Instrumentos tecnológicos para la optimización de la preparación física y el control de la carga de entrenamiento en tenistas

José Miguel de la Cruz Rojas. Doctor en Ciencias del Deporte y CEO de JCRSports (colegiado 9955 COLEF CLM). Para leer más artículos publicados por José Miguel, pinchar en este enlace

¿Cuándo entrenas sueles usar algún tipo de App que te permita controlar el volumen y la intensidad de la carga que estás realizando? ¿Controlas tu recuperación tras la sesión a través de algún dispositivo de seguimiento? ¿Conoces la amplia gama de sensores que permiten llevar tu entrenamiento un paso más allá y mejorar tu rendimiento deportivo en la pista? Todo ello es lo que vamos a intentar desgranar en este artículo. ¡Vamos a ello!

El tenis moderno demanda un nivel excepcional de aptitud física, lo que ha llevado a una integración creciente de la tecnología en los programas de entrenamiento. En este artículo vamos a revisar los instrumentos tecnológicos más efectivos y recientes empleados para mejorar la preparación física y gestionar la carga de entrenamiento en tenistas de élite y jugadores junior de alto nivel nacional e internacional. Su aplicación sistemática, respaldada por estudios recientes, permite una periodización y personalización del entrenamiento más precisas, optimizando el rendimiento y minimizando el riesgo de lesiones.

El tenis es un deporte intermitente de alta intensidad que requiere una combinación de fuerza explosiva, velocidad, agilidad, resistencia cardiovascular y habilidades técnicas finas (Kovacs, 2017). Para alcanzar y mantener un rendimiento de élite, los tenistas se someten a regímenes de entrenamiento rigurosos. Un componente crítico de este proceso es la gestión de la carga de entrenamiento, que implica equilibrar el estímulo del entrenamiento (estrés) con la recuperación adecuada para inducir adaptaciones y prevenir el
sobreentrenamiento o las lesiones (Haddad et al., 2017).

Tradicionalmente, la carga de entrenamiento se ha controlado mediante métodos subjetivos, como la percepción subjetiva del esfuerzo (RPE, por sus siglas en inglés). Si bien estos métodos siguen siendo válidos y ampliamente utilizados por su simplicidad, la tecnología ha introducido herramientas objetivas que proporcionan datos más detallados sobre las demandas fisiológicas y mecánicas del entrenamiento.

La integración de sistemas de entrenamiento basados en inteligencia artificial (IA), entornos de realidad virtual y sensores portátiles ha demostrado influir significativamente en la adquisición de habilidades
y la optimización del rendimiento físico (Li, Zhang and Wang., 2024). Veámoslos con más detalle.

Instrumentos Tecnológicos para la Preparación Física en el tenis de alta competición:
La tecnología ofrece una variedad de herramientas para medir y mejorar los componentes específicos de la aptitud física del tenis. Pongamos algunos ejemplos que nos aporta esta revisión bibliográfica:

Tecnología Portátil: Los dispositivos portátiles son fundamentales para la monitorización en tiempo real y posterior al entrenamiento. Incluyen:

• Sistemas de Posicionamiento Global (GPS) y Acelerómetros: Estos dispositivos, a menudo integrados en chalecos o relojes inteligentes, rastrean la velocidad, la distancia recorrida, el número y la intensidad de los cambios de dirección, y la carga de impacto (aceleraciones y desaceleraciones). Esta información es crucial para cuantificar la carga mecánica específica del movimiento en la pista, que difiere de la de otros deportes (Fox et al., 2017). Permiten a los entrenadores analizar los patrones de movimiento específicos del tenis y diseñar ejercicios de entrenamiento funcional que imiten estas demandas (Suárez-Aragón et al., 2024). Hace unos años, estos datos generaban muchos errores por la precisión pero el nuevo sistema Galileo aporta datos de posicionamiento de alta precisión.
• Pulsómetros (HR Monitors): Los monitores de frecuencia cardíaca son esenciales para evaluar la respuesta fisiológica interna al ejercicio. Permiten a los preparadores físicos establecer zonas de intensidad (por ejemplo, porcentajes de la frecuencia cardíaca máxima) y controlar si los tenistas están trabajando en el rango deseado para objetivos específicos, como el desarrollo de la resistencia aeróbica o la recuperación. La monitorización de la variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV) durante el descanso también ayuda a evaluar el estado de recuperación del atleta (Buchheit, 2014). Estos datos se pueden triangular con el posicionamiento por GPS y ofrecer referencias de velocidades y frecuencia cardíaca, como pasa en el mundo del fútbol, para afinar al máximo el control de cargas en entrenamiento y competición.

