Künstliche Intelligenz als Unterstützung für individuelle Trainingspläne im Ausdauersport

Der KI-Lauftrainer im Praxistest: Ein Selbstversuch zur Halbmarathon-Vorbereitung

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in verschiedene Lebensbereiche schreitet stetig voran. Auch im Sport, insbesondere im Ausdauersport, findet die Technologie zunehmend Anwendung. Eine zentrale Frage, die sich dabei stellt, ist, inwieweit KI-Tools wie ChatGPT als persönliche Trainer fungieren und individuelle Trainingsziele effektiv unterstützen können. Dieser Artikel beleuchtet einen Selbstversuch, bei dem ein ambitionierter Läufer seine Halbmarathon-Vorbereitung vollständig einem KI-generierten Trainingsplan anvertraute.

Die Ausgangslage: Vom Fußballplatz zur Laufstrecke

Für viele Menschen stellt der Übergang von einer Sportart zur Ausdauersportart eine neue Herausforderung dar. Nach dem Ende einer langjährigen Fußballkarriere, beispielsweise im Alter von 38 Jahren, kann der Wunsch nach einem neuen sportlichen Ziel entstehen, um körperliche Aktivität als Ausgleich zum Berufsalltag beizubehalten. Ein Halbmarathon bietet sich hier als attraktives und erreichbares Ziel an. Mit einer bestehenden Bestzeit von 1:33:33, aufgestellt im Rahmen einer Triathlon-Vorbereitung im Jahr 2017, und dem Wunsch, diese Zeit zu unterbieten, begann die Suche nach einem geeigneten Trainingsansatz. Angesichts der täglichen Nutzung von KI-Tools im beruflichen und privaten Umfeld lag die Idee nahe, ChatGPT als virtuellen Lauftrainer einzusetzen.

Die Erstellung des Trainingsplans: Iteration und Anpassung

Die Erstellung eines Halbmarathon-Trainingsplans mittels ChatGPT kann zunächst als kostengünstige und benutzerfreundliche Option erscheinen. Die Kommunikation erfolgt über ein Chatfenster, und Antworten werden umgehend generiert. Der Prozess erfordert jedoch eine präzise und detaillierte Formulierung des Prompts, um brauchbare Ergebnisse zu erzielen. Ein erster Versuch, einen Plan mit der einfachen Anweisung "Erstelle mir bitte einen Trainingsplan, um einen Halbmarathon in unter 1:30 zu laufen", erwies sich als unzureichend.

Erst nach einer Stunde iterativer Anpassung und der Bereitstellung umfassender Informationen zur Person – Alter, Gewicht, Größe, Trainingshäufigkeit (drei bis vier Tage pro Woche), Präferenzen (Einbindung von Rad- und Krafttraining), Zielzeit (Verbesserung von 1:33:33 auf idealerweise 1:29:59) sowie dem Wunsch nach spezifischen Tempovorgaben, Abwechslung und einem übersichtlichen, datumsbasierten Plan – entstand ein detaillierterer Prompt.

Der resultierende Plan schien auf den ersten Blick alle Anforderungen zu erfüllen. Bei genauerer Betrachtung zeigten sich jedoch Schwachstellen: - Hohe Umfänge und Geschwindigkeiten: Die KI forderte sehr hohe und schnelle Umfänge, wie einen 20 km langen Dauerlauf mit einer Pace von 4:55. - Fehlende Erholung: Es fehlten Recovery-Wochen, die nach dem Prinzip des "Progressive Overload" (drei sich steigernde Wochen, gefolgt von einer ruhigeren Woche) in vielen traditionellen Trainingsplänen vorgesehen sind.

Der erste Fehlversuch und die Neuausrichtung

Die Umsetzung des ersten KI-generierten Plans führte schnell an die Grenzen der Belastbarkeit. Nach nur vier Wochen intensiven Trainings, das fast jede Einheit zu einer Qual machte, wurde der Plan abgebrochen. Dies verdeutlichte, dass ein statischer, einmalig generierter Plan ohne Berücksichtigung der individuellen Anpassungsfähigkeit und des aktuellen Fitnesszustandes zu Überforderung führen kann.

