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¿QUÉ TIENEN EN COMÚN LA ECONOMÍA LOCAL Y EL ORGANISMO?

Analogía desde los sistemas complejos y el ejercicio físico

 

Recientemente (o ya no tanto), la teoría de los sistemas complejos ha cobrado mucho interés y fuerza en las ciencias del deporte y del ejercicio. Ha provocado un cambio de paradigma en muchos de nosotros a la hora de aplicar, evaluar o analizar procesos como la fatiga, las adaptaciones y/o en la monitorización. En este sentido, los sistemas complejos nos ‘complican’ (por huir de relaciones demasiado simplistas) a la vez que paradójicamente nos facilitan (por darle solidez al conocimiento de la realidad) la comprensión de procesos que suceden en el organismo y nos obliga a convivir con parte de desconocimiento e incertidumbre. Pero esta parte de desconocimiento y de duda de lo conocido no significa que no podamos analizar, y en parte entender, qué pasa en el cuerpo humano desde la perspectiva del entrenamiento. ¿Y qué tiene esto que ver con la economía de un pueblo? Sin intención de ser reduccionista, vamos a ello.

 

Para hacer este símil, nos vamos a basar en dos aspectos fundamentales: 1) la ‘jerarquía’ (más global/macro o más aislado/micro) de los indicadores de adaptación o de estrés; 2) la interacción/compensación/acción entre las partes del sistema y 3) la progresión temporal de estas interacciones.

 

JERARQUÍA DE LOS INDICADORES

Imaginemos el organismo y su funcionamiento como la economía de una localidad. Dicha economía local (organismo) se rige por el estado y funcionamiento de sus partes (restaurantes, frutería, carnicería, tiendas de ropa…). Cada sector (p.e. alimentación) se asemejaría a un sistema o aparato del organismo (p.e. sistema cardiovascular). Así, evaluar el sector de la alimentación, como parte de la economía local, nos da información de cómo está el sistema -economía local-. Información, objetiva y valida, pero información parcial e incompleta. Y ahí llegamos a la ‘jerarquía’ o ‘estratificación de medidas’ (imagen 1; ‘Variables de control de entrenamiento en resistencia: Estratificación de medidas’).

 

Imaginemos que, para evaluar el estado de la economía local, nos guiamos solamente por el estado del sector de la alimentación. Obviamente, a pesar de que una parte del conjunto nos da una idea del posible estado del ‘todo’, sería demasiado arriesgado. Imaginemos, en este sentido, que en vez de evaluar el estado del sector de la alimentación, evaluamos el estado económico, de ventas, etc. de una frutería en concreto. En la misma línea, el estado económico de esta tienda puede tener relación con el estado del sector, pero también no tenerlo. Y todavía profundizando más, imaginemos que de los 3 trabajadores de la tienda, evaluamos la situación económica de uno de ellos. Puede, sólo puede, que el estado a nivel económico de un trabajador tenga relación con el estado económico de la tienda, ésta con el estado del sector y éste con la economía local. O puede que no. 

A nivel de ejercicio físico, pasa un poco similar. El estado de una medida micro, como sería el estado económico de un trabajador y, en el caso del ejercicio, por ejemplo, la presencia o expresión de determinados genes, pueden darnos una idea del estado de la economía o del potencial adaptativo de un sujeto, respectivamente. Subiendo hacia niveles superiores, el estado económico de la tienda puede darnos mayor información; en el caso del organismo, por ejemplo, los valores de CK (creatina kinasa, marcador de daño muscular) nos daría información a nivel superior que lo anterior sobre el estado de fatiga de un sujeto. Por otra parte, el análisis del estado del sector de la alimentación nos daría un análisis a nivel más cercano del estado de la economía local; al igual que nos lo podría dar en el ejercicio físico el consumo máximo de oxígeno del estado de forma del sujeto. Y ya, en el escalón más global, la situación económica de la población serviría como analogía de, por ejemplo, la percepción de esfuerzo (si hablamos de fatiga), de la percepción de vitalidad, energía, estado general, etc. (si hablamos de monitorización) o del éxito en los resultados deportivos (si hablamos de rendimiento). Y es que además, a niveles superiores, el estado económico de otras localidades y la relación comercial con ellas -en el caso de la economía local- y el ambiente y la relación con otros sujetos -en el caso la percepción general o rendimiento de un deportista-, también marcarán el estado de éstos. Pero nos conformamos y nos centramos, en esta nota, en el estadío inferior a éste como techo.

