Ciclismo inteligente: Cómo Team Visma | Lease a Bike y McKinsey están redefiniendo la ventaja competitiva con IA
En Ecuador, el ciclismo tomó protagonismo desde que Richard Carapaz ganó el Giro d’Italia en 2019, ya que fue el primer ecuatoriano en lograrlo.
A partir de su victoria, las ventas de bicicletas crecieron hasta un 300% en algunos negocios del país, y el deporte pasó a ocupar un lugar distinto en la conversación nacional. Por eso lo que ocurrió en el Giro de 2026 tiene aquí una resonancia particular.
Jonas Vingegaard ganó ese Giro con un entrenador hablándole al oído. Mientras avanzaba por la ruta, recibía por radio diferencias de tiempo, condiciones del clima, el estado de la vía y el nivel de esfuerzo del equipo. El objetivo era convertir esa corriente de información en una instrucción que el ciclista pudiera ejecutar en segundos. Detrás de esa interacción operaba un sistema de inteligencia artificial. La clave no era la sofisticación del modelo, sino que el análisis llegara en el momento exacto en que podía cambiar el resultado.
De aficionados al ciclismo a socios tecnológicos
La colaboración entre McKinsey y Team Visma | Lease a Bike empezó de una manera poco común. En 2024, un grupo de socios de la oficina de McKinsey en Ámsterdam leyó un libro sobre el equipo, ya que muchos eran aficionados al ciclismo. A partir de esa lectura se preguntaron si la tecnología que McKinsey aplica en transformaciones empresariales podría ayudar a que un equipo ya extraordinario fuera todavía mejor. “Muchos de nosotros somos grandes fans del ciclismo y nos preguntamos qué podíamos aportar”, recuerda Sven Houthuys, socio de McKinsey. Esa pregunta fue el punto de partida.
La colaboración contó con el apoyo de QuantumBlack, la unidad de inteligencia artificial y analítica avanzada de McKinsey, y parte de una convicción concreta: el desempeño mejora más rápido cuando la tecnología está integrada en la forma de decidir, no cuando opera como una herramienta paralela. En el ciclismo de alto rendimiento, donde los márgenes son mínimos, esa diferencia se vuelve especialmente visible.
Lo que se construyó y lo que produjo
Para el Tour de France de 2024, McKinsey y Team Visma | Lease a Bike desarrollaron el Rider Digital Twin, una representación digital del rendimiento de un ciclista diseñada para simular miles de escenarios de carrera. Antes, construir un solo escenario ocupaba una jornada completa de análisis; con el Digital Twin, el equipo podía generar miles al mismo tiempo. La preparación de escenarios se aceleró 36 veces y la precisión en la predicción de fatiga mejoró un 10%.
El valor no estaba en producir más análisis, sino en ampliar las opciones antes de decidir. En una carrera de tres semanas, cada decisión táctica tiene consecuencias que se extienden horas después: una aceleración temprana puede abrir una ventaja y, al mismo tiempo, consumir la energía que se necesitará en la última subida. Responder al movimiento de un rival puede proteger una posición o dejar al equipo sin recursos en el momento decisivo. El modelo permitía analizar esas tensiones antes de que aparecieran en la carretera.
A partir de esa capacidad, el equipo tomó mejores decisiones en varias etapas decisivas: la subida de Vingegaard al Plateau de Beille, la victoria de etapa de Wout van Aert en Córdoba durante la Vuelta y el triunfo general de Simon Yates en el Giro d’Italia de 2025.
El Rider Digital Twin resolvió el problema de la preparación. El siguiente desafío era distinto: ¿qué pasa cuando la carrera ya empezó y los planes cambian en cuestión de segundos?
La inteligencia artificial en el momento de decidir
Para el Giro de 2026, la colaboración fue más lejos. McKinsey y Team Visma | Lease a Bike desarrollaron un sistema de inteligencia de carrera que integra datos en vivo de la competencia, información meteorológica, desempeño de los ciclistas y simulaciones actualizadas. La función del sistema no es añadir más información al entrenador, sino hacer lo contrario: reducir el ruido para que pueda entender qué está ocurriendo, estimar qué significa ese cambio para el equipo y sus rivales, y evaluar las opciones disponibles, todo dentro del tiempo que la carrera permite.
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La diferencia frente a otros intentos de aplicar tecnología en contextos de alta presión no fue técnica, fue metodológica. “La gran tecnología solo es útil si se confía en ella en el momento crítico”, dice Houthuys. “En lugar de entregar una herramienta estándar, cocreamos la plataforma directamente con los entrenadores del equipo. Al adaptar el diseño exactamente a cómo operan en la carretera, nos aseguramos de que no fuera un tablero sofisticado, sino un activo integrado a su forma de competir.”
El resultado es lo que se oye en el oído de Vingegaard cuando compite. El ciclista no necesita ver los modelos ni las fuentes de datos detrás de una recomendación. Necesita una instrucción que pueda ejecutar en segundos. La complejidad queda detrás; el valor aparece en la decisión que llega a tiempo.
Una lección que va más allá del deporte
“En el ciclismo, decisiones pequeñas pueden tener un impacto enorme”, dice Richard Plugge, CEO de Team Visma | Lease a Bike. “Al combinar la experiencia de carrera del equipo con la capacidad de McKinsey en transformación organizacional y la tecnología de QuantumBlack, estamos creando una nueva forma de competir.”
Lieven Van der Veken, co-líder de QuantumBlack en McKinsey, señala que este patrón se repite en sectores muy distintos al deporte: la inteligencia artificial no reemplaza la estrategia, la profundiza y la acelera. Pero eso solo ocurre cuando la tecnología está integrada al proceso donde se toman las decisiones, no instalada en paralelo como una herramienta que los equipos consultan cuando tienen tiempo.
Muchas organizaciones tienen hoy modelos capaces de analizar datos y proponer escenarios. El problema es que esos modelos rara vez llegan al lugar donde se toman las decisiones reales, ya sea sobre operaciones, clientes, precios, riesgo o inversión. Por eso la pregunta relevante no es si la organización tiene tecnología, sino si esa tecnología llega a la persona correcta en el momento en que puede actuar.
El caso de Team Visma sugiere tres preguntas concretas para cualquier directivo que esté avanzando en esa dirección: ¿cuáles son las decisiones que realmente determinan el desempeño de la organización, y está la tecnología concentrada ahí? ¿La herramienta fue diseñada con quien la usa, o instalada para quien la encargó? ¿La recomendación llega cuando la decisión aún puede tomarse, o cuando ya se tomó?
En el ciclismo, la diferencia entre tener esos datos y no tenerlos puede medirse en segundos. En las organizaciones, puede medirse en resultados.
Por: Carlos Buitrago, Socio y Location Manager de Ecuador de McKinsey & Company