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This Fitness Expert Used ChatGPT to Create an AI Workout Program

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I’ve never been the type to make internet friends.

I have very little interest in conversing back and forth through a screen (if you’re waiting on a text back from me, don’t). Yet there I was, wrapped up in bed with my iPhone, giving away my life story (and workout history), for free, to a stranger on the internet, like a scene straight out of Catfish.

The interlocutor on the receiving end of my messages wasn’t a swoon-worthy love interest. It was ChatGPT, and I was hiring everyone’s favourite do-everything generative AI (an artificial intelligence programme that produces responses to specific prompts, which in this case means my questions about fitness) as my new personal trainer.

Why? Because I’d been lagging in the gym lately and was craving the structure that comes with a coach. I’ve had coaches in the past, and the accountability is helpful. But as a fitness connoisseur (with a bachelor’s degree in Kinesiology, five years of personal and group training experience, and two years of fitness and health reporting at MH under my belt, if we’re checking resumes), I’ve struggled to find coaches who are up to my standards, but not out of my price range. Too often, I find myself calling bullshit on sloppy programmes.

I’m not alone in this struggle: Plenty of people can’t find fitness trainers at affordable prices. Google “personal trainer near me,” and you’ll likely be quoted prices range anywhere from $50 to more than $300 an hour. Working out three times a week with a high-end trainer could cost more than Manhattan rent.

This all helps explain the interest around AI bots as trainers. For the low low cost of zero dollars and an intimate conversation, you too can have a customized program almost immediately. But will that program actually get you to your fitness goals? I tried out CoachGPT for a month to find out, and walked away with some lessons you can use with your AI trainer, or in any of your other training, too.

Week 1: A Rough Start

To properly tell this story, I should note that I have zero experience with ChatGPT, or any other AI chatbot. All I know about generative AI is this: You can ask it to do anything, and it’ll respond with… something.

This lack of knowledge led me to make a grave mistake on take one: I didn’t log into the system. I had my lovely little onboarding chat with CoachGPT, and I left the page, without screenshotting it. All I remember was something about a plate raise—a strange exercise choice, I thought. When I went to tackle my first workout, I returned to the page to re-familiarise myself with the programming, and it was gone. Our first meeting, carelessly erased—like it meant nothing.

I had to go through the whole process again. I provided information on how much experience I have in the gym, how often and how long I want my workouts to be, what kind of equipment I have available, my injuries, and my fitness goals. Given that information, here’s what it provided as my workout:

a structured workout plan for lower and upper body exercises over several days
workout plan for lower body exercises

There’s one fishy thing about all of this: I provided all the same information in our first discussion as in our second. It asked me the exact same questions. Somehow, the workout that CoachGPT gave me the second time around was different than the first.

That plate raise was gone. Not that I minded, because the original move bothered the trainer in me (there are more effective shoulder exercises out there). The workout changes got wilder, too: The dedicated shoulder and ab day was gone, replaced by a secondary leg day. I also distinctly remember there being only one programmed leg day the first time around. Even computers hate leg day.

I didn’t type the exact same sentences that second time, but the important pieces of information were all the same. How could the programming be that different? Answer: This is a generative AI, not a trainer. It was giving me a workout plan that fit my parameters, not necessarily the optimal plan.

Regardless, I rolled through CoachGPT’s exercises and workouts exactly as they were prescribed. Most of the workouts felt like they did the job. My legs were shot by the end of my first lower-body day; I could barely hold weights on the last few sets of weighted walking lunges. (At the end of the workout? Sadistic, Coach GPT.)

Week 1 Takeaways

I’m a natural optimist, so let’s start with the good. The exercise selection was fine; ChatGPT assigned me compound movements like squats and chest presses with some efficient isolation moves. It doesn’t get too complicated or unnecessarily fancy—a common mistake lousy trainers make to look smart.

The set and rep suggestions, typically 3 sets of 8 to 12 reps, are good for muscle growth, which is the goal I set for myself. It’s exactly what I would program for an advanced trainee looking to build muscle, like myself.

