Inteligencia artificial vs entrenador personal

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A pesar de que los influencers del fitness están despegando actualmente con ChatGPT, ¿está justificada la exageración? ¿La IA realmente está reemplazando al entrenador personal? Los expertos advierten contra confiar demasiado en el entrenador virtual, todavía. Pero ISPO.com también ha encontrado razones que hablan más que nunca a favor de los conceptos de formación digital.

"No creo que los entrenadores puedan ser reemplazados fundamentalmente", dice Alexander Asteroth. Es uno de los autores del estudio de IA realizado por el Instituto Federal Alemán de Ciencias del Deporte. "Más bien, la inteligencia artificial proporciona herramientas para apoyar a los entrenadores en su trabajo. En el área de la planificación del entrenamiento, la IA hace predicciones sobre posibles desarrollos de rendimiento basados ​​en el entrenamiento. Estos pueden ser correctos, pero también pueden estar completamente equivocados".

ChatGPT, por ejemplo, se convirtió en sinónimo de inteligencia artificial a la velocidad del rayo después de su lanzamiento en noviembre de 2022. Con la ayuda de esto, el chatbot responde una amplia variedad de preguntas en segundos: "¿Qué es HIIT?" o "¿Cómo me entreno para un maratón?" Por ejemplo. Después de registrarse de forma gratuita en https://chat.openai.com/ para mantener conversaciones similares a las de los humanos.

El chatbot responde preguntas con notable velocidad y un lenguaje claro y directo. Esto ahorra la búsqueda a través de varios sitios web, como los que ofrece Google. Incluso con preguntas de seguimiento más precisas sobre el mismo tema, la IA promocionada proporciona respuestas detalladas y la información se presenta de manera clara y estructurada. El sistema se alimenta con datos de sitios web, entradas de Wikipedia y libros, por lo que en ocasiones proporciona respuestas bastante útiles. Sin embargo, la IA tiene límites y muestra debilidades cuando se trata de entrenamiento atlético individual.

El Prof. Dr. Alexander Asteroth explica por qué la IA a veces se equivoca al interpretar los datos de entrenamiento: "Sorprendentemente, si observa los datos, podría llegar a la conclusión de que más entrenamiento conduce a un mayor desarrollo del rendimiento. De acuerdo con el lema: mucho ayuda mucho. En pocas palabras, una IA podría generar planes de entrenamiento que sean lo más extensos e intensivos posible. Pero esto podría resultar en un entrenamiento excesivo y lesiones", advierte Asteroth. Su conclusión: "Siempre tienes que cuestionar críticamente lo que sugiere la inteligencia artificial. Y para eso, necesitas experiencia. Y esto es lo que los entrenadores reales suelen traer a la mesa".

Además, el profesor Asteroth señala que los planes de entrenamiento de IA en ciclismo, por ejemplo, suelen ser solo "planes estándar modificados" como los que se encuentran en los libros sobre teoría del entrenamiento. "Esto puede tener que ver con consideraciones de seguridad. Los fabricantes no se comunican sobre en qué se basan exactamente sus planes de capacitación: ¿Es realmente 'aprendizaje automático' o ha sido codificado?"

Muchos Youtubers de fitness de alto alcance actualmente muestran el aprendizaje automático en sus blogs de video sobre cómo el chatbot escupe planes de entrenamiento en poco tiempo, en función de información como la edad, el objetivo de entrenamiento y el tiempo disponible para entrenar. El consenso general es que los resultados son impresionantes, pero deben tratarse con cautela porque estos planes no tienen en cuenta las características individuales, como las lesiones.

Por eso, Matthias Fischer, científico deportivo y entrenador personal de Heidelberg, se muestra escéptico sobre los planes de entrenamiento creados por la IA: “Tengo una postura más específica sobre esto, porque creo que la inteligencia artificial todavía está en pañales. crear un plan de entrenamiento para una persona, hay que verlo como un sistema biopsicosocial completo. Cada ser humano es demasiado complejo para entrenar de acuerdo a un plan estandarizado”, dice el dueño de la empresa de consultoría deportiva CAPECS® en Heidelberg, Alemania, en una entrevista con ISPO.com.

"Si un atleta quiere desarrollar músculo en los muslos, por ejemplo, ingresa sus datos clave como la edad, el peso, el porcentaje de grasa corporal, entonces una inteligencia artificial ciertamente ya puede crear planes de entrenamiento razonables. Pero en la práctica, como veo en mi trabajo diario, hay que examinar todo el cuerpo y hacer una historia clínica, no solo para obtener resultados óptimos en la construcción muscular, sino especialmente para la prevención y rehabilitación del dolor. Ahí es donde veo las limitaciones en este momento".

Cuando se le preguntó qué atletas de alto nivel están utilizando inteligencia artificial para mejorar su rendimiento, ChatGPT brinda respuestas concretas; por ejemplo, la destacada atleta británica de atletismo Katarina Johnson-Thompson está utilizando un sistema de preparación física basado en IA desarrollado por el proveedor estadounidense líder mundial "Vi". Usando datos de dispositivos portátiles como relojes inteligentes y rastreadores de actividad física, este sistema crea planes de entrenamiento personalizados para Johnson-Thompson, medallista. Serena Williams, LeBron James y Usain Bolt también entrenan con IA, según ChatGPT.

