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L’intelligenza artificiale applicata all’allenamento può rispondere a domande sull’esercizio fisico, elaborare programmi personalizzati e persino analizzare i movimenti attraverso la fotocamera di uno smartphone. Tuttavia, avere accesso alle informazioni sul fitness non equivale necessariamente a ricevere un vero percorso di coaching. A esaminare opportunità e limiti di questi strumenti è un articolo pubblicato sul Journal of Medical Internet Research. In tale lavoro, la corrispondente Anna Zucker, Personal Trainer statunitense, certificata NCSF – National Council on Strength and Fitness, ha raccolto studi ed esperienze dirette per comprendere quanto l’intelligenza artificiale possa realmente avvicinarsi al lavoro svolto da un professionista.
Il quadro che emerge non contrappone semplicemente AI e Personal Trainer. Al contrario, indica nel modello ibrido, basato sulla collaborazione tra intelligenza artificiale e professionisti qualificati, una possibile strada per rendere l’allenamento personalizzato più accessibile.
Intelligenza artificiale e allenamento: perché l’AI è sempre più utilizzata
L’inattività fisica rappresenta uno dei principali fattori di rischio per la mortalità, mentre i benefici dell’esercizio sono ampiamente riconosciuti. Un programma personalizzato e supervisionato può favorire la pratica dell’attività fisica, ma il Personal Training individuale ha costi che non tutti possono sostenere.
I chatbot basati su modelli linguistici, come ChatGPT, permettono invece di ottenere indicazioni a costo contenuto o gratuitamente. L’utente può chiedere una scheda di allenamento, chiarire perplessità sugli esercizi oppure modificare un programma sulla base dei propri impegni. Questi sistemi elaborano informazioni provenienti da fonti scientifiche e da contenuti prodotti anche da professionisti del fitness. Di conseguenza, possono contribuire a rendere le conoscenze sull’allenamento più accessibili, soprattutto nei contesti in cui le risorse economiche o professionali sono limitate.
Resta, però, una distinzione fondamentale. Fornire informazioni non significa necessariamente saper osservare, motivare e guidare una persona nel tempo.
Come ha risposto ChatGPT a 9 domande sull’esercizio fisico e quali competenze ha
Tra le ricerche considerate nell’articolo compare uno studio pubblicato nel 2026 sul Journal of Sports Science & Medicine. Lo studio ha confrontato ChatGPT con Personal Trainer certificati nella risposta a nove domande comuni sull’esercizio fisico.
In sei domande su nove, ChatGPT ha ottenuto risultati migliori dei professionisti per correttezza scientifica, applicabilità e comprensibilità delle risposte.
Un case study pubblicato nel 2025 su BMC Public Health aveva, inoltre, confrontato programmi di allenamento elaborati da GPT-4 con quelli creati da coach umani. In quel contesto, i programmi generati dall’intelligenza artificiale erano risultati comparabili a quelli dei professionisti in termini di efficacia, sicurezza e completezza. GPT-4 aveva dimostrato anche la capacità di fornire indicazioni personalizzate.
Questi risultati suggeriscono che l’intelligenza artificiale possa organizzare le informazioni e tradurle in proposte operative. L’utente può anche chiedere di modificare il piano quando un esercizio o una sessione non si adattano ai suoi impegni.
Tuttavia, gli studi disponibili presentano limiti che impediscono di concludere che ChatGPT possa sostituire il Personal Trainer in ogni situazione.
Informazioni sul fitness e coaching non sono la stessa cosa
L’articolo riporta l’esperienza di Michelle, una runner di livello intermedio che si stava preparando per la sua prima mezza maratona. Il suo obiettivo era conciliare corsa, allenamento di forza, recupero e alimentazione attraverso un programma da svolgere prevalentemente a casa.
Per alcuni mesi Michelle ha seguito il piano generato da ChatGPT e ha osservato miglioramenti nella resistenza, nella fiducia e nella continuità. Inoltre, poteva chiedere al chatbot di adattare il programma quando questo non risultava compatibile con i suoi impegni.
Successivamente, però, ha smesso di seguirlo. Il limite principale non riguardava la struttura del piano, bensì la mancanza di un coinvolgimento continuativo. Il programma era contenuto in un foglio di calcolo e poteva essere facilmente ignorato, perché nessuna persona verificava che venisse realmente eseguito.
