experimentar esta fragmentación como usuario y enfrentarme a ella construyendo un producto, mi conclusión ha cambiado. Ya no creo que necesitemos una aplicación que haga absolutamente todo. Necesitamos que las partes importantes de nuestra vida deportiva puedan construir contexto entre ellas.
La siguiente generación del fitness digital podría competir menos por quién incorpora más funciones y más por quién convierte información dispersa en conocimiento útil. La inteligencia artificial puede acelerar ese cambio porque disponemos de sistemas capaces de trabajar con cantidades y tipos de información muy diferentes y utilizarlos como contexto.
Pero precisamente por eso deberíamos dejar de presentar personalización y privacidad como dos objetivos que siempre avanzan juntos. A veces competirán. Y tendremos que elegir.
Empecé haciéndome una pregunta relativamente sencilla: ¿por qué tengo tantos datos sobre mí y ninguna herramienta parece conocerme de verdad? Hoy la tecnología está cada vez más cerca de resolver ese problema. Pero ahora tengo otra pregunta, bastante más difícil:
Si para que la tecnología deje de conocernos por partes tenemos que permitir que nos conozca casi por completo, ¿hasta dónde estamos dispuestos a llegar?
Fuentes
Publicado en Cultura organizativa, liderazgo y valor compartido
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