Преобразование данных участников в рекомендации для тренировок с помощью ИИ

Иллюзия прогресса

В фитнес-индустрии нет недостатка в данных. Участники могут отслеживать частоту сердечных сокращений, мощность, состав тела, историю тренировок и многое другое на носимых устройствах и в приложениях. Но одна проблема по-прежнему проявляется во время тренировок. Многие начинают занятия, не зная, что делать дальше.

Этот пробел особенно заметен, потому что отрасль уже решила вопрос с отображением информации. Данные повсюду. Но направление — нет. Участники могут видеть цифры, но им всё равно приходится решать, с чего начать, насколько сильно напрягаться, какой вес использовать и как корректировать нагрузку во время тренировки.

Вот почему ИИ стал более важной частью сегодняшнего разговора о фитнесе. Ценность ИИ в фитнесе — не в скорости и не в новизне. Его преимущество заключается в преобразовании больших объемов данных в рекомендации, которыми люди могут воспользоваться в нужный момент.

Недостающий шаг между пониманием и действием

Первые несколько тренировок часто полны неопределенности, особенно для тех, кто только начинает заниматься. Исследования начинающих занимающихся физическими упражнениями сообщали о показателях посещаемости от 10 до 37% в первые месяцы после присоединения. Почти половина взрослых сообщают, что чувствуют себя неуверенно в спортивных залах, а страх осуждения ограничивает их участие. Когда люди заходят в учреждение и сталкиваются с одним решением за другим без достаточной поддержки, нерешительность — закономерный результат.

Многие системы по-прежнему ограничиваются измерением. Они сообщают о том, что произошло, но не определяют, что должно произойти дальше. Это оставляет участникам возможность самостоятельно интерпретировать данные или зависеть от того, есть ли кто-то, кто может помочь. На загруженном участке это создает сложности там, где поддержка нужна больше всего.

ИИ может помочь сократить этот разрыв. Он может принимать отдельные входные данные, сравнивать их с течением времени и превращать их в полезное направление во время тренировки. Это меняет роль данных с пассивной обратной связи на активное руководство.

Почему текущие подходы оказываются недостаточными

Большая часть проблемы сводится к тому, как по-прежнему даются рекомендации по физическим упражнениям. Большая часть отрасли опирается на общие рекомендации, которые не учитывают конкретного человека перед экраном. Готовность, предпочтения, цели и физическое состояние у разных участников различаются, однако многие программы по-прежнему строятся на основе типовой модели.

Тому, кому нужна простая отправная точка и план, которому можно следовать, не поможет универсальная тренировка. Персонализированные рекомендации, как правило, способствуют лучшей последовательности в выполнении упражнений, потому что они дают людям что-то уместное и реализуемое.

ИИ отличается от статического программирования. Он может адаптироваться по мере поступления новых входных данных. Он может реагировать на производительность, поведение и прогресс между сеансами. Он может поддерживать тренировочный процесс, который меняется вместе с участником, вместо того чтобы требовать от участника подстраиваться под фиксированный план.

Есть еще один фактор. Тренировки не проходят в идеальных условиях. Они происходят на загруженных объектах с общим оборудованием, ограниченным временем и разным уровнем поддержки персонала. Тренировка может выглядеть эффективной в теории и совершенно не работать на практике. Искусственный интеллект должен работать в этой среде, чтобы быть полезным. Это тот стандарт, которого должна ожидать отрасль.

Что отрасли нужно дальше

Следующий этап заключается в том, чтобы использовать уже имеющуюся информацию так, чтобы это помогало людям действовать на ее основе уже при первом визите.

ИИ начинает играть более значимую роль в этих переменах в индустрии. При правильном использовании ИИ может уменьшить необходимость действовать наугад, помочь принимать более взвешенные решения и упростить внедрение персонализации на всей площадке.

Личное участие при этом никуда не исчезает. Члены сообщества по-прежнему откликаются на поддержку, заверения и установление связи. Тренер или сотрудник могут повлиять на то, почувствует ли человек себя достаточно комфортно, чтобы остаться в программе и вернуться на следующую сессию. ИИ может направлять тренировку. Люди по-прежнему влияют на впечатления, связанные с тренировками.

То, что будет дальше, будет определяться не тем, сколько данных сможет собрать отрасль. Это будет определяться тем, насколько хорошо эти данные помогают людям тренироваться.

Мэтт МакКонли

Старший менеджер цифровых продуктов — глобальный маркетинг