Como menciona Rolando Bonaccorsi, sendo líder em IA e ciência de dados aplicadas a negócios e operações, além de entusiasta do ciclismo, a inteligência artificial já passou a fazer parte da análise do ciclismo profissional, especialmente na interpretação de grandes volumes de dados de treino, recuperação e desempenho. Em 2026, equipes passaram a ampliar o uso de modelos capazes de identificar padrões, apoiar o planejamento de sessões e contribuir para análises relacionadas à estratégia e ao desenvolvimento de atletas.
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A IA consegue enxergar padrões que seriam difíceis de perceber
Já de início, Rolando Bonaccorsi aduz que uma das principais vantagens da inteligência artificial no ciclismo está na capacidade de analisar grandes conjuntos de informações. Potência, frequência cardíaca, cadência, velocidade, altitude, recuperação e percepção de esforço podem ser observados em conjunto, permitindo encontrar relações que dificilmente seriam identificadas pela análise manual de cada treino.
Isso muda a função dos dados dentro de uma equipe. Em vez de consultar apenas o resultado de uma sessão específica, profissionais podem comparar períodos extensos e observar como determinadas cargas de treinamento se relacionaram com desempenho e recuperação. A informação deixa de ser apenas um registro histórico e passa a servir como elemento para formular hipóteses. A partir dessas comparações, os treinadores podem investigar quais condições favoreceram determinado resultado e quais fatores podem ter contribuído para uma queda de rendimento.
O ganho, porém, não está simplesmente em reunir mais dados. O valor aparece quando a análise consegue responder a uma pergunta relevante. Saber que determinado ciclista produziu mais potência em uma sessão é menos útil do que compreender em quais condições ele consegue sustentar determinado desempenho e como isso se relaciona com seu estado físico. A interpretação continua sendo necessária para transformar uma grande quantidade de métricas em uma informação que possa orientar o treinamento ou a estratégia.
Prever não significa decidir
Modelos de inteligência artificial também podem contribuir para estimar tendências. A partir de históricos e diferentes variáveis, os sistemas podem identificar padrões associados à evolução do desempenho, recuperação ou resposta a determinados estímulos. Esse tipo de previsão pode ajudar equipes a avaliar possibilidades antes de uma decisão. Com isso, a tecnologia pode funcionar como uma ferramenta de apoio ao planejamento, oferecendo cenários que ajudam profissionais a comparar alternativas antes de definir uma estratégia.
Ainda assim, como destaca Rolando Bonaccorsi, uma previsão representa uma estimativa baseada em informações disponíveis, não uma garantia sobre o que acontecerá. Uma corrida pode apresentar mudanças de clima, comportamento dos adversários, problemas mecânicos, alterações no ritmo e situações táticas que não estão totalmente representadas nos dados históricos. Quanto mais imprevisível for o ambiente competitivo, maior tende a ser a necessidade de interpretar a previsão junto com informações observadas no momento da prova.
A corrida não acontece dentro de uma planilha
Uma estratégia de prova envolve variáveis que não podem ser reduzidas facilmente a um indicador. O posicionamento no pelotão, a leitura do comportamento de um adversário, o momento adequado para responder a um ataque e a decisão de preservar energia são exemplos de situações nas quais contexto e experiência interferem diretamente. Essas variáveis podem mudar em poucos minutos, fazendo com que uma decisão adequada no início da prova deixe de ser a melhor alternativa em outro momento.
Um modelo pode indicar que determinada ação apresenta maior probabilidade de produzir um resultado favorável. O atleta e a equipe, entretanto, precisam avaliar se aquela oportunidade realmente existe naquele momento. A diferença entre uma recomendação estatisticamente interessante e uma decisão adequada pode estar em detalhes que ainda não foram capturados pelo sistema. A leitura visual da prova e a comunicação entre atletas também podem fornecer informações que complementam aquilo que aparece nos modelos analíticos.
Conforme Rolando Bonaccorsi conclui, essa distinção é especialmente relevante nas grandes provas, nas quais a estratégia de um ciclista depende também da função que ele exerce dentro da equipe. Um líder, um velocista e um ciclista destinado a trabalhar para outro atleta podem receber os mesmos dados, mas precisam transformá-los em decisões completamente diferentes. O mesmo conjunto de informações, portanto, pode gerar escolhas distintas quando muda o objetivo individual dentro da estratégia coletiva.