Inteligencia artificial aplicada al entrenamiento deportivo

Autores/as

Luis Alexander Enríquez Enríquez
Universidad Politécnica Estatal del Carchi
https://orcid.org/0009-0000-9636-3962
Liliana del Cisne Sánchez Ramírez
Ministerio de Educación, Deporte y Cultura del Ecuador
https://orcid.org/0009-0003-6139-5421

Palabras clave:

inteligencia artificial, reconocimiento de formas, sistema experto, aplicación informática, robótica

Sinopsis

Inteligencia artificial aplicada al entrenamiento deportivo presenta una visión académica y aplicada sobre la incorporación de sistemas inteligentes en la planificación, evaluación y regulación del rendimiento físico, articulando conocimientos procedentes de las ciencias del deporte, la informática y el análisis de datos para fortalecer la toma de decisiones profesionales. La obra examina modelos de aprendizaje automático orientados al procesamiento de indicadores fisiológicos, biomecánicos y perceptivos, junto con técnicas de visión artificial capaces de reconocer patrones de movimiento y variaciones relevantes durante la práctica deportiva. Especial atención recibe la predicción de fatiga y recuperación mediante series temporales, registros de carga interna y externa, datos de sueño y respuestas individuales ante diferentes estímulos. El desarrollo temático aborda la personalización algorítmica del volumen, intensidad, densidad y frecuencia, además del empleo de sistemas de recomendación, aprendizaje por refuerzo y gemelos digitales para simular respuestas adaptativas. También analiza asistentes generativos, modelos explicables y mecanismos de trazabilidad destinados a respaldar el criterio del entrenador. La integración responsable de datos, predicciones y experiencia profesional configura una metodología de trabajo orientada a mejorar la precisión de la planificación, interpretar el rendimiento y favorecer decisiones individualizadas, verificables y sustentadas científicamente en entornos deportivos contemporáneos de diversa exigencia competitiva actual.

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Biografía del autor/a

Luis Alexander Enríquez Enríquez, Universidad Politécnica Estatal del Carchi

Es docente de la Universidad Politécnica Estatal del Carchi (UPEC), donde desarrolla su labor académica vinculada con la formación universitaria y el ámbito deportivo. Su trayectoria profesional reúne preparación pedagógica y conocimientos especializados en ciencias del entrenamiento, elementos que respaldan su participación como autor del libro Inteligencia artificial aplicada al entrenamiento deportivo.

Realizó estudios de maestría con especialidad en Ciencia del Entrenamiento de Pedagogía Deportiva en Beijing Sport University, universidad situada en la República Popular China y reconocida por su orientación hacia las ciencias del deporte, la educación física y la formación especializada. Su preparación internacional amplió su perspectiva académica sobre los procesos de entrenamiento y el desarrollo de capacidades físicas desde una visión científica.

Además, obtuvo el título de Licenciado en Educación Física y Deporte en la Escuela Internacional de Educación Física y Deporte, institución ubicada en Cuba. Su formación articula educación, pedagogía y entrenamiento deportivo.

En su actividad docente mantiene una relación permanente con la enseñanza universitaria y la preparación de futuros profesionales. Su aporte a la presente obra vincula la experiencia académica con las posibilidades que brindan las tecnologías de inteligencia artificial para el análisis, la planificación y la innovación dentro del entrenamiento deportivo contemporáneo.

Liliana del Cisne Sánchez Ramírez, Ministerio de Educación, Deporte y Cultura del Ecuador

Es docente de Educación Física del magisterio fiscal y ejerce sus funciones en la Unidad Educativa Nueve de Octubre, ubicada en la ciudad de Machala, Ecuador. Su trayectoria profesional se encuentra vinculada con la educación, la pedagogía y la cultura física, áreas desde las cuales ha desarrollado una labor orientada a fortalecer los procesos de enseñanza y la participación de los estudiantes en experiencias educativas relacionadas con la actividad física.

Posee el grado de Magíster en Educación con mención en Pedagogía, otorgado por la Universidad Tecnológica Empresarial de Guayaquil, Ecuador. También es Licenciada en Ciencias de la Educación con especialización en Cultura Física por la Universidad Técnica de Machala, Ecuador. Ambas titulaciones sustentan una formación que integra conocimientos pedagógicos con saberes propios de la educación física.

Su producción académica aborda temáticas vinculadas con educación, inclusión, diversidad funcional e inteligencia artificial. Entre sus publicaciones figuran Estrategias para Fomentar la Inclusión de Estudiantes con Diversidades Funcionales en Clases de Educación Física e Integración de la Inteligencia Artificial en el Contexto Educativo Latinoamericano: Una Exploración a las Perspectivas Emergentes y los Desafíos Futuros.

