2018년, Matt Spettel은 힘 훈련을 위한 웨어러블 기술 제품이 거의 없다는 것을 알았다. 그래서 그는 어린 시절 친구인 Gabe Madonna와 함께 AI를 사용해 동작과 활동을 측정하고 페이싱과 자세에 대한 피드백을 제공하는 제품을 개발했다.
초기 반응은 미지근했다. "사람들이 체육관에서 무엇을 하고 있는지를 추적하는 것은 멋지고 기술적이었지만, 핵심 문제를 해결하지는 못했다"고 Spettel은 말한다. "그들은 무엇을 해야 할지에 대한 강한 감각이 없었고 힘 훈련의 전문가가 아니었다."
다시 말해, AI만으로는 아마추어 운동선수들이 앱을 사용하도록 동기를 부여하기에 부족했다.
2020년 말, Spettel과 Madonna는 Trainwell(당시 CoPilot이라고 불림)을 출시했다. 이 플랫폼은 사람들을 원격 개인 트레이너와 연결해 사용자의 피트니스 목표를 달성하도록 개인화된 계획을 제공한다. 참여도는 10배 증가했다. "사람들이 계획을 세우고 그것을 실행하도록 만드는 가장 좋은 방법은 인간의 개입이었다"고 Spettel은 말한다. 현재 Trainwell은 AI를 사용해 사용자와 코치 간의 관계를 강화하고 있다. 예를 들어, 트레이너는 AI 소프트웨어를 사용해 클라이언트 정보를 전사하고 종합해 훈련 계획을 더 잘 개인화한다. Trainwell은 또 다른 AI 모델을 사용해 운동 중 트레이너의 목소리를 모방해 즉각적인 피드백과 지침을 제공한다. Spettel은 회사의 연간 수익을 8자리 수로 추정한다.
Trainwell의 성공은 스포츠 심리학 전문가들이 의심하는 것을 증명한다: AI는 인간 상호작용을 대체할 수 없다. 하지만 커뮤니티를 구축하고 책임감을 제공하며 피트니스 애호가들을 동기 부여하는 데 강력한 도구가 될 수 있다. 인기 있는 러닝 앱 Strava와 Whoop, 웨어러블 추적 기술은 데이터 기반 통찰력을 사용해 피드백을 제공하고, 운동을 개인화하며 다른 운동선수들과의 커뮤니티를 구축한다. 이러한 도구는 단순히 성과를 모니터링하고 맞춤형 조언을 제공하는 것뿐만 아니라, 일반인의 피트니스 루틴에 전문 코칭 요소를 추가하는 것을 목표로 한다.
진지한 아마추어 운동선수들은 웨어러블 기술과 훈련 앱을 사용해 피트니스 목표를 달성하거나 성과를 향상시킨다. 토론토의 아트 디렉터인 Camille Duncan은 Garmin Forerunner 55 시계를 사용해 고강도 인터벌 훈련(HIIT)과 달리기 중 심박수, 소모 칼로리, 거리 및 페이스를 측정한다. 그녀는 또한 Garmin Coach라는 무료 기능을 사용해 회사의 세 명의 코치 중 한 명이 개인화된 훈련 계획을 제공한다. 훈련은 시계와 동기화되며 성과에 따라 조정된다. "저는 제 훈련 계획에 대한 책임을 지기 위해 그것을 사용합니다"라고 Duncan은 최근 하프 마라톤을 위해 속도 훈련을 포함한 계획을 만든 코치 Greg McMillan에 대해 말한다.
Duncan의 Garmin 시계는 그녀의 Strava 계정과 연결되어 있으며, 그녀는 친구들과 속도 향상부터 달리기 빈도까지 자신의 진행 상황을 공유하고 비교한다. "기본적으로 운동선수들을 위한 인스타그램이에요"라고 그녀는 Strava에 대해 말한다. Strava는 1억 2500만 사용자가 친구를 팔로우하고, 달리기 후 셀카를 공유하며 서로 직접 메시지를 보낼 수 있게 해준다. "거기서 자랑하고 싶어지는 기분이죠."
