Ich nutze KI jeden Tag. Meinen Trainingsplan schreibt sie trotzdem nicht.
Ich habe über Monate mit KI an Trainings- und Laufplänen gearbeitet, dabei Ziele eingegeben, Einheiten beschrieben, Trainingsdaten ergänzt, nachgefragt und die Vorschläge immer weiter angepasst. Mein Ergebnis ist ziemlich eindeutig: Wenn ich die KI bitte, mir einen kompletten Trainingsplan zu bauen, kommt dabei nichts heraus, dem ich meine gesamte Vorbereitung anvertrauen würde.
Das klingt härter, als es gemeint ist. Ich nutze diese Werkzeuge selbst jeden Tag und halte sie in einigen Bereichen für extrem wertvoll. Genau deshalb sollte man sauber unterscheiden, was sie gut können und wo ihre Grenzen liegen. Ein Trainingsplan ist mehr als eine Tabelle mit Intervallen, lockeren Läufen und Ruhetagen.
Für mich ist das ähnlich wie bei einem Buch. Wenn du der KI sagst, sie soll dir eines schreiben, bekommst du viel Text, der auf den ersten Blick ordentlich aussieht. Eine klare Idee, eine tragfähige Struktur und einen roten Faden bekommst du dadurch noch lange nicht. Weißt du dagegen bereits, wie das Buch aufgebaut sein soll, welche Kapitel du brauchst und welche Aussage jeder Abschnitt tragen muss, kann die KI einzelne Teile sehr gut ausarbeiten. Beim Training erlebe ich genau dasselbe.
Warum ein überzeugend aussehender Plan trotzdem falsch liegen kann
Bei den Systemen, die ich getestet habe, ist mir vor allem aufgefallen, wie stark sich die Antwort durch meine Formulierung verschiebt. Willst du einen aggressiven Plan, bekommst du einen aggressiven Plan. Betonst du deine Sorge vor Überlastung, wird die KI schnell vorsichtiger. Nehmen wir eine Blase am Fuß. Beschreibst du sie dramatisch genug, kann die Empfehlung plötzlich lauten, mehrere Tage nicht zu laufen. Je nach tatsächlichem Zustand kann das vernünftig oder vollkommen überzogen sein.
Für eine brauchbare Antwort müsste viel mehr geklärt sein. Wo sitzt die Blase, wie stark sind die Beschwerden, ist die Haut offen, welche Einheit steht an, wie verändert sich der Schmerz beim Laufen, lässt sich die Stelle schützen, wie wichtig ist diese Einheit innerhalb der Woche? Die KI kennt nur den Kontext, den ich ihr gebe. Ich kann ihr Trainingsdaten, vergangene Einheiten, Bilder und ausführliche Beschreibungen liefern. Sie weiß trotzdem nicht, welche Information ich weggelassen habe, welche davon gerade entscheidend ist oder ob meine heutige Beschreibung im Widerspruch zu den vergangenen Wochen steht.
Das Heikle daran ist, wie professionell das Ergebnis aussieht. Saubere Tabellen, genaue Pace-Angaben, Belastungszonen und logisch klingende Begründungen vermitteln schnell den Eindruck, dass ein durchdachtes System dahintersteckt. Die entscheidende Frage bleibt trotzdem dieselbe: Passt dieses System zu mir, zu meinem Körper, zu meinem bisherigen Training und zu meinem Ziel?
Meine Einschätzung stützt sich auf meine eigenen Tests. Einige Studien zeigen ein ähnliches Muster, auch wenn die Datenlage noch jung ist und teilweise ältere Modellversionen untersucht wurden. Bei abgegrenzten Einzelfragen kann KI gut abschneiden. In einer Untersuchung reichten Personal Trainer ihre häufigsten Trainingsfragen samt eigener Antworten ein. Dieselben Fragen wurden ChatGPT-3.5 gestellt. In der Bewertung durch erfahrene Trainer und Fachexperten lag ChatGPT bei sechs von neun Fragen vorn. Das ist bemerkenswert, sagt allerdings wenig darüber aus, wie gut eine KI den Trainingsprozess eines Athleten über mehrere Monate steuern kann.
Bei umfassenderen Trainingsprogrammen und in direkten Vergleichen mit menschlicher Betreuung fällt das Bild deutlich schwächer aus. Eine systematische Übersicht über 24 Studien mit rund 2.500 Teilnehmern fand in fünf von sechs direkten Vergleichen schlechtere physiologische Anpassungen als unter menschlicher Betreuung. In 14 Studien traten Sicherheitsprobleme auf, darunter kontraindizierte Übungen für klinische Populationen. Die Übersicht erfasste Veröffentlichungen bis Juni 2025 und bildet damit nicht jede heute verfügbare Modellversion ab.
