De eerste AI-ondersteunde profrenster? De Amerikaanse olympisch kampioene Kristen Faulkner schrijft een nieuw hoofdstuk in de wielertraditie

In de afgelopen jaren staat het toenemende gebruik van Artificial Intelligence centraal in tal van wereldwijde thema’s. De technologie kan voordeel bieden in een breed spectrum aan activiteiten, waaronder mogelijk ook de trainingsaanpak van profrenners. Olympisch kampioene Kristen Faulkner schrijft dat ze sinds het bouwen van haar eigen app op haar allerhoogste niveau presteert.

“Het onderzoek dat ik over mijn eigen lichaam nodig had, bestond niet. Dus heb ik het met AI gebouwd. De afgelopen twee maanden heb ik gecodeerd zodra ik niet trainde. Meer dan 10 uur per dag,” noteerde Faulkner in een LinkedIn-bericht. “Mijn trainingsdata open voor me. Ik heb veel vragen die ik wil beantwoorden en veel data om te synthetiseren.”

De 33-jarige won de Amerikaanse nationale titels in 2024 en bekroonde dat met winst in de olympische wegrit in Parijs. Ze boekte succes, maar kende ook seizoenen waarin constant presteren lastig was. Zo ook in 2025: ze verdedigde haar Noord-Amerikaanse titel, maar kon in Europa niet doortrekken.

In 2026 vond ze nieuwe motivatie. “Toen ik mijn winter in SF (San Francisco, red.) doorbracht en de AI-boom van dichtbij zag, wilde ik opnieuw bouwen,” legt ze uit. “Er wordt zo weinig prestatieonderzoek gedaan bij vrouwen, zeker rond de specifieke behoeften van elite-athletes. Dus nam ik het heft in eigen handen en begon ik het onderzoek zelf te schrijven. Ik wilde niet blijven wachten tot iemand anders de vragen zou bestuderen die voor mijn lichaam relevant zijn.”

Mensen zijn geen machines. Het aantal variabelen in een lichaam en de sport-specifieke efficiëntie is eindeloos. Die puzzel is lastig te managen en te balanceren met het privéleven, en net daaraan wil de 28-jarige nog beter werken.

“Negen jaar lang verzamelde ik biometrische data die ik moeilijk kon synthetiseren. Hartslag. HRV. Slaap. Gewicht. Vermogen. Temperatuur. Trainingsload. Menstruatiecyclusfasen. Bloedwaarden. DEXA-scans. Elke app gaf me een stukje van het verhaal, maar het antwoord stond nooit in één app. Het zat in de interactie tussen alles. Dus bouwde ik een systeem dat de databronnen binnenhaalt die ik als atlete echt gebruik,” vervolgt ze. “En dat draait die tegen 4.400 uur aan eigen trainingshistorie. Het toont me niet alleen dashboards. Het bouwt persoonlijke modellen van mijn fysiologie.”

“Elk model is getraind op mijn lichaam. Elke bevinding is specifiek voor mijn geschiedenis. En elke output is toepasbaar, niet alleen interessant. Hiermee bereidde ik me voor op de Pan-Am-kampioenschappen, waar ik dit jaar 3 gouden medailles won. Vandaag reed ik mijn beste 20-minutenvermogen ooit met trainingshulp van deze app. AI gaat vrouwenonderzoek naar prestatie van onderaf veranderen, en daar wil ik deel van uitmaken.”

Faulkner combineert weg- en baanwielrennen, iets wat in het Amerikaanse wielrennen vaker voorkomt, en wil in beide disciplines oogsten. Nu het niveau in de breedte blijft stijgen, gebruikt ze haar eigen kennis en middelen om door te groeien op de fiets en zo competitief mogelijk te blijven.

“Ik studeerde computerwetenschappen aan Harvard. Ik werkte in venture capital. Ik investeer actief in AI-bedrijven. Ik koers op de Women’s WorldTour. Ik train om olympisch goud op eigen bodem in LA 2028 te verdedigen. Al die kennis heb ik toegepast bij het bouwen hiervan.”

“Ik kwam laat in het wielrennen. Ik won niet omdat ik de diepste koershistorie of de meeste ervaring had. Ik won omdat ik mijn hersens maximaal gebruikte.” Nu probeert ze dat in een andere vorm. “Voor mijn eerste Europese koers maakte ik flashcards van de rensters, ik bestudeerde elke bocht van elk parcours en ik analyseerde mijn data rigoureus. Datzelfde doe ik nu, met AI.”