Como inciso, esto tiene relación con las discusiones, a veces estériles, sobre qué marcador del rendimiento, entre FTP (Umbral de Potencia Funcional), CP (potencia crítica), MLSS (máximo estado de lactato estable) o segundo umbral ventilatorio, es más acertado. Y no hay más acertado o menos. Simplemente trabajan a diferentes escalas. El FTP está a una escala más cerca del global ya que recoge, en su cálculo, aspectos que per sé tienen más relación con el rendimiento; al final 1 hora -atendiendo a la definición primaria del concepto- de un test de campo engloba muchas más variables que afectan también el rendimiento (ambiente, capacidad de sufrimiento, resistencia a la fatiga…) que, por ejemplo, un test incremental que busca proporcionar un entorno, protocolo, etc. idóneos para el cálculo de una variable. Sin querer ahondar más en ello, la CP (indicador también bastante ‘global’) y, posteriormente el MLSS, estarían seguramente situados a posteriori del FTP.

Entonces, y al respecto de lo anterior, ¿no sirve de nada analizar la situación de un trabajador en concreto o la situación de una tienda en particular? Sí, tanto las medidas más aisladas como globales tienen su importancia, al menos bajo mi punto de vista (entiéndase, primero, que hay que cerciorarse de que lo que medimos haya evidencia al respecto de su utilidad y a su vez que la medida se toma de forma válida y exacta. A su vez, valorar también la ecología, instantaneidad y accesibilidad para elegir unas u otras). Dicho esto, seguimos con el símil. Una medida aislada -medidas de monitorización en la parte ‘inferior’ o ‘media’ del sistema- como por ejemplo, la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) -partiendo ya de su propia oscilación diaria y que la medimos en un momento puntual- o la situación económica de una tienda -añadiríamos más inexactitud si nos rigiésemos por lo que vende sólo un día concreto-, nos da información del estado de un sistema, ya sea el organismo o la economía local. Esta medida sí nos puede ser útil, pero si la ponemos en el contexto del todo. Por ejemplo, si en una analítica  los valores de ferritina salen en el límite inferior e incluso por debajo de lo esperado o recomendable, aun no habiendo síntomas de cansancio, fatiga general (indicadores más globales) u otros, seguramente el médico o la médica pautará suplementación para prevenir una más que posible anemia. Es decir, a pesar de que los indicadores globales nos dan una mejor referencia del estado del sistema, los indicadores aislados nos permiten ‘anticiparnos’ a cambios que puedan acontecer. En este caso, si la tienda en un día concreto no vende nada, ¿significa que la economía local esta en mal estado? No. Pero puede anticipar que, si no vende nada en días sucesivos, empiece a entrar en crisis y pueda, en última instancia, cerrar. Igualmente aunque se diera esto, puede que las economías familiares a nivel general estuvieran en muy buen estado y los demás negocios fueran fenomenal. Y por tanto, la economía local esté en muy buen estado. O sea, que la medida más global (estado de la economía local) es la que nos da una visión más exacta y válida del sistema. Lo mismo con la RPE (con la adecuada educación e interiorización ya que, por ejemplo, se puede alterar por condiciones sociales como correr con gente), el estado general y el análisis del rendimiento per sé. Si, en el caso de la localidad -también del  organismo- nos rigiésemos por el análisis de una parte aislada, llegaríamos a conclusiones incorrectas. 

Ello, no obstante, no puede invalidar medidas que sí se han visto que tienen una alta validez y correlación directa con el estado general del sujeto. Por ejemplo, si cierra el negocio con más peso en la economía local, aunque sea una parte del sistema, puede ser evidente que la economía local estará sufriendo. Y sería absurdo no prestarle una adecuada atención. A nivel de entrenamiento, siguiendo con el símil, si una atleta ha tenido una pérdida del ciclo menstrual, sería muy irresponsable no analizar las posibles causas puesto que es un marcador aislado pero, a su vez, cercano a la globalidad, a pesar de que la atleta se pueda sentir bien y con energía o salgan los ritmos entrenando. Habrá medidas que haya que prestar mucha atención, aun siendo una parte incompleta del pastel. Hay que evitar asociaciones directas entre estímulo-efecto e incluso, a veces, cuestionarnos lo que hemos aprendido, pero no perder lo que parece que se sabe y hay una fuerte evidencia (sea empírica, clínica, científica… o de sentido común).

