Perfil carga-velocidad: ¿individualizado o genérico para estimar el 1RM?

Actualizado el día 2 de abril de 2026 por Adrián Escobar Morales

Una de las primeras preguntas que se hace cualquier entrenador cuando empieza a usar VBT es esta: ¿necesito construir un perfil carga-velocidad individualizado para cada atleta, o puedo usar los valores genéricos de la literatura? La respuesta intuitiva es que el perfil individualizado debe ser más preciso — es específico del atleta, no un promedio de una población. Pero la evidencia científica más reciente matiza bastante esa idea.

Entender bien este punto cambia cómo inviertes tu tiempo en el entrenamiento y cómo interpretas las estimaciones del 1RM que obtienes con el encoder.

Qué es el perfil carga-velocidad y para qué sirve

La relación entre carga y velocidad en los ejercicios de fuerza es lineal e inversa: a mayor carga, menor velocidad de ejecución. Esta relación es estable, reproducible y específica del ejercicio. A partir de ella, el perfil carga-velocidad permite estimar el 1RM diario sin necesidad de llegar al fallo — basta con medir la velocidad con dos o más cargas submáximas y extrapolar la curva hasta la velocidad mínima técnica (el umbral de velocidad al que se levantaría el 1RM).

Esto tiene una utilidad enorme en la práctica: puedes saber el 1RM estimado de tu atleta en cada sesión, sin fatiga añadida, integrándolo en el propio calentamiento. Eso es lo que hace el ADR Encoder automáticamente en cada sesión con la app ADR System.

El debate está en qué perfil usar para hacer esa estimación:

• Perfil genérico: valores promedio de la literatura científica que relacionan velocidad y porcentaje del 1RM para un ejercicio concreto. Por ejemplo, en sentadilla, levantar a ~1,0 m/s equivale aproximadamente al 60% del 1RM según los datos de González-Badillo y Sánchez-Medina.
• Perfil individualizado: curva construida específicamente para ese atleta mediante un test incremental, usando sus propios datos de velocidad contra cargas conocidas.

La lógica detrás del perfil individualizado

La variabilidad interindividual en la relación carga-velocidad es real. No todos los atletas mueven la misma velocidad al mismo porcentaje del 1RM — un powerlifter muy experimentado puede levantar su 1RM de sentadilla a 0,15 m/s, mientras que un atleta más explosivo puede hacerlo a 0,30 m/s. Si usas el mismo umbral de velocidad mínima para ambos, uno de los dos tendrá un error sistemático en la estimación del 1RM.

Por eso la lógica del perfil individualizado parece sólida: si construyes la curva con los datos reales del atleta, la estimación debería ser más precisa. Esta fue durante años la recomendación dominante en la literatura de VBT.

Lo que dice el meta-análisis más completo hasta la fecha

En 2023, Greig et al. publicaron en Sports Medicine el meta-análisis más ambicioso realizado hasta ahora sobre la validez predictiva de los perfiles carga-velocidad para estimar el 1RM. Analizaron 137 modelos de 26 estudios, con datos de 434 participantes en sentadilla, press de banca, peso muerto, cargada y arrancada.

Sus hallazgos son más matizados de lo esperado:

• Los perfiles carga-velocidad tienen una validez predictiva moderada para estimar el 1RM, con un error estándar de estimación del 9,8% (IC 95%: 7,4-12,2%). En términos prácticos, si el 1RM real es 100 kg, la estimación puede errar entre 7 y 12 kg en promedio.
• Los perfiles tienden a sobreestimar el 1RM de forma sistemática — en promedio un 3,7% por encima del valor real (unos 4,5 kg en términos absolutos).
• Y aquí está el hallazgo más sorprendente: el uso de un umbral de velocidad individualizado no produce estimaciones significativamente más precisas que el uso de un umbral genérico. La diferencia entre ambos enfoques fue estadísticamente no significativa (β = -0,4%, IC 95%: -1,9% a 1,0%).

Dicho de otra forma: construir un perfil carga-velocidad completamente individualizado para cada atleta no mejora de forma apreciable la precisión de la estimación del 1RM respecto a usar los valores genéricos de la literatura.

¿Cómo es posible? La explicación

Que los perfiles individualizados no sean claramente superiores puede parecer contraintuitivo, pero tiene una explicación lógica cuando se analiza con detalle.

El perfil carga-velocidad de un atleta no es estable a lo largo del tiempo. Cambia con el nivel de fatiga, el estado de activación del día, las adaptaciones al entrenamiento y los cambios en la composición de fibras musculares. Un perfil construido hoy puede no ser representativo de lo que ocurrirá en dos semanas. Esto reduce la ventaja teórica de la individualización — el perfil «individualizado» también tiene un error inherente porque no es estático.