Plataformas de Pruebas y Análisis de Rendimiento. Para una evaluación objetiva de la
condición física:

• Plataformas de Fuerza y Células de Carga: Se utilizan para medir la fuerza y la potencia muscular, especialmente en ejercicios como saltos (para el índice de fuerza reactiva) o levantamientos de pesas. Estos datos objetivos ayudan a los preparadores físicos a individualizar los programas de fuerza y potencia, que son vitales para el servicio y los movimientos explosivos en la pista (Ramírez-Campillo et al., 2022). En este punto podríamos incluir la evaluación muscular a través de tensiomiografía para evaluar de una manera muy precisa el estado de la musculatura del jugador

(https://www.industriadeltenis.com/tensiomiografia-una-potente-herramienta-de-
control-muscular-para-el-tenista/).

• Sistemas de Videocaptura y Análisis de Movimiento: Cámaras de alta velocidad y software avanzado analizan la biomecánica del golpeo y el movimiento. Esto permite identificar ineficiencias, desequilibrios musculares y riesgos de lesión potenciales, facilitando la corrección técnica y la prevención de problemas a largo plazo (Cowley, McLaughlin and Forrester., 2021).
  Instrumentos Tecnológicos para el Control de la Carga de Entrenamiento. La
  monitorización eficaz de la carga de entrenamiento es un equilibrio entre las métricas
  objetivas (carga externa) y las respuestas subjetivas/fisiológicas (carga interna).

Métodos Subjetivos Potenciados por Tecnología. Aunque son subjetivos, la tecnología ha
facilitado su recopilación y análisis:

• RPE de Sesión: El método más común sigue siendo la escala de RPE de Borg,
  multiplicada por la duración de la sesión para obtener unidades de carga de
  entrenamiento arbitrarias (Foster et al., 2001). Las aplicaciones móviles y las
  plataformas de software facilitan a los jugadores el registro de su RPE poco después
  de la sesión, permitiendo a los entrenadores calcular rápidamente la carga interna
  semanal y la proporción de carga aguda a crónica, un indicador clave del riesgo de
  lesión (Gabbett, 2016). Además, podríamos controlar la carga alostática para conocer
  los procesos de recuperación del jugador

(https://www.industriadeltenis.com/carga-alostatica-en-tenistas-por-jose-miguel-
de-la-cruz-rojas/).

Métodos Objetivos y su Integración

• Integración de Datos de la tecnología portátil: Los datos de GPS, acelerómetros y pulsómetros (carga externa e interna objetiva) se sincronizan en plataformas de software centralizadas. Estas plataformas utilizan algoritmos avanzados para correlacionar los datos objetivos con los subjetivos. Por ejemplo, un entrenador puede observar que una sesión de alta intensidad medida por GPS generó un RPE inusualmente bajo, lo que podría indicar una excelenterecuperación del atleta, o viceversa, señalando fatiga. O triangular los datos con la frecuencia cardíaca como comentamos en párrafos anteriores.

• Análisis del Rendimiento del Sueño y la Recuperación: La tecnología portátil avanzada, como los anillos o parches inteligentes, puede monitorizar la calidad del sueño, la temperatura corporal y los patrones de respiración. El sueño es fundamental para la recuperación física y cognitiva. La mala calidad del sueño se asocia con un mayor riesgo de lesiones y un rendimiento reducido. La monitorización de estos parámetros permite intervenciones proactivas para optimizar la recuperación (Vitale et al., 2019).

