Hace décadas que en el ciclismo se dice que los tramposos siempre van un paso por delante de los sistemas de detección y, al menos durante mucho tiempo, eso fue real. En la era moderna, supuestamente la más limpia, los métodos antidopaje son mucho más avanzados, pero se especula con que las sustancias y tácticas de dopaje también. Y ahora emergió la duda sobre si la Inteligencia Artificial puede ayudar a crear nuevas drogas.
Recientemente, en Estados Unidos, se otorgó el nombre oficial al fármaco diseñado por IA de la empresa biotecnológica Insilico Medicine para tratar la fibrosis pulmonar idiopática (FPI): Rentosertib, anteriormente conocido como ISM001-055. Esto representó un hito en el desarrollo de fármacos puesto que se hizo desde los análisis de una inteligencia artificial.
El avance tecnológico en sí mismo es impresionante, y en el ciclismo ya se especula con que si una IA puede diseñar tan rápido un medicamento, ¿puede hacer lo mismo con sustancias que mejoren el rendimiento y que los laboratorios no detecten?
Sustancias modificadas e indetectables: la advertencia desde el entorno de la UCI
Según una fuente cercana a la UCI, en declaraciones a Cyclingnews, no es nada descabellado. “Todavía no hemos visto eso, pero sí hemos encontrado fármacos que ya existían que han sido modificados por IA para obtener beneficios de rendimento más específicos. Es preocupante y muy peligroso”, tiró el anónimo informante.
En el ciclismo ya hubo drogas experimentales en su momento, como el recordado GW1516, un medicamento que se retiró del mercado aún en su fase experimental por ser cancerígeno. La ostarina fue un producto similar en su momento.
Pero a diferencia de esa época, ahora hay IA, con lo que la próxima generación de sustancias para mejorar el rendimiento podría surgir más rápido de lo que la ciencia antidopaje puede hacer para identificarlas. La IA tiene la capacidad de aprovechar conocimientos científicos no difundidos y hacer un desarrollo más eficiente y difícil de detectar.
De hecho, las posibilidades son infinitas, porque la IA hasta podría modificar cada sustancia en función de cada individuo y sus particularidades fisiológicas. De producirse ese hecho, propio de una película de ciencia ficción, los controles -diseñados para detectar sustancias- tendrían un desafío cada vez mayor.
‘Gemelos digitales’ y medicina personalizada: la delgada línea entre el rendimiento y el dopaje
Pero los temores no quedan solo allí. En medicina se está aplicando lo que se denomina gemelo digital, un modelo virtual de un individuo que utiliza datos del mundo real para simular su salida, enfermedades y respuestas del tratamiento. Se hace combinando genética, análisis de sangre, historial médico, imágenes, medicamentos, actividad física, frecuencia cardíaca, sueño, nutrición y otros datos.
En el ciclismo, un gemelo digital podría aplicarse con datos de potencia, pulsaciones, cadencia, velocidad, sueño, cargas de entrenamiento o factores ambientales. Y para peor, no es una utopía, porque en el pelotón ya existen estos gemelos digitales.
En 2026 INEOS anunció que estaba trabajando con la Universidad Swansea para desarrollar estos gemelos y así analizar el rendimiento de sus ciclistas o para poder identificar talentos ocultos y predecir qué jóvenes podría convertirse en figuras.
Con la misma aplicación teórica, se podría personalizar el dopaje. “Con datos suficientes se puede podría determinar qué combinación de testosterona, EPO y cortisona, y en qué dosis, es la mejor para obtener un mejor resultado”, teorízó Yannis Pitsiladis, director del Centro de Ejercicio y Medicina de la Universidad Bautista de Hong Kong.
Y si algo sobra en el ciclismo moderno son datos. “Con los números que se manejan en el ciclismo todo es posible. Por supuesto, también se podría beneficiar a la lucha contra el dopaje al proporcionar a las agencias a cargo una visión más clara de cada atleta”, lanzó.
Aparentemente, es una suerte de carrera armamentista en la que el devenir de la limpieza en el pelotón reside en quién encuentra primero la clave de la ayuda de la IA. Y al menos del lado positivo, ya se trabaja abiertamente en eso.
La contraofensiva antidopaje: algoritmos para predecir las drogas del futuro
“Estamos desarrollando un modelo de IA capaz de predecir las estructuras químicas de futuras sustancias dopantes”, avisó el Dr. Michael Skinnider, profesor asistente del Instituto Lewis-Sigler de Genómica Integrativa de la Universidad de Princeton.
En resumen, como indicó el otrora jefe de rendimiento de Movistar, Mikel Zabala. “No hay que olvidar el pasado. En la etapa de Armstrong o la Operación Puerto el ciclismo lo controlaban los médicos. Ahora la responsabilidad la tienen los ciclistas y, mientras tanto, avanzamos a la posible era donde la IA puede reemplazar el pensamiento crítico”, opinó. En resumen, según como se la use, la IA será un herramienta que puede cambiar el ciclismo, para bien o para mal.
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