PLATAFORMAS DE FUERZA Y CONTACTO: ¿MARKETING O REALIDAD?
ATHLETE PLAN | CIENCIA Y METODOLOGÍA DEL ENTRENAMIENTO
Una revisión crítica de la evidencia científica sobre su fiabilidad, sus correlaciones con el rendimiento deportivo y sus limitaciones para evaluar la fatiga y prescribir entrenamiento.
1. La tecnología ha avanzado. ¿También nuestra capacidad para tomar decisiones?
Las plataformas de contacto y de fuerza se han convertido en herramientas habituales en centros de alto rendimiento, clubes deportivos y centros de preparación física.
Mediante pruebas relativamente sencillas, como el Countermovement Jump (CMJ), es posible obtener datos sobre la altura del salto y diferentes características de la función neuromuscular.
Los sistemas más avanzados proporcionan decenas de indicadores relacionados con la fuerza, el impulso, la potencia, la velocidad de desarrollo de la fuerza (RFD), las asimetrías y las diferentes fases mecánicas del movimiento.
Esta información suele presentarse comercialmente como una herramienta para evaluar el rendimiento deportivo, monitorizar la fatiga, controlar la recuperación e individualizar las cargas de entrenamiento.
Sin embargo, existe una cuestión fundamental que los profesionales de la preparación física deberíamos plantearnos:
¿Hasta qué punto estos datos permiten explicar, predecir y mejorar realmente el rendimiento deportivo?
La pregunta es especialmente relevante porque no debemos confundir la capacidad de medir una variable con su utilidad para tomar decisiones. Un dispositivo puede ser extraordinariamente preciso al medir fuerzas y sin embargo, ofrecer indicadores cuya relación con el rendimiento deportivo sea limitada.
Desde Athlete Plan consideramos que la tecnología debe valorarse mediante tres criterios fundamentales: validez de la medición, capacidad predictiva y utilidad práctica para la prescripción. Son cuestiones relacionadas, pero científicamente diferentes.
2. Plataformas de contacto y de fuerza: ¿qué mide cada una?
Aunque ambas tecnologías permiten evaluar el salto vertical, sus procedimientos de medición son diferentes.
PLATAFORMAS DE CONTACTO
Registran principalmente los tiempos de vuelo y contacto con la superficie.
A partir de esos registros calculan variables como la altura del salto o el índice de fuerza reactiva (RSI).
PLATAFORMAS DE FUERZA
Registran directamente las fuerzas de reacción del suelo.
Permiten calcular impulso, potencia, RFD y analizar las diferentes fases del salto mediante la curva fuerza-tiempo.
Variable | Contacto | Fuerza |
Tiempo de vuelo | Sí | Sí |
Altura del salto | Estimada | Estimada |
Tiempo de contacto | Sí | Sí |
RSI en saltos reactivos | Calculado | Calculado |
Fuerza máxima | No | Sí |
Impulso | No | Sí |
Potencia mecánica | No directamente | Calculada |
RFD | No | Calculada |
Curva fuerza-tiempo | No | Sí |
Asimetrías de fuerza | No | Sí, con medición independiente |
¿Es más precisa una plataforma de fuerza?
Depende de qué variable queramos medir y del método utilizado. Ruf y colaboradores (2024) compararon una plataforma de contacto con plataformas de fuerza en 23 futbolistas profesionales. Los resultados mostraron diferencias medias de 3,2 cm al comparar la altura del CMJ calculada mediante tiempo de vuelo con la obtenida mediante impulso-momento. Aunque los sistemas presentaban una buena concordancia relativa, los autores concluyeron que no debían utilizarse indistintamente.
Este estudio demuestra que dos dispositivos pueden evaluar la misma prueba y producir resultados diferentes. La conclusión práctica es sencilla: una vez establecido un sistema de evaluación, debemos mantener el dispositivo, el método de cálculo y el protocolo para realizar comparaciones longitudinales.
