Sistema Interdependente de Treinamento Esportivo (SITE) e a Teoria dos Sistemas Complexos

Autor: Prof. Dr. Leszek Antoni Szmuchrowski

O Sistema Interdependente de Treinamento Esportivo (SITE) é um modelo baseado na Teoria Geral dos Sistemas (TGS), proposto por Ludwig von Bertalanffy, e aplicado ao desempenho esportivo. Ele considera o desempenho como o resultado da interação entre três componentes de física mecânica:

• Força

• Espaço

• Tempo

No centro desse sistema está a “Biomáquina” atlética, representada pelo atleta, que atua como subsistema central responsável por gerar o resultado mecânico na saída do sistema. No entanto, a Teoria dos Sistemas Complexos amplia a compreensão desse modelo, fornecendo uma visão mais dinâmica sobre como os subsistemas interagem e como o desempenho esportivo emerge dessas interações.

1. Estrutura do modelo SITE

A Biomáquina é composta por três subsistemas interdependentes, que operam em conjunto para produzir trabalho mecânico e otimizar a rendimento esportiva. Esses subsistemas não funcionam isoladamente, mas sim como um sistema complexo, onde pequenas mudanças podem gerar grandes impactos no resultado.

Fig. 01 Estrutura conceitual do sistema esportivo.

1.1 Subsistema locomotor

Responsável pela execução dos gestos esportivos, incluindo movimentos como corridas, saltos, arremessos e golpes entre outros. A biomecânica do movimento não é fixa, pois sofre ajustes contínuos conforme o atleta se adapta às exigências do treino e da competição.

1.2 Subsistema energético

Fornece a energia necessária para a realização das atividades físicas. A regulação do metabolismo energético não segue uma lógica linear; adapta-se de acordo com a demanda, resultando em respostas dinâmicas à carga de treinamento e competição.

1.3 Subsistema informático

Controla e coordena as ações motoras, processando informações e ajustando as respostas do corpo. Esse subsistema se comporta como um sistema neural complexo, onde padrões de controle motor emergem da interação entre sistema central o cérebro, a medula espinhal e sistema periférico neural e os músculos.

A interação entre esses três subsistemas gera um sistema dinâmico e adaptativo, característica fundamental dos sistemas complexos.

2. A Teoria dos sistemas complexos no modelo SITE

A Teoria dos Sistemas Complexos contribui para o SITE ao explicar como o desempenho esportivo emerge da interação dinâmica entre os subsistemas da Biomáquina. Diferente de um modelo linear de causa e efeito, essa teoria destaca características essenciais do SITE:

2.1 Não-linearidade no treinamento e desempenho

A resposta do atleta ao treinamento não segue uma progressão linear. Pequenos ajustes na carga podem resultar em grandes melhorias ou, ao contrário, levar à fadiga e lesões inesperadas.

Exemplo:

Dois atletas podem receber a mesma carga de treino, mas um deles pode apresentar melhora no desempenho enquanto o outro sofre uma queda. Isso acontece porque o corpo responde de maneira complexa e individualizada, dependendo das interações internas entre os subsistemas.

2.2 Emergência e auto-organização

O desempenho esportivo não deve ser simplesmente planejado e executado de maneira rígida; ele emerge das interações dinâmicas entre os subsistemas do atleta.

Exemplo:

Em esportes como o futebol, judô ou o tênis, os movimentos do atleta não são pré-programados, mas se ajustam constantemente às ações do adversário e às condições do jogo. Isso ocorre devido à auto-organização do sistema motor, que aprende e se adapta com base na experiência.

2.3 Variabilidade como sinal de adaptação

Em um sistema complexo, a variabilidade do desempenho não significa problema, mas sim adaptação. Pequenas variações na execução dos movimentos indicam um sistema flexível e resiliente, capaz de se ajustar às mudanças do ambiente de treinamento e competição.

