La IA está impulsando el futuro del fitness y empresas como Peloton están aprovechando la tecnología para mejorar los productos y las experiencias de los usuarios. Pero, ¿qué papel jugarán la IA y los datos en el futuro del fitness en casa y conectado, y cómo moldeará cada vez más el panorama?
Peloton Guide (el primer dispositivo de fuerza conectado de Peloton) es un buen caso de estudio. Utiliza tecnología de visión por computadora y aprendizaje automático para crear experiencias de capacitación enfocadas y completas desde casa. El rastreador de movimiento de Guide puede reconocer la actividad de un usuario, alentándolo y manteniéndolo motivado para mantenerse al día con las indicaciones del Instructor.
AI es ahora un inquilino principal de Peloton y muchas otras marcas importantes de ejercicios en el hogar. Para obtener información sobre el futuro de la actividad física inteligente en el hogar conectado (y una comprensión más profunda de cuán avergonzados nos sentiremos ante los estímulos consoladores de una máquina), me conecté con Sanjay Nichani, vicepresidente de inteligencia artificial y visión artificial de Peloton.
GN: En todo el mercado, ¿dónde vemos que la IA se cruza con el fitness?
Sanjay Nichani: Esta es una gran pregunta porque estamos viendo que la IA se cruza cada vez más con el fitness con los consumidores y sus experiencias. La IA es algo que continuamos aprovechando en Peloton, y a medida que continuamos realizando investigaciones, probando productos y hablando con más personas, incluidos nuestros miembros, podemos descubrir formas adicionales en que la IA puede mejorar el hogar. experiencia de fitness. Específicamente, vemos que la IA se puede utilizar para impulsar la conveniencia, la responsabilidad, la motivación, la educación, la gamificación, la competencia, la colaboración y la conexión social dentro del mercado del fitness.
GN: ¿Puede describir el historial de desarrollo de Peloton con IA? ¿Cuándo se convirtió por primera vez en una prioridad y cómo ha crecido en importancia?
Sanjay Nichani: Trabajar con la última tecnología siempre es lo más importante para nosotros porque siempre buscamos mejorar la experiencia Peloton. Llevamos algunos años trabajando con IA, comenzando, por supuesto, con nuestro sistema de recomendación de clases. Realmente verá que la IA ocupa un lugar central con Peloton Guide, ya que es nuestro primer producto de fuerza conectada. La IA impulsa las experiencias, como el Modo propio para que pueda verse en la pantalla junto al instructor, el Rastreador de movimiento que le da crédito por seguir junto con un instructor y la Actividad corporal que impulsa las recomendaciones de clase para garantizar que esté trabajando todo el músculo. grupos de manera uniforme.
GN: ¿Cómo ayuda la visión artificial a las ofertas de Peloton? ¿Puede explicar qué es el producto Guide y cómo CV y ML ayudan a dar forma a la experiencia del usuario?
Sanjay Nichani: Peloton Guide se conecta a cualquier televisor para transformar la pantalla más grande de cualquier hogar en un estudio de entrenamiento personal interactivo. Una vez que está conectado, los miembros tienen acceso a los instructores de clase mundial de Peloton que dirigen una amplia gama de clases y programas divertidos pero intensos que usan mancuernas y peso corporal. Dado que los miembros y los expertos nos dijeron que derivan la motivación de sus métricas, estamos utilizando AI para el rastreador de movimiento de Guide.
Es realmente genial ver que el rastreador de movimientos de Guide utiliza la tecnología de reconocimiento de actividad de Computer Vision para reconocer la actividad de un miembro mientras sigue a los instructores y completa cada movimiento a lo largo de la clase. Por ejemplo, durante una clase, un Instructor tendrá un plan en el que entrenará a los Miembros a través de diferentes movimientos, como flexiones de bíceps durante 30 segundos o sentadillas durante 45 segundos. Guide reconoce la actividad y la responsabilidad impulsada por métricas a nuestros miembros para mantenerlos motivados para mantenerse al día con las señales del Instructor. Además, con Self Mode, la tecnología de marco inteligente de Guide en la que la cámara se desplaza automáticamente y hace zoom sobre el miembro que está entrenando, puede verse a sí mismo en la pantalla y comparar su forma con la del Instructor.
