Tra le tematiche che verranno affrontate a Nutrimi Sport 2025 (per partecipare all’evento clicca qui) figurano l’innovazione digitale e lo smart coaching, strumenti in continua evoluzione che stanno trasformando il modo di monitorare performance e nutrizione nello sport. Le piattaforme digitali e il coaching nutrizionale a distanza, supportati da dispositivi wearable, stanno aprendo la strada a una nutrizione di precisione sempre più personalizzata sull’atleta.
Ma una delle rivoluzioni della nostra epoca è l’intelligenza artificiale (AI), ormai parte integrante di molti aspetti della vita quotidiana e, più recentemente, anche delle scienze dello sport. Una review pubblicata su Nutrients nel 2025 ha analizzato come l’AI possa contribuire a migliorare la salute metabolica, le strategie nutrizionali e il recupero negli sport di resistenza, delineandone potenzialità e limiti.
Metabolic health e nutrizione di precisione: l’AI al servizio dell’endurance
Gli sport di endurance come maratona, triathlon e ciclismo generano enormi quantità di dati fisiologici. Strumenti basati su AI consentono di elaborare e interpretare questi flussi informativi complessi, traducendoli in indicazioni pratiche e personalizzate per allenatori e atleti. Questi modelli integrano parametri fondamentali come frequenza cardiaca, consumo di ossigeno (VO₂), soglia del lattato, variabilità della frequenza cardiaca (HRV) e livelli di glucosio, tradizionalmente raccolti in laboratorio ma oggi sempre più accessibili grazie ai wearable sensors.
Un ambito in forte sviluppo riguarda la valutazione del bilancio idrico ed elettrolitico. I modelli di AI, allenati su segnali fisiologici e biomarcatori del sudore (come concentrazione di sodio, frequenza cardiaca, temperatura corporea e tasso di sudorazione), sono in grado di prevedere lo stato di idratazione e applicare così strategie personalizzate di reintegro dei liquidi e dei sali minerali.
Parallelamente, l’AI trova applicazione anche nella stima delle soglie metaboliche, come la soglia ventilatoria e del lattato consentendo di stimare parametri chiave per la programmazione dell’allenamento senza ricorrere a test invasivi.
Un capitolo a sé è quello del monitoraggio continuo del glucosio (CGM), che, integrato con algoritmi di apprendimento automatico, permette di adattare l’apporto di carboidrati in funzione della risposta glicemica individuale e dell’intensità dell’allenamento, migliorando la gestione energetica nelle fasi prolungate di gara.
Opportunità e limiti di una rivoluzione digitale
I vantaggi sono notevoli: personalizzazione dinamica, decisioni basate su dati reali e supporto continuo al professionista nella costruzione di strategie nutrizionali su misura. Tuttavia, la review evidenzia anche un limite importante: l’accessibilità degli strumenti. I benefici dell’AI non sono distribuiti in modo equo: molte piattaforme di analisi avanzata, dispositivi di monitoraggio e app nutrizionali personalizzate restano costose e di difficile accesso per atleti amatoriali o provenienti da contesti con minori risorse.
Questa crescente disuguaglianza tecnologica, definita digital divide della performance, rischia di ampliare il divario tra chi può accedere a strumenti di precisione e chi ne resta escluso. Perché l’AI diventi una risorsa davvero utile alla comunità sportiva e ai professionisti della nutrizione, sarà quindi necessario promuovere una maggiore accessibilità e inclusività di questi strumenti. Solo così la rivoluzione digitale potrà tradursi in una reale opportunità per tutti gli atleti, dal principiante all’élite.
Bibliografia
Grivas, G. V., & Safari, K. (2025). Artificial Intelligence in Endurance Sports: Metabolic, Recovery, and Nutritional Perspectives. Nutrients, 17(20), 3209. https://doi.org/10.3390/nu17203209
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