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Los entrenadores de IA también están en aumento para los atletas normales, como lo demuestra la historia de éxito de Freeletics. La puesta en marcha de la aplicación de fitness fundada en Múnich en 2013 muestra que la IA hace tiempo que se abrió camino en los deportes populares. El enfoque del entrenamiento en Freeletics es la fuerza y ​​la resistencia sin equipo: por ejemplo, como entrenamiento de alta intensidad y calistenia (entrenamiento físico intensivo en parques, donde entrenas con tu propio peso corporal). El entrenador virtual es, según Freeletics, "el entrenador personal digital basado en IA más avanzado disponible".

La inteligencia artificial se está volviendo cada vez más frecuente en los deportes en todos los niveles de control del entrenamiento, porque las herramientas inteligentes están poniendo a disposición cada vez más datos y estadísticas. Además, la información, las experiencias y los comentarios de los usuarios de todo el mundo fluyen hacia las aplicaciones basadas en IA. La disponibilidad de datos valiosos es la razón por la que la IA puede evolucionar; cuantos más datos, mejores resultados.

La aplicación "Enduco", por ejemplo, primero registra la formación de sus usuarios* e integra datos de rendimiento de otras fuentes. Teniendo en cuenta la forma actual del usuario y sus objetivos atléticos, el entrenador controlado por IA genera un "plan de entrenamiento personalizado". Después del entrenamiento, el entrenador de IA ajusta el plan de entrenamiento según la condición actual del usuario. En función de las desviaciones, este plan se ajusta en consecuencia para el futuro.

La inteligencia artificial es incluso capaz de predecir riesgos de lesiones. El científico de datos Alessio Rossi de la Universidad de Pisa y su equipo

han analizado los equipos de fútbol profesionales italianos durante un período prolongado de tiempo. Midieron la carga de entrenamiento de cada jugador utilizando parámetros como GPS y análisis de video, así como la frecuencia cardíaca, los niveles de lactato y la percepción subjetiva del esfuerzo. Los investigadores alimentaron toda esta información a una IA para identificar patrones en los datos de carga y, en última instancia, predecir lesiones. La IA pudo calcular las probabilidades de que un jugador se lesione en los próximos días o semanas y también proporcionó pistas sobre por qué las lesiones podrían ser inminentes.

Usando una combinación de, por ejemplo, datos de cámaras e información proporcionada por dispositivos portátiles, la IA puede incluso resolver situaciones estratégicas o tácticas. Esta es la conclusión del informe "Inteligencia artificial para deportes de alto nivel en el área de conflicto entre Big y Small Data" del Instituto Federal Alemán de Ciencias del Deporte.

Actualmente, las herramientas de IA se utilizan principalmente en el sector del fitness. Y pueden hacer más que simplemente crear planes generales de capacitación. Por ejemplo, la aplicación "Mirror" ayuda a sus usuarios a realizar correctamente los movimientos durante el entrenamiento físico. La IA proporciona formas económicas de hacer planes de entrenamiento, ayuda con la gestión del entrenamiento y apoya la motivación, a un costo mucho más bajo que un entrenador personal.

A pesar de este hecho, los entrenadores humanos no tienen que preocuparse por su razón de ser, explica el entrenador personal con sede en Múnich George Tsantalis: "Con movimientos complicados como sentadillas o peso muerto, una IA no puede intervenir directamente si no se realizan correctamente". La IA no puede ver el movimiento y, por lo tanto, no puede intervenir en tiempo real en ningún momento, como lo haría un entrenador personal". Sin embargo, en general, Tsantalis ve mucho potencial en lo que la IA puede hacer a largo plazo: "A medida que la tecnología mejora casi todos los días, se vuelve mucho más competitiva y ciertamente puede ser más útil para nosotros, los entrenadores personales y la industria del fitness en el futuro."

El profesor Asteroth también confía en los entrenadores humanos, pero también ve el potencial de los entrenadores virtuales: "Como muchos otros, soy escéptico acerca de los planes de entrenamiento generados por IA. Pero en el futuro, a medida que evolucionen, la inteligencia artificial tendrá potencial en los deportes". Es por eso que estoy trabajando e investigando. Pero en este momento, simplemente no veo que la IA llegue allí todavía".

El científico no quiere comprometerse con los potenciales de desarrollo que se pueden esperar en los próximos años, pero el profesor Asteroth define claramente lo que deberían poder hacer: "La inteligencia artificial debe proporcionar planes de entrenamiento explicables. Los enfoques modernos de IA están basados ​​en datos; el aprendizaje automático del sistema desarrolla sus predicciones a partir de los datos. Pero estos permanecen completamente sin explicación. Los riesgos, por ejemplo, permanecen abiertos. ¿Qué sucede si entreno de esta manera o de esa otra?"

La "IA explicable" jugará un papel muy importante en el futuro, en opinión de Asteroth. La mayoría de los métodos modernos de aprendizaje automático son algoritmos de caja negra, es decir, las predicciones se realizan sin explicaciones de por qué ocurre exactamente este resultado de predicción. Pero esto, dijo, es bastante crucial para poder evaluar si se puede confiar o no en un plan de entrenamiento generado por IA. La IA no solo tendría que proporcionar un plan, sino también la justificación del mismo. Eso no está sucediendo en este momento.

El Prof. Asteroth ve el potencial de la IA principalmente en forma de sistemas de apoyo para entrenadores, ya sea en deportes competitivos o en el sector del fitness: "Particularmente en el sector profesional, los atletas ya están completamente entrenados, y es posible que necesitemos alternativas para nuevos entrenamientos. modelos. La IA puede proporcionarlos. Desde mi punto de vista, la IA nunca debe ser un sistema completamente automatizado, sino siempre uno de apoyo. ¡Porque estamos tratando con personas!