Een derde van de jonge lopers vraagt AI om advies: wat kan een chatbot echt?

Even aan ChatGPT vragen hoe je de laatste weken naar een halve marathon toe traint. Voor jonge hardlopers is dat inmiddels heel gewoon. Uit het Hardlooponderzoek 2026 van Runner’s World blijkt dat 33,1 procent van de lopers onder de dertig een AI-chatbot noemt als bron voor hardloopinformatie. Over alle 5.613 deelnemers is dat 12,7 procent. De vraag die het onderzoek niet beantwoordt, is of dat advies ook deugt. Daar is wel ander onderzoek naar gedaan, en dat geeft een genuanceerd antwoord.

Wat de enquête precies zegt

Het cijfer klinkt groter dan het is. Deelnemers mochten meerdere bronnen aanvinken, dus wie een chatbot gebruikt, kan net zo goed ook een coach hebben en een hardloopsite lezen. Het gewone internet blijft bij jonge lopers verreweg de grootste bron, genoemd door 76,6 procent. Daarna komen het blad en de site van Runner’s World met 38,0 procent, AI met 33,1 procent, vrienden en familie met 32,1 procent en een coach met 29,7 procent.

Interessanter vind ik het tweede cijfer. Van alle lopers die met een trainingsschema werken, noemt 13,1 procent een chatbot als bron van dat schema. Bij de jonge lopers met een schema is dat volgens Runner’s World ruim een op de vier. Dan gaat het dus niet meer om een losse vraag over gels of hartslag, maar om het hele plan waarop je weken traint.

Trainers beoordeelden schema’s van ChatGPT

Precies dat scenario is onderzocht. Een groep sportwetenschappers, onder wie Bas Van Hooren van de Universiteit Maastricht, liet ChatGPT drie zesweekse schema’s voor hardlopers maken, telkens met meer informatie over de loper in de vraag. Ervaren trainers, allemaal met minstens een master in de sportwetenschap en vijf jaar ervaring met duursporters, beoordeelden die schema’s op 22 punten uit de vakliteratuur. De resultaten verschenen in 2024 in het Journal of Sports Science and Medicine.

Het schema met de minste invoer scoorde op 19 van de 22 punten een onvoldoende. Met meer informatie werd het duidelijk beter, en het schema met de meeste invoer kreeg op 13 punten een voldoende of hoger. Maar zelfs dat beste schema bleef neutraal hangen op zaken als een gezondheidscheck vooraf, testen om je startniveau te bepalen, het volgen van omstandigheden zoals hitte, en mentale vaardigheden. En op één punt, de opbouw van de omvang, scoorde het onder de maat. De trainers zagen dat de trainingsbelasting te snel werd verhoogd, en dat is precies waar veel blessures vandaan komen.

De onderzoekers wijzen nog op iets dat je als gebruiker niet meteen ziet. ChatGPT gaf antwoord, maar stelde zelf geen vragen terug. Een trainer vraagt door naar je blessuregeschiedenis, hoeveel risico je wilt nemen en hoe je herstelt. Een chatbot vult dat gat met aannames. Hun advies is daarom om zo’n schema niet te gebruiken zonder dat een trainer ernaar kijkt.

Nieuwer onderzoek is milder

De modellen zijn sindsdien wel beter geworden, en dat zie je terug. In een pilotstudie van de Universiteit van Innsbruck, in 2025 gepubliceerd in BMC Research Notes, konden ervaren trainers vaak niet meer zien of een schema door AI of door een mens was gemaakt. De onderzoekers concluderen dat AI-schema’s in de buurt kunnen komen van wat ervaren trainers maken. Het blijft wel een kleine pilot, en ook daar bleek dat wie AI-schema’s gebruikt, die technologie duidelijk meer vertrouwt dan wie dat niet doet. Vertrouwen en kwaliteit zijn twee verschillende dingen.

Waar een chatbot goed in is, en waar niet

Als ik beide studies naast elkaar leg, is mijn conclusie dat een chatbot een prima sparringpartner is voor algemene vragen. Wat is een tempoduurloop, hoe werkt een taper, wat eet je de avond voor een wedstrijd. Daar is veel goede informatie over te vinden, en een chatbot vat die snel samen. Wie wil weten hoe je trainingszones bepaalt, kan ook bij onze uitleg over hartslagzones terecht en het antwoord van de chatbot daartegen afzetten.

Het wordt riskanter zodra het persoonlijk wordt. Een pijnlijke achillespees, een hartslag die ineens afwijkt, een schema dat je van 20 naar 40 kilometer per week moet brengen. Daar hangt de kwaliteit van het antwoord volledig af van wat jij intypt, en de onderzoekers uit Maastricht en Würzburg merken op dat ChatGPT geen onderscheid maakt tussen een wetenschappelijke studie en een blog. In hun eigen voorbeeld raadde de chatbot een cooling-down aan voor beter herstel, terwijl het onderzoek dat niet ondersteunt.

Gebruik je toch een chatbot voor je schema, geef hem dan in elk geval mee wat een trainer zou vragen.

• hoeveel kilometers en trainingen per week je de laatste maanden liep
• je blessures van het afgelopen jaar
• je doel, je wedstrijddatum en een recente wedstrijdtijd
• hoeveel dagen en uren je echt kunt trainen

Kijk daarna vooral naar de opbouw. Stijgt je weekomvang in het schema sneller dan je lichaam gewend is, dan is dat het punt waarop de trainers in het onderzoek afhaakten. Wie een marathon of een eerste halve wil lopen, doet er goed aan om te lezen waarom een trainer jaren opbouw aanraadt. Dat geduld zit in geen enkel zesweeks schema, ook niet in een dat een chatbot je in tien seconden geeft.