Kas AI-treeneri rakendustest on tegelikult kasu?

Enamik inimesi ei vaja täiuslikku treenerit. Nad vajavad treenerit, mida nad saavad endale lubada, millele nad pääsevad ligi ja mida nad kasutavad piisavalt kaua, et sellest oleks kasu.

See on tugevaim argument AI-treeneri rakenduste kasuks. Mitte see, et need asendaksid tipptasemel personaalset juhendamist, vaid see, et need teevad kohanduva juhendamise kättesaadavaks inimestele, kes muidu jääksid juhuslike treeningute, üldiste mallide või täieliku struktuuripuuduse juurde.

Seal, kus tõendid on kõige tugevamad

AI-treeningu kirjandus on veel noor, kuid see pole enam tühi. Connolly jt vaatasid üle inim-, tehisintellekti- ja hübriidjuhendamise digitaalse tervise sekkumistes ning leidsid kõigi kolme mudeli puhul positiivse mõju kaasatusele ja elustiilitulemustele. Kasulik järeldus ei olnud “AI võidab”. Pigem on tehisintellektil põhinev juhendamine piisavalt usaldusväärne, et seda arutelust mitte lihtsalt trikina kõrvale heita.

See on oluline, sest paljud inimesed ei võrdle AI-juhendamist juba olemasoleva kvalifitseeritud treeneriga. Nad võrdlevad seda mitte millegagi.

Schoeppe jt leidsid varem, et rakendusepõhised sekkumised võivad parandada füüsilist aktiivsust, eriti kui rakendus teeb rohkem kui lihtsalt sisu majutamine. Tehisintellekti juhendamise teeb huvitavaks hüpe staatilisest harjutuste kogust adaptiivse juhendamiseni.

Mida teeb AI juhendamine paremini kui staatilised rakendused

Praktiline eelis on reageerimisvõime. Staatiline rakendus pakub teile seansse. Parem AI-rakendus kohandab sagedust, raskusastet või harjutuste valikut vastavalt sellele, mida te tegelikult sooritate.

Fosteri töö seansi RPE kallal on siin kasulik, sest see näitab, miks sisemine koormus on oluline. Kaks treeningut võivad paberil välja näha identsed ja tunduda kehas väga erinevalt. Rakendus, mis pöörab tähelepanu pingutustele, lõpetamisele ja hiljutisele käitumisele, on tõelisele juhendamisele lähemal kui lihtsalt harjutusi pöörav rakendus.

See on ka põhjus, miks paljud kasutajad, kes vaatavad parimate AI-treeningurakenduste kategooriat, otsivad tegelikult üht asja: süsteemi, mis lihtsalt kordamise asemel reageerib ja aitab muuta treeningu püsivaks harjumuseks.

Piirid, mis on endiselt olulised

AI-l on endiselt ilmsed pimealad.

See on liikumiskvaliteedi tagasisides nõrgem, välja arvatud juhul, kui arvutinägemise lahendus on ebatavaliselt tugev. Isegi siis on selle otsustusvõime kitsam kui heal treeneril kohapeal.

See on nõrgem vigastuste nüansside, ebatavaliste piirangute ja treeneritöö emotsionaalse poolega. Inimtreener võib märgata kõhklust, valu vältivat käitumist või elukonteksti viisil, mida praegused tarbijarakendused tavaliselt ei suuda.

See tähendab, et aus võrdlus ei ole AI versus inimene, punkt. See on:

• AI ligipääsu, mahu ja igapäevase struktuuri jaoks
• inimtreener täpse tagasiside, biomehaanika ja keerukate juhtumite jaoks

Paljude inimeste jaoks on AI parem esimene samm. Teiste jaoks, eriti tehniliste tõste-eesmärkide või vigastuslooga kasutajatele, sobib see pigem täienduseks.

Kellele on kõige rohkem kasu

AI juhendamine on kõige tugevam:

• algajad, kes vajavad struktuuri
• hõivatud kasutajad, kes saavad kasu lühikestest adaptiivsetest seanssidest
• inimesed, kelle eelarvesse reaalajas treenerisessioonid ei mahu
• kasutajad, kes reageerivad hästi andmetele, edenemissignaalidele ja vähese hõõrdumisega juhistele

Kui see kõlab tuttavalt, pole õige võrdlus niivõrd “kas tehisintellekt saab treenerit asendada?”, vaid “kas see rakendus muudab treeningule kohale ilmumise lihtsamaks?”

Kokkuvõte

AI-treeneri rakendused on kõige väärtuslikumad, kui nad teevad kolme asja hästi:

• vähendada otsustusväsimust
• kohaneda tegeliku käitumisega
• hoiavad kava tavalistel päevadel kasutatavana

See ei ole sama, mis täielik inimlik juhendamine. See ei pea olema.

See peab lihtsalt olema parem kui staatiline nõuanne ja piisavalt realistlik, et aidata teil sel nädalal treenida, mitte lihtsalt ette kujutada kunagi paremat rutiini.