Exemplo:

No “sprinttest”, se um atleta apresenta tempos de deslocamento ligeiramente diferentes entre repetições, isso pode indicar um sistema motor adaptável. Se os tempos forem sempre idênticos, pode significar que o atleta está treinado com intensidade sub eficiente para gerar adaptações e acaba ser menos preparado para mudanças inesperadas durante as competições.

2.4 Controle distribuído e inteligência artificial

Diferente de sistemas tradicionais onde um treinador define toda a carga de treino de forma rígida, um sistema baseado na teoria dos sistemas complexos permita, que treinador age de acordo com dados e intuição, apoiando decisões em inteligência artificial para detectar padrões emergentes e ajustar o treino dinamicamente.

Exemplo:

O sistema “jumptest” pode prever padrões de fadiga e ajustar a intensidade da carga antes que o atleta perceba sinais de overtraining.

Algoritmos podem identificar padrões biomecânicos e sugerir mudanças sutis na técnica para otimizar a eficiência do movimento.

3. Adaptações da Biomáquina e carga de treinamento

A evolução das capacidades da Biomáquina ocorre por meio de adaptações provocadas por estímulos de carga. No entanto, devido à complexidade do organismo humano, essas adaptações não são previsíveis de forma linear e demandam ajustes contínuos.

A carga de treinamento é composta por:

1. Meios de Treinamento: Exercícios mais Métodos de treinamento (Contínuos e Fracionados) para desenvolver cada subsistema.

2. Parâmetros de Carga: Variáveis que determinam a Magnitude, Estrutura e Dinâmica. Responsáveis pela organização dos estímulos.

A inteligência artificial pode ajudar a otimizar esses componentes, ajustando os estímulos de maneira personalizada para cada atleta.

4. Sistema de controle do treinamento

Para garantir a eficiência do treinamento, o SITE adota um sistema de controle distribuído, inspirado na complexidade dos sistemas biológicos. Esse controle ocorre em três níveis:

4.1 Controle direto

Monitoramento imediato das respostas do atleta durante o treinamento, analisando dados como:

• Frequência cardíaca

• Fadiga muscular

• Parâmetros biomecânicos (ritmo (frequência), potência, velocidade, força,)

4.2 Controle operacional

Avaliação da evolução do rendimento, considerando:

• Testes físicos e fisiológicos

• Comparação de métricas ao longo do tempo

• Sugestões para recuperação ativa e regeneração

• Correção dos parâmetros de carga, com apoio em inteligência artificial

4.3 Controle periódico

Uso de algoritmos preditivos para evitar riscos de lesões e otimizar o planejamento do treino.

• Identificação de padrões de overtraining

• Ajustes necessários na carga de treino em relação as metas (macro)

O Sistema Interdependente de Treinamento Esportivo (SITE) vai além da estrutura tradicional da Teoria Geral dos Sistemas, incorporando princípios da Teoria dos Sistemas Complexos para ajustar a dinâmica real do rendimento esportivo.

Dessa forma, o SITE não trata apenas de variáveis estáticas, mas considera que o desempenho esportivo emerge da interação contínua entre os subsistemas do atleta, em um processo dinâmico, adaptativo e não-linear.

A aplicação de inteligência artificial e análise preditiva potencializa esse modelo, permitindo um treinamento mais eficiente, personalizado e cientificamente embasado. Com essa abordagem, o modelo SITE se torna uma ferramenta poderosa para a otimização dos resultados esportivos, preparando atletas para os desafios imprevisíveis das competições modernas.

Literatura:

• BERTALANFFY, L. von. General System Theory: Foundations, Development, Applications. New York: George Braziller, 1968.

• LASZLO, E. Introduction to Systems Philosophy: Toward a New Paradigm of Contemporary Thought. New York: Gordon and Breach, 1972.

• DAVIDS, K.; BUTTON, C.; BENNETT, S. Dynamics of Skill Acquisition: A Constraints-Led Approach. Human Kinetics, 2008.

• SEIFERT, L.; ORIGER, T.; DAVIDS, K. Complex Systems in Sport: Linking Theory and Practice. Routledge, 2023.

• WINTER, D. Biomechanics and Motor Control of Human Movement. Wiley, 2009.