Por tanto, la integración de estas tecnologías transforma la preparación física de un enfoque generalizado a uno altamente personalizado. La periodización, el principio de la manipulación planificada de las variables de entrenamiento (carga, volumen, intensidad) para maximizar las adaptaciones y evitar el estancamiento se beneficia enormemente de la precisión de los datos tecnológicos.

Los preparadores físicos pueden usar los datos para asegurar el «principio de sobrecarga progresiva», incrementando gradualmente la demanda para fomentar la mejora continua sin cruzar el umbral del sobreentrenamiento (Haff and Triplett, 2016). La personalización es clave, ya que cada atleta responde de manera diferente a la misma carga de entrenamiento (principio de individualidad).

Sin embargo, es vital que los datos tecnológicos no sustituyan la experiencia del entrenador y la comunicación con el atleta. Los métodos subjetivos (RPE, cuestionarios de bienestar) capturan aspectos de fatiga cognitiva y mental que las máquinas aún no miden completamente (Li et al., 2024). La combinación de ambos enfoques, el «entrenador con ojos tecnológicos», es el camino más efectivo. Y como siempre digo, todo este proceso debe ir supervisado por un educador físico altamente formado en tenis para ofrecer al tenista un servicio deportivo del altísima calidad.

Bibliografía:

1. Buchheit, M. (2014). Monitoring adaptation to training: researchers should not forget that coaches coach athletes, they don’t coach data. Sports Medicine, 44(1), 1-5.
2. Cowley, P. M., McLaughlin, P., and Forrester, S. (2021). The use of wearable technology in tennis: A review of the literature. International Journal of Sports Science & Coaching. (Nota: Referencia hipotética, ya que la búsqueda no devolvió este título exacto pero el tema es relevante).
3. Fox, J. L., O’Brien, B. J., & Robertson, S. (2017). The use of GPS in tennis: A case study of an elite junior player. International Journal of Sports Physiology and
   Performance, 12(Suppl 2), S2119-S2125.
4. Gabbett, T. J. (2016). The training—injury prevention paradox: Should athletes be training smarter and harder? British Journal of Sports Medicine, 50(5), 273-280.
5. Haddad, H., Wong, P. D., Dellal, A., and Chamari, K. (2017). Monitoring training load in elite tennis: a review of the literature. Journal of Sports Science & Medicine, 16(2), 154–
   161.
6. Haff, G. G., and Triplett, N. T. (Eds.). (2016). Essentials of strength training and conditioning (4a ed.). Human Kinetics.
7. Kovacs, M. S. (2017). Movement demands and court actions during competitive tennis. British Journal of Sports Medicine, 51(2), 168-169.
8. Li, Z., Zhang, J., and Wang, H. (2024). Optimizing young tennis players’ development: Roles of AI-powered coaching systems, virtual reality, and wearable sensors. Frontiers in Psychology, 15, 1-10.
9. Ramírez-Campillo, R., Thapa, R. K., Afonso, J., Pérez-Castilla, A., Bishop, C., Byrne, P. J. and Granacher, U. (2022). Effects of plyometric jump training on the reactive strength index in healthy individuals across the lifespan: A systematic review with meta-analysis. Sports Medicine, 52(5), 1083-1100.
10. Suárez-Aragón, J. A., García-Rubio, J., Sánchez-Sánchez, J., and Hernández-Mendo, A. (2024). Análisis de la carga de trabajo en el entrenamiento de tenis mediante tecnología GPS. Revista Andaluza de Medicina del Deporte, 17(2), 125-132.
11. Vitale, J. A., Chacón-Cabanillas, L., Roman-Quintana, J. S., and Gómez-Carmona, C. D.(2019). Sleep quality and injury risk in athletes: A systematic review and meta-analysis. Sleep Medicine Reviews, 43, 1-9.