Como autora de Inteligencia artificial aplicada al entrenamiento deportivo, aporta una perspectiva pedagógica que relaciona la innovación tecnológica y la formación profesional. 

Referencias

Badiola-Bengoa, A., & Mendez-Zorrilla, A. (2021). A systematic review of the application of camera-based human pose estimation in the field of sport and physical exercise. Sensors, 21(18), Article 5996. https://doi.org/10.3390/s21185996

Connor, M., Beato, M., & O’Neill, M. (2022). Adaptive athlete training plan generation: An intelligent control systems approach. Journal of Science and Medicine in Sport, 25(4), 351–355. https://doi.org/10.1016/j.jsams.2021.10.011

Cordeiro, M. C., Cathain, C. O., Daly, L., Kelly, D. T., & Rodrigues, T. B. (2025). A synthetic data-driven machine learning approach for athlete performance attenuation prediction. Frontiers in Sports and Active Living, 7, Article 1607600. https://doi.org/10.3389/fspor.2025.1607600

Cui, J., Du, H., & Wu, X. (2023). Data analysis of physical recovery and injury prevention in sports teaching based on wearable devices. Preventive Medicine, 173, Article 107589. https://doi.org/10.1016/j.ypmed.2023.107589

de Leeuw, A.-W., van der Zwaard, S., van Baar, R., & Knobbe, A. (2022). Personalized machine learning approach to injury monitoring in elite volleyball players. European Journal of Sport Science, 22(4), 511–520. https://doi.org/10.1080/17461391.2021.1887369

Fukushima, T., Blauberger, P., Guedes Russomanno, T., & Lames, M. (2024). The potential of human pose estimation for motion capture in sports: A validation study. Sports Engineering, 27, Article 19. https://doi.org/10.1007/s12283-024-00460-w

Ganaie, M. U. D., Shah, M. M., Awan, A. M., Ganaie, M. M., Kousar, T., Nissa, B., & Tomar, R. (2026). Effect of artificial intelligence-assisted coaching on sports performance: A systematic review and meta-analysis. Journal of Human Sport and Exercise. https://doi.org/10.55860/vjqgvm08

Hliš, T., Fister, I., & Fister, I., Jr. (2024). Digital twins in sport: Concepts, taxonomies, challenges and practical potentials. Expert Systems with Applications, 258, Article 125104. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.125104

Li, S., & Zhang, W. (2022). Evaluation method of basketball teaching and training effect based on wearable device. Frontiers in Physics, 10, Article 900169. https://doi.org/10.3389/fphy.2022.900169

Lukač, L., Fister, I., Jr., & Fister, I. (2022). Digital twin in sport: From an idea to realization. Applied Sciences, 12(24), Article 12741. https://doi.org/10.3390/app122412741

Majumdar, A., Bakirov, R., Hodges, D., McCullagh, S., & Rees, T. (2024). A multi-season machine learning approach to examine the training load and injury relationship in professional soccer. Journal of Sports Analytics. https://doi.org/10.3233/JSA-240718

Mandorino, M., Tessitore, A., Leduc, C., Persichetti, V., Morabito, M., & Lacome, M. (2023). A new approach to quantify soccer players’ readiness through machine learning techniques. Applied Sciences, 13(15), Article 8808. https://doi.org/10.3390/app13158808

Munoz-Macho, A. A., Domínguez-Morales, M. J., & Sevillano-Ramos, J. L. (2024). Performance and healthcare analysis in elite sports teams using artificial intelligence: A scoping review. Frontiers in Sports and Active Living, 6, Article 1383723. https://doi.org/10.3389/fspor.2024.1383723

Pashaie, S., Mohammadi, S., & Golmohammadi, H. (2026). Unlocking athlete potential: The evolution of coaching strategies through artificial intelligence. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part P: Journal of Sports Engineering and Technology, 240(3), 666–685. https://doi.org/10.1177/17543371241300889

Teixeira, J. E., Encarnação, S., Branquinho, L., Ferraz, R., Portella, D. L., Monteiro, D., Morgans, R., Barbosa, T. M., Monteiro, A. M., & Forte, P. (2024). Classification of recovery states in U15, U17, and U19 sub-elite football players: A machine learning approach. Frontiers in Psychology, 15, Article 1447968. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1447968

Xia, X., Chen, Q., & Wang, Z. (2025). Deep reinforcement learning-driven personalized training load control algorithm for competitive sports performance optimization. Scientific Reports, 16, Article 845. https://doi.org/10.1038/s41598-025-30453-z

Publicado

septiembre 17, 2026

Detalles sobre esta monografía

ISBN-13 (15)

978-9907-803-74-7

Cómo citar

Enríquez Enríquez, L. A., & Sánchez Ramírez, L. del C. (2026). Inteligencia artificial aplicada al entrenamiento deportivo. Editorial SAGA. https://doi.org/10.63415/saga.2026.128