The downsides: I knew immediately that these workouts were going to be way longer than I asked for in the initial query. I was in the gym for nearly an hour and a half for the first leg day—a luxury I can’t afford with my workaholic lifestyle.

Second, the order of the exercises was a bit off. On the first leg day, the leg press is programmed to come second in the lineup. In general, you’re always better off putting machine-driven moves like leg presses after free weight moves. They’re generally safer and easier to bail out of, so it’s better to use fresh legs on bigger free weight compound lifts, where it’s easier to make injury-provoking mistakes (like the Romanian deadlifts that were scheduled directly after).

Did CoachGPT know something I didn’t by programming these early? Not exactly: After I did the leg presses on Day 1, my legs were so tired that I had to back down my other exercises. I could barely load the walking lunges. Third, there were some straight up mistakes. The leg extension, a quad isolation movement, was programmed on a day that’s supposed to be for hamstrings, glutes, and calves? Come on, Coach.

If I wasn’t testing this hardcore, I would have tweaked the programming—which is what you should do if you try this. CoachGPT generally gives good exercise recommendations, so research each (and watch some MH videos) to determine how to use them to your advantage, and where they belong in a session. Think about picking 3 or 4 of ChatGPT’s recommendations for your workout, and don’t be afraid to cut any additional accessory moves. You won’t lose out on gains—especially since CoachGPT programs so many calf exercises. Does ChatGPT have a calf fetish?

Week 2: The Honeymoon Phase

I was dedicated to the cause on Week 1. I stuck around for every minute of my lengthy programmed workouts. Week 2, I was running out of time.

I had to start skipping sets. I asked it which ones I should skip:

workout plan highlighting exercises for upper and lower body strength training
workout plan outlining exercises for upper and lower body along with timesaving tips

Sound advice. I did what it suggested, and still had pretty solid workouts.

You might have also noticed that the bot didn’t specify what equipment to use, or what style to do for a handful of the bigger moves. ‘Squats’ were not limited to back squats, goblet squats, or air squats.

This was actually a great perk, but only because I know my body well. I know I get pain in my right shoulder when I try to barbell bench press, so I swapped it for the more shoulder-friendly dumbbell bench press, instead.

This was also convenient because I was able to remain flexible when equipment wasn’t available and I was on a tight schedule. If the rack wasn’t free, I could swap to goblet squats (and I did).

Week 2 Takeaways

Some level of flexibility in a workout routine can be nice. Things come up, injuries happen, equipment becomes unavailable, or you run short on time and have to cut something from your routine.

Whether you’re dealing with ChatGPT or a real coach (oops, I said it), the programmed moves won’t always work for you. If an exercise hurts or doesn’t feel right, it’s on you to start the conversation. One of the best parts of ChatGPT: It reminded me that the client (in this case, me) always has to start that process.

If I hadn’t asked CoachGPT what to skip, it would’ve never known that I was running low on time in my workouts. The same is true with an IRL coach: how are they supposed to help you change things around if they don’t know you’re struggling?

Of course, having too much flexibility can be a bad thing. If I’m constantly changing up my style of squat, I won’t be able to properly progress movements. Yes, the strength gains you’ll get from a goblet squat will translate into your ability to do a barbell front squat, but there are small nuances that make them different. Those weights are going to be different, too, so changing them around constantly means you won’t really be able to evaluate how that load feels from one week to the next.

The moral of the story is to start conversations with your coach when you’re confused or stuck, then stick with what you’re taught.

Week 3: Losing Steam

I got my choice of squat this week because my equipment was not specified for me by CoachGPT ahead of time.

I know the benefit of both the front squat (strengthen the core and polish form) and the back squat (heavier loads). So, for the first two weeks, I ripped front squats to get myself into the groove. Rolling into Week 3, I felt ready to challenge my loads more, and swapped it for a back squat. Should I have done that after only two weeks of training front squats? Probably not—but, I haaaaaate front squats.

My front squat laziness, of course, was a lack of motivation. And that happened again on back/biceps day, when I ditched bent-over barbell rows for bench-supported rows.

