¿En qué se diferencia un plan de maratón AI de una plantilla estática?
Un buen plan AI lee tus entrenamientos completados, cambios de carga y contexto de preparación antes de proponer ajustes por sesión.
Coach AI
Un coach AI debe entender tu plan, no solo responder preguntas.
An adaptive training plan updates from completed workouts, training load, and recovery signals rather than staying fixed for the whole block. Trainingload.ai's adaptive plans connect today's planned workout, yesterday's actual effort, and PMC trends, then let the AI coach draft adjustments that you confirm before they apply.
Trainingload.ai está construido alrededor del plan de entrenamiento. La AI revisa entrenamientos reales, carga y señales de preparación para apoyar revisiones diarias, revisiones semanales y ajustes que tú confirmas.
Borrador de ajuste AI del entrenamiento
Antes
work 45m pace 5:10/km
Después
work 35m easy
Motivo: el cumplimiento va por detrás del plan mientras ATL sube rápido; conviene mantener la frecuencia y reducir la intensidad de mañana.
Un ciclo de planificación donde personas y AI colaboran
Tú conservas los objetivos, las sensaciones y la decisión final. La AI observa, resume y propone borradores. El sistema valida, registra y aplica solo los cambios confirmados.
Crear el plan
Diseñar entrenamiento estructurado a partir de objetivos, tiempo disponible, experiencia y restricciones.
Ejecutar sesiones
Ver qué entrenar hoy y devolver las actividades reales al plan.
Revisar con AI
Comparar trabajo planificado, ejecución real, carga y preparación.
Confirmar cambios
Previsualizar borradores de ajuste antes de aplicarlos al plan guardado.
La AI puede recomendar, pero tú confirmas
Los ajustes aparecen como borradores: antes, después, motivos y campos modificados. El plan guardado solo cambia cuando confirmas.
Contexto del plan
La AI lee el plan activo, la sesión de hoy, la de mañana y la semana actual.
Feedback de actividad real
Las actividades sincronizadas o subidas se convierten en evidencia de cumplimiento y desviación.
Señales de carga
CTL, ATL, TSB y la carga reciente ayudan a decidir si recuperar o ajustar.
Borradores accionables
La AI produce ajustes de entrenamiento que puedes previsualizar, validar y aplicar.
FAQ sobre planes de entrenamiento AI
Preguntas frecuentes sobre cómo usar planes AI, decidir cuándo ajustar un entrenamiento y confirmar si un cambio tiene sentido.
¿Qué señales deberían activar un ajuste AI del entrenamiento?
Activadores comunes incluyen sesiones clave perdidas, ATL subiendo más rápido de lo previsto, TSB negativa sostenida y effective VO2max estancado.
¿La AI debería ajustar volumen e intensidad a la vez?
Normalmente no. Lo más sostenible es cambiar primero una variable principal y verificar la respuesta en la siguiente sesión clave.
¿Cómo ayuda esto a coaches y atletas autoentrenados en el análisis?
Mantiene plan, ejecución, carga y motivo en un mismo ciclo de revisión, para que cada ajuste sea más fácil de auditar, explicar y mejorar.
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