{"id":724,"date":"2026-04-02T16:42:31","date_gmt":"2026-04-02T16:42:31","guid":{"rendered":"https:\/\/adrencoder.com\/blog\/?p=724"},"modified":"2026-06-22T11:18:36","modified_gmt":"2026-06-22T11:18:36","slug":"perfil-carga-velocidad-individualizado-vs-generico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/adrencoder.com\/blog\/encoder-deportivo-es\/perfil-carga-velocidad-individualizado-vs-generico\/","title":{"rendered":"Perfil carga-velocidad: \u00bfindividualizado o gen\u00e9rico para estimar el 1RM?"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una de las primeras preguntas que se hace cualquier entrenador cuando empieza a usar VBT es esta: <strong>\u00bfnecesito construir un perfil carga-velocidad individualizado para cada atleta, o puedo usar los valores gen\u00e9ricos de la literatura?<\/strong> La respuesta intuitiva es que el perfil individualizado debe ser m\u00e1s preciso \u2014 es espec\u00edfico del atleta, no un promedio de una poblaci\u00f3n. Pero la evidencia cient\u00edfica m\u00e1s reciente matiza bastante esa idea.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Entender bien este punto cambia c\u00f3mo inviertes tu tiempo en el entrenamiento y c\u00f3mo interpretas las estimaciones del 1RM que obtienes con el encoder.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Qu\u00e9 es el perfil carga-velocidad y para qu\u00e9 sirve<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La relaci\u00f3n entre carga y velocidad en los ejercicios de fuerza es lineal e inversa: a mayor carga, menor velocidad de ejecuci\u00f3n. Esta relaci\u00f3n es estable, reproducible y espec\u00edfica del ejercicio. A partir de ella, el <strong>perfil carga-velocidad<\/strong> permite estimar el 1RM diario sin necesidad de llegar al fallo \u2014 basta con medir la velocidad con dos o m\u00e1s cargas subm\u00e1ximas y extrapolar la curva hasta la velocidad m\u00ednima t\u00e9cnica (el umbral de velocidad al que se levantar\u00eda el 1RM).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esto tiene una utilidad enorme en la pr\u00e1ctica: puedes saber el 1RM estimado de tu atleta en cada sesi\u00f3n, sin fatiga a\u00f1adida, integr\u00e1ndolo en el propio calentamiento. Eso es lo que hace el <a href=\"https:\/\/adrencoder.com\/es\/encoder-deportivo-vbt\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">ADR Encoder<\/a> autom\u00e1ticamente en cada sesi\u00f3n con la app <a href=\"https:\/\/adrencoder.com\/es\/adr-app\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">ADR System<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El debate est\u00e1 en <strong>qu\u00e9 perfil usar<\/strong> para hacer esa estimaci\u00f3n:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Perfil gen\u00e9rico<\/strong>: valores promedio de la literatura cient\u00edfica 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 seg\u00fan los datos de Gonz\u00e1lez-Badillo y S\u00e1nchez-Medina.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Perfil individualizado<\/strong>: curva construida espec\u00edficamente para ese atleta mediante un test incremental, usando sus propios datos de velocidad contra cargas conocidas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La l\u00f3gica detr\u00e1s del perfil individualizado<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La variabilidad interindividual en la relaci\u00f3n carga-velocidad es real. No todos los atletas mueven la misma velocidad al mismo porcentaje del 1RM \u2014 un powerlifter muy experimentado puede levantar su 1RM de sentadilla a 0,15 m\/s, mientras que un atleta m\u00e1s explosivo puede hacerlo a 0,30 m\/s. Si usas el mismo umbral de velocidad m\u00ednima para ambos, uno de los dos tendr\u00e1 un error sistem\u00e1tico en la estimaci\u00f3n del 1RM.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por eso la l\u00f3gica del perfil individualizado parece s\u00f3lida: si construyes la curva con los datos reales del atleta, la estimaci\u00f3n deber\u00eda ser m\u00e1s precisa. Esta fue durante a\u00f1os la recomendaci\u00f3n dominante en la literatura de VBT.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Lo que dice el meta-an\u00e1lisis m\u00e1s completo hasta la fecha<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En 2023, Greig et al. publicaron en <em>Sports Medicine<\/em> el meta-an\u00e1lisis m\u00e1s 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.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sus hallazgos son m\u00e1s matizados de lo esperado:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Los perfiles carga-velocidad tienen una <strong>validez predictiva moderada<\/strong> para estimar el 1RM, con un error est\u00e1ndar de estimaci\u00f3n del 9,8% (IC 95%: 7,4-12,2%). En t\u00e9rminos pr\u00e1cticos, si el 1RM real es 100 kg, la estimaci\u00f3n puede errar entre 7 y 12 kg en promedio.<\/li>\n\n\n\n<li>Los perfiles tienden a <strong>sobreestimar el 1RM<\/strong> de forma sistem\u00e1tica \u2014 en promedio un 3,7% por encima del valor real (unos 4,5 kg en t\u00e9rminos absolutos).