Por contra, y esto es clave, habrá indicadores que, por omisión o desconocimiento, no se midan. Por lo que, y esto sigue siendo clave, las medidas aisladas, aun con una visión de conjunto, siempre nos darán una visión parcial e incompleta de la globalidad. Puede que los encargados de analizar la economía local analicen el estado de algunas tiendas y de otras no, el estado de algunos sectores y otros no, y la situación laboral de ciertos individuos y no de otros. Lo que tratarán -entiendo- es de escoger aquello que tenga más representación para evaluar la globalidad. Ello les dará una idea general del estado económico de la localidad; pero una idea, como ya sabemos, con información parcial e incompleta. Pues lo mismo nos pasaría a los entrenadores. Si medimos, realizamos o monitorizamos la VFC, el lactato, la frecuencia cardíaca (FC), analíticas sanguíneas, análisis de gases…, nos aproximan a conocer el estado de partes -más o menos micro o macro- del sistema. Por ello, siempre hay que actuar con cautela cuando nos fijamos en indicadores aislados, ya que continuaremos conviviendo con la incertidumbre, puesto que habrá partes del sistema que no valoremos. Por ejemplo, puede que haya negocios que no se estudien (p.e. medidas que no se tienen acceso por logística o presupuesto), puede que haya familias de las que no se sepa de sus ingresos o gastos (p.e. medidas que todavía no se pueden medir con asiduidad), puede que haya economía sumergida (p.e. mapa genético relacionado con el rendimiento por descubrir) que, por tanto, no se cuantifiquen. Incluso, y aunque es otro tema, lo que podamos valorar (p.e. test de campo) puede condicionarnos a la hora de prescribir o programar el entrenamiento (‘entrenamiento condicionado por la evaluación’), ya que los contenidos que evaluamos pueden ganar peso respecto a aquellos que no podemos evaluar (pero son igual de importantes), lo cual hay que tener en cuenta para no caer en ese error.  

Otro error del análisis de un parte aislada en un momento concreto es no pasar el filtro de la ‘fractalidad’ (hecho o patrón que se repite a diferente niveles o escalas, por ejemplo a escalas temporales). Por ejemplo, sabemos que el rendimiento de un sujeto no sube de una manera lineal, si no que, en ese proceso (imaginemos ascensional) hay ‘baches’ y que, si justo se hace un test de campo un día de ese ‘bache’, probablemente no nos deje ver el progreso real a una escala temporal más amplia. Además, esa variabilidad forma parte inherente en la adaptación de un sistema. Hay diferentes estímulos a los cuales el cuerpo responde y esta variabilidad es parte de la ‘salud’ del sistema. Un ejemplo simplista y sin esa perspectiva fractal, pero válido para entender la respuesta adaptativa de un sistema, es la variabilidad de la cadencia (como podría ser otro parámetro biomecánico) en bajadas. Esto se ha relacionado incluso con el rendimiento en trail running, y es que un ‘buen bajador’ o una ‘buena bajadora’ son capaces de ir a altas cadencias cuando se requiere y a más bajas cadencias cuando se necesita; en cambio, una baja capacidad técnica y de adaptación pobres se ve en ‘bajadores’ en los que la cadencia varía poco, independientemente de que terreno sea más o menos técnico, más o menos empinado, etc., aunque la media de la cadencia sea la misma de la de los ‘buenos bajadores’.

Volviendo a lo anterior, en definitiva, lo que sería interesante es tener medidas válidas que nos aporten mucha información; medidas que de manera aislada que nos permitan anticiparnos y nos aporten información concreta y precisa del estado de una ‘parte’ (más o menos micro) del sistema y, esto, siempre ponerlo en contexto y dentro de medidas globales como clara representación del estado del sistema (imagen 2: ‘Variables de control de entrenamiento’). Además, estas ‘partes aisladas’ interaccionan, se retroalimentan y se relacionan entre sí. Y eso nos lleva a la segunda parte: la interacción.

 

INTERACCIÓN ENTRE LAS PARTES DEL SISTEMA

Empecemos con un ejemplo. Cuando tenemos un 3 y un 2 en una operación matemática, desde la perspectiva de la complejidad, conocer el 3 y el 2 no es suficiente. A veces, desde este punto de vista, esto puede ser un 3 ➕ 2; a veces, un 3 ➖ 2; a veces, un 3✖️2; y, a veces, un 3 ➗ 2. Es decir, conocer los elementos de, en este caso, una operación, no tiene demasiado interés; lo que tratamos es de, a parte de conocer cada elemento, la interacción que existe entre ellos. Y ahí está la esencia de la complejidad y, a su vez, lo complicado. Y para ello, la mejor herramienta es leer, comprender y estudiar.