La plataforma de fuerza proporciona información biomecánica más completa. Pero obtener más información no demuestra que podamos tomar mejores decisiones.
3. Correlaciones con el rendimiento deportivo: ¿qué dicen los datos?
Uno de los principales argumentos para justificar estas tecnologías es la existencia de relaciones entre las variables del salto y diferentes manifestaciones del rendimiento deportivo.
La investigación científica ha documentado asociaciones entre el CMJ, la aceleración, la velocidad y determinadas capacidades de fuerza.
Pero ¿qué magnitud tienen realmente esas relaciones?
Janetzki y colaboradores (2023) realizaron una revisión sistemática que incluyó 165 investigaciones, de las cuales 27 formaron parte del metaanálisis. Los autores analizaron distintos indicadores de preparación del deportista y sus relaciones con el rendimiento físico.
Entre los resultados encontraron una correlación de r = 0,69 entre la altura del CMJ y el rendimiento en sprint de 10 metros.
Se trata de una asociación considerable.
Sin embargo, para interpretar correctamente su significado debemos analizar también el coeficiente de determinación (R²).
Este indicador expresa qué proporción de la variabilidad observada se comparte estadísticamente entre dos variables bajo una relación lineal simple.
Correlaciones de Pearson y varianza explicada
Variable | Rendimiento relacionado | Pearson (r) | R² | Valor p |
Altura CMJ | Sprint 10 m | 0,69 | 47,6 % | <0,001* |
Altura CMJ | Velocidad máxima | 0,46 | 21,2 % | 0,57 |
Altura CMJ | Distancia total | 0,38 | 14,4 % | 0,41 |
Altura Squat Jump | Sprint 10 m | 0,70 | 49,0 % | 0,17 |
Potencia pico Squat Jump | Sprint 10 m | 0,13 | 1,7 % | 0,87 |
Datos de Janetzki et al. (2023). R² calculado a partir de las correlaciones comunicadas. Se presenta la magnitud de las asociaciones cuando el signo depende de la codificación del tiempo o la velocidad. *El metaanálisis comunicó p = 0,00, valor que se expresa aquí como p < 0,001, ya que una probabilidad no es literalmente cero. Algunos resultados no fueron estadísticamente significativos.
Porcentaje de varianza explicada
R² de las correlaciones agrupadas publicadas por Janetzki y colaboradores (2023).
Los porcentajes describen la varianza compartida bajo un modelo lineal; no representan la precisión con la que podemos predecir el rendimiento futuro de un atleta.
Estos resultados merecen varias consideraciones:
En primer lugar, algunas correlaciones alcanzan magnitudes moderadas o elevadas. No sería correcto afirmar que carecen de importancia científica. Sin embargo, incluso una asociación de r = 0,69 representa aproximadamente un 47,6 % de varianza explicada. Por tanto, más de la mitad de la variabilidad del rendimiento permanece sin explicar por esa relación lineal.
En segundo lugar, encontramos asociaciones considerablemente más débiles, e incluso resultados sin significación estadística.Por ejemplo, la correlación entre la altura del Squat Jump y el sprint de 10 metros alcanzó r = 0,70, pero presentó p = 0,17. Esto demuestra que una correlación elevada no garantiza, por sí sola, evidencia estadística suficiente.
Finalmente, debemos recordar que la altura del salto no es una variable exclusiva de las plataformas de fuerza. También puede obtenerse mediante una plataforma de contacto.Por tanto, estas correlaciones no justifican automáticamente la adquisición de un dispositivo biomecánico más sofisticado.
Para hacerlo sería necesario demostrar que sus variables adicionales aportan información relevante que no podemos obtener mediante instrumentos más sencillos.
4. Correlación no implica causalidad. Y tampoco garantiza predicción.
Uno de los errores metodológicos más frecuentes consiste en trasladar directamente los resultados de investigaciones correlacionales a decisiones individuales de entrenamiento.