<\/li>\n\n\n\n<li>Y aqu\u00ed est\u00e1 el hallazgo m\u00e1s sorprendente: <strong>el uso de un umbral de velocidad individualizado no produce estimaciones significativamente m\u00e1s precisas que el uso de un umbral gen\u00e9rico<\/strong>. La diferencia entre ambos enfoques fue estad\u00edsticamente no significativa (\u03b2 = -0,4%, IC 95%: -1,9% a 1,0%).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dicho de otra forma: construir un perfil carga-velocidad completamente individualizado para cada atleta no mejora de forma apreciable la precisi\u00f3n de la estimaci\u00f3n del 1RM respecto a usar los valores gen\u00e9ricos de la literatura.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfC\u00f3mo es posible? La explicaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Que los perfiles individualizados no sean claramente superiores puede parecer contraintuitivo, pero tiene una explicaci\u00f3n l\u00f3gica cuando se analiza con detalle.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El perfil carga-velocidad de un atleta <strong>no es estable a lo largo del tiempo<\/strong>. Cambia con el nivel de fatiga, el estado de activaci\u00f3n del d\u00eda, las adaptaciones al entrenamiento y los cambios en la composici\u00f3n de fibras musculares. Un perfil construido hoy puede no ser representativo de lo que ocurrir\u00e1 en dos semanas. Esto reduce la ventaja te\u00f3rica de la individualizaci\u00f3n \u2014 el perfil &#8220;individualizado&#8221; tambi\u00e9n tiene un error inherente porque no es est\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Adem\u00e1s, el mayor problema en la estimaci\u00f3n del 1RM no est\u00e1 en la pendiente de la curva sino en el <strong>umbral de velocidad m\u00ednima (MVT)<\/strong> \u2014 la velocidad a la que se levanta el 1RM. Este valor var\u00eda mucho entre individuos y es dif\u00edcil de medir con precisi\u00f3n sin llegar al fallo real. Y parad\u00f3jicamente, la variabilidad en el MVT afecta de forma similar tanto a los perfiles individualizados como a los gen\u00e9ricos, lo que iguala su error final.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Entonces, \u00bfpara qu\u00e9 sirve el perfil individualizado?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La conclusi\u00f3n del meta-an\u00e1lisis no es que el perfil individualizado sea in\u00fatil \u2014 es que su ventaja para <strong>predecir el 1RM absoluto<\/strong> es m\u00e1s peque\u00f1a de lo esperado. Pero el perfil individualizado sigue siendo valioso por otras razones:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Monitorizaci\u00f3n longitudinal<\/strong>: aunque el perfil tenga error en t\u00e9rminos 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 \u2014 independientemente de cu\u00e1n precisa sea la estimaci\u00f3n del 1RM absoluto.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Detecci\u00f3n de variaciones diarias<\/strong>: el perfil individualizado es m\u00e1s sensible a las fluctuaciones sesi\u00f3n a sesi\u00f3n causadas por fatiga acumulada, calidad del sue\u00f1o o estado de recuperaci\u00f3n. Eso lo hace \u00fatil para la autoregulaci\u00f3n de cargas aunque el 1RM estimado tenga un margen de error.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Atletas con caracter\u00edsticas extremas<\/strong>: powerlifters avanzados, levantadores ol\u00edmpicos o atletas con MVT muy alejada de los valores normativos se benefician m\u00e1s de un perfil propio, porque el error del perfil gen\u00e9rico en esos casos puede ser mayor que el promedio.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Recomendaci\u00f3n pr\u00e1ctica: un enfoque por etapas<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La evidencia sugiere que no hay una respuesta \u00fanica. El enfoque m\u00e1s eficiente depende del contexto:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Situaci\u00f3n<\/th><th>Enfoque recomendado<\/th><th>Por qu\u00e9<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Inicio con VBT, atleta sin datos previos<\/td><td>Perfil gen\u00e9rico<\/td><td>Suficientemente preciso para empezar, sin necesidad de test inicial<\/td><\/tr><tr><td>Atleta con experiencia media, objetivo monitorizaci\u00f3n<\/td><td>Perfil individualizado b\u00e1sico (2-3 cargas)<\/td><td>Mejora la sensibilidad a cambios diarios sin coste de tiempo elevado<\/td><\/tr><tr><td>Atleta avanzado o caracter\u00edsticas extremas<\/td><td>Perfil individualizado completo<\/td><td>La variabilidad individual es suficientemente alta para justificar la inversi\u00f3n<\/td><\/tr><tr><td>Grupos grandes en deportes de equipo<\/td><td>Perfil gen\u00e9rico o dos puntos<\/td><td>Viabilidad log\u00edstica \u2014 el error es asumible y el tiempo es limitado<\/td><\/tr><tr><td>Seguimiento a largo plazo del rendimiento<\/td><td>Perfil individualizado actualizado cada ciclo<\/td><td>Los cambios en la curva reflejan adaptaciones reales aunque el 1RM tenga error<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Un detalle que la mayor\u00eda pasa por alto: la intenci\u00f3n de velocidad<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Uno de los factores que m\u00e1s afecta a la precisi\u00f3n del perfil, sea