AI w aplikacjach fitness: co nas czeka?

Wirtualni trenerzy, spersonalizowane plany treningowe, liczenie kalorii i poprawa wyników – AI od dawna wspiera rynek oprogramowania fitness. Jakie są najnowsze trendy w aplikacjach fitness i wellness i co czeka nas w niedalekiej przyszłości?

Rynek aplikacji fitness należy do najszybciej rozwijających się na świecie. W 2022 roku jego wartość wynosiła 7,8 miliarda dolarów przy tempie wzrostu na poziomie 14,3%. Prognozy wskazują, że do 2030 roku wartość rynku skoczy do 35,6 miliarda dolarów. W 2024 roku niemal co dziesiąta osoba (9,76%) korzysta z aplikacji fitness, a do 2027 roku odsetek ten ma wzrosnąć do 12,2%.

Dodatkowy impuls dla rynku dał rozwój AI i uczenia maszynowego, oferujący bardziej spersonalizowane i skuteczne plany treningowe niż kiedykolwiek wcześniej. W wielu aplikacjach AI pełni rolę przystępnego cenowo trenera personalnego, zmieniając sposób, w jaki ćwiczymy – zaawansowane algorytmy pozwalają lepiej odpowiadać na indywidualne potrzeby użytkowników. Przyjrzyjmy się najnowszym funkcjom AI w aplikacjach fitness i temu, jak oceniają je sami użytkownicy.

Przeczytaj też: AI w handlu detalicznym: co jeszcze jest możliwe?

Spersonalizowane plany treningowe

Coraz więcej platform treningowych online, takich jak Aaptiv, Freeletics, FitAI, Fitbit, Nike Training Club czy Apple Fitness+, oferuje spersonalizowane plany dopasowane do potrzeb i preferencji użytkownika. Rekomendacje generowane są przez mechanizmy uczenia maszynowego, które analizują dane wprowadzone przez użytkownika w ankietach i formularzach onboardingowych. Aplikacje analizują też poprzednie aktywności użytkownika i odpowiednio dostosowują przyszłe sesje, biorąc pod uwagę jego opinie na temat samopoczucia i obserwowanych wyników.

Inteligentne systemy potrafią teraz również opracowywać plany rozwoju i przewidywać poziom sprawności fizycznej użytkownika w przyszłości. Wiele aplikacji integruje dane z urządzeń ubieralnych, takich jak smartwatche, opaski czy pierścionki – uwzględniając parametry zdrowotne, takie jak tętno, wytrzymałość czy wzorce snu.

Inne aplikacje – jak Strava czy Nike Run Club – stawiają na rywalizację, grywalizację i społeczności online. Algorytmy weryfikują parametry aktywności uczestników danego wyzwania i sugerują dołączenie do grupy lub wyzwania z osobami o podobnym poziomie sprawności. Dzięki temu użytkownicy mogą zamienić ćwiczenia w aktywność grupową, czerpać wsparcie ze społeczności, a nawet zdobywać nagrody motywujące do dalszego wysiłku.

Przeczytaj też: Dlaczego projektowanie aplikacji biznesowych wyróżnia się na tle UX/UI? Moje najważniejsze wnioski

Aplikacja fitness Aaptiv

Boty coachingowe

Niektóre aplikacje idą o krok dalej i wspierają sportowców nie tylko w realizacji planu treningowego, ale też w doskonaleniu techniki ćwiczeń i postawy. Aplikacja Peloton tworzy na przykład plany treningowe na podstawie danych z czujników ruchu. Korzysta z technologii śledzenia ciała i computer vision, by rozpoznawać i wspierać ruchy użytkownika podczas treningu.

Niektóre platformy łączą indywidualne plany treningowe z zaleceniami dietetycznymi. Aplikacja MyFitnessPal rozpoznaje składniki posiłków (na podstawie analizy obrazu) i przypisuje im wartości odżywcze oraz kalorie, pomagając użytkownikom monitorować nawyki żywieniowe. Bot Melany AI przygotowuje szczegółowy plan treningowy i jadłospis na podstawie preferencji żywieniowych i diety użytkownika. Cały proces odbywa się w formie czatu, podczas którego użytkownik opisuje swoje potrzeby, preferencje i ograniczenia.

Aplikacja Peloton tworzy plany treningowe na podstawie danych z czujników ruchu.

Freeletics oferuje również funkcję bota coachingowego komunikującego się z użytkownikiem, a Magic AI proponuje dotykowe lustro wyświetlające wideo z trenerem AI w ludzkiej postaci. Użytkownik loguje się i wprowadza wszystkie dane biometryczne. Następnie AI generuje spersonalizowany program – podobnie jak ludzki trener personalny, który rozmawia z podopiecznym przez głośniki i śledzi ruchy podczas treningu, przekazując natychmiastową informację zwrotną.

Boty coachingowe pojawiają się nawet... w fizycznych lokalizacjach. Jakiś czas temu w Teksasie otwarto siłownię, w której nie ma trenerów – zastępują ich wirtualni coachowie AI prowadzący ćwiczących przez treningi wyświetlane na ekranach LED. Pomysł polega na oferowaniu bardziej spersonalizowanego podejścia do fitnessu, eliminując interakcje z ludzkimi ekspertami, które niektórzy mogą odczuwać jako onieśmielające lub zniechęcające.

