Ensinando a IA a pensar como um instrutor

A IA está em toda parte, mas no fitness, os modelos genéricos por si só não são suficientes. Para realmente aprimorar a experiência de exercícios, a IA precisa entender as nuances dos corpos, comportamentos, ambientes e limites do mundo real.

Com o Matrix Exercise Learning Intelligence, uma solução de treinamento com tecnologia de IA que une tecnologia de condicionamento físico inteligente com dados de composição corporal de nível médico, a Matrix se propôs a provar que o futuro do condicionamento físico personalizado não são os treinos automatizados.

A próxima evolução do condicionamento físico é baseada no conhecimento, na experiência e no insight humanos, codificados e dimensionados de forma responsável por meio de IA proprietária.

Como explica Steve Barrett, Diretor de Programação Global de Fitness da Matrix, "Esse projeto não começou com um plano. Ela cresceu organicamente. Estávamos criando um sistema de aprendizado de máquina do zero porque nunca havíamos feito isso antes, e comprar algo pronto não seria suficiente."

DESAFIOS DA IA NA PERSONALIZAÇÃO DO CONDICIONAMENTO FÍSICO

O desafio de desenvolver a Exercise Learning Intelligence nunca foi puramente tecnológico, pois a ideia em si nasceu de necessidades exclusivas do mercado. As academias de ginástica enfrentam uma lacuna cada vez maior entre o que os associados desejam e o que os equipamentos tradicionais podem oferecer.

Os membros querem orientação personalizada sem atritos. As operadoras querem oferecer personalização dos exercícios sem depender ou contratar pessoal para gerenciá-los. Os instrutores querem ferramentas que ampliem seus conhecimentos e simplifiquem seu fluxo de trabalho, dando-lhes mais tempo para se concentrarem na construção de relacionamentos em vez de criarem programas.

Para complicar a situação, há muitos ecossistemas digitais fechados que exigem que as instalações abandonem os equipamentos e produtos digitais existentes. Além disso, muitas academias de ginástica estavam ansiosas para oferecer experiências holísticas de bem-estar, incluindo exercícios que refletissem metas reais, horários reais e condições físicas reais.

A Matrix viu uma oportunidade de criar algo mais flexível. No final de 2024, a Matrix deu os primeiros passos para desenvolver uma experiência de treinamento adaptável que funcionasse com o equipamento existente e elevasse toda a área de treinamento.

ESCOLHER UM PARCEIRO PRECISO

A verdadeira personalização do treino começa com a compreensão de cada corpo humano único, por dentro e por fora. Essa exigência levou a Matrix a fazer parceria com a seca, uma empresa com quase dois séculos de experiência em soluções de pesagem e medição de grau médico.

A solução de composição corporal da seca oferece uma visão abrangente de cada indivíduo, baseada em métricas confiáveis e medicamente validadas, incluindo massa muscular, massa gorda e níveis de água - refletindo perfis reais de saúde e desempenho.

No entanto, apenas uma visão médica precisa não é suficiente para prescrever um treino eficaz. Os dados devem ser traduzidos em uma programação que funcione em instalações de fitness movimentadas, com equipamentos compartilhados e tempo limitado.

Foi aí que a Matrix entrou em cena. Enquanto a seca trouxe uma precisão clínica inigualável para a mesa, a Matrix acrescentou suas décadas de experiência em condicionamento físico para completar o quadro. Juntos, a parceria criou uma ponte entre a medição precisa e a ação prática, transformando os dados em orientação na qual as pessoas pudessem confiar e aplicar imediatamente.

COMO A MATRIX CRIOU UM MODELO DE IA ESPECÍFICO PARA O CONDICIONAMENTO FÍSICO

Desde o início, a Matrix tomou a decisão deliberada de criar um modelo proprietário de IA especificamente para condicionamento físico. Os sistemas genéricos de IA geralmente se baseiam em informações raspadas ou sem contexto, produzindo recomendações que parecem confiáveis, mas que não funcionam em ambientes de treinamento no mundo real.
Esse novo modelo tinha que ser mais instruído, mais perspicaz e mais empático - em resumo, tinha que ser mais humano do que um modelo genérico poderia ser.

É por isso que os desenvolvedores da Matrix treinaram nossa IA de forma diferente desde o início. A Matrix construiu sua base em princípios estabelecidos da ciência do esporte, lógica de programação estruturada e décadas de experiência bem-sucedida em treinamento.

Com correções suaves suficientes, o sistema logo entendeu não apenas o que prescrever, mas também o que evitar. Aprendendo com os especialistas do setor, a Exercise Learning Intelligence logo passou a entender como os treinos deveriam ser sequenciados, como a intensidade deveria progredir e como a recuperação influenciava o sucesso a longo prazo.

Esse trabalho básico essencial garantiu que a IA não gerasse apenas exercícios sem levar em conta as pessoas que os realizavam. Graças a essa abordagem básica, a Exercise Learning Intelligence pode começar a oferecer treinamento sólido e real em escala.