gen\u00e9rico o individualizado, es la <strong>intenci\u00f3n de velocidad m\u00e1xima<\/strong> en cada repetici\u00f3n. Varios estudios se\u00f1alan que cuando el atleta no aplica la m\u00e1xima intenci\u00f3n posible en cada repetici\u00f3n subm\u00e1xima \u2014 algo muy habitual en la pr\u00e1ctica cuando la carga es &#8220;c\u00f3moda&#8221; \u2014 la velocidad registrada es menor de la real y la estimaci\u00f3n del 1RM se infla a\u00fan m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por eso la instrucci\u00f3n al atleta es tan importante como el tipo de perfil que uses: <strong>cada repetici\u00f3n debe ejecutarse con la m\u00e1xima intenci\u00f3n de velocidad<\/strong>, 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 versi\u00f3n reducida por falta de motivaci\u00f3n o esfuerzo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La investigaci\u00f3n m\u00e1s reciente muestra que los perfiles carga-velocidad individualizados no predicen el 1RM de forma significativamente m\u00e1s precisa que los perfiles gen\u00e9ricos. Ambos tienen un margen de error moderado \u2014 alrededor del 10% \u2014 y ambos tienden a sobreestimar el 1RM real.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esto no significa que individualizar sea in\u00fatil. Significa que <strong>el valor del perfil individualizado no est\u00e1 tanto en predecir el 1RM absoluto como en detectar cambios relativos<\/strong> a lo largo del tiempo y en permitir una autoregulaci\u00f3n de cargas m\u00e1s sensible sesi\u00f3n a sesi\u00f3n. Para eso s\u00ed es m\u00e1s valioso que el perfil gen\u00e9rico.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En la pr\u00e1ctica, lo m\u00e1s inteligente es empezar con los valores gen\u00e9ricos, ir construyendo el perfil individual con los datos reales que acumula el encoder en cada sesi\u00f3n y usar ese perfil para monitorizar tendencias \u2014 no para obtener un 1RM &#8220;exacto&#8221; que en realidad nunca puede ser completamente exacto sin un test m\u00e1ximo real.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Bibliograf\u00eda<\/h2>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Greig, L., Aspe, R.R., Hall, A., Comfort, P., Cooper, K. &amp; Swinton, P.A. (2023). <em>The predictive validity of individualised load-velocity relationships for predicting 1RM: a systematic review and individual participant data meta-analysis<\/em>. <em>Sports Medicine<\/em>, 53(9), 1693\u20131708. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1007\/s40279-023-01854-9\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Ver estudio \u2192<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Gonz\u00e1lez-Badillo, J.J. &amp; S\u00e1nchez-Medina, L. (2010). <em>Movement velocity as a measure of loading intensity in resistance training<\/em>. <em>International Journal of Sports Medicine<\/em>, 31(5), 347\u2013352. <a href=\"https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/20180176\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Ver en PubMed \u2192<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Marston, K.J. et al. (2022). <em>Load-velocity relationships and predicted maximal strength: a systematic review of the validity and reliability of current methods<\/em>. <em>PLOS ONE<\/em>, 17(10), e0267937. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1371\/journal.pone.0267937\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Ver estudio \u2192<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Ramos, A.G. (2024). <em>Resistance training intensity prescription based on load-velocity relationship<\/em>. <em>International Journal of Sports Medicine<\/em>, 45, 257\u2013266. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1055\/a-2158-3848\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Ver estudio \u2192<\/a><\/li>\n<\/ol>\n\n\n<div class=\"kk-star-ratings kksr-auto kksr-align-left kksr-valign-bottom\"\n    data-payload='{&quot;align&quot;:&quot;left&quot;,&quot;id&quot;:&quot;724&quot;,&quot;slug&quot;:&quot;default&quot;,&quot;valign&quot;:&quot;bottom&quot;,&quot;ignore&quot;:&quot;&quot;,&quot;reference&quot;:&quot;auto&quot;,&quot;class&quot;:&quot;&quot;,&quot;count&quot;:&quot;6&quot;,&quot;legendonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;readonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;score&quot;:&quot;4.5&quot;,&quot;starsonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;best&quot;:&quot;5&quot;,&quot;gap&quot;:&quot;5&quot;,&quot;greet&quot;:&quot;Valora este art\u00edculo post&quot;,&quot;legend&quot;:&quot;4.5\\\/5 - (6 votos)&quot;,&quot;size&quot;:&quot;24&quot;,&quot;title&quot;:&quot;Perfil carga-velocidad: \u00bfindividualizado o gen\u00e9rico para estimar el 1RM?&quot;,&quot;width&quot;:&quot;128&quot;,&quot;_legend&quot;:&quot;{score}\\\/{best} - ({count} {votes})&quot;,&quot;font_factor&quot;:&quot;1.25&quot;}'>\n            \n<div class=\"kksr-stars\">\n    \n<div class=\"kksr-stars-inactive\">\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"1\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; 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