Insegnare all'intelligenza artificiale a pensare come un formatore

L'intelligenza artificiale è ovunque, ma nel fitness i modelli generici da soli non bastano. Per migliorare davvero l'esperienza dell'esercizio fisico, l'intelligenza artificiale deve comprendere le sfumature dei corpi, dei comportamenti, degli ambienti e dei limiti del mondo reale.

Con Matrix Exercise Learning Intelligence, una soluzione di allenamento alimentata dall'intelligenza artificiale che unisce tecnologie intelligenti per il fitness a dati di composizione corporea di livello medico, Matrix ha voluto dimostrare che il futuro del fitness personalizzato non è rappresentato dagli allenamenti automatizzati.

La prossima evoluzione del fitness si basa sulla competenza, l'esperienza e l'intuizione umana, codificata e scalata in modo responsabile attraverso un'intelligenza artificiale proprietaria.

Come spiega Steve Barrett, direttore della programmazione globale del fitness di Matrix, "Questo progetto non è iniziato con un progetto. È cresciuta organicamente. Stavamo costruendo un sistema di apprendimento automatico da zero perché non l'avevamo mai fatto prima, e comprare qualcosa di pronto all'uso non sarebbe stato sufficiente".

LE SFIDE DELL'AI NELLA PERSONALIZZAZIONE DEL FITNESS

La sfida nello sviluppo di Exercise Learning Intelligence non è mai stata puramente tecnologica, perché l'idea stessa è nata da esigenze di mercato uniche. Le strutture per il fitness si trovano ad affrontare un divario sempre più ampio tra ciò che i membri desiderano e ciò che le attrezzature tradizionali possono offrire.

I membri vogliono una guida personalizzata senza attriti. Gli operatori vogliono offrire la personalizzazione degli esercizi senza dover dipendere o assumere personale per gestirli. I formatori vogliono strumenti che amplifichino le loro competenze e snelliscano il loro flusso di lavoro, dando loro più tempo per concentrarsi sulla costruzione di relazioni invece che di programmi.

A complicare le cose, ci sono molti ecosistemi digitali chiusi che richiedono alle strutture di abbandonare le apparecchiature e i prodotti digitali esistenti. Inoltre, molte strutture di fitness erano desiderose di offrire esperienze di benessere olistico, compresi allenamenti che riflettessero obiettivi reali, orari reali e condizioni fisiche reali.

Matrix ha visto l'opportunità di creare qualcosa di più flessibile. Alla fine del 2024, Matrix ha mosso i primi passi verso lo sviluppo di un'esperienza di allenamento adattativo che funzionasse con le attrezzature esistenti, elevando al contempo l'intero piano di allenamento.

SCEGLIERE UN PARTNER PRECISO

La vera personalizzazione dell'allenamento inizia con la comprensione di ogni corpo umano unico dentro e fuori. Questo requisito ha portato Matrix a collaborare con seca, un'azienda con quasi due secoli di esperienza nelle soluzioni di misura e pesatura per uso medico.

La soluzione seca per la composizione corporea fornisce un'istantanea completa di ogni individuo, basata su parametri affidabili e convalidati dal punto di vista medico, tra cui la massa muscolare, la massa grassa e i livelli di acqua, che riflettono profili reali di salute e prestazioni.

Tuttavia, una visione medica accurata non basta da sola a prescrivere un allenamento efficace. I dati devono essere tradotti in una programmazione che funzioni nelle strutture fitness più frequentate, con attrezzature condivise e tempo limitato.

È qui che entra in gioco Matrix. Mentre seca ha apportato una precisione clinica senza pari, Matrix ha aggiunto la sua esperienza decennale nel campo del fitness per completare il quadro. Insieme, la partnership ha creato un ponte tra misurazioni precise e azioni pratiche, trasformando i dati in indicazioni di cui fidarsi e da applicare immediatamente.

COME MATRIX HA COSTRUITO UN MODELLO AI SPECIFICO PER IL FITNESS

Fin dall'inizio, Matrix ha deciso deliberatamente di costruire un modello di intelligenza artificiale proprietario specifico per il fitness. I sistemi di intelligenza artificiale generici si basano spesso su informazioni scraped o prive di contesto, producendo raccomandazioni che appaiono credibili ma che si rivelano inefficaci negli ambienti di formazione del mondo reale.
Questo nuovo modello doveva essere più istruito, più perspicace e più empatico: in breve, doveva essere più umano di quanto potesse esserlo un modello generico.

Ecco perché gli sviluppatori di Matrix hanno addestrato la nostra IA in modo diverso fin dall'inizio. Matrix ha costruito le sue fondamenta su principi consolidati di scienza dello sport, su una logica di programmazione strutturata e su decenni di esperienza di coaching di successo.

Con un numero sufficiente di correzioni gentili, il sistema capì presto non solo cosa prescrivere, ma anche cosa evitare. Imparando dagli esperti del settore, Exercise Learning Intelligence è arrivata presto a capire come gli allenamenti dovrebbero essere sequenziati, come l'intensità dovrebbe progredire e come il recupero influisce sul successo a lungo termine.

Questo lavoro fondamentale ha garantito che l'IA non si limitasse a generare allenamenti senza tenere conto delle persone che li eseguono. Grazie a questo approccio di base, Exercise Learning Intelligence potrebbe iniziare a fornire un coaching solido e reale su scala.

