Empecemos por lo que muchos en el sector prefieren callar: la inteligencia artificial va a sustituir el trabajo de muchos entrenadores, y no hace falta ser adivino para verlo.
Diseñar una rutina, adaptarla tras una lesión o responder a las once de la noche a una duda sobre nutrición o recuperación son tareas que un software ya resuelve razonablemente bien, y dentro de unos años las resolverá mejor.
Mirar hacia otro lado no protege a nadie. Es como pensar, cuando llegó el iPad, que los quioscos no iban a notar que la gente empezaba a leer el periódico en una pantalla.
Para quien dirige un gimnasio, la pregunta útil es otra: quién es el verdadero rival y qué tecnología puede ayudar al club a dar el salto a esta nueva etapa.
Como ha pasado otras veces en la historia, también esta vez rival y oportunidad tienden a confundirse.
Quién quiere ser el entrenador de tus socios
Los primeros candidatos son algunos fabricantes de wearables. En mayo, Google convirtió la app de Fitbit en Google Health, con un entrenador basado en Gemini que sugiere entrenamientos y cruza actividad, sueño y alimentación, por 9,99 dólares al mes. Whoop tiene desde 2023 un entrenador construido sobre los modelos de OpenAI, y Oura ofrece Oura Advisor.
Cada uno tiene su dispositivo, su infraestructura y una suscripción que vender, y no es un detalle menor: los ingresos recurrentes son la partida de la cuenta de resultados que hoy todos persiguen.
Recogen el dato de primera mano, de la muñeca o del dedo del socio, y lo usan para venderle exactamente lo mismo que vende el club: alguien que le diga cómo entrenar.
Eso los convierte en proveedores valiosos del sensor y, a la vez, en competidores directos por la relación con el socio.
Un club puede usar sus dispositivos sin problema, pero cada socio que se acostumbra a pedir consejo a la app del fabricante es un socio cuya confianza está en otra parte. En septiembre contamos lo que eso le cuesta a un gimnasio en socios perdidos.
Los asistentes generalistas usan los mismos modelos, pero son los últimos en ver los datos
Luego están los asistentes generalistas. En julio, OpenAI lanzó en Estados Unidos la función de salud de ChatGPT conectada a Apple Health, también para los usuarios del plan gratuito, y en enero Anthropic anunció integraciones parecidas para Claude.
Sus modelos no son más inteligentes que los que ya usan los fabricantes de wearables, porque el entrenador de Google funciona con Gemini y el de Whoop está construido sobre OpenAI. Lo que les falta es un dispositivo propio, así que leen lo que llega a la app de salud del móvil, cuando llega.
En el mundo real, muchas veces no llega, y el asistente generalista acaba dando consejos de recuperación basados en datos de hace tres días.
Los wearables de terceros escriben en Apple Health a través de su propia app y, por los límites que los sistemas operativos imponen a las apps en segundo plano, algunos solo lo hacen cuando esa app se abre. Si el socio no la abre en un par de días, el asistente razona sobre el sueño de hace dos noches sin saberlo.
Algunas de las métricas más útiles no llegan nunca: Whoop, por ejemplo, no exporta a Apple Health la variabilidad de la frecuencia cardiaca.
Integrarse directamente con el fabricante es otra historia. Garmin, por ejemplo, ofrece a las empresas un programa para desarrolladores con API de salud y actividad muy detalladas, de modo que sus partners profesionales reciben los datos de la plataforma de Garmin en cuanto el dispositivo se sincroniza, sin pasar por Apple Health.
Sobre el papel, el entrenador generalista lo sabe todo del socio. En la práctica, a menudo trabaja con una foto desfasada y llena de huecos, y responde con el mismo aplomo con el que un asistente de IA a veces afirma algo falso, lo que los expertos en IA llaman una alucinación.
El entrenador de IA que las cadenas de gimnasios meten en su app se queda atrapado en medio
Entre esos dos frentes están los proveedores que venden a los clubes un entrenador de IA pensado directamente para los socios. En abril, por ejemplo, New York Sports Club lanzó MYCO, un servicio de 15 dólares al mes que los socios usan a través de la app del proveedor.
Algunos de estos productos solo leen los datos de los wearables a través de Apple Health, con los mismos huecos que los asistentes generalistas, y se apoyan en el mismo tipo de modelos que las grandes empresas de IA mejoran cada pocos meses. Mientras tanto, el fabricante del wearable ofrece al socio su propio entrenador por unos pocos dólares al mes, y con mejores datos.
El resultado es un producto con peores datos que los del fabricante y unos modelos que no son mejores que los de los demás.
Para un club, supone pagar por algo que el socio podría tener pronto en otra parte, gratis o casi, y tras años de servicios digitales gratuitos pagados con los propios datos, a nadie le sorprende ya un entrenador que no cuesta nada.