Aplikacja MyFitnessPal rozpoznaje składniki posiłków i przypisuje im wartości odżywcze oraz kalorie.

Ryzyka związane z aplikacjami fitness opartymi na AI

Oczywiście aplikacje fitness wykorzystujące AI mierzą się z wyzwaniami, z których największym jest kwestia zaufania. Przeciętny użytkownik wciąż nie wie wystarczająco dużo o AI, by w pełni rozumieć jej decyzje, a eksperci medyczni ostrzegają, że chatboty AI nie powinny zastępować konsultacji z prawdziwymi specjalistami ochrony zdrowia. Jest to szczególnie ważne w przypadku osób, które nigdy wcześniej nie ćwiczyły i mogą potrzebować ludzkiego wsparcia.

„Trening personalny online nigdy tak naprawdę nie zadziałał" – mówi Małgorzata Klimkiewicz, trenerka personalna z ponad 20-letnim doświadczeniem. „Osoby, które decydowały się na wirtualnych trenerów lub aplikacje, często rezygnują po kilku tygodniach, bo fitness to równie mocno kwestia więzi, co aktywności. Choć AI czy maszyny potrafią precyzyjnie instruować, jak ćwiczyć, nie zastąpią trenera, który rozumie biomechanikę i ruchy naszego ciała".

Jak zaznacza, jest to szczególnie istotne dla osób zaczynających przygodę z fitness, które potrzebują dodatkowego wsparcia. „Możemy ćwiczyć z AI, ale ćwiczenia nie będą wykonywane optymalnie. AI nigdy nie zastąpi doświadczonego trenera, który obserwuje podopiecznego i na bieżąco koryguje jego ruchy".

Ponadto ludzie często czują się pewniej, rozmawiając z kimś, kogo znają i któremu ufają – szczególnie w kwestiach zdrowia i sprawności fizycznej. Wielu sportowców przyznaje, że najtrudniejsze boje w fitness toczą się w głowie, nie w mięśniach, a trener staje się dla nich kimś w rodzaju terapeuty. Na razie istniejące aplikacje AI nie są w stanie zapewnić takiego komfortu – choć dalszy rozwój LLM może to zmienić.

Istnieją też techniczne ograniczenia związane z korzystaniem z aplikacji opartych na AI. Analiza ruchu, kluczowa dla dokładnych wyników, wymaga od użytkowników przestrzegania ścisłych zasad podczas nagrywania, co może rodzić trudności – słabe oświetlenie czy nieodpowiedni kąt kamery. Kolejną przeszkodą jest ogromna ilość danych potrzebna do rozpoznawania różnych aspektów sprawności, takich jak wymiary ciała czy wzorce snu.

Siłownia Lumin z wirtualnymi trenerami AI

Przyszłe trendy

Co czeka nas w kolejnych etapach rozwoju AI w aplikacjach fitness? Przede wszystkim możemy spodziewać się jeszcze wyższego poziomu personalizacji opartej na coraz większej ilości danych o użytkowniku. Spersonalizowane plany treningowe będą obejmować dostosowywanie celów w czasie rzeczywistym, uwzględniając zmiany poziomu hormonów i energii, nastrój, skład ciała i postępy. Aplikacje prawdopodobnie rozwiną też spersonalizowaną komunikację z użytkownikami, opartą na ich aktualnym stanie emocjonalnym.

Widzimy też duży potencjał w wirtualnych trenerach i AI, które będą tworzyć plany fitness i żywieniowe na podstawie unikalnych schorzeń i danych medycznych, a nawet uwarunkowań genetycznych (pozyskiwanych za pośrednictwem aplikacji trzecich). Dzięki temu użytkownicy otrzymają hiper-spersonalizowane plany dostosowane do ich indywidualnych potrzeb. Nie wszyscy są jednak gotowi na tak wysoki poziom personalizacji – dane pokazują, że jedynie 41% konsumentów akceptuje wykorzystanie AI do personalizowania ich doświadczeń.

Ponadto będziemy obserwować dalszą integrację aplikacji fitness z urządzeniami ubieralnymi. Plany treningowe będą opierać się na bieżącym stanie fizycznym i psychicznym oraz parametrach ciała. Jednocześnie śledzenie tych parametrów stanie się powszechniejsze i bardziej zaawansowane – będziemy mogli monitorować poziom nawodnienia, zmęczenie mięśni, poziom stresu, rozszerzenie źrenic czy natlenienie, a całość zostanie zintegrowana z wiedzą o nauce o ćwiczeniach, zapewniając użytkownikom bardziej spersonalizowane informacje zwrotne.

Brzmi ekscytująco? Z pewnością – zwłaszcza dla dostawców aplikacji. Gdzie tkwi haczyk? Według badania RunRepeat, 71% użytkowników rezygnuje z aplikacji w ciągu pierwszych trzech miesięcy. Wyniki wskazują, że wskaźniki zaangażowania i retencji spadają znacząco po pobraniu i skonfigurowaniu aplikacji. Dlaczego tak się dzieje? Wyjaśniamy to w tym artykule , więc koniecznie go przeczytaj.

Może zainteresują cię też nasze case studies.