Encontrar que los deportistas que saltan más alto suelen acelerar más rápido no demuestra que aumentar la altura del salto produzca necesariamente una mejora proporcional de la aceleración. Tampoco significa que, cuando un deportista disminuye su CMJ un 5 %, su velocidad haya empeorado en una proporción determinada.
Estamos confundiendo dos preguntas científicas distintas:
Relación transversal: ¿Los deportistas con mejores resultados de salto presentan también mejores resultados de velocidad?
Relación longitudinal: ¿Las variaciones del salto de un mismo deportista permiten anticipar cambios relevantes en su rendimiento?
La primera cuestión puede analizarse mediante estudios correlacionales entre deportistas.
La segunda requiere estudios longitudinales, mediciones repetidas y modelos que evalúen la capacidad de predicción individual.
Y todavía existiría una tercera cuestión: ¿modificar la programación según esos indicadores mejora las adaptaciones al entrenamiento?
Esta última pregunta exige investigaciones de intervención. Un modelo puede presentar asociaciones estadísticamente significativas e incluso una capacidad predictiva razonable sin que esté demostrado que utilizarlo para modificar las cargas mejore los resultados deportivos.
En consecuencia, la existencia de una correlación no constituye por sí sola una justificación científica para la prescripción.
5. La fiabilidad de los datos: no todas las variables son igualmente útiles
Una de las principales ventajas comerciales de las plataformas de fuerza es la enorme cantidad de información que pueden proporcionar.
Pero esa abundancia plantea otro problema: ¿todos los indicadores son suficientemente fiables para interpretar cambios individuales?
Anicic y colaboradores (2023) evaluaron 45 variables derivadas del CMJ en 79 participantes físicamente activos. Los autores analizaron la fiabilidad de las mediciones realizadas en sesiones separadas entre 24 y 48 horas. Los resultados fueron especialmente interesantes.
Grupo de variables | Coeficiente de variación observado |
Variables de rendimiento del salto | 4,2–11,1 % |
Variables cinéticas | 1,6–93,4 % |
Variables cinemáticas | 1,9–37,4 % |
De las 45 variables analizadas, solamente 24 alcanzaron el criterio de fiabilidad establecido por los investigadores: un coeficiente de variación igual o inferior al 10 %. Esto significa que casi la mitad de los indicadores estudiados no superaron ese criterio.
No implica que todas esas variables sean inútiles, ni que un CV del 10 % sea un límite universal. La fiabilidad necesaria depende de la aplicación y de la magnitud del cambio que pretendemos detectar.
Sin embargo, sí demuestra que debemos ser prudentes al interpretar pequeñas variaciones individuales.
¿Qué ocurre cuando un deportista salta menos?
Imaginemos un atleta cuya altura habitual de CMJ es de 40 centímetros.
Después de una sesión exigente obtiene 38 centímetros.
El sistema registra una disminución del 5 %.
¿Podemos afirmar que ha perdido capacidad neuromuscular o que presenta un estado de fatiga relevante?
No necesariamente.
Antes deberíamos determinar si esa diferencia supera el error habitual de medición, la variabilidad individual y los cambios esperables por factores ajenos a la fatiga.
También deberíamos considerar la familiarización con la prueba, el calentamiento, la técnica de salto y las condiciones de evaluación.
Por tanto, disponer de un resultado numérico extremadamente preciso no significa que podamos interpretarlo con idéntica precisión fisiológica.
La calidad de los datos no depende del número de decimales que muestra el software, sino de su validez, fiabilidad y relevancia para el objetivo de evaluación.
6. Fatiga neuromuscular: ¿realmente podemos medirla mediante un salto?
Probablemente la monitorización de la fatiga sea una de las aplicaciones más extendidas de las plataformas de fuerza y contacto. Su fundamento parece razonable: si un deportista presenta una reducción de su capacidad para producir fuerza o alcanzar determinada altura en un salto, esa modificación podría reflejar una respuesta de fatiga al entrenamiento previo.