Should I have been a better person and done the hard thing even if I didn’t feel like it? Absolutely. Would a real-life, good coach have forced me to push myself in that instance? Absolutely.

Week 3 Takeaways

Following any kind of online training program takes some level of discipline. An in-person coach is there to push you just as much as they are there to teach you—and that’s the kick in the ass that most people need.

If you don’t have the money for that, there are ways to bridge the gap with CoachGPT. You’ll have to ask for it. If you do, this is what you’ll get:

conversation about motivating someone to work out

Semi-helpful for getting into the gym—but not super helpful for when you’re in the gym and dreading your heavy squat set.

text conversation about adjusting workout routines

I don’t know about you, but that wouldn’t motivate very much. Maybe I’d get some low-load reps in, which is better than nothing. But it certainly wouldn’t be enough for me to really push myself.

What I really wish I’d done was find a partner so we could take on the workouts together. A reliable gym buddy is an extremely underrated tool. You have someone who will keep you accountable for showing up as well as challenge you to push weight. Plus, you have a built in spotter—something CoachGPT will never be able to do.

Week 4: Red Flags Wave

I’ve long dealt with an issue in my right knee. I couldn’t tell you what happened to it, or when it originated, but towards the end of Week 3, that old nagging pain was starting to rear its ugly head on my leg day workouts.

Of course, I consulted my coach about how I should address it. Here’s what it said:

workout routine modification advice focusing on lower body exercises
workout plan focusing on lower body exercises with recommendations for modifications
list of exercise recommendations and additional notes for knee recovery

Swapping in hip thrusts straight into glute bridges seems a bit unnecessary to me. If I’m tackling the hip thrusts with the intensity I should be, I shouldn’t have a ton of juice left in me to hit glute bridges directly after.

I did it anyway. To be fair, it did help a bit. I wasn’t feeling my knee as much as I was prior, and was still feeling like I could overload my legs. I took ChatGPT’s bait on recovery tips, too. Here’s what it provided:

recovery tips for knee injury including rice method and mobility work
guide on incorporating mobility work and strengthening muscles
guidelines for knee health and recovery
guide on knee health and recovery strategies
guidelines for knee support and rehabilitation exercises
textual information on physical therapy rest and supplementation for knee pain

Week 4 Takeaways

I find it rather alarming that the bot didn’t mention speaking to a doctor at all. It mentions going to see a physical therapist, but that’s after seven(!) other suggestions on how to first handle it (which included wearing a knee brace, embracing an anti-inflammatory diet, and reintroducing high impact activities—all things you should be discussing with a doctor first).

In the bot’s defence, I never said it was a serious issue. Some information that it spit out probably would have been my first line of defence, too, if something like this happened to me: R.I.C.E. it, and hit the doctor if all else fails.

But, “find a medical professional” should probably be listed number one if you’re a computer. The extra suggestions can be helpful, but they should come second.

The Breakup

One of the hardest parts of having a real-life coach is ending things. Like all relationships, sometimes the partnership just isn’t meant to be. The greatest perk of CoachGPT is I didn’t have to go through the disingenuous “it’s not you, it’s me” breakup conversation.

I need someone who will understand my strengths and weaknesses, and harness them to help push me to be better. I can confidently say I enjoyed my time with the machine and learned a lot—but I’m ready to move back to someone (a real trainer?) who puts a bit more effort in.

But is CoachGPT the cost-effective fitness hack you’ve been looking for? Maybe, if you’re very experienced, extremely self-motivated, and if you understand workouts enough to make your own tweaks.

If you’re not any of those things, maybe save ChatGPT for its intended uses, like pulling research for a paper or project, or drafting a perfect breakup text.

Headshot of Cori Ritchey, C.S.C.S.

Cori Ritchey, C.S.C.S., is an Associate Health & Fitness Editor at Men’s Health, a certified strength and condition coach, and group fitness instructor. She reports on topics regarding health, nutrition, mental health, fitness, sex, and relationships. You can find more of her work in HealthCentral, Livestrong, Self, and others.