Die Lehre aus diesem ersten Versuch führte zu einer strategischen Neuausrichtung: Statt einen perfekten Prompt zu formulieren, wurde ein interaktiver Ansatz gewählt. Die Anfrage an ChatGPT lautete: "Hallo! Können wir gemeinsam einen Trainingsplan für einen Halbmarathon erstellen? Frag mich, was du wissen musst!" Dies resultierte in einem ausführlichen Fragenkatalog der KI, dessen gewissenhafte Beantwortung die Grundlage für einen neuen, realistischeren Trainingsplan bildete. Dieser neue Plan umfasste drei Schlüsselelemente:

- Lange Läufe - Tempoläufe im Halbmarathon-Tempo - Schnelle, extensive Intervalle unter dem Halbmarathon-Tempo

Zusätzlich war ein Tapering (Reduzierung des Trainingsvolumens) in den letzten zwei Wochen vor dem Wettkampf integriert. Der Plan zielte darauf ab, den Energiestoffwechsel, die Anpassung an das Renntempo und die Sauerstoffaufnahme zu verbessern.

Umfassende Unterstützung durch KI: Mehr als nur der Trainingsplan

Die Interaktion mit der KI erstreckte sich über den reinen Trainingsplan hinaus. Fragen zu Ernährung, Stretching, Ausrüstung und sogar zur idealen Lauftechnik wurden gestellt und von ChatGPT beantwortet. Dies umfasste Empfehlungen zum Carbo-Loading, Flüssigkeitszufuhr, die Bevorzugung leicht verdaulicher Lebensmittel sowie die Wichtigkeit der Regeneration durch Stretching, Faszienrollen und spezielle Kompressionssocken. Auch die Anschaffung neuer Laufschuhe wurde auf Basis der KI-Empfehlungen getätigt.

Die Trainingsphase: Fortschritte und Herausforderungen

Das überarbeitete Training erwies sich als anspruchsvoll, führte jedoch zu deutlichen Fortschritten. Insbesondere die kurzen Intervalle auf der Bahn zeigten eine positive Entwicklung in den Zeiten. Während die ersten Wochen noch von Anstrengung geprägt waren, verbesserte sich die Leistungsfähigkeit ab der vierten Woche spürbar. Lediglich die langen Läufe von 90 bis 120 Minuten im lockeren Tempo wurden als zäh empfunden. Trotz der Bewältigung von etwa 85% der Vorgaben des Trainingsplans, unterbrochen durch eine kurze Krankheit, wurde das Lauftraining als spaßvoll und effektiv erlebt.

Der Wettkampftag: Unerwartete Wendungen und wertvolle Erkenntnisse

Der Wettkampftag selbst, ein Halbmarathon mit anspruchsvollem Streckenprofil (nicht flach, Spitzkehren, unbefestigte Wege, sandige Böden) und widrigen Wetterbedingungen (starke Böen von bis zu 70 km/h), stellte eine zusätzliche Herausforderung dar. Trotz der detaillierten Pacing-Strategie, die ChatGPT mit der "Negativ-Split-Strategie" (kontrollierter Start, Halten des Zieltempos, Endspurt bei gutem Gefühl) empfohlen hatte, und der Ernährungsstrategie, konnte der Läufer nicht optimal in den "Flow" finden. Seitenstechen ab Kilometer 12 und die daraus resultierende Verlangsamung der Pace führten zu dem Glauben, die Bestzeit sei nicht mehr erreichbar.

Die Überraschung am Ende war groß: Mit einer Zeit von 1:33:40 wurde die persönliche Bestzeit nur um 8 Sekunden verfehlt. Dies führte zu einer wichtigen Erkenntnis: Die mentale Komponente und die Fähigkeit, negative Gedanken während des Wettkampfs zu überwinden, sind entscheidend. Die fehlende Überprüfung der Zwischenzeiten während des Laufs trug ebenfalls dazu bei, dass das volle Potenzial nicht ausgeschöpft wurde.

