Stanca di allenarsi "a sensazione"
Faulkner ha battuto il suo record con un'IA "fatta in casa"
Ci sono atleti che si affidano agli strumenti che il mercato mette loro a disposizione, e poi c’è Kristen Faulkner. La campionessa olimpica su strada di Parigi 2024, doppio oro, corsa in linea e inseguimento a squadre, ha scelto una strada radicalmente diversa: costruirsi da sola il proprio sistema di intelligenza artificiale per analizzare i dati fisiologici accumulati in quasi un decennio di carriera. Il risultato, a distanza di pochi mesi dall’avvio del progetto, è ciò che la stessa atleta descrive come il suo miglior dato di potenza sui 20 minuti di sempre.
Il punto di partenza del progetto non è una questione tecnologica, ma una lacuna scientifica. Faulkner, che corre con il team EF Education-Oatly, ha spiegato pubblicamente, attraverso un post su LinkedIn, che le ricerche di cui aveva bisogno sul proprio corpo semplicemente non esistevano. Il problema riguarda in particolare la scarsità di studi dedicati alle atlete di alto livello: una realtà ancora profondamente sottorappresentata nella letteratura scientifica applicata alle prestazioni ciclistiche. Di fronte a questo vuoto, la campionessa statunitense ha deciso di colmarlo in prima persona, raccogliendo e analizzando i propri dati con strumenti costruiti su misura.
Per quasi dieci anni Faulkner aveva accumulato misurazioni biometriche di ogni tipo: frequenza cardiaca, variabilità della frequenza cardiaca (HRV), qualità del sonno, peso corporeo, potenza erogata, temperatura, carico di allenamento, fasi del ciclo mestruale, analisi del sangue e scansioni DEXA per la composizione corporea. Un patrimonio di informazioni che, fino a oggi, era rimasto frammentato tra piattaforme diverse, nessuna delle quali era in grado di restituire un quadro integrato e realmente utile per le decisioni di allenamento. Il problema, sottolinea l’atleta, non era la mancanza di dati, ma l’impossibilità di farli dialogare in modo significativo.
La soluzione che ha elaborato prevede un sistema capace di incrociare tutte queste fonti con 4.400 ore di storia di allenamento, costruendo modelli fisiologici personalizzati. Non si tratta di una dashboard più gradevole o di un ulteriore riepilogo statistico, bensì di modelli allenati sul proprio corpo, con risultati che, nelle sue parole, sono “evidenti, non semplicemente interessanti”.
Ogni evidenza prodotta dal sistema è specifica alla sua storia atletica e orientata alla decisione concreta, non alla mera analisi retrospettiva.
L’applicazione pratica di questo strumento si è già manifestata in competizione. In vista dei Campionati Panamericani 2025, Faulkner ha utilizzato il sistema per ottimizzare la preparazione, conquistando tre medaglie d’oro. È stata poi proprio questa piattaforma a guidarla verso il record personale sui 20 minuti di potenza, un indicatore che rappresenta uno dei riferimenti più consolidati per misurare la forma fisica di un ciclista di alto livello.
Il profilo di Faulkner rende il progetto tutt’altro che sorprendente, per chi la conosce. Prima di dedicarsi al ciclismo professionistico, ha studiato informatica ad Harvard, ha lavorato nel venture capital e continua a investire attivamente in aziende legate all’intelligenza artificiale. Tutto questo bagaglio formativo ha trovato ora una nuova applicazione nel WorldTour, dove compete a pieno regime mentre prepara il proprio obiettivo principale a medio termine: difendere l’oro olimpico a Los Angeles 2028.
La visione che emerge dal suo messaggio va però oltre il caso individuale. Faulkner è convinta che l’intelligenza artificiale possa trasformare la ricerca sulla performance femminile dalle fondamenta, e non intende restare a guardare. Non la presenta come una tendenza tecnologica, ma come uno strumento concreto per colmare un ritardo storico nella conoscenza applicata allo sport femminile d’élite.
C’è anche un filo autobiografico che percorre tutta la vicenda. Faulkner è arrivata al ciclismo in età relativamente tarda e senza i vantaggi di una lunga carriera giovanile tra i professionisti. La risposta che ha sempre dato a questo svantaggio è stata l’analisi meticolosa: prima di ogni corsa europea, studiava le avversarie una per una, memorizzava ogni curva del percorso, ripassava ossessivamente i propri numeri. Ora quella stessa logica ha fatto un passo ulteriore, prendendo la forma di un sistema di intelligenza artificiale concepito e realizzato interamente da lei.