Además, como sabemos, el estado del sistema no es igual a la suma del estado de las partes. No es igual a analizar cómo está cada parte por separado, si no que cada una de estas partes interaccionan entre sí. Desde el punto de vista del rendimiento, la mejora global es lo importante, más allá de la mejora aislada. Por tanto, a nivel competitivo, ¿de qué sirve mejorar el consumo máximo de oxígeno si esto no redunda en una mejora del tiempo o resultado de competición? A veces, nos obsesionamos con cierto parámetro que tiene una alta correlación con el rendimiento y esto nos aparta de ver el todo en su conjunto. 

Personalmente, un concepto que considero muy interesante y que tengo siempre en mente es el de ‘sinergia de la dosis’, lo cual amplía quizá, de alguna manera, el concepto de interferencia. Es decir, que si una cosa por separado, por mucho que mejore algo, no afecta positivamente al conjunto -o no afecta e incluso afecta negativamente-, puede que no sea interesante. 

¿Valorar meter dobles sesiones será interesante si resta horas de sueño? ¿Privar a un deportista de salir en grupo, aunque sea para respetar la ‘intensidad ideal’, puede ser más interesante que los beneficios psicológicos de ese ‘acto social’? ¿Pautar cierto contenido que puede ser idóneo será interesante si exige mucha capacidad de sacrificio al deportista? ¿O mejor utilizar esa ‘fuerza de voluntad finita’ para otra cosa? ¿Si pongo el foco en contenidos para mejorar la subida puede ir en detrimento de la habilidad de bajada? ¿De qué sirve ‘decidir’ si caminar o correr en determinada pendiente solamente desde la perspectiva energética -gasto a través del consumo de oxígeno- sin tener en cuenta la implicación muscular, esfuerzos previos y posteriores, la incomodidad muscular localizada, la afectación por la tecnicidad del terreno e incluso la percepción de esfuerzo? ¿Cómo afecta eso en el rendimiento general? ¿Cómo afecta a todos los niveles el entrenamiento en llano o cruzado a la subida o la bajada? ¿Me puede servir para crear mejores sinergias en la dosis para mejorar el rendimiento? Son aspectos que, al final, entran en juego para individualizar la prescripción de entrenamiento, a todos los niveles. Y pasa parecido con la relación estímulo-respuesta y con el estrés y la carga de entrenamiento. En el primer caso, tendemos mucho a encasillar ciertos estímulos con ciertas respuestas y adaptaciones. ¿Acaso no puede mejorar el consumo máximo de oxígeno sin hacer ‘series’ de alta intensidad? ¿Acaso no se mejora el rendimiento en carrera con entrenamiento, por ejemplo, sobre la bici -saltándonos así el principio de especificidad-? Sin perder de vista lo que se sabe en fisiología del ejercicio, parece que hay veces que las adaptaciones no son tan ‘obvias’ o tienen una tan alta correlación con el estímulo propuesto, si no más bien con las adaptaciones de los diferentes sistemas corporales (responden creando adaptaciones ante diferentes estímulos de diferente índole). Y respecto a lo segundo, el estrés, es estrés; provenga de la carga de entrenamiento como tal, del trabajo, ambiental o, entre muchas otras, de temas personales. Y eso es unos de los problemas de los modelos de cuantificación de la carga. Primero, porque no cuantifican el estrés total (sólo se centran en lo que pasa entrenando) y, por otra parte, meten dentro de un ‘mismo saco’ el estrés/carga que puede hacer más hincapié o menos en diferentes sistemas. Por ejemplo, no se puede igualar a un número el impacto que tiene un entrenamiento de baja intensidad con el de alta intensidad, al igual que no se puede igualar el impacto de una subida al de una bajada. Son estímulos diferentes. Hay más -o menos- estrés mecánico, metabólico, mental o muscular en unos que otros. Y por eso, es tan importante la monitorización de diferentes variables en el conocimiento de la adaptación. También, esto lo podemos trasladar a los modelos de predicción de, por ejemplo, la fatiga aguda/fatiga crónico/estado de forma: se asumen demasiadas constantes y, en su esencia, no atienden a la complejidad como parte inherente de la adaptación. Por eso, aunque sirven como aproximación, fallan; y, por ello, hay que ser muy cautelosos con su interpretación.