Fünf Learnings und Tipps für das Training mit KI

Aus diesem Selbstversuch lassen sich mehrere wichtige Erkenntnisse und Empfehlungen für das Training mit KI ableiten:

1. KI-Trainingspläne sind Vorschläge, kein Dogma: Sie dienen als Orientierung, müssen aber kritisch hinterfragt und an die individuellen Bedürfnisse angepasst werden. Das eigene Körpergefühl hat Priorität.

2. Aktiver Dialog statt reiner Befehlseingabe: Die besten Ergebnisse erzielt man, wenn man mit der KI in einen interaktiven Austausch tritt und sie dazu anregt, detaillierte Fragen zu stellen.

3. Ganzheitlicher Ansatz: Trainingserfolg hängt nicht nur vom Plan ab, sondern auch von Ausrüstung, Ernährung und Schlaf. KI kann auch in diesen Bereichen unterstützend wirken.

4. Anpassungsfähigkeit ist entscheidend: Der Trainingsplan muss flexibel sein und bei Bedarf von der KI angepasst werden können, beispielsweise nach Krankheit oder bei fehlender Motivation.

5. Spaß am Sport bewahren: Auch mit KI-Unterstützung sollte der Spaß am Laufen und am Wettkampf nicht in den Hintergrund treten.

Fazit: KI als wertvoller, aber nicht alleiniger Trainingspartner

Die Halbmarathon-Vorbereitung mit KI-Unterstützung, insbesondere nach der Anpassung des Ansatzes, erwies sich als erfolgreich in Bezug auf die kontinuierliche Leistungssteigerung und die Erstellung einer klaren Trainingsstruktur. Die KI konnte in vielen Bereichen des Lauftrainings wertvolle Hilfe leisten.

Für Läufer, die sich weder am Anfang ihrer Laufkarriere befinden noch hoch ambitionierte Spitzenleistungen anstreben, kann ein KI-generierter Trainingsplan eine hilfreiche Ergänzung sein. Für absolute Anfänger ohne jegliche Trainingserfahrung oder für Athleten, die das letzte Prozent aus ihrer Leistung herausholen möchten, ist die alleinige Abhängigkeit von KI möglicherweise weniger geeignet. In diesen Fällen empfiehlt sich weiterhin die Kombination mit menschlicher Expertise oder spezialisierten Trainingsansätzen.

Die Grenzen der KI liegen derzeit in der fehlenden Fähigkeit, physische Reaktionen in Echtzeit zu interpretieren, wie beispielsweise Schmerz oder Ermüdung, und Pläne dynamisch anzupassen. Auch die Aktualität und Vollständigkeit von Eventdaten ist ein Bereich, in dem KI-Tools noch an ihre Grenzen stoßen und verlässliche Plattformen wie HDsports eine wichtige Rolle spielen.

Insgesamt zeigt der Selbstversuch, dass KI-Tools wie ChatGPT als intelligente Assistenten im Lauftraining dienen können, vorausgesetzt, der Nutzer agiert proaktiv, iterativ und kombiniert die Technologie mit eigenem Körperbewusstsein und kritischer Reflexion.

Bibliography: - Engelien, Marco. "Halbmarathon mit ChatGPT: Wie mich der KI-Trainingsplan an Grenzen brachte." t3n.de, 6. April 2026. - Bauerfeind Sports. "Halbmarathon Trainingsplan mit KI: Schneller laufen mit ChatGPT." bauerfeind-sports.de. - JohnGetStrong. "I Let ChatGPT Plan My Half Marathon Workout... It Almost Broke Me." YouTube, 3. April 2025. - Bauer, Thomas. "So nutzt du ChatGPT & KI-Tools zur Planung deiner Laufveranstaltungen." HDsports.org, 17. August 2025. - Runner's World Forum. "Wie man ChatGPT mit den Daten eurer Laufuhr verbindet." forum.runnersworld.de, 21. März 2026.