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Los sitios falsos de chatgpt pueden poner en riesgo sus datos y dispositivos.

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Si busca “CHATGPT” en su navegador, es probable que se tope en sitios web que parecen estar alimentados por OpenAI, pero no lo son. Uno de esos sitios, chat.chatbotapp.ai, ofrece acceso a “GPT-3.5” de forma gratuita y utiliza marca familiar.

Pero aquí está la cosa: no está dirigida por OpenAi. Y, francamente, ¿por qué usar un GPT-3.5 potencialmente falso cuando puedes usar GPT-4O de forma gratuita en el actual ¿Sitio de chatgpt?

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Vista previa de Google I/O 2025: Gemini AI, Android XR y todo lo demás para esperar

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Cuando el CEO de Google, Sundar Pichai, suba al escenario en la Conferencia de desarrolladores de Google I/O 2025 la próxima semana para entregar sus comentarios de apertura, espere que dos cartas dominen la discusión: la IA.

La inteligencia artificial se ocupa de gran parte del enfoque en Google en estos días, con características de IA que llegan a través de múltiples productos, proyectos centrados en la IA que capturan gran parte de la atención y predicciones del público sobre el futuro de la IA que asume muchos de los pronunciamientos públicos de la compañía.

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AI generativa: todo para saber sobre la tecnología detrás de chatbots como chatgpt

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Ya sea que se dé cuenta o no, la inteligencia artificial está en todas partes. Se encuentra detrás de los chatbots con los que hablas en línea, las listas de reproducción que transmites y los anuncios personalizados que aparecen en tu desplazamiento. Y ahora está tomando una personalidad más pública. Piense en Meta AI, que ahora está integrado en aplicaciones como Facebook, Messenger y WhatsApp; o Géminis de Google, trabajando en segundo plano en las plataformas de la compañía; o Apple Intelligence, lanzando a través de iPhones ahora.

AI tiene una larga historia, volviendo a una conferencia en Dartmouth en 1956 que primero discutió la inteligencia artificial como una cosa. Los hitos en el camino incluyen Eliza, esencialmente el primer chatbot, desarrollado en 1964 por el informático del MIT Joseph Weizenbaum y, saltando 40 años, cuando la función de autocompleta de Google apareció por primera vez en 2004.

Luego llegó 2022 y el ascenso de Chatgpt a la fama. Los desarrollos generativos de IA y los lanzamientos de productos se han acelerado rápidamente desde entonces, incluidos Google Bard (ahora Gemini), Microsoft Copilot, IBM Watsonx.ai y los modelos de LLAMA de código abierto de Meta.

Desglosemos qué es la IA generativa, cómo difiere de la inteligencia artificial “regular” y si la Generación AI puede estar a la altura de las expectativas.

IA generativa en pocas palabras

En esencia, la IA generativa se refiere a sistemas de inteligencia artificial que están diseñados para producir un nuevo contenido basado en patrones y datos que han aprendido. En lugar de solo analizar números o predecir tendencias, estos sistemas generan salidas creativas como texto, música de imágenes, videos y código de software.

Algunas de las herramientas de IA generativas más populares en el mercado incluyen:

El principal entre sus habilidades, ChatGPT puede crear conversaciones o ensayos similares a los humanos basados ​​en algunas indicaciones simples. Dall-E y MidJourney crean obras de arte detalladas a partir de una breve descripción, mientras que Adobe Firefly se centra en la edición y el diseño de imágenes.

Imagen generada por chatgpt de una ardilla con ojos grandes sosteniendo una bellota

Chatgpt / captura de pantalla por cnet

Ai eso no es generativo

No toda la IA es generativa. Si bien Gen AI se enfoca en crear contenido nuevo, la IA tradicional se destaca por analizar datos y hacer predicciones. Esto incluye tecnologías como el reconocimiento de imágenes y el texto predictivo. También se usa para soluciones novedosas en:

  • Ciencia
  • Diagnóstico médico
  • Pronóstico del tiempo
  • Detección de fraude
  • Análisis financiero para pronósticos e informes

La IA que venció a los grandes campeones humanos en el ajedrez y el juego de mesa no fue una IA generativa.

