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KI im Triathlon – Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung

Künstliche Intelligenz verändert die Welt rasant, so auch die des Triathlons. Vom personalisierten Training bis zur automatisierten Rennstrategie bietet die Digitalisierung neue Möglichkeiten, stellt Athleten und Trainer aber auch vor Herausforderungen.

ChatGPT

Die technische Affinität vieler Triathleten ist nicht von der Hand zu weisen. Viele haben bereits jetzt Zugang zu einer Vielzahl digitaler Tools, die ihr Training effizienter gestalten. Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es, Daten aus unterschiedlichsten Quellen – GPS-Tracking, Herzfrequenzmessung, Wattwerte oder Schlafdaten – in Echtzeit auszuwerten und in personalisierte Trainingspläne zu überführen. Während herkömmliche Trainingsmethoden oft auf allgemeingültigen Prinzipien basieren, kann KI das Training individuell anpassen. So werden Belastungszyklen optimiert, Erholungszeiten präziser gesteuert und spezifische Schwächen gezielt verbessert.

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Besonders im Bereich der Regeneration bietet KI enorme Vorteile. Systeme wie HRV-Tracker (Messung der Herzratenvariabilität) analysieren Erschöpfungszustände und geben Empfehlungen, ob eine Trainingseinheit angepasst oder verschoben werden sollte. KI-gestützte biomechanische Analysen helfen zudem, Laufstil, Schwimmtechnik oder Pedaltritt zu verbessern, indem sie Bewegungsmuster auswerten und Korrekturvorschläge geben. Selbst für Athleten ohne persönlichen Trainer kann eine KI als virtueller Coach fungieren, indem sie Feedback basierend auf aktuellen Leistungsdaten gibt.

KI aus der Sicht eines Triathlontrainers – Fluch oder Segen?

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Silke Piri
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Silke Piri

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Lars Wichert
Lars Wichert
Lars Wichert ist dreimaliger Weltmeister im Rudern und nahm an den Olympischen Spielen 2012 in London und 2016 in Rio de Janiero teil, bevor er zum Triathlon wechselte. 2021 gewann er sein erstes Rennen beim Ironman Hamburg in 8:12:46 Stunden, der schnellsten jemals erzielten Rookie-Zeit bei den Agegroupern.

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