Peloton Guide también muestra los grupos musculares de los miembros en los que han trabajado recientemente con una nueva función llamada Actividad corporal. Con esta característica, Peloton luego recomendará clases enfocadas en los grupos musculares que no han sido entrenados por un tiempo para ayudar a los miembros a tener una experiencia de entrenamiento más completa.
GN: ¿Ha habido aprendizajes o ideas interesantes a partir de las reacciones de los clientes? ¿Ha cambiado de rumbo de alguna manera en función de hallazgos inesperados con respecto a la experiencia del usuario?
Sanjay Nichani: Una idea interesante en varias pruebas de usuario y de campo fue el valor de tener un cuadro delimitador alrededor de la persona detectada; esto estableció una fuerte conexión del miembro con el Guía (prueba de que el Guía había detectado al miembro, «los había visto» y ahora estaban bloqueados. Esta simple retroalimentación visual fue mucho más valiosa que tal vez mostrar una pose esquelética que estaba demasiado ocupada y distrayendo, quitando su experiencia de ejercicio, o balanceándose hacia el otro extremo, donde no se mostraba nada, lo que hacía que los usuarios se sintieran desconectados).
Desde el principio, los conocimientos basados en datos se han integrado no solo en la cultura de nuestra empresa, sino también en los productos que producimos. Por ejemplo, es posible que los miembros de nuestra fortaleza que están creando una experiencia de gimnasio desde la comodidad de su hogar sin un entrenador humano no se hagan responsables. Los miembros y expertos con los que hablamos a menudo nos dicen que la poca retroalimentación y motivación que reciben de las métricas es lo que los mantiene en marcha, por ejemplo, hiciste x número la semana pasada y esta semana tu número aumentó. Esto es exclusivamente el resultado de nuestra tecnología de inteligencia artificial de vanguardia, el rastreador de movimiento de Guide.
Nuestros equipos de IA se aseguran de que las necesidades y los comentarios de los clientes se integren en nuestra planificación y evaluación de productos. Trabajamos con una serie de otros departamentos (Ingeniería de sistemas, Diseño de UI/UX, Investigación de usuarios, Control de calidad, Pruebas de campo) para garantizar que la forma en que se implementa la IA en nuestras ofertas aborde directamente las necesidades de nuestros consumidores.
GN: ¿Cómo es el futuro del fitness en el hogar (para Peloton y más allá)? ¿Cómo están ayudando AI y MV a dar forma a esa experiencia?
Sanjay Nichani: Honestamente, solo estamos rascando la superficie de cómo la tecnología de inteligencia artificial puede afectar el estado físico.
Nuestros equipos de IA se aseguran de que las necesidades y los comentarios de los clientes se integren en nuestra planificación y evaluación de productos. Trabajamos con una serie de otros departamentos (Ingeniería de sistemas, Diseño de UI/UX, Investigación de usuarios, Control de calidad, Pruebas de campo) para garantizar que la forma en que se implementa la IA en nuestras ofertas aborde directamente las necesidades de nuestros consumidores.
Contamos con un equipo multifuncional de primer nivel que optimiza y diversifica nuestras herramientas de CV y ML para dar paso a formas nuevas, seguras y divertidas de practicar el fitness.
También puede ver un futuro en el que CV y ML pueden ayudar a crear contenido más personalizado u ofrecer comentarios en tiempo real. Hay mucho potencial con la tecnología y, para Peloton, vamos a seguir experimentando.
El primer día, Guide proporcionará una experiencia de fuerza realmente diferente y motivadora. Pero debido a que Guide se basa en CV y ML, tenemos la oportunidad de seguir iterando y fortaleciendo el producto con más funciones, ejercicios y disciplinas. Seguimos realizando pruebas de campo y tenemos planes para seguir actualizando la Guía.