Il caso mostra una delle principali differenze tra informazioni e coaching. Un programma può essere ben costruito, ma la sua applicazione dipende anche da responsabilizzazione, fiducia e relazione con il professionista. Un Personal Trainer può inoltre considerare elementi quotidiani come:
- qualità del sonno;
- stress lavorativo;
- assunzione di nuovi farmaci;
- dolori o fastidi non spiegati;
- risposta individuale agli esercizi;
- motivazione e continuità nel tempo.
Queste informazioni non possono essere valutate completamente attraverso una richiesta testuale isolata.
I limiti dell’intelligenza artificiale nella personalizzazione e nell’empatia
Uno studio del 2023 ha riscontrato che GPT-4 poteva creare programmi di esercizio personalizzati. Tuttavia, tendeva a privilegiare eccessivamente la sicurezza rispetto all’efficacia dell’allenamento e mostrava limiti nella prescrizione riferita a condizioni specifiche.
La personalizzazione, infatti, non consiste soltanto nello scegliere esercizi sulla base dell’età, dell’obiettivo o del livello di esperienza. Richiede anche di osservare come una persona tollera determinate posizioni articolari, carichi e modalità di contrazione.
Un programma potrebbe, per esempio, prescrivere uno squat a una determinata intensità. Tuttavia, in presenza di sensibilità lombare, fastidi alle ginocchia o mobilità limitata della caviglia, un professionista può provare diverse varianti, modificare il carico e scegliere la soluzione più adeguata in quel momento.
Lo stesso principio riguarda il dolore e il recupero dagli infortuni. Il Personal Trainer specializzato o il professionista della riabilitazione può cambiare approccio quando il primo tentativo non funziona. Può, inoltre, mettere in relazione il movimento con capacità dei tessuti, compensazioni, sonno, stress, occupazione e risposta al programma nel corso del tempo.
A questa capacità di adattamento si aggiunge una componente propriamente umana: l’empatia. Comprendere dubbi e reazioni consente al professionista di modulare non soltanto il programma, ma anche il modo in cui propone obiettivi, correzioni e progressioni. La personalizzazione, infatti, comprende una dimensione umana: osservazione e ascolto aiutano a riconoscere difficoltà non sempre traducibili in dati. Può nascere così una relazione di fiducia, importante anche per favorire la continuità nell’allenamento. Tutto ciò, è evidente, non dipende dalla qualità tecnica della scheda.
Motivazione e capacità di valutare i limiti
L’esperienza riportata da Michelle evidenzia anche un altro aspetto. Durante una distensione su panca con bilanciere, la runner era convinta di non riuscire a completare l’ultima ripetizione. Il suo trainer, dopo averla osservata, le disse invece che era in grado di farlo. Michelle completò la ripetizione. In quella situazione il professionista non si era limitato a contare le ripetizioni. Aveva valutato la prestazione e riconosciuto una capacità che la cliente, in quel momento, non riusciva a percepire.
Un sistema di intelligenza artificiale può proporre serie, ripetizioni e intensità. Tuttavia, resta più difficile stabilire quando sia opportuno incoraggiare una persona a superare un limite percepito e quando, invece, sia necessario interrompere o modificare l’esercizio.
Spingere troppo e troppo presto può essere pericoloso e ridurre la fiducia della persona. Al contrario, una progressione eccessivamente prudente può limitare l’efficacia dello stimolo. La capacità di trovare questo equilibrio rappresenta una componente centrale del lavoro professionale.
L’AI può correggere gli esercizi in tempo reale? Lo studio su MediaPipe Pose
L’evoluzione dell’intelligenza artificiale applicata all’allenamento non riguarda soltanto i chatbot. Nel febbraio 2026 uno studio sperimentale ha valutato MediaPipe Pose, un modello sviluppato da Google per analizzare la posizione del corpo e il movimento attraverso la fotocamera di uno smartphone.
Lo studio ha coinvolto 216 partecipanti in un programma di allenamento contro resistenza della durata di 16 settimane. L’applicazione basata su MediaPipe Pose analizzava l’esecuzione e forniva indicazioni immediate sulla tecnica.