En definitiva, y volviendo a lo anterior, cada una de las partes del sistema se afectan entre ellas, se compensan y/o cooperan para un fin común. Volviendo a la economía local, ¿qué pasa si cierra un negocio? Si un negocio cierra (p.e. un restaurante), influirá en los demás restaurantes. Seguramente, se verán beneficiados a modo de clientes. Ello puede hacer que necesiten contratar a más camareros, por poner un ejemplo. Ello puede que haga que el negocio crezca. Ello, podrá ser beneficioso a nivel micro (del negocio) pero, cuando el objetivo es común (p.e. economía local) probablemente no lo sea. A lo mejor, por el cierre de ese restaurante, los proveedores locales tiene unos menores ingresos (p.e. una panadería pierde un cliente importante). Puede que, por otra parte, algún miembro de una familia se haya quedado sin trabajo por el cierre de ese restaurante. Y eso a nivel de economía local no sería positivo. Es decir, afectará a los elementos del sistema, de una manera u otra. Contrariamente, si un elemento progresa (imaginemos una fábrica de muebles), podrá seguramente influenciar a otros elementos del sistema. Por ejemplo, si una fábrica crece, puede que se necesiten más trabajadores, esos trabajadores se podrán quedar a comer en bares del pueblo, puede incluso hacer que familias se muden a vivir al pueblo, esto influya en ventas/alquiler de hogares, puede que incluso aumenten el número de niños o niñas que acuda a la escuela local… y un largo etcétera. O sea, también el aumento de un negocio puede tener impacto en otros elementos del sistema. También que se vean menos limitados en su crecimiento. A nivel de adaptaciones, ¿a caso mejorar un sistema como objetivo no puede inferir en la mejora de otros? Por ejemplo, un aumento de la musculatura inspiratoria puede mejorar la captación de aire (y de oxígeno) y con ello, el sistema de distribución y, en consecuencia, de utilización de oxígeno verse menos limitados. También, otro ejemplos más elocuente, es lo que se ha visto con entrenamientos en condiciones de calor, donde a partir de adaptaciones propias de entrenar en calor (aumento del volumen plasmático) el organismo, tratando de normalizar los niveles de hematocrito (proporción de glóbulos rojos en sangre) aumenta la masa de hemoglobina (y por tanto, aumenta la cantidad de oxígeno que se puede transportar). Es así, como una adaptación aislada no es tal, si no que tiene impacto en el resto del organismo. Y así podría suceder con muchos más ‘limitantes’, atendiendo a esta interconexión e interacción. De hecho, es probablemente el estudio de estos fenómenos y procesos hacia los que evolucionará la fisiología, también llamada ‘fisiología de redes’. 

En la misma línea, pasaría similar con el continuum de fatiga. Es decir, si un negocio va empeorando o que el gemelo derecho se empiece a ‘cargar’, son ejemplos de que hay algo en el sistema que puede empezar a generar cascadas de reacciones. Habrá veces, que el sistema lo pueda solventar. Por ejemplo, el ayuntamiento podría generar ayudas o reactivar el consumo con algunos incentivos económicos; el cuerpo, por otra parte, puede cambiar la técnica de subida para incrementar la activación de los músculos de la cadera o, simplemente, caminar en vez de correr para que el este músculo tenga un menor implicación. Si no, el gemelo acumulará fatiga periférica y localizada que, por ende, hará bajar la capacidad de genera fuerza. 

Esto, por otro lado, podrá haber sido causado por una mala gestión del negocio o, en el caso del ejercicio, por una mala gestión de la intensidad o bien por cierta musculatura que no hace correctamente su función (p.e. sóleo) que hace que otra (gemelo) trabaje más (interacción entre las partes). O sea, que para realizar un trabajo total, el porcentaje que asume cada parte puede cambiar cuando hay alguna de éstas que no funciona correctamente, que se empieza a fatigar o, en última instancia, que colapsa. Cuando no hay un estado de ‘equilibrio’ por un estrés que no se puede asumir con ese estado, el trabajo se va redistribuyendo. Y eso no es negativo en un inicio (de hecho es necesario, por ejemplo, para causar adaptaciones al entrenamiento), pero sí que, si prosigue esta ‘cascada’ de ajustes, puede empezar a provocar el fallo de elementos del sistema en cadena. Y eso, por ejemplo, bien lo saben los corredores y corredoras de ultradistancia, donde quizá todo esto se hace más evidente si cabe: preparan estrategias precias para que no haya ninguna parte del sistema que pueda colapsar o, al menos, que no pueda ser compensada, y evitar así la cascada de encadenar elementos que empiezan a fallar. Si descargando un camión, de dos trabajadores, uno se escaquea, el otro deberá trabajar más. Si el que lleva la transpaleta (por ejemplo musculatura respiratoria) no puede ir bajando la mercancía para ser descargada porque se fatiga, los trabajadores (por ejemplo sistema cardiovascular) no lo podrán descargar (reparto de sangre oxigenada), y el ritmo de trabajo (potencia generada) disminuirá.  Si la hidratación no es adecuada (transpaleta), por muchos carbohidratos que ingiramos (trabajadores) no se podrá dar el vaciado gástrico (descarga del camión). Elementos que interaccionan, cooperan y están interconectados entre sí. 

