A inteligência artificial passou a ocupar, em pouco tempo, um espaço relevante no universo do fitness. Levantamento do setor realizado em dezembro aponta que cerca de dois terços dos frequentadores de academias recorreram, ao longo de 2025, a algum tipo de software com IA voltado para exercícios.
Grandes plataformas já incorporaram esses recursos. Em 2024, o Strava lançou para assinantes um resumo de treinos gerado por IA. No mesmo movimento, adquiriu o Runna, sistema de coaching automatizado que utiliza inteligência artificial para ajustar planos elaborados por treinadores humanos. Já a Peloton passou a oferecer, no ano passado, uma funcionalidade capaz de contar repetições e avaliar a execução dos movimentos por meio de câmera integrada.
Apesar dessas soluções específicas, muitos usuários têm optado por ferramentas mais amplas, como ChatGPT ou Claude, para orientar sua preparação física. Diferentemente dos aplicativos tradicionais — que costumam operar com funcionalidades mais delimitadas —, esses modelos respondem a uma variedade maior de perguntas e permitem interações mais flexíveis, ainda que com menor especialização.
Entre praticantes mais experientes, a IA tem sido utilizada como uma espécie de assistente para organizar e aprimorar estratégias de treino já concebidas. É o caso de Daylen Yang, engenheiro de software de 30 anos, residente em São Francisco, que monitora detalhadamente seus dados físicos, incluindo frequência cardíaca máxima, volume anual de treinos e horas de sono.
Yang recorreu ao ChatGPT pela primeira vez no ano passado, enquanto se preparava para um meio Ironman — prova que inclui 1,9 km de natação, 90 km de ciclismo contra o relógio e 21 km de corrida. Ao consultar o modelo sobre como reduzir seu tempo em quase meia hora, recebeu imediatamente um plano considerado viável. No dia da competição, mesmo sob calor intenso no deserto de Utah, conseguiu alcançar o objetivo estabelecido.
Nem sempre, porém, o desempenho da ferramenta foi preciso. Ao utilizá-la novamente para estruturar um plano de maratona no outono, Yang identificou inconsistências nos cálculos de quilometragem semanal. Após corrigir o problema, afirma que o suporte voltou a ser útil, oferecendo orientações sobre ritmo, recuperação pós-treino e alimentação durante a prova.
Outro ponto destacado por ele foi a moderação imposta pela IA: ao sugerir metas mais ousadas, o sistema respondeu com projeções mais realistas. Nove semanas depois, Yang terminou a prova a apenas oito segundos do tempo previsto.
A tecnologia também tem sido aplicada ao treinamento de força. Em Las Vegas, a levantadora Victoria Boyd, de 44 anos, buscou apoio no ChatGPT após uma cirurgia no joelho reduzir significativamente seu desempenho no levantamento terra — de 152 kg para 61 kg. Determinada a recuperar o nível anterior, ela avaliou como consistente o plano sugerido pela IA, que previa progressão gradual de carga.
Boyd manteve interação contínua com o modelo, relatando o desempenho em cada sessão e registrando aspectos nutricionais. Segundo ela, a ferramenta ofereceu tanto incentivo quanto disciplina após treinos mais exigentes. Com o tempo, conseguiu retomar a força anterior à cirurgia.
Ainda assim, a experiência com treinadores humanos segue influenciando a forma como atletas utilizam a tecnologia. Chris Doenlen, 38, hoje funcionário da Anthropic — empresa responsável pelo Claude —, já atuou como preparador físico. Atualmente, utiliza a IA para treinar ciclismo de longa distância.
Ele avalia que o plano elaborado pelo modelo foi adequado e comparável ao que um profissional poderia propor após análise cuidadosa. No entanto, ressalta limitações importantes. Treinadores humanos, afirma, interpretam contexto e sinais não verbais, enquanto a IA “está apenas trabalhando com o que tem de você —ela existe em um vácuo puro”.
Essa ausência de leitura mais ampla também foi percebida por Jon Mott, treinador de corrida na Flórida. Com experiência como atleta — incluindo três participações em seletivas olímpicas dos Estados Unidos e melhor marca de 2h17 na maratona —, ele decidiu testar o ChatGPT durante sua preparação para uma meia maratona.
Segundo Mott, o modelo supervalorizou seu histórico e sugeriu treinos em intensidade que ele “não conseguia nem chegar perto”. Posteriormente, indicou um período de descanso pré-prova mais longo que o habitual, o que resultou em sensação de lentidão na largada e desempenho final aquém da meta, superada em mais de quatro minutos.
Mesmo diante dessas limitações, ele não descarta completamente o uso da tecnologia. Para Mott, soluções de coaching automatizado, mais acessíveis e de menor custo, podem desempenhar papel relevante, especialmente entre iniciantes.
De fato, corredores com pouca experiência estão entre os principais beneficiados. Dustin Carl, consultor de software de 35 anos, em Alberta, relata que não havia conseguido manter uma rotina consistente no esporte em tentativas anteriores. Desta vez, atribui ao ChatGPT a diferença: o modelo estruturou um plano e o ajustou com base em seu retorno contínuo.
Há, contudo, preocupações no meio esportivo. Alguns treinadores e atletas temem que programas gerados por IA possam elevar o risco de sobrecarga ou lesões. Ainda assim, parte dos usuários relata uma abordagem relativamente conservadora das ferramentas.
Carl, por exemplo, alimentou o sistema com dados de frequência cardíaca e recuperação. A partir dessas informações, o modelo reduziu a intensidade dos treinos em momentos de maior estresse físico — estratégia que, segundo ele, evitou o esgotamento que havia comprometido suas experiências anteriores.