POR QUE A EXPERIÊNCIA HUMANA AINDA É IMPORTANTE NO TREINAMENTO DE FITNESS COM IA

Apesar dos resultados iniciais promissores, levar os exercícios prescritos para a pista de treinamento revelou uma verdade importante.

Infelizmente, os programas que pareciam perfeitos no papel nem sempre funcionavam bem na prática. As sessões geralmente eram longas, com pouca consideração pelo tempo que o usuário levava para ir de uma parte da sala de treinamento para outra. Os conflitos de uso de equipamentos, uma ocorrência comum em instalações de fitness movimentadas, também não foram levados em conta.

Além disso, os níveis de intensidade geralmente refletiam a teoria do treinamento ideal, o que era ótimo para atletas dedicados, mas exagerado para o membro comum da academia e suas metas.

Em vez de simplificar o sistema, a equipe da Matrix trabalhou incansavelmente para refiná-lo. Eles acrescentaram proteções para ajudar o Exercise Learning Intelligence a funcionar de forma eficaz em situações do mundo real.

Em pouco tempo, ele foi capaz de levar em conta e se ajustar a agendas lotadas, tempo limitado de exercícios, congestionamento da pista de treinamento, recuperação realista e muito mais. Talvez o mais importante seja que os desenvolvedores da Matrix ajustaram os programas prescritos para refletir como as pessoas reais realmente treinam, e não como os bots treinariam em condições ideais.

Ao incorporar a experiência vivida e a percepção humana empática no modelo em nível fundamental, a Exercise Learning Intelligence foi além dos sistemas genéricos de IA. A IA no centro do projeto tornou-se mais acessível, mais confiável e muito mais eficaz.

TESTE DE EXERCÍCIOS DE IA EM AMBIENTES REAIS DE ACADEMIA

É claro que a Matrix não se contentou em simplesmente validar a Inteligência de Aprendizagem de Exercícios na teoria. A próxima etapa para os desenvolvedores foi testar sua nova IA durante meses de exercícios reais em espaços reais.

Muitas vezes, os desenvolvedores da Matrix assumiam eles mesmos os programas de exercícios gerados por IA, identificando lacunas de tempo, problemas de intensidade e atrito operacional com base em como a experiência de exercício foi para eles.

Essas horas de exercícios reais e de aceleração cardíaca levaram a outra rodada de refinamento crítico. As substituições manuais foram introduzidas para preservar a flexibilidade, permitindo que o usuário final adicione o toque final da percepção humana para corrigir ou aperfeiçoar o exercício prescrito. A lógica de progressão foi refinada para apoiar a consistência em vez do treinamento idealizado, levando a uma programação de exercícios que era prática e eficiente.

O sistema até aprendeu a priorizar a adesão ao exercício e a confiança do usuário em vez de levá-lo aos seus limites teóricos.

Cada rodada de refinamentos e aprimoramentos reforçou os princípios com os quais a Matrix começou - o exercício personalizado só funciona quando é prático, alcançável e sustentável para pessoas reais em ambientes reais.

A EXPERIÊNCIA DE TREINAMENTO ADAPTATIVO PERSONALIZADO (PACE)

Em sua forma mais madura, o PACE transforma exames de composição corporal de 24 segundos em produtos seca em exercícios adaptáveis, baseados em metas e orientados por IA, fornecidos diretamente pelos consoles Matrix. Cada sessão alimenta o sistema com novos dados de desempenho, permitindo que a programação evolua com o usuário à medida que ele ganha confiança e aprimora suas habilidades.

A IA do PACE se ajusta aos equipamentos disponíveis em cada instalação individual e aos padrões individuais de atendimento, adaptando e ajustando a programação em tempo real. Ele oferece suporte à integração escalonável para usuários de todos os tipos e praticamente elimina o ônus da programação manual.

Os instrutores também permanecem no centro da experiência, agora livres para se concentrar no fortalecimento dos relacionamentos, enquanto a IA lida com a complexidade nos bastidores. Ele ainda cria pontos de interação mais significativos entre os associados e a equipe, uma métrica fundamental para a satisfação dos associados.

INTELIGÊNCIA QUE EVOLUI

Para a Matrix, a Inteligência de Aprendizagem de Exercícios é uma base, não uma linha de chegada. Sua arquitetura permite a expansão futura por meio de wearables, insights médicos aprimorados e muito mais, à medida que cada ecossistema exclusivo da instalação evolui.

Como reflete Steve Barrett, "quanto mais aprendemos sobre os indivíduos, mais pessoal isso se torna. A personalização não é um recurso - é o futuro. E esse sistema finalmente nos oferece uma maneira responsável de fornecer isso em escala."

O Exercise Learning Intelligence prova que, quando a IA é moldada por especialistas, testada na realidade e orientada por insights humanos, ela não substitui o treinamento. Isso eleva a experiência de exercício para todos.