¿Alguna vez te ha pasado que en alguna carrera por falta de motivación, por calor… no has dado todo lo que tenías y muscularmente al día siguiente estabas extremadamente recuperado? Puede que, en este caso, el sistema neuromuscular (capacidad de generar fuerza) se viera limitado y, por lo anterior, el ritmo se redujera (por tanto la fuerza generada, la zancada, el impacto y, en última instancia, el daño en las fibras musculares). Otro ejemplo sería cuando se le quita trabajo al departamento de recursos humanos (p.e. se cambia la cadencia al correr a un mismo ritmo y se quita ‘impacto’ a la rodilla) para dárselo al departamento de contabilidad (o sea, a nivel biomecánico el impacto que se resta de un sitio -rodilla- se va a otro sitio -tobillo-), y eso hay que tenerlo en cuenta. Interacción entre las partes, desde luego. Y esto puede ir más allá y con múltiples cascadas más. En el entrenamiento, hay que identificar los ‘elementos aislados’ que nos dan información útil y analizarlos, cuantificarlos y medirlos. Ello nos puede ayudar, sabiendo que si ‘tocamos’ un elemento puede desencadenar efectos en otros, a tener un sistema más adaptativo y menos limitado. Buscamos intentar hacer el proceso fácil y operativo dentro de un sistema caótico. Y hay que saber convivir con esa, a veces, falta de explicaciones simplistas y con esa incertidumbre e incapacidad de predicción inherentes a los sistemas complejos. 

 

PROGRESIÓN DE AJUSTES Y COMPENSACIONES ENTRE LAS PARTES DEL SISTEMA

Volviendo a la fatiga y a ese hipotético cierre de un negocio y relacionándolo, por ejemplo, con un incremento en la intensidad en la primera subida de carrera (medida con frecuencia cardíaca -a pesar de que es un marcador bastante global en resistencia puesto que también responde al calor, nerviosismo, estrés, sobreentrenamiento, intensidad…-, lactato o cualquier marcador común de intensidad o carga interna), son situaciones identificables en las que puede empezar a colapsar el sistema. De hecho, cuando a nivel de intensidad de carrera se ‘sale de punto’ (se sobrepasa cierto grado de intensidad), se aceleran las respuestas fisiológicas. A veces esto es necesario en carrera, pero ello se debe tanto atender (entrenarlo) y prever (gestión del pacing). En todo caso, estas medidas aisladas hay que tomárselas como ‘señales’, no como dogmas. No tienen un impacto por sí mismas, si no por el colapso y la falta de capacidad de compensación que pueden causar en el sistema. Salvar un negocio por parte del ayuntamiento puede que no tenga un impacto directo e instantáneo a nivel general en la economía local, pero sí puede ser parte de una interacción consecuente. Al igual que puede que tener una baja variabilidad cardíaca no tenga impacto o no se vea reflejado en la percepción de vitalidad al levantarse de la cama. Esa percepción de vitalidad (al igual que el estado de la economía local) es un indicador más eficaz del estado del sistema, pero, las medidas aisladas nos ayudan a la toma de decisiones. Puede que un día que la variabilidad cardíaca sea baja (o el cierre de un negocio) no cambie nuestra toma de decisión (además por la variabilidad de esta durante el día) pero, ¿y si está baja 2 o 3 días seguidos? ¿Y si cierran tres negocios en menos de un mes? Al menos, habrá que prestarle atención para, sobre todo, analizar posibles causas y anticiparnos a posibles consecuencias. Es decir, esta información nos ayudará a decidir y actuar. Si ponemos el foco correcto, nos ayudará a analizar las partes poniendo la atención en el conjunto.

