En el mundo del deporte amateur —y cada vez más también en el profesional— hay una obsesión silenciosa: medirlo todo sin perder la cabeza en el intento. Entrenamientos, zonas, descansos, carga semanal, evolución… La diferencia es que, hasta ahora, esa ambición chocaba con una realidad práctica: o te adaptabas a las apps existentes, o pagabas (caro) un desarrollo a medida, o te resignabas a una hoja de cálculo.
Esta semana, un ejemplo compartido en redes ha puesto esa tensión en primer plano. Un usuario decidió plantearse un experimento personal de 8 semanas para bajar su frecuencia cardiaca en reposo de 50 a 45 latidos por minuto, combinando cardio en zona 2 con una sesión de HIIT por semana. En lugar de buscar una app específica, hizo algo que hace solo un par de años habría sonado exagerado: construyó un dashboard personalizado en alrededor de 1 hora usando Claude, con calendario de progreso y métricas de seguimiento.
El resultado es una interfaz clara y muy “deportiva”, con la etiqueta “RHR 50 → 45 Experiment”, un rango temporal (del 18 de febrero al 14 de abril de 2026) y una estructura semanal que resume minutos acumulados, objetivos y lo que falta para completar el plan. A simple vista, el panel muestra un punto clave de cualquier plan serio: no solo lo que ya se ha hecho, sino cuánto queda y qué tipo de sesión falta para cumplir la semana.
Un calendario de carga: zona 2, HIIT y objetivos por semana
El dashboard divide el experimento en semanas y marca, para cada una, un objetivo de minutos de cardio en zona 2 y el requisito de completar la sesión de alta intensidad. En la primera semana, por ejemplo, el panel refleja 83 minutos acumulados frente a un rango objetivo semanal que se mueve alrededor de 180–210 minutos, y muestra el aviso de que todavía hace falta HIIT para cerrar el bloque.
También incluye contadores globales: el panel enseña un objetivo total de 1.630 minutos de zona 2 para el conjunto del experimento y un contador de progreso que permite ver, de un vistazo, si la disciplina semanal va alineada con el objetivo final.
Lo interesante aquí no es solo el entrenamiento, sino la forma en la que se traduce a software: el usuario no está “registrando deporte”, está gestionando un experimento con un plan, una ventana temporal, y un esquema de control.
La parte técnica que ha llamado la atención: “pegar” datos reales sin montar infraestructura
El propio autor explica que Claude tuvo que deducir cómo extraer datos desde la API en la nube de su cinta de correr Woodway, procesarlos, filtrarlos, depurarlos y construir una interfaz web para visualizarlo todo. No fue perfecto: reconoce errores típicos de este tipo de desarrollo asistido por IA, como problemas con unidades métricas vs. imperiales y desajustes en el calendario (días que no encajaban con fechas), que tuvo que detectar y corregir pidiéndoselo expresamente.
Aun así, el salto de productividad es el mensaje central: el autor sostiene que ese mismo trabajo le habría llevado unas 10 horas hace 2 años, y que ahora lo ha resuelto en una fracción del tiempo, con un prototipo funcional que, además, responde exactamente a su caso de uso.
En términos de deporte y tecnología, la historia encaja con una tendencia clara: la IA está rebajando el coste de convertir una necesidad concreta en una herramienta concreta. Sin esperar a que una empresa diseñe una app “para todos”, ni a que un marketplace tenga justo el producto que encaja con una casuística particular.
¿Se está quedando viejo el concepto de “app store”?
El autor lo expresa con una idea provocadora: no debería existir una app específica para algo tan particular como “un tracker de experimento de cardio de 8 semanas”. Y, sin embargo, tampoco debería ser un drama no tenerla. Si el dashboard son unas 300 líneas de código, lo lógico —plantea— es que un agente pueda improvisar ese software “en el momento” y adaptarlo a cada persona.
Es un argumento que toca una fibra sensible en el ecosistema fitness: el mercado está lleno de aplicaciones que prometen personalización, pero la personalización suele quedar limitada a plantillas. La IA, en cambio, abre la puerta a una personalización extrema: interfaces y flujos hechos para un único objetivo, durante un tiempo limitado, y luego reemplazados por otra cosa.
En el deporte, eso podría significar pasar de “apps permanentes” a micro-herramientas efímeras: una para preparar una media maratón, otra para gestionar un bloque de fuerza de 6 semanas, otra para vigilar recuperación, otra para reeducar hábitos de sueño, y así sucesivamente.
El otro debate: sensores “AI-native” y APIs pensadas para agentes
El segundo punto del mensaje es más técnico y tiene miga para cualquier lector de tecnología: si una cinta de correr (o un reloj, o un potenciómetro, o un pulsómetro) es un sensor que transforma el estado físico en datos digitales, ¿por qué sigue siendo tan difícil integrar esos datos de forma limpia?
El autor critica que la mayoría de productos aún se diseñan con una lógica “humana”: documentación en HTML, pasos manuales, menús, clics… y que los agentes tengan que “pelearse” con ese ecosistema. La propuesta implícita es otra: sensores y servicios con APIs y CLIs pensadas desde el inicio para ser usadas por agentes, no solo por personas.
Dicho de forma llana: si el futuro va de automatizar tareas, la industria tendrá que ofrecer interfaces que faciliten esa automatización sin ingeniería inversa, sin fricción y sin depender de que alguien “sepa” dónde hacer clic.
Una conclusión incómoda para el sector fitness-tech
El caso es pequeño, pero el mensaje es grande: la tecnología de entrenamiento está avanzando por dos carriles a la vez. Por un lado, más dispositivos, más métricas, más datos. Por otro, una capa de IA que promete hacer algo que hasta ahora era caro: convertir datos dispersos en una herramienta útil, específica y accionable.
Y aunque este dashboard no sea “la app definitiva”, sí funciona como señal: lo que antes era un proyecto de fin de semana, ahora puede ser un proyecto de una mañana. La siguiente pregunta —la que deja en el aire el propio autor— es la que verdaderamente interesa a la industria: ¿qué tiene que cambiar para que esto no tarde 1 hora, sino 1 minuto?
Porque si esa respuesta llega, el deporte (y el software deportivo) podría entrar en una era en la que la personalización deje de ser un eslogan y pase a ser el estándar.
vía: Andrej Karpathy en X
