El impacto más profundo de la IA física (PH-AI) se producirá en los equipos de fitness de próxima generación. La PH-AI guiará a los usuarios a través de los ejercicios, corregirá la forma, proporcionará motivación y hará un seguimiento del progreso de forma mucho más eficaz y meticulosa que la tecnología actual.
Si bien las cintas de correr y las máquinas de pesas de alta gama ya controlan varias métricas, las máquinas habilitadas con PH-AI llevarán esto más allá. Medirán más puntos de datos y adaptarán dinámicamente los desafíos del ejercicio (como la velocidad o la resistencia) en tiempo real, sincronizados con el rendimiento y los niveles de fatiga monitoreados de los usuarios.
Este avance revolucionará el entrenamiento individual y ofrecerá resultados significativamente mejores. Cuantos más flujos de datos se involucren (desde dispositivos portátiles hasta los datos en tiempo real generados por el propio equipo), mejor. Se extenderán beneficios similares al entrenamiento en grupo, aunque de formas adaptadas.
La asistencia para la recuperación también alcanzará niveles sin precedentes. Por ejemplo, los nuevos equipos serán mucho más eficaces para determinar cuándo son necesarias actividades de menor intensidad para optimizar la recuperación. Pero no son solo los equipos los que PH-AI transformará. Pensemos en la integración de PH-AI con la realidad virtual y aumentada (VR/AR). ¿Qué podría significar esto para el futuro del fitness? Esta es una pregunta que debemos explorar colectivamente, aprovechando la sabiduría de las masas. (Una vez más, esta es la razón por la que estoy lanzando la búsqueda de innovadores disruptivos geniales).
Un innovador disruptivo en acción
Recientemente entrevisté a Kourosh Atefipour, fundador de Valkyrie, una empresa que fundó hace ocho años. Valkyrie desarrolla dispositivos para su uso en realidad virtual y aumentada. Uno de sus dispositivos estrella, que se adhiere al hombro, activa los mismos circuitos neuronales en el cuerpo como si estuviera realizando el movimiento en la vida real.
Por ejemplo, imaginemos levantar una taza en realidad virtual. El dispositivo Valkyrie replica la sensación del movimiento muscular, agregando una nueva dimensión a la interacción entre humanos y computadoras.
Esta innovación abre un territorio inexplorado, que podría tener un profundo impacto en las prácticas de fitness. Imagínese ir al gimnasio de un hotel normal y corriente: quizás esté abarrotado de gente y huela mal. Ahora imagine una alternativa futura: en la recepción, alquila un equipo de realidad virtual y aumentada y un dispositivo Valkyrie. La realidad virtual transforma su habitación de hotel en una serena playa de Bali, mientras que el dispositivo Valkyrie le permite sentir cada movimiento como si estuviera haciendo ejercicio en esa misma playa.
Por supuesto, este escenario aún no es una realidad, y Atefipour reconoce los obstáculos que se avecinan. Pero los innovadores disruptivos, por definición, prosperan con ideas que parecen descabelladas, hasta que revolucionan industrias enteras o, hay que admitirlo, se arruinan en el intento. Valkyrie, sin embargo, está pisando terreno firme. La empresa está colaborando tanto con una reconocida marca de zapatillas como con una conocida empresa automovilística. Las industrias del fitness y la salud deberían prestar atención.
Jensen Huang, director ejecutivo del fabricante de chips Nvidia, lo sabe: “La próxima ola de IA es la IA física, la IA que entiende las leyes de la física, la IA que puede trabajar entre nosotros”. Hasta ahora, los robots alimentados por IA han sobresalido en tareas mentales, como ganar al ajedrez, pero tienen dificultades con las complejidades del mundo físico. Enseñarles a moverse y navegar en entornos del mundo real ha sido endiabladamente complicado. Hasta ahora.
El Instituto de Investigación Toyota ha desarrollado brazos robóticos que pueden extender pasta de chocolate con precisión. La Universidad de Stanford ha creado robots capaces de cocinar camarones y quitar tapas de recipientes de plástico. Mientras tanto, DeepMind de Google logró un hito al lograr que un robot coloque una camisa en una percha.
ChatGPT y otros chatbots, que conquistan nuestro mundo de palabras, se basan en modelos de IA que devoran y digieren océanos y océanos de textos, los llamados grandes modelos de lenguaje (LLM). Pero ahora, después de estos océanos de palabras, los modelos de visión-lenguaje (VLM) están en auge y disponibles, conectando información textual e imágenes.
Las generaciones anteriores de robots se programaban utilizando un código complejo, seguido de largos ciclos de prueba y error. Esto a menudo daba como resultado robots con habilidades limitadas, confinados a tareas estrechamente definidas en entornos controlados. En cambio, los VLM permiten a los investigadores «preentrenar» modelos de robots de forma más rápida y eficaz, lo que les permite captar los matices del mundo físico y cómo se comportan los humanos en él.
Los capitalistas de riesgo están prestando atención. Para octubre de 2024, se habían cerrado acuerdos de capital de riesgo por valor de 11.000 millones de dólares en el sector de la robótica, incluidas inversiones en drones. Se trata de una innovación disruptiva en ciernes.
Prever las implicaciones de las innovaciones disruptivas es un desafío por naturaleza, ya que las mentalidades tradicionales suelen imponer una visión de túnel. Sin embargo, imaginar su potencial es crucial para prepararse para el futuro. (Por eso estoy iniciando la búsqueda de innovaciones disruptivas geniales).
Esta es mi opinión provisional, aunque este ejercicio imaginativo se realiza mejor en colaboración.
La búsqueda de innovadores disruptivos
Actualmente estoy reclutando innovadores disruptivos para que presenten sus conceptos en una plataforma dedicada que hemos creado. Esta plataforma permitirá a los participantes enriquecer y debatir las ideas de los demás. Si conoces a algún líder de pensamiento disruptivo, me encantaría y te agradecería que me lo presentaras.