Si hacemos caso omiso durante una carrera de ultradistancia a, por ejemplo, las cantidades que habíamos planificado beber (previsión y anticipación ante un posible elemento disruptivo) el organismo, más pronto o más tarde, cuando empiece a sentirse deshidratado, nos los hará saber con la sensación de sed (aunque hay recomendaciones de beber según la sed, probablemente si  quieres rendir en ultra debes ser más previsor). Si no hacemos caso a eso, dado que el volumen plasmático se habrá reducido por la deshidratación, habrá menos sangre para enfriar la piel y, entre otros aspectos, el vaciado gástrico se verá afectado (con ello aparecerá la sensación de que ‘no entra nada’) y la temperatura corporal se verá aumentada. Se tendrá que bajar el ritmo e, incluso, aun bajándolo, habrá un punto en el que el sistema colapsará y se tendrá que parar (imagen 3). Es decir, se llegará a un punto de un estado irreversible (al menos, temporal) y, si lo miramos a diferente escala temporal (otro término muy investigado en sistemas complejos) como sería el medio-largo plazo, y poniendo el sobreentenamiento o una lesión ósea como ejemplo, podrá causar diferente devenir en el sistema (por ejemplo acciones que causen tal ‘daño’ que puedan ser parcialmente irreversibles). Ello queda muy patente en edades tempranas o con ventanas de oportunidad en el desarrollo o no de ciertas habilidades y/o en la limitación o no en el desarrollo de capacidades en el futuro.

 

REFLEXIONES FINALES

Y si has llegado hasta aquí, felicidades por aguantar este ‘tostón’. Bajo mi punto de vista, creo que las teorías de los sistemas complejos abren puertas hacia respuestas desde una perspectiva mucho más holística e integrada, huyendo del abordaje y solución de problemas desde un único punto de vista, desde una única disciplina o desde perspectivas  que no contemplan el ‘todo’ en su conjunto. También ayudan a ampliar el foco, al menos en mi caso, mucho más allá de las variables fisiológicas que puedan explicar e intervenir en el rendimiento, e incluso dentro de la propia fisiología, así como a desmarcar los objetivos frecuentemente del foco condicional y fisiológico y poder centrarse en otro tipo de contenidos. 

Y es que, al final, los sistemas complejos ayudan a entender ciertas situaciones que pasan en la realidad y superan la capacidad de predicción: ¿Cómo se va a reaccionar frente a una situación nueva o imprevista de carrera? ¿Cuando dos deportistas van juntos al final de carrera, ‘sólo’ la fisiología explica quién ganará o también lo hará en su conjunto la mentalidad, experiencia, tolerancia al sufrimiento…? ¿Hay relación -hipótesis propia- entre el pacing de carrera y la confianza-seguridad del deportista? ¿Planteamos, entonces, a partir de diferentes variables la estrategia de carrera? ¿Cómo afecta eso a la toma de decisiones en carrera? ¿Será importante representar por tanto, en mayor o en menor medida, el contexto y situaciones que se puedan dar en carrera, verdad? 

Cuando uno acude a un trabajo nuevo en su primer día, todo es nuevo, todo produce estrés y nerviosismo, el organismo tiene menor capacidad de respuesta y por tanto puede responder de una manera muy diferente a, por ejemplo, cuando ya se lleva un mes o dos. En el mismo sentido, ¿alguien responde igual a su primera carrera -imaginemos, internacional- que cuando lleva ya 10? Lógicamente no. Al final, al menos bajo mi punto de vista, los sistemas complejos creo que permiten entender que hay múltiples factores que se relacionan entre sí para explicar y conseguir rendimiento. Que exponerse a situaciones similares a lo que se pueda encontrar en competición es una buena aproximación. Entrenar elementos de manera aislada (p.e. subidas a ritmo constante o al MLSS) puede darnos mejoras, pero no explicará el rendimiento en subida si no se traslada a competición (p.e. influencia social, presión-estímulo del ‘dorsal’, influencia esfuerzo previo, cambios de ritmos provocados por otros corredores o corredoras… y demás estímulos). No significa que de manera aislada no sea productivo; lo que significa es que esa parte es precisamente eso, solo una parte (importante en deportes de resistencia, todo sea dicho) del pastel. ¿Acaso no conoces a deportistas que en competición rinden menos que entrenando y al revés? ¿Por qué hay veces que preparando una competición muy concienzudamente sale peor que otra que tenemos como objetivo secundario?  Obviamente estas explicaciones van más allá de lo puramente fisiológico e, incluso, de la teoría del entrenamiento. Son cosas que pasan y que tienen mayor cabida y sentido, como todo proceso, dentro los sistemas complejos. Son relaciones a todos los niveles dentro de un sistema.