PERCHÉ L'ESPERIENZA UMANA È ANCORA IMPORTANTE NEL COACHING AI FITNESS

Nonostante i promettenti risultati iniziali, portare gli allenamenti prescritti sul campo ha rivelato una verità importante.

Purtroppo, i programmi che sembravano perfetti sulla carta non sempre funzionavano bene nella pratica. Spesso le sessioni si protraevano a lungo, senza tenere conto del tempo necessario a un utente per spostarsi da una parte all'altra del piano di formazione. Non sono stati presi in considerazione nemmeno i conflitti nell'uso delle attrezzature, un evento comune nelle strutture fitness molto frequentate.

Inoltre, i livelli di intensità spesso riflettevano la teoria dell'allenamento ottimale, ottima per gli atleti impegnati, ma eccessiva per i membri medi delle palestre e i loro obiettivi.

Invece di semplificare il sistema, il team di Matrix ha lavorato instancabilmente per perfezionarlo. Hanno aggiunto delle protezioni per aiutare l'Exercise Learning Intelligence a funzionare efficacemente in situazioni reali.

In breve tempo, il sistema è stato in grado di tenere conto e di adattarsi a orari impegnativi, tempi di allenamento limitati, congestione del piano di allenamento, recupero realistico e molto altro ancora. Forse l'aspetto più importante è che gli sviluppatori di Matrix hanno adattato i programmi prescritti in modo da riflettere il modo in cui le persone reali si allenano, e non quello in cui i bot si allenerebbero in condizioni ideali.

Inserendo l'esperienza vissuta e l'intuizione umana empatica nel modello a livello fondamentale, Exercise Learning Intelligence è andata oltre i generici sistemi di intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale che ne è alla base è diventata più accessibile, più affidabile e molto più efficace.

TESTARE GLI ALLENAMENTI AI IN AMBIENTI REALI DI PALESTRA

Naturalmente, Matrix non si è accontentato di convalidare l'Intelligenza di Apprendimento dell'Esercizio in teoria. Il passo successivo per gli sviluppatori è stato quello di testare la loro nuova IA attraverso mesi di allenamenti reali in spazi reali.

Spesso gli sviluppatori di Matrix si sono occupati in prima persona dei programmi di allenamento generati dall'intelligenza artificiale, identificando le lacune temporali, i problemi di intensità e gli attriti operativi in base a come si è svolta l'esperienza di allenamento per loro.

Queste ore di allenamento nel mondo reale e al cardiopalma hanno portato a un'altra serie di perfezionamenti critici. Le modifiche manuali sono state introdotte per preservare la flessibilità, consentendo all'utente finale di aggiungere il tocco finale dell'intuizione umana per correggere o perfezionare l'allenamento prescritto. La logica di progressione è stata perfezionata per supportare la coerenza piuttosto che l'idealizzazione dell'allenamento, portando a una programmazione pratica ed efficiente.

Il sistema ha persino imparato a dare priorità all'aderenza all'esercizio e alla fiducia dell'utente piuttosto che spingerlo ai suoi limiti teorici.

Ogni serie di perfezionamenti e miglioramenti ha rafforzato i principi con cui Matrix ha iniziato: l'esercizio personalizzato funziona solo quando è pratico, realizzabile e sostenibile per persone reali in ambienti reali.

L'ESPERIENZA DI COACHING ADATTATIVO PERSONALIZZATO (PACE)

Nella sua forma più matura, PACE trasforma le scansioni di 24 secondi della composizione corporea sui prodotti seca in allenamenti adattivi, basati su obiettivi e guidati dall'intelligenza artificiale, erogati direttamente attraverso le console Matrix. Ogni sessione alimenta il sistema con nuovi dati sulle prestazioni, consentendo alla programmazione di evolversi con l'utente, man mano che questi acquista fiducia e migliora le proprie capacità.

L'intelligenza artificiale di PACE si adatta alle attrezzature disponibili in ogni singola struttura e ai modelli di frequenza individuali, adattando e regolando la programmazione in tempo reale. Supporta l'onboarding scalabile per utenti di ogni tipo ed elimina virtualmente l'onere della programmazione manuale.

Anche gli allenatori rimangono al centro dell'esperienza, ora liberi di concentrarsi sul rafforzamento delle relazioni mentre l'intelligenza artificiale gestisce la complessità dietro le quinte. Crea anche punti di interazione più significativi tra i soci e il personale, un parametro fondamentale per la soddisfazione dei soci.

INTELLIGENZA CHE SI EVOLVE

Per Matrix, Exercise Learning Intelligence è una base, non un traguardo. La sua architettura consente un'espansione futura attraverso i dispositivi indossabili, le informazioni mediche avanzate e altro ancora, in base all'evoluzione dell'ecosistema di ciascuna struttura.

Come riflette Steve Barrett, "più impariamo a conoscere gli individui, più questo diventa personale. La personalizzazione non è una caratteristica, è il futuro. E questo sistema ci offre finalmente un modo responsabile di fornirlo su scala".

Exercise Learning Intelligence dimostra che l'IA, quando è plasmata da esperti, testata nella realtà e guidata dall'intuizione umana, non sostituisce il coaching. Eleva l'esperienza di esercizio per tutti.