Pero debemos distinguir entre detectar una respuesta aguda al esfuerzo y diagnosticar el estado global de fatiga de un deportista.
La fatiga es un fenómeno complejo, multifactorial y específico de la tarea. Un atleta puede presentar una disminución del rendimiento en un salto vertical sin experimentar necesariamente una reducción equivalente de su capacidad para realizar otras tareas deportivas.
También puede mantener su altura habitual de salto mientras presenta modificaciones en otras manifestaciones neuromusculares.
¿Qué demuestra la evidencia?
Williams y colaboradores (2025) realizaron una revisión sistemática y metaanálisis de 22 investigaciones que evaluaron la recuperación del rendimiento en saltos verticales mediante plataformas de fuerza después de esfuerzos intensos.
Los autores encontraron:
Una disminución significativa del rendimiento del salto después del ejercicio (tamaño del efecto = −0,264; p < 0,0001).
Una mayor sensibilidad de la altura del salto frente a la potencia pico (−0,469 frente a −0,140).
Una recuperación media hacia los valores iniciales aproximadamente al tercer día.
Estos resultados respaldan el uso del salto vertical como indicador complementario de las respuestas neuromusculares posteriores al ejercicio.
Sin embargo, no demuestran que un valor concreto de CMJ permita cuantificar la fatiga global de un deportista. Tampoco establecen qué porcentaje de disminución debe conducir a una reducción de volumen, intensidad o frecuencia de entrenamiento.
Detectar fatiga no equivale a decidir cómo entrenar
Imaginemos que una plataforma identifica una disminución significativa del rendimiento del CMJ después de varias sesiones exigentes.
Ese resultado puede indicar una alteración de la función neuromuscular evaluada.
Pero todavía debemos responder a varias preguntas: ¿afecta esa disminución al rendimiento de la sesión programada?, ¿qué magnitud tiene respecto a la variabilidad habitual del deportista?, ¿durante cuánto tiempo se mantiene?, ¿es necesario modificar el entrenamiento? La capacidad de registrar una respuesta al esfuerzo no contesta automáticamente estas preguntas.
Por tanto, las plataformas pueden ser útiles para monitorizar determinadas manifestaciones de fatiga, pero no deberían utilizarse como instrumento único para diagnosticarla ni prescribir la recuperación.
7. Perfiles fuerza-velocidad: ¿una mayor individualización produce mejores resultados?
Otra aplicación tecnológica que ha ganado popularidad consiste en utilizar perfiles fuerza-velocidad para detectar supuestos déficits mecánicos e individualizar los programas de entrenamiento.
El planteamiento resulta atractivo: identificar las características individuales del deportista y seleccionar ejercicios o cargas destinados a corregir sus desequilibrios.
Sin embargo, una explicación biomecánica convincente no equivale a evidencia experimental de superioridad. Solberg y colaboradores (2025) realizaron una revisión sistemática y metaanálisis para comparar programas de entrenamiento optimizados mediante perfiles fuerza-velocidad con programas no optimizados.
Los resultados indicaron que los programas individualizados podían modificar los desequilibrios del perfil, pero las mejoras obtenidas en altura de salto eran comparables a las registradas con programas no optimizados.
Esto no demuestra que la individualización carezca de utilidad. Lo que demuestra es que, con la evidencia disponible en esa revisión, no quedó claramente establecida la superioridad de ese método para mejorar la altura del salto.
Además, conviene precisar que no todos los perfiles fuerza-velocidad requieren una plataforma de fuerza: algunos pueden estimarse mediante pruebas de salto con diferentes cargas y otros instrumentos. Este es otro ejemplo de por qué no debemos confundir la sofisticación de un procedimiento de evaluación con la eficacia del entrenamiento que se prescribe a partir de él.
8. ¿Qué aplicaciones están científicamente justificadas?