Besonders passend für meinen Sport finde ich eine Untersuchung mit drei KI-generierten Laufplänen über jeweils sechs Wochen, die Coaches anhand von 22 Qualitätskriterien bewertet haben. Beim knappsten Prompt lagen 19 der 22 Kriterien unter der Mitte der Skala und kein einziges darüber. Mit deutlich ausführlicheren Angaben drehte sich das, dann lagen 13 Kriterien darüber. Optimal war trotzdem kein Plan, und die Autoren raten ausdrücklich davon ab, solche Pläne ohne die Rückmeldung eines erfahrenen Coaches zu verwenden.
Für mich bestätigt das die Rollenverteilung, die sich auch in meinen eigenen Tests herausgebildet hat. Klar begrenzte Fragen kann KI sehr gut bearbeiten. Sobald langfristige Anpassung, gesundheitlicher Kontext und die Verantwortung für Belastungsentscheidungen zusammenkommen, wird die menschliche Prüfung wesentlich wichtiger.
Was Menschen sehen, die deinen Verlauf kennen
Ich habe einen Laufcoach, mit dem ich meine Laufthemen bespreche. Einen speziellen HYROX-Trainer habe ich aktuell nicht. Dafür tausche ich mich regelmäßig mit meiner Physio aus, die selbst auf Elite-15-Niveau startet, und mit zwei Freunden in Asien, die das Format aus Wettkämpfen auf internationalem Niveau kennen. Viele Entscheidungen in meinem Training entstehen aus diesen Gesprächen.
Der Wert dieses Umfelds liegt nicht darin, dass diese Menschen immer recht haben. Natürlich kann auch ein guter Coach falschliegen. Entscheidend ist, dass sie meinen Kontext kennen und eine eigene Position vertreten. Mein Laufcoach sieht meine Entwicklung über längere Zeit. Meine Physio kennt meinen Körper und kann Belastungen anders einordnen als jemand, der nur einzelne Datenpunkte sieht. Die HYROX-Athleten wissen aus eigener Erfahrung, wie sich bestimmte Trainingsentscheidungen im Rennen auswirken.
Dazu kommt eine Form von Reibung, die mir bei der KI häufig fehlt. Ein Mensch kann mir sagen, dass meine Idee schlecht ist, nachfragen, warum ich etwas unbedingt machen will, und bei seiner Einschätzung bleiben, auch wenn ich eine andere Antwort lieber hören würde. Die KI passt sich stattdessen meiner nächsten Formulierung an und klingt dabei weiterhin vollkommen überzeugt.
Ich gebe deshalb keinem KI-System die Verantwortung für meine Trainingsplanung. Die Grundideen, die Belastungssteuerung und wichtige Entscheidungen bespreche ich mit Menschen, deren Erfahrung ich einschätzen kann und die meinen Verlauf kennen.
Bei der Analyse hilft mir KI am meisten
Sobald die Rolle klar definiert ist, verändert sich meine Bewertung komplett. Ich kann der KI meine Trainings, Läufe, Ziele und Notizen geben und sie bitten, alles zusammenzuführen. Trainingsdaten werden schnell unübersichtlich. Eine einzelne Einheit lässt sich noch beurteilen. Sobald du mehrere Wochen, verschiedene Trainingsarten, Belastungswerte, Pace, Herzfrequenz, subjektives Gefühl und mehrere Ziele gleichzeitig betrachten willst, wird es deutlich schwieriger.
Die KI hilft mir, diese Informationen zu sortieren und mögliche Zusammenhänge zu erkennen. Sie kann auf Widersprüche hinweisen oder Fragen sichtbar machen, die ich übersehen habe. Ob diese Hinweise tatsächlich tragen, prüfe ich anschließend anhand der Daten und mit den Menschen, die mein Training kennen.
Ich nutze sie deshalb vor allem wie einen Analysten. Dabei frage ich weniger nach der fertigen Einheit für morgen und mehr nach Mustern in den vergangenen Wochen. Wo widersprechen sich meine Wahrnehmung und die Daten? Welche Entwicklung habe ich möglicherweise übersehen? Welche Erklärungen kommen infrage, und welche Fragen sollte ich im nächsten Gespräch mit meinem Coach klären? Das Ergebnis liefert mir Material, mit dem ich anschließend eine bessere Entscheidung treffen kann.
Dabei habe ich gelernt, wie wichtig es ist, der KI von vornherein zu sagen, welche Aufgabe sie gerade hat. Soll sie eine Annahme prüfen oder soll sie mir helfen, eine bereits getroffene Entscheidung umzusetzen? Das sind zwei völlig verschiedene Aufträge. Viele der unbrauchbaren Antworten, die ich bekommen habe, entstanden genau dort, wo ich diesen Unterschied vorher nicht klar gemacht hatte.