Es posible que estos sistemas no sean tan llamativos como la Generación AI, pero la inteligencia artificial clásica es una gran parte de la tecnología en la que confiamos todos los días.

¿Cómo funciona Gen AI?

Detrás de la magia de la IA generativa hay modelos de idiomas grandes y técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Estos sistemas están capacitados en grandes cantidades de datos, como bibliotecas completas de libros, millones de imágenes, años de música grabada y datos raspados de Internet.

Los desarrolladores de IA, desde gigantes tecnológicos hasta nuevas empresas, son conscientes de que la IA es tan buena como los datos que lo alimenta. Si se alimenta de datos de baja calidad, la IA puede producir resultados sesgados. Es algo con lo que incluso los jugadores más grandes en el campo, como Google, no han sido inmunes.

La IA aprende patrones, relaciones y estructuras dentro de estos datos durante el entrenamiento. Luego, cuando se le solicita, aplica ese conocimiento para generar algo nuevo. Por ejemplo, si le pide a una herramienta Gen AI que escriba un poema sobre el océano, no solo extrae versos preescritos de una base de datos. En cambio, está usando lo que aprendió sobre la poesía, los océanos y la estructura del lenguaje para crear una pieza completamente original.

Un poema de 12 líneas llamado The Ocean's Whisper

Chatgpt / captura de pantalla por cnet

Es impresionante, pero no es perfecto. A veces los resultados pueden sentirse un poco apagados. Tal vez la IA malinterpreta su solicitud, o se vuelve demasiado creativo de una manera que no esperaba. Puede proporcionar con confianza información completamente falsa, y depende de usted verificarla. Esas peculiaridades, a menudo llamadas alucinaciones, son parte de lo que hace que la IA generativa sea fascinante y frustrante.

Las capacidades generativas de IA están creciendo. Ahora puede comprender múltiples tipos de datos combinando tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. El resultado se llama IA multimodal que puede integrar alguna combinación de texto, imágenes, video y habla dentro de un solo marco, ofreciendo respuestas más contextualmente relevantes y precisas. El modo de voz avanzado de ChatGPT es un ejemplo, al igual que el proyecto Astra de Google.

Desafíos con IA generativa

No hay escasez de herramientas de IA generativas, cada una con su talento único. Estas herramientas han provocado la creatividad, pero también han planteado muchas preguntas además del sesgo y las alucinaciones, como, ¿quién posee los derechos del contenido generado por IA? O qué material es un juego justo o fuera de los límites para que las compañías de IA los usen para capacitar a sus modelos de idiomas; vea, por ejemplo, la demanda del New York Times contra Openai y Microsoft.

Otras preocupaciones, no son asuntos pequeños, implican privacidad, responsabilidad en la IA, los profundos profundos generados por IA y el desplazamiento laboral.

“Escribir, animación, fotografía, ilustración, diseño gráfico: las herramientas de IA ahora pueden manejar todo eso con una facilidad sorprendente. Pero eso no significa que estos roles desaparezcan. Simplemente puede significar que los creativos deberán mejorar y usar estas herramientas para amplificar su propio trabajo”, Fang Liu, profesor de la Universidad de Notre Dame Dame y Coeditor-Chief de las transacciones de ACM en las transacciones de Probabilista, contó el aprendizaje en el poderoso de la máquina probabilística, le dijo a Cetnet.

“También ofrece una forma para las personas que tal vez carecen de la habilidad, como alguien con una visión clara que no puede dibujar, pero que puede describirlo a través de un aviso. Así que no, no creo que interrumpa a la industria creativa. Con suerte, será una co-creación o un aumento, no un reemplazo”.

Otro problema es el impacto en el medio ambiente porque la capacitación de grandes modelos de IA utiliza mucha energía, lo que lleva a grandes huellas de carbono. El rápido ascenso de la Generación AI en los últimos años ha acelerado las preocupaciones sobre los riesgos de la IA en general. Los gobiernos están aumentando las regulaciones de IA para garantizar el desarrollo responsable y ético, especialmente la Ley de IA de la Unión Europea.