Además, el mayor problema en la estimación del 1RM no está en la pendiente de la curva sino en el umbral de velocidad mínima (MVT) — la velocidad a la que se levanta el 1RM. Este valor varía mucho entre individuos y es difícil de medir con precisión sin llegar al fallo real. Y paradójicamente, la variabilidad en el MVT afecta de forma similar tanto a los perfiles individualizados como a los genéricos, lo que iguala su error final.

Entonces, ¿para qué sirve el perfil individualizado?

La conclusión del meta-análisis no es que el perfil individualizado sea inútil — es que su ventaja para predecir el 1RM absoluto es más pequeña de lo esperado. Pero el perfil individualizado sigue siendo valioso por otras razones:

• Monitorización longitudinal: aunque el perfil tenga error en términos absolutos, los cambios en la curva a lo largo de un ciclo de entrenamiento reflejan adaptaciones reales. Si la velocidad a una carga fija sube, el atleta ha mejorado — independientemente de cuán precisa sea la estimación del 1RM absoluto.
• Detección de variaciones diarias: el perfil individualizado es más sensible a las fluctuaciones sesión a sesión causadas por fatiga acumulada, calidad del sueño o estado de recuperación. Eso lo hace útil para la autoregulación de cargas aunque el 1RM estimado tenga un margen de error.
• Atletas con características extremas: powerlifters avanzados, levantadores olímpicos o atletas con MVT muy alejada de los valores normativos se benefician más de un perfil propio, porque el error del perfil genérico en esos casos puede ser mayor que el promedio.

Recomendación práctica: un enfoque por etapas

La evidencia sugiere que no hay una respuesta única. El enfoque más eficiente depende del contexto:

Situación	Enfoque recomendado	Por qué
Inicio con VBT, atleta sin datos previos	Perfil genérico	Suficientemente preciso para empezar, sin necesidad de test inicial
Atleta con experiencia media, objetivo monitorización	Perfil individualizado básico (2-3 cargas)	Mejora la sensibilidad a cambios diarios sin coste de tiempo elevado
Atleta avanzado o características extremas	Perfil individualizado completo	La variabilidad individual es suficientemente alta para justificar la inversión
Grupos grandes en deportes de equipo	Perfil genérico o dos puntos	Viabilidad logística — el error es asumible y el tiempo es limitado
Seguimiento a largo plazo del rendimiento	Perfil individualizado actualizado cada ciclo	Los cambios en la curva reflejan adaptaciones reales aunque el 1RM tenga error

Un detalle que la mayoría pasa por alto: la intención de velocidad

Uno de los factores que más afecta a la precisión del perfil, sea genérico o individualizado, es la intención de velocidad máxima en cada repetición. Varios estudios señalan que cuando el atleta no aplica la máxima intención posible en cada repetición submáxima — algo muy habitual en la práctica cuando la carga es «cómoda» — la velocidad registrada es menor de la real y la estimación del 1RM se infla aún más.

Por eso la instrucción al atleta es tan importante como el tipo de perfil que uses: cada repetición debe ejecutarse con la máxima intención de velocidad, aunque la carga sea ligera. Eso es lo que garantiza que la velocidad registrada sea el techo real de ese atleta para esa carga, no una versión reducida por falta de motivación o esfuerzo.

Conclusión

La investigación más reciente muestra que los perfiles carga-velocidad individualizados no predicen el 1RM de forma significativamente más precisa que los perfiles genéricos. Ambos tienen un margen de error moderado — alrededor del 10% — y ambos tienden a sobreestimar el 1RM real.

Esto no significa que individualizar sea inútil. Significa que el valor del perfil individualizado no está tanto en predecir el 1RM absoluto como en detectar cambios relativos a lo largo del tiempo y en permitir una autoregulación de cargas más sensible sesión a sesión. Para eso sí es más valioso que el perfil genérico.

En la práctica, lo más inteligente es empezar con los valores genéricos, ir construyendo el perfil individual con los datos reales que acumula el encoder en cada sesión y usar ese perfil para monitorizar tendencias — no para obtener un 1RM «exacto» que en realidad nunca puede ser completamente exacto sin un test máximo real.

Bibliografía

1. Greig, L., Aspe, R.R., Hall, A., Comfort, P., Cooper, K. & Swinton, P.A. (2023). The predictive validity of individualised load-velocity relationships for predicting 1RM: a systematic review and individual participant data meta-analysis. Sports Medicine, 53(9), 1693–1708. Ver estudio →
2. González-Badillo, J.J. & Sánchez-Medina, L. (2010). Movement velocity as a measure of loading intensity in resistance training. International Journal of Sports Medicine, 31(5), 347–352. Ver en PubMed →
3. Marston, K.J. et al. (2022). Load-velocity relationships and predicted maximal strength: a systematic review of the validity and reliability of current methods. PLOS ONE, 17(10), e0267937. Ver estudio →
4. Ramos, A.G. (2024). Resistance training intensity prescription based on load-velocity relationship. International Journal of Sports Medicine, 45, 257–266. Ver estudio →