Strava는 유료 사용자에게 Athlete Intelligence라는 기능을 도입했으며, 이는 AI를 사용해 운동 데이터를 개인화된 성과 통찰력으로 변환하고 훈련 패턴을 식별하며 맞춤형 피드백을 제공한다. 그러나 여러 Reddit 스레드에서 Strava 사용자들은 그 정확성과 유용성에 의문을 제기하며, 일부는 팝업 통찰력이 비인격적이거나 도움이 되지 않거나 이정표나 성과를 축하하기보다는 단점을 강조한다고 말한다.
일반적인 피드백을 제공하기보다는, 좋은 AI는 데이터를 사용해 행동 변화를 지원하는 알고리즘을 구축해야 한다고 캘거리 대학교의 운동학 교수인 Dr. Nicole Culos-Reed는 말한다. "사용자의 동기와 자기 인식을 변화시키기 위해 함께 작업해야 한다"고 그녀는 덧붙인다.
AI 기반 앱에 매개변수를 구축하는 것은 사람들이 안전하게 훈련하도록 보장하는 또 다른 도전이다. "AI 모델만 있다면, 사용자로부터 피드백을 통합하기가 어렵다"고 사스카추완 대학교의 지역사회 건강 및 역학학과 부교수인 Dr. Daniel Fuller는 말한다. "훈련에 적응하는 방법을 모른다면 과훈련의 가능성이 매우 높다."
그렇기 때문에 회복 지표가 중요하다. 토론토의 마케팅 디렉터인 Michelle Siman은 Whoop이 "다른 추적기들처럼 특정 숫자(칼로리나 걸음 수)를 달성하게 하려고 하지 않는다"고 말한다. Whoop은 "매일 최적의 성과를 내기 위해 회복에 집중할 수 있게 해준다"고 그녀는 덧붙인다. Whoop은 피부 온도, 수면 성능 및 안정 심박수와 같은 웰니스 지표를 추적한다. 지난해 Whoop은 사용자 데이터를 기반으로 맞춤형 영양 조언과 피트니스 계획을 생성하는 AI 기반 코칭 기능을 도입했다.
코칭 계획이 있는 앱조차도 사용자의 필요에 맞게 훈련 계획을 조정해야 하며, 사용자가 부상을 당하거나 완전히 그만두는 일을 피해야 한다. 예를 들어, 트라이애슬론 훈련을 위해 Fuller는 Ironman의 훈련 앱인 TriDot의 프리미엄 계획에 가입했으며, 이는 AI 기반 훈련과 전담 코치를 결합한 것이다. Fuller의 다중 스포츠 GPS 시계인 Garmin Fenix 5는 그의 생체 및 성과 데이터를 TriDot 앱에 공유하며, 코치는 필요에 따라 그의 계획을 조정한다. 그럼에도 불구하고 Fuller는 그의 수영 프로그램이 너무 어려워서 계속할 수 없었다고 말한다. "수영은 항상 고강도였고, 쉬운 수영이 거의 없었어요"라고 그는 말한다. "그래서 수영이 매우 힘들어졌고, 프로그램의 다른 운동을 관리하는 데 어려움을 겪었어요."
Dr. Culos-Reed는 단순히 신체적 성과를 최적화하는 것보다, 실제 또는 가상의 트레이너가 운동에 대한 운동선수의 태도와 마음가짐을 이해해야 한다고 믿는다. 앱은 "감정적인 측면, 즉 정서"를 운동 행동에 활용해야 한다고 그녀는 말한다. "스포츠를 보면, 많은 코칭이 부정적인 측면에서 이루어집니다. '너는 이걸 잘못하고 있어.'" 긍정적인 강화와 지원을 제공하는 앱이 초보 웨이트 리프터가 계속 운동하도록 하는 열쇠가 될 수 있다. "저는 단순히 누군가를 시작하게 하는 것이 아니라, 누군가를 계속하게 하는 것에 대해 이야기하고 있습니다."라고 그녀는 말한다. "유지 관리."