Il sistema ha raggiunto un’accuratezza del 97,2% nella stima del movimento umano. I partecipanti hanno ottenuto risultati comparabili a quelli osservati in un programma gestito da un trainer, tra cui:
- una riduzione del grasso corporeo del 12%;
- un aumento misurabile della forza muscolare;
- miglioramenti nel movimento funzionale;
- progressi nell’efficienza cardiorespiratoria.
Questi risultati mostrano che l’analisi video può ampliare notevolmente le possibilità dell’allenamento digitale. Rispetto a un chatbot testuale, infatti, il sistema può osservare il movimento e fornire un feedback durante l’esecuzione.
Perché il 97,2% di accuratezza non basta a sostituire un professionista
I risultati ottenuti con MediaPipe Pose devono essere interpretati considerando le caratteristiche dello studio. I partecipanti erano giovani studenti, sani, prevalentemente uomini. Inoltre, la sperimentazione si è svolta in condizioni controllate ed è stata condotta da professionisti certificati dall’American College of Sports Medicine. Gli stessi autori hanno precisato che alcuni elementi potrebbero sfuggire all’analisi algoritmica, tra cui:
- compensazioni motorie poco evidenti;
- variazioni biomeccaniche individuali;
- esercizi controindicati in presenza di specifiche condizioni muscoloscheletriche.
L’intelligenza artificiale può stimare la posizione delle articolazioni e confrontare il movimento con determinati parametri. Tuttavia, non è ancora in grado di riprodurre integralmente la valutazione di un professionista.
Un Trainer può osservare la contrazione di un muscolo e, quando necessario, verificarne direttamente l’attivazione. Può anche considerare il modo in cui il cliente reagisce al carico, distinguendo tra fatica, dolore, timore del movimento e difficoltà tecnica.
In ambito riabilitativo, inoltre, una valutazione comprende elementi che una videocamera non può rilevare completamente. Tra questi rientrano la capacità dei tessuti, lo stress, il sonno, le richieste dell’attività lavorativa e l’evoluzione dei sintomi nel tempo.
AI e Personal Trainer: il modello ibrido
Gli autori dello studio su MediaPipe Pose hanno concluso che l’istruzione mediata dalla tecnologia non può sostituire completamente il giudizio clinico, la capacità di risolvere problemi individuali e il supporto motivazionale forniti dai professionisti certificati. Per questo motivo, la prospettiva più concreta potrebbe essere un modello ibrido:
- l’intelligenza artificiale fornisce indicazioni quotidiane;
- il professionista verifica periodicamente tecnica, progressione e risposta individuale;
- il programma viene modificato sulla base dei dati e dell’osservazione diretta;
- le situazioni complesse rimangono affidate al giudizio umano.
Questa integrazione permetterebbe di combinare il costo contenuto e la disponibilità degli strumenti digitali con le competenze del Personal Trainer. Di conseguenza, un maggior numero di persone potrebbe accedere a programmi personalizzati senza rinunciare completamente alla supervisione professionale.
L’intelligenza artificiale sostituirà il Personal Trainer?
Le evidenze raccolte nell’articolo del Journal of Medical Internet Research indicano che l’intelligenza artificiale può svolgere efficacemente diverse funzioni. Può rispondere a domande sull’esercizio, costruire programmi, proporre modifiche e analizzare alcuni aspetti del movimento in tempo reale. Non può, invece, replicare completamente:
- il giudizio esercitato durante una sessione;
- gli aggiustamenti manuali;
- la valutazione di dolore, fatica e tolleranza al carico;
- la responsabilizzazione legata alla relazione;
- il sostegno motivazionale continuativo;
- la gestione di condizioni cliniche o biomeccaniche complesse.
Il ruolo del Personal Trainer, adeguatamente preparato e certificato, quindi, non coincide semplicemente con la creazione di schede o il conteggio delle ripetizioni. Il valore professionale risiede soprattutto nell’osservazione, nel pensiero critico, nell’adattamento immediato e nella capacità di interpretare segnali che un algoritmo potrebbe non riconoscere.
L’intelligenza artificiale applicata all’allenamento può rendere le conoscenze sul fitness più accessibili e offrire un supporto quotidiano. Tuttavia, il modello indicato dalle ricerche non è quello della completa sostituzione. È, piuttosto, una collaborazione nella quale la tecnologia gestisce informazioni e feedback standardizzabili, mentre il professionista conserva la responsabilità delle valutazioni più complesse e della relazione con la persona.