Recepción de IA generativa

Muchas personas han interactuado con los chatbots en el servicio al cliente o han utilizado asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant, que ahora están en la cúspide de convertirse en Gen AI Power Tools. Todo eso, junto con las aplicaciones para ChatGPT, Claude y otras herramientas nuevas, es poner ai en sus manos. Y la reacción pública a la IA generativa se ha mezclado. Muchos usuarios disfrutan de la conveniencia y la creatividad que ofrece, especialmente para cosas como escribir ayuda, creación de imágenes, soporte de tareas y productividad.

Mientras tanto, en la encuesta global de IA 2024 de McKinsey, el 65% de los encuestados dijo que sus organizaciones usan regularmente IA generativa, casi el doble de la cifra reportada solo 10 meses antes. Industrias como la atención médica y las finanzas están utilizando Gen AI para racionalizar las operaciones comerciales y automatizar tareas mundanas.

Como se mencionó, existen preocupaciones obvias sobre la ética, la transparencia, la pérdida de empleos y el potencial del mal uso de los datos personales. Esas son las principales críticas detrás de la resistencia a aceptar la IA generativa.

Y las personas que usan herramientas de IA generativas también encontrarán que los resultados aún no son lo suficientemente buenos para el tiempo. A pesar de los avances tecnológicos, la mayoría de las personas pueden reconocer si el contenido se ha creado utilizando Gen AI, ya sean artículos, imágenes o música.

AI ha secuestrado ciertas frases que siempre he usado, por lo que debo autocorrectar mi escritura a menudo porque puede parecer una IA. Muchos artículos escritos por AI contienen frases como “en la era de”, o todo es un “testimonio de” o un “tapiz de”. La IA carece de la emoción y la experiencia que viene, bueno, ser una vida humana y viviente. Como explicó un artista en Quora, “lo que AI hace no es lo mismo que el arte que evoluciona de un pensamiento en un cerebro humano” y “no se crea a partir de la pasión que se encuentra en un corazón humano”.

AI generativa: vida cotidiana

La IA generativa no es solo para técnicos o personas creativas. Una vez que obtienes la habilidad de darle indicaciones, tiene el potencial de hacer gran parte del trabajo preliminar por ti en una variedad de tareas diarias.

Digamos que está planeando un viaje. En lugar de desplazarse por páginas de resultados de búsqueda, le pide a un chatbot que planifique su itinerario. En cuestión de segundos, tiene un plan detallado adaptado a sus preferencias. (Ese es el ideal. Por favor, verifique siempre sus recomendaciones).

Un propietario de una pequeña empresa que necesita una campaña de marketing pero que no tiene un equipo de diseño puede usar una IA generativa para crear imágenes llamativas e incluso pedirle que sugiera copia publicitaria.

Un itinerario de viaje para Nueva Orleans, creado por chatgpt

Chatgpt / captura de pantalla por cnet

Gen Ai está aquí para quedarse

No ha habido un avance tecnológico que haya causado tal boom desde Internet y, más tarde, el iPhone. A pesar de sus desafíos, la IA generativa es innegablemente transformadora. Está haciendo que la creatividad sea más accesible, ayudando a las empresas a racionalizar los flujos de trabajo e incluso inspirar formas completamente nuevas de pensar y resolver problemas.

Pero quizás lo más emocionante es su potencial, y estamos rascando la superficie de lo que estas herramientas pueden hacer.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es un ejemplo de IA generativa?

ChatGPT es probablemente el ejemplo más popular de IA generativa. Le das un aviso y puede generar texto e imágenes; Código de escritura; Responder preguntas; resumir el texto; borrador de correos electrónicos; y mucho más.

¿Cuál es la diferencia entre la IA y la IA generativa?

La IA generativa crea contenido nuevo como texto, imágenes o música, mientras que la IA tradicional analiza los datos, reconoce patrones o imágenes y hace predicciones (por ejemplo, en medicina, ciencia y finanzas).

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