La carta que ningún gigante tiene
El club tiene algo que ninguno de estos actores posee: el dato recogido en sala, en el momento en que ocurre. Quién ha entrado y cuándo, gracias al control de accesos, a qué frecuencia cardiaca hizo la clase del martes, en qué puesto está en la clasificación del club y en los retos con sus compañeros de clases colectivas, qué entrenador lo lleva y cuándo se saltó por primera vez su horario habitual.
Ese dato no depende de una app abierta ni de una sincronización nocturna. El club lo registra directamente y sin huecos mientras el socio entrena.
Garmin suma valor en los dos frentes. Durante la clase, sus wearables pueden transmitir la frecuencia cardiaca en tiempo real a las pantallas del club, y fuera de la sala las integraciones directas que Garmin ofrece a sus partners profesionales aportan datos completos y actualizados.
La tecnología que un club puede aplicar sobre esos datos es del mismo tipo que la de los gigantes, pero trabaja con datos mejores.
La diferencia es que el club la pone en manos de una persona y construye con ella un proceso, no un chat. Cuanto más baratos son los datos de recuperación, más se desplaza a la sala la habilidad que escasea.
Cada mañana el software ordena a los socios por riesgo de baja, explica por qué está cada uno en la lista y prepara, a partir de su historial, un primer mensaje que el entrenador revisa, corrige y envía con su nombre.
Es el camino que hemos elegido en UPTIVO, con DASH, que cada mañana ordena a los socios según su riesgo de baja, y NATE, una IA pensada para dar superpoderes a los entrenadores, que prepara programas y mensajes con la metodología del club, siempre sujetos a la aprobación del entrenador.
Por qué hoy gana el entrenador humano potenciado por la IA
Desde hace unos años circula una frase atribuida al economista Richard Baldwin: tu trabajo no te lo quitará la IA, sino alguien que sepa usarla. En el gimnasio se traduce de forma muy concreta.
Una IA por sí sola no ve la cara del socio cuando entra, no sabe que la caída de asistencia coincide con un trabajo nuevo y no consigue convencer a nadie de volver con una llamada hecha en el momento justo.
Un entrenador por sí solo ve todo eso, pero únicamente con las pocas decenas de personas que es capaz de recordar.
Los socios que se dan de baja son casi siempre aquellos a los que nadie hace seguimiento. El entrenador que usa IA ve cada mañana la lista ordenada y puede hacer el seguimiento de cien socios o más, y el tiempo que ya no dedica a diseñar rutinas lo pasa en sala, corrigiendo la técnica y dándose cuenta de quién falta.
Nadie puede decir con certeza cuánto durará esta ventaja. A corto plazo, sin embargo, el verdadero competidor de un entrenador no es el software, sino el compañero que lo usa mejor. Por eso creemos que la apuesta de ABC por una IA que multiplica a los entrenadores es la acertada.
Qué debería hacer una cadena, y qué no
La primera decisión es usar los wearables como sensores sin ceder la relación.
Ignorarlos sería un error caro. El ACSM situó los wearables en el primer puesto de las tendencias del fitness para 2026: casi la mitad de los adultos estadounidenses tiene un wearable para hacer deporte, y más del 70 % de quienes lo usan ya ha decidido cómo entrenar o recuperarse a partir de sus datos.
El error más habitual es meter un entrenador de IA en la app y esperar que baste para fidelizar a los socios, o para retenerlos cuando un competidor agresivo abre justo al lado.
Así se corre el riesgo de crearse competencia en casa: se enseña a los socios, sobre todo a los acostumbrados a precios low cost, que el entrenamiento personalizado puede llegar desde una app, y los gigantes tecnológicos también venden apps con un entrenador dentro, probablemente mejores que la del club.
El camino es otro. El socio puede entrenar con el Garmin o el Apple Watch que ya tiene, pero los consejos, los informes de progreso y las llamadas deberían llegarle del club y de sus entrenadores, no de la app de otro.
Cuando un proveedor ofrezca un entrenador de IA, pregunta de dónde salen los datos y hasta qué punto están actualizados. Una pregunta sencilla dice mucho: ¿los datos de sueño que el entrenador de IA ha usado esta mañana son de anoche o de hace dos días?
Pregunta también cuánto esfuerzo le cuesta al socio. Si para obtener un análisis tiene que abrir una app, luego otra y luego pulsar dos botones, casi nadie lo mantendrá más allá de unas semanas: en un gimnasio, la tecnología que funciona es la que el socio ni siquiera nota.
Si las respuestas dejan dudas, es mejor destinar el presupuesto a otra cosa: herramientas que hagan mejores a los entrenadores que el club ya tiene en plantilla. El socio encontrará de todos modos un entrenador de IA en la muñeca o en el móvil, mientras que un entrenador que se acuerda de él y lo llama en el momento justo solo puede encontrarlo en su club.
Fuentes
TechCrunch, Google's $9.99-per-month AI health coach launches May 19
MacRumors, ChatGPT's Apple Health Integration Now Rolling Out to U.S. Users