PARIS / LONDON (IT BOLTWISE) – Beim Radsport verschiebt sich der Schwerpunkt spürbar von einzelnen Messwerten hin zu KI-gestützter Auswertung riesiger Trainings- und Gesundheitsdaten. Sensorik am Körper liefert inzwischen Parameter wie Temperatur, Sauerstoffumsatz und sogar Schlafverhalten, die Trainer in Echtzeit interpretieren wollen. Laut Experten bleibt KI im Wettkampf meist auf die Wattwerte beschränkt, während Trainingsdaten für Mustererkennung und Überlastungsprävention genutzt werden. Zielvisionen reichen bis zum „digitalen Zwilling“ und zur Simulation ganzer Touren im Vorfeld.
Der Radsport war lange ein Datengetriebene Disziplin, aber die Art der Daten hat sich in den letzten Jahren grundlegend verändert. Was früher aus Trittfrequenz, Herzschlag und Watt bestand, wird heute durch Körper- und Umweltsensorik ergänzt: Schweißeigenschaften, Körperkerntemperatur, Sauerstoffumsatz und sogar Muster rund um Erholung und Schlaf. Damit entsteht eine Art physiologischer Live-Feed, aus dem Künstliche Intelligenz Regeln, Abweichungen und Trainingseffekte ableiten kann. Entscheidend ist dabei die Grenze zwischen Training und Wettkampf: Viele Teams nutzen KI für Planung und Auswertung, während die Kommunikation im Rennen oft stärker reglementiert ist.
Der praktische Nutzen zeigt sich zuerst im Training. Laut Aussagen eines Head Coaches beim Rennstall Red Bull-Bora-hansgrohe zielt KI auf ein Echtzeitfeedback für Überwachung von Ermüdung, Energiezufuhr und Pacing-Strategien. Gleichzeitig betont John Wakefield, dass dies in erster Linie auf Trainingsdaten bezogen ist. Im Wettbewerb dürfen Athleten typischerweise nur die Wattwerte an die Teams funken; andere Sensorwerte bleiben dann entweder offline am Körper oder müssen selbst abgelesen und in eigene Entscheidungen übersetzt werden. Das macht den Einsatz von KI zu einem Orchestrierungsproblem: Datenqualität, Interpretation und Trainingstaktik müssen konsistent aufeinander abgestimmt sein.
Ein zweiter Hebel ist die Prävention von Übertraining. Team Visma–Lease a Bike setzt hierfür aktuell auf einen Atemvolumensensor, der in einen Brustgurt integriert ist und Bewegungen des Brustkorbs erfasst. Der Head Coach Mathieu Heijboer beschreibt, dass das Atemverhalten Einblicke in die richtigen Trainingszonen liefert und das Team dadurch effektiver trainiert. Technisch betrachtet ist das ein Beispiel für „Feature Engineering“ im Sport: Der Sensor generiert aus Atemmustern und Atemvolumen zeitlich aufgelöste Signale, die anschließend in Trainingsmodelle eingehen. Im Vergleich zu reinen Watt- oder Pulsdaten kann Atemrhythmik helfen, Belastungszustände früher zu erkennen.
Damit rückt auch die Frage nach der Mustererkennung in den Fokus. Dan Lorang, der viele Jahre Head Coach bei Red Bull-Bora-hansgrohe war, beschreibt den nächsten Schritt als intelligentes Managmentsystem, das Trainingseffekte modelliert und Warnsignale erzeugt, sobald Parameter über mehrere Tage nicht im erwarteten Erholungsfenster liegen. Die Vision klingt dabei bewusst pragmatisch: „Vielleicht geht irgendwo ein Lämpchen an“, wenn sich ein Parameter über drei Tage nicht richtig erholt, und der Trainer kann dann gezielt eingreifen. Aus Marktsicht ist das ein Wettbewerbsvorteil, weil Teams schneller aus Daten lernen können als Teams, die nur auf wöchentliches Coaching-Reporting setzen.
Historisch betrachtet ist das keine völlig neue Idee. Schon in den 2000er-Jahren wurden im Radsport umfangreiche Trainingsdaten gesammelt, allerdings fehlte lange die Rechenleistung und die Datenintegration, um Signale systematisch zu verknüpfen. Erst als Sensorik günstiger wurde, Latenz- und Upload-Prozesse reifer waren und moderne KI-Methoden flächig verfügbar wurden, verschoben sich die Erwartungen: von „Wir messen viel“ hin zu „Wir erkennen Muster und optimieren Entscheidungen“. Der Vergleich mit klassischen Tabellen-Workflows zeigt den Unterschied: KI kann mehrere Einflussgrößen gleichzeitig gewichten, etwa Hitze- und Höhentraining sowie wechselnde Bedingungen, ohne dass der Trainer jede Kombination manuell auswertet.
Im Wettkampf selbst bleibt die KI-Nutzung aber oft bewusst begrenzt, unter anderem aus regulatorischen und operativen Gründen. Das erklärt auch, warum Teams besonders in Trainingsphasen große Modellarbeit leisten: Dort ist genug Zeit, den Datenfluss zu sammeln, zu bereinigen und in Trainingspläne zu übersetzen. Ein konkretes Beispiel liefert die Tour Auvergne–Rhône-Alpes: Datenmodellierung bildete die Grundlage für den überraschenden zweiten Gesamtplatz von Luke Tuckwell hinter Isaac Del Toro. Wie der Head Coach schildert, analysierten sie vergangene zwei Tage, berechneten Zeitverluste auf Anstiegen und kombinierten Athletendaten mit Streckenparametern wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Streckenlänge und Anstieg, um abzuschätzen, wie schnell ein Zielprofil Berge bewältigen würde.
Auch das Ernährungsmanagement wandert zunehmend in den KI-Bereich. Heijboer nennt KI als Unterstützung für konkrete Schätzungen vorab, etwa um Ernährungspläne zu kreieren, während am Ende der Mensch – der Ernährungsberater – die finale Verantwortung übernimmt. Das ist eine sinnvolle Arbeitsteilung: KI kann aus Belastungsprofilen und Umgebungsparametern Wahrscheinlichkeiten für Energiebedarf ableiten, doch Qualitätssicherung, Unverträglichkeiten und individuelle Präferenzen lassen sich nicht vollständig automatisieren. Für Unternehmen, die KI im Sportumfeld oder in anderen datenintensiven Branchen betreiben, entspricht das einem Muster: Automatisierung der Vorhersage, menschliche Freigabe in der Entscheidungskette.
Die strategische Langfristperspektive geht noch weiter: Lorang spricht vom „digitalen Zwilling“ des Athleten, bei dem Physiologie simuliert werden kann, um Metabolismus und Herz-Kreislauf-System unter variierenden Bedingungen abzubilden. Ganz so weit sei man zwar noch nicht, aber als Zielbild ist es in der Branche verbreitet. Parallel steigt der Bedarf an Governance, denn Daten wie Körperkerntemperatur, Schlafmuster und Atemsignale gelten in der Regel als besonders sensible Gesundheitsdaten. Für Teams bedeutet das: Datenminimierung, rollenbasierte Zugriffsrechte, sichere Speicherung und transparente Einwilligungsprozesse sind nicht nur „Compliance-Kosmetik“, sondern Voraussetzung, um Trainingsmodelle dauerhaft betreiben zu können. Der nächstes Jahr wirkende Wettbewerbsvorteil liegt dann weniger im Sensor allein, sondern in der sicheren KI-Infrastruktur.
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