L'intelligenza artificiale è ovunque e naturalmente il ciclismo non poteva sfuggire a questa evoluzione. Il mondo della bici ha scoperto un amore incondizionato per le nuove tecnologie a metà degli anni 2010, con la struttura del team Sky (ora Ineos) che ha portato questo sport in un'altra dimensione. Ma l'arrivo dell'IA solleva interrogativi: qual è il suo ruolo? Quali vantaggi e pericoli?
Frédéric Grappe, responsabile delle prestazioni della francese Groupama-Fdj, ci guida per vedere le cose più chiaramente.
Gli Emirati Arabi Uniti dominano il settore della tecnologia e dell'intelligenza artificiale: Anna è il nome del software, elaborato dall'azienda emiratina G42, che aiuta Pogacar a diventare ancora più forte. Jeroen Swart, responsabile delle prestazioni della Uae Emirates, ha fornito un esempio concreto di come l'IA contribuisca alla squadra: "Per esempio, l'intelligenza artificiale ci può dire: per l'Amstel, Pogacar avrebbe prestazioni migliori con 65,5 o 66 kg di peso, piuttosto che con i 64 kg che pesa per il Tour de France", ha spiegato al sito bici.pro.
Frédéric Grappe aggiunge: "L'intelligenza artificiale la stiamo implementando gradualmente da diversi anni. All'interno del team, abbiamo sviluppato una piattaforma interna privata che centralizza tutti i dati: allenamento quotidiano, attrezzatura, gare, test, alimentazione, preparazione mentale. Ciò che prima richiedeva diversi giorni di sviluppo, ora può essere fatto molto più velocemente".
L'IA non è utilizzata solo per le prestazioni e gli aspetti correlati, ma consente anche lo sviluppo di strategie di gara. Ad esempio, durante il Tour 2025 la Uae Emirates ha simulato la 18a tappa per perfezionare i movimenti della squadra, ma va notato che l'uso dell'IA durante la gara non è possibile. Dice ancora Grappe: "L'IA può fornire modelli in anticipo, prima della gara, per determinare modelli preliminari e scenari. Ma è necessariamente un'analisi retrospettiva, perché non abbiamo accesso ai dati in tempo reale. Abbiamo iniziato a utilizzarla, e la utilizzeremo ancora di più, principalmente per la strategia di gara per tutto l'anno: calendario, quali corse fare, proiezioni dei punti, efficienza dei corridori e dove guadagnare più punti".
Ci sono anche altri aspetti che rivelano come i team utilizzino l'intelligenza artificiale per rilevare parametri invisibili a occhio nudo. Durante il Tour 2024 la piattaforma del team Lotto (si chiama Brailsports) ha consigliato a Victor Campenaerts di rallentare per evitare uno stress eccessivo durante una tappa. Risultato: tre giorni dopo, il belga trionfava sul traguardo della tappa di Barcelonnette. "Perché la prestazione di un atleta dipende da molti fattori: allenamento, alimentazione, stress, divertimento, ambiente, carichi di lavoro acuti e cronici, condizioni di gara. L'intelligenza artificiale ci permetterà di identificare gruppi di fattori che prima non potevamo rilevare", spiega ancora Grappe.
"ChatGPT è come il mio mentore", sembra dirsi oggi. Privarci dell'intelligenza artificiale sembra un atteggiamento autolesionista, visto quanto è "formulato" questo sport. Frédéric Grappe concorda, pur mettendo in guardia dai pericoli: "Oggi non possiamo fare a meno dell'intelligenza artificiale, non ha senso. Esiste, funziona, quindi dobbiamo usarla, ma dobbiamo essere in grado di controllarla. Non saremo mai in grado di fermare la tecnologia, però dobbiamo regolamentarla. Senza regolamentazione e riflessione approfondita, l'intelligenza artificiale rischia di essere utilizzata in modo improprio."
Ma l'intelligenza artificiale sostituirà la competenza umana? Matthias Skjelmose, danese della Lidl-Trek, vincitore dell'Amstel 2025 davanti a Pogacar ed Evenepoel, l'ha dichiarato in un'intervista al sito Rouleur: "Una delle mie attività preferite è leggere studi su tutto. Mi sono reso conto di quanto sia efficace ChatGPT per questo tipo di cose: faccio domande e mi dà così tante risposte che mi lasciano sempre senza fiato. È come avere il mio professore personale".
Però Grappe mette in guardia da questo tipo di analisi: "Quando parliamo di intelligenza artificiale, dobbiamo essere molto cauti. Esistono diversi tipi di intelligenza artificiale e, oggi, alcune possono ancora produrre circa il 30% di errori a seconda del loro utilizzo. L'errore sarebbe quello di prendere i risultati dell'intelligenza artificiale come verità assoluta. Più intelligenza artificiale c'è, maggiore sarà il livello di competenza necessario per verificare la validità dei modelli e decidere cosa usare e cosa no".
