%1RM, repeticiones y RIR: cómo usarlos juntos para programar mejor la fuerza

Si entrenás o programás fuerza, seguro usás alguna de estas tres herramientas: el porcentaje del 1RM, un número fijo de repeticiones o el esfuerzo percibido medido en repeticiones en reserva (RIR). El problema aparece cuando las usamos como si fueran intercambiables. No lo son. Y entender por qué cambia por completo la forma de programar.

Este tema fue el eje de mi ponencia en el 3° Congreso Internacional en Ciencias del Ejercicio y el Deporte (CICED, Buenos Aires 2025). Acá te dejo lo más importante, bajado a la práctica.

1. El %1RM no te dice cuántas repeticiones vas a hacer

Las tablas clásicas dicen algo así como “al 80% hacés 8 repeticiones”. Sirven como punto de partida, pero esconden una enorme variabilidad entre personas y ejercicios.

Un ejemplo claro: Richens y Cleather (2014) compararon halterófilos y corredores de fondo en prensa de piernas. Al 70% del 1RM, los corredores hicieron en promedio casi 40 repeticiones, y los halterófilos, 18. Mismo porcentaje, más del doble de repeticiones.

La meta-regresión más grande hasta hoy sobre el tema (Nuzzo y cols., 2024), con más de 7.000 participantes, confirmó dos cosas: la cantidad de repeticiones a un mismo %1RM varía bastante entre individuos, y además depende del ejercicio (por ejemplo, en prensa de piernas se hacen más repeticiones que en press de banca para el mismo porcentaje).

Traducción práctica: si a dos alumnos les das “4×8 al 75%”, uno puede terminar a 1 repetición del fallo y el otro a 5. El estímulo no es el mismo.

2. El RIR mide lo que el porcentaje no ve: el esfuerzo real

La escala de RPE basada en repeticiones en reserva (Zourdos y cols., 2016) le pone número a una pregunta simple: ¿cuántas repeticiones más podrías haber hecho? RPE 10 = 0 RIR, RPE 9 = 1 RIR, y así sucesivamente.

Su gran ventaja es que se adapta al día: si dormiste mal o venís cargado, la misma carga se siente más pesada y el RIR lo refleja. Además, en ese mismo estudio, la velocidad de la barra se relacionó fuertemente con el RPE informado.

¿Y somos buenos estimando el RIR?

Más o menos. La revisión de Halperin y cols. (2022) encontró que, en promedio, subestimamos en ~1 repetición lo que nos queda en el tanque, con mucha variabilidad. Pero la precisión mejora cuando:

• la estimación se hace cerca del fallo (RIR bajos),
• se trabaja con cargas más pesadas (series de 12 repeticiones o menos),
• y en las últimas series de la sesión.

O sea: el RIR se entrena. Con práctica y feedback, el alumno aprende a leerse.

3. ¿Qué tan cerca del fallo hay que llegar?

Depende del objetivo, y esto es clave:

• Para hipertrofia, el análisis de Robinson y cols. (2024) muestra que el crecimiento muscular aumenta a medida que las series terminan más cerca del fallo.
• Para fuerza, en cambio, las ganancias fueron similares en un rango amplio de RIR.
• Ir al fallo absoluto en todas las series tampoco parece necesario: Refalo y cols. (2023) encontraron una ventaja apenas trivial del fallo frente al no-fallo para hipertrofia.

Para la mayoría, trabajar entre 0 y 3 RIR para hipertrofia y dejar más margen (2-4 RIR) en los básicos de fuerza es un punto de partida muy razonable.

4. Cómo combinar las tres herramientas

1. Usá el %1RM para elegir la carga inicial, sabiendo que es una estimación.
2. Prescribí repeticiones con un RIR objetivo: por ejemplo, “3×6 @ RIR 2”.
3. Ajustá la carga serie a serie: si el RIR real fue menor al objetivo, bajá; si fue mayor, subí.
4. Registrá todo: carga, repeticiones y RIR. Con unas semanas de datos tenés el perfil real de cada alumno, mucho más útil que cualquier tabla.

En resumen

El %1RM te da una referencia, las repeticiones te dan una estructura y el RIR te dice qué está pasando realmente. Programar bien es usar las tres juntas y dejar que los datos de cada persona manden.

Mg. Jonathan Ortiz — Magíster en Fisiología del Ejercicio, antropometrista ISAK nivel 3 y director de Corporal Kinesis.

Referencias

1. Halperin I, et al. Accuracy in predicting repetitions to task failure in resistance exercise: a scoping review and exploratory meta-analysis. Sports Med. 2022;52(2):377-390. https://doi.org/10.1007/s40279-021-01559-x
2. Nuzzo JL, et al. Maximal number of repetitions at percentages of the one repetition maximum: a meta-regression and moderator analysis of sex, age, training status, and exercise. Sports Med. 2024;54(2):303-321. https://doi.org/10.1007/s40279-023-01937-7
3. Refalo MC, et al. Influence of resistance training proximity-to-failure on skeletal muscle hypertrophy: a systematic review with meta-analysis. Sports Med. 2023;53(3):649-665. https://doi.org/10.1007/s40279-022-01784-y
4. Richens B, Cleather DJ. The relationship between the number of repetitions performed at given intensities is different in endurance and strength trained athletes. Biol Sport. 2014;31(2):157-161. https://doi.org/10.5604/20831862.1099047
5. Robinson ZP, et al. Exploring the dose-response relationship between estimated resistance training proximity to failure, strength gain, and muscle hypertrophy: a series of meta-regressions. Sports Med. 2024;54(9):2209-2231. https://doi.org/10.1007/s40279-024-02069-2
6. Zourdos MC, et al. Novel resistance training-specific rating of perceived exertion scale measuring repetitions in reserve. J Strength Cond Res. 2016;30(1):267-275. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000001049