Evaluación y seguimiento del salto
Las plataformas pueden proporcionar mediciones útiles del rendimiento de salto cuando los dispositivos están validados y se utilizan protocolos estandarizados.
Análisis biomecánico
Las plataformas de fuerza permiten estudiar aspectos mecánicos que no pueden obtenerse directamente mediante una plataforma de contacto.
Predicción del rendimiento
Existen asociaciones con distintas capacidades deportivas, pero su magnitud y utilidad predictiva dependen de la variable, la población y la prueba.
Control de fatiga y recuperación
Son herramientas complementarias para monitorizar respuestas al ejercicio, pero no permiten establecer por sí solas un diagnóstico global ni decisiones automáticas universalmente válidas.
El criterio de Athlete Plan sería utilizar estas tecnologías cuando aporten información adicional relevante y suficientemente fiable, dentro de una evaluación que también considere el rendimiento específico, la carga previa, la percepción del esfuerzo y el contexto individual del deportista.
No se trata de rechazar la tecnología, sino de exigir que cada aplicación esté respaldada por la evidencia adecuada.
9. ¿Dónde termina la ciencia y empieza el marketing?
La diferencia no está en el precio del dispositivo, el número de sensores o la complejidad del software. Está en las conclusiones que pretendemos extraer de los datos.
Es ciencia cuando utilizamos instrumentos validados para cuantificar variables concretas, reconocemos su incertidumbre y las interpretamos dentro del contexto deportivo.
También es ciencia investigar asociaciones estadísticas, desarrollar modelos predictivos y estudiar nuevas aplicaciones.
El problema aparece cuando se presentan correlaciones transversales como predicciones individuales, cuando se confunde significación estadística con utilidad práctica o cuando se proponen decisiones de entrenamiento sin demostrar que mejoran los resultados.
Podemos medir correctamente una variable y sin embargo, interpretarla incorrectamente.
Podemos encontrar una correlación estadística significativa y no disponer de un modelo suficientemente preciso para anticipar el rendimiento individual. E incluso podemos disponer de un modelo predictivo válido sin haber demostrado que utilizarlo para modificar el entrenamiento sea más eficaz que otros procedimientos.
La verdadera utilidad de una tecnología no debería medirse por la cantidad de datos que genera, sino por su capacidad demostrada para mejorar la evaluación y las decisiones.
10. Conclusión Athlete Plan
Las plataformas de contacto y de fuerza representan herramientas científicamente útiles para la evaluación de determinadas características del rendimiento neuromuscular.
Las plataformas de contacto permiten valorar de manera relativamente sencilla el rendimiento del salto, mientras que las plataformas de fuerza ofrecen información biomecánica más detallada sobre cómo se produce el movimiento.
Sin embargo, disponer de mayor cantidad de información no garantiza automáticamente una mejor capacidad para explicar, predecir o mejorar el rendimiento deportivo.
Las investigaciones muestran correlaciones heterogéneas entre las variables registradas y distintas manifestaciones del rendimiento. Algunas alcanzan magnitudes considerables, otras son relativamente débiles y otras no presentan significación estadística.
Asimismo, no todas las variables presentan niveles equivalentes de fiabilidad, y detectar una disminución del rendimiento en un salto no implica necesariamente poder diagnosticar la fatiga global de un deportista.
Desde Athlete Plan consideramos que cualquier procedimiento destinado a modificar la programación debería demostrar no solamente su validez como herramienta de evaluación, sino también su utilidad predictiva y su capacidad para mejorar los resultados del entrenamiento.
MEDIR ≠ PREDECIR ≠ PRESCRIBIR
Más datos no significan necesariamente mejores decisiones.
La tecnología debe complementar el conocimiento del entrenador, no sustituirlo.
Porque el objetivo no es mejorar los indicadores que muestra una plataforma.
El objetivo es mejorar el rendimiento deportivo.
ATHLETE PLAN — BYCOACHMANU
Bibliografía científica
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