Y es que, además, los sistemas complejos son una oda al principio de la individualidad. Es algo que no está relacionado o unido de por sí, pero sí creo que lo recalca en cierta forma. La poca capacidad de predicción sobre cómo responde cada sujeto; el análisis de experiencias anteriores, bagaje previo… necesarios par ‘intuir’ posibles respuestas; la idea de que, además, ese individuo no es el mismo que cuando, por ejemplo, se le aplicó un estímulo antes que ahora… son ideas muy razonables y que tiene relación con la individualización. Se puede ver, en la práctica, cómo hay sujetos a los que les gusta y les va bien (suma al proceso) tomar cada dato y a otros, en cambio, que eso les ‘agobia’ (resta sinergia del proceso). Hay quienes prefieren planificar cada detalle de cada entrenamiento o de una carrera y hay quienes, por contra, prefieren mayor flexibilidad. Hay atletas que necesitan un tipo de apoyo o ‘coaching’ más cercano y, otros, con mayor independencia. Hay deportistas que son capaces de asimilar y aplicar muchas indicaciones y, otros, en los que lo más optimo es minimizarlas. En realidad, los sistemas complejos no aportan nada nuevo a esto pero, al menos bajo mi punto de vista, sí lo resaltan y nos hace ser más conscientes. 

Por otro lado, otro tema bastante común es comparar inteligencia biológica (humana, capacidad que ha permitido a la humanidad adaptarse y sobrevivir) con la inteligencia artificial (programación que busca realizar tareas de análisis y procesamiento que requieren de inteligencia humana, pero con mayor optimización del tiempo). Este debate, que quizá ya no es tal dada la incapacidad de predicción del devenir y de las consecuencias de ciertos procesos -biológicos o no-, parece tener como conclusión que la inteligencia artificial no podrá sustituir a la inteligencia biológica. El papel de las emociones o la idea de que cada situación es nueva (por tanto ni el sujeto es el mismo ni el contexto tampoco, por muchos elementos que estén contemplados en un modelo) son aspectos que apoyan este postulado. Cualquier plataforma deportiva con una base de datos enorme (‘big data’) puede, con modelos y algoritmos elaborados, tener un alto valor a todos los niveles. Conocer dosis dónde sea común una buena respuesta, dar una aproximación del estado de recuperación, identificar factores que sean importantes en el rendimiento, análisis, extracción de datos y manejo de información para mejorar la toma de decisión e, incluso, ser punto de referencia para población que no se puede permitir a un entrenador o entrenadora (cómo ya lo hacen muchas aplicaciones y muchas marcas de relojes, por ejemplo), pueden ser argumentos muy interesantes. O sea, que es innegable la ayuda que supone y va a suponer la inteligencia artificial a todos los niveles y, concretamente, en el mundo del deporte, el ejercicio físico y el rendimiento. Una máquina, obviamente, puede manejar más datos que nosotros; puede hacer cosas en un tiempo extremadamente inferior a lo que tardaríamos nosotros; y, además, seguramente lo hace mejor y con menos margen de error. Y sería poco inteligente no poder usar todo aquello que nos puede aportar. No obstante, hay otras cosas que no se podrán sustituir. En un algoritmo, seguramente nunca se podrán tener en cuenta todos aquellos factores que influyen ni, por descontado, la interacción entre cada unos de estos componentes. Además, cuando se busca ir al detalle y a la máxima individualización (huyendo de medias o dosis generales), necesitamos más. La inteligencia artificial acota, pero no pule. Nos da puntos de partida, nos da información; pero nosotros la tenemos que concretar para entender, asumir y aplicar. Hay entrenadores cuya filosofía es dar pocas indicaciones, pero precisas. Pues sería algo parecido. De hecho, unos de los retos actuales en la sociedades modernas es más el filtrado de información que el acceso a ella. Probablemente sea mejor tener pocas cosas claras que muchas por aclarar y, en esto, la inteligencia biológica probablemente vaya siempre por delante.

En definitiva, creo que las teorías de los sistemas complejos están (y seguirán) aportando mucho a la comprensión del rendimiento y de los factores que lo explican. Y ello nos ayuda a poder mejorarlo. A mí, al menos, me ha cambiado -y me seguirá cambiando, espero-, la visión sobre muchas cuestiones; queda mucho por aprender sobre cómo funciona y se adapta el organismo y, gracias a ello, aprender a poder tomar mejores decisiones en el proceso de entrenamiento. Y es que en realidad, los sistemas complejos proporcionan un visión compleja pero a la vez más simplificada del proceso de planificación. Cierto es que es necesario conocer la fisiología para entender diferentes proceso y aplicar ciertos estímulos. Ser capaz de decidir qué estímulos aplicar, bajo mi punto de vista, es inherente a la capacidad y voluntad de leer, estudiar y aprender. No queda otra. Pero ello no quita que con los sistemas complejos puede reducir en cierta forma su dificultad. Lo más difícil, quizás, es intentar no perderse en el todo. 

 

 

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