Bei der Ernährung zeigt sich dieselbe Grenze
Wenn ich ChatGPT ein Foto von meinem Essen gebe und eine grobe Schätzung der Kalorien möchte, ist das praktisch. Ich bekomme innerhalb von Sekunden eine Größenordnung und kann die Mahlzeit leichter dokumentieren. Diese Zahl würde ich aber niemals mit einer Messung verwechseln. Eine Untersuchung mit 52 standardisierten Essensfotos zeigt diese Grenze ziemlich deutlich. Bei ChatGPT-4o und Claude 3.5 Sonnet lag die mittlere absolute prozentuale Abweichung der Energieschätzung bei rund 36 Prozent, Gemini 1.5 Pro schnitt noch deutlich schlechter ab. Größere Portionen wurden systematisch stärker unterschätzt, und beim Protein lag die Abweichung bei allen drei Modellen über 60 Prozent. Für eine grobe Dokumentation kann mir das helfen, bei der präzisen Steuerung meines Eiweißziels reicht es allerdings nicht.
Genau bei diesem Eiweißziel wird die Rollenfrage von vorhin praktisch. Meine 200 Gramm am Tag sind meine persönliche Zielgröße für meinen aktuellen Trainings- und Ernährungsplan, keine allgemeine Empfehlung. Wenn ich die KI bitte, meine Mahlzeiten auf dieses bereits festgelegte Ziel auszurichten, brauche ich keine neue Grundsatzdiskussion in jeder Antwort. Stelle ich die Zielgröße selbst zur Prüfung, darf sie sie natürlich hinterfragen. Entscheidend ist, welchen Auftrag ich ihr gegeben habe.
Noch deutlicher wird es beim Trainingskontext. An einem Tag mit zwei Schwellen-Einheiten, einem sogenannten Double Threshold, brauche ich deutlich mehr Kohlenhydrate als an einem ruhigen Trainingstag. Wenn ich mir rund um eine solche Belastung einen Snickers reinhaue, bewertet eine KI dieses Lebensmittel schnell isoliert nach Zucker, Verarbeitung und Kalorien. Für meine tatsächliche Entscheidung zählt etwas anderes: Was habe ich an diesem Tag trainiert, was esse ich insgesamt, wie hoch ist mein Bedarf, wann liegt die nächste harte Einheit? Ein Snickers an einem ruhigen Abend auf der Couch und ein Snickers rund um zwei harte Einheiten sind nicht dieselbe Entscheidung. Das macht ihn nicht zur optimalen Sporternährung. Es zeigt, warum dasselbe Lebensmittel je nach Belastung, Zeitpunkt und restlicher Ernährung eine andere Funktion hat. Warum ich Energiezufuhr, Körpergewicht und Leistung immer gemeinsam betrachte, erkläre ich ausführlicher in meinem Artikel über Körpergewicht und Performance.
Wie du deine eigenen Daten sinnvoll auswerten lässt
Wenn du deine Trainingsdaten mit KI analysieren möchtest, würde ich die Aufgabe bewusst begrenzen. Gib ihr deine letzten drei Trainingswochen samt Einheiten, Herzfrequenz, Pace, subjektivem Belastungsgefühl, Schlaf und relevanten Beschwerden. Bitte sie anschließend, Beobachtungen, mögliche Erklärungen und offene Fragen sauber voneinander zu trennen. Sie soll dir außerdem sagen, welche Informationen für eine vernünftige Einordnung fehlen. Eine konkrete Trainingsentscheidung muss sie an dieser Stelle noch gar nicht treffen.
Analysiere meine Trainingsdaten der vergangenen drei Wochen.
- Trenne klar zwischen Beobachtungen aus den Daten, möglichen Erklärungen und offenen Fragen.
- Nenne Widersprüche, fehlende Informationen und fünf Punkte, die ich mit meinem Coach klären sollte.
- Erstelle daraus noch keinen neuen Trainingsplan.
Ich nutze KI deshalb jeden Tag, um meine Trainingsdaten zu sortieren, Widersprüche zu prüfen und die Fragen für meine nächsten Gespräche zu schärfen. Die Verantwortung für den Plan bleibt bei mir und bei den Menschen, die meinen Verlauf kennen. Darin liegt für mich der größte Nutzen: Die KI hilft mir, mein eigenes Training besser zu verstehen und besser vorbereitet mit meinem Coach darüber zu sprechen.
Wenn du ChatGPT selbst häufiger nutzt und trotzdem das Gefühl hast, dass viele Antworten zu allgemein bleiben, liegt das oft nicht am Tool. Es liegt daran, wie du die Aufgabe stellst.
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Ich kaufe die Produkte selbst, teste sie selbst im echten Alltag und bewerte sie unabhängig. Durch meinen medizinischen Hintergrund kann ich dabei nicht nur sagen, ob sich etwas gut anfühlt, sondern auch einordnen, warum etwas funktioniert oder eben nicht.