El uso de las aplicaciones fitness en los últimos años ha revolucionado la forma en la que las personas se involucran en la práctica de actividad física y manejan la salud. Esto se ha atribuido principalmente a su habilidad para aprovechar la tecnología, ofreciendo funciones y características innovadoras, siendo la conveniencia, la flexibilidad y la personalización de estas aplicaciones las características que más facilitan el mantenerse en forma y saludable.

Existe una diferencia entre las aplicaciones fitness tradicionales y las que usan inteligencia artificial, siendo esta las capacidades elevadas de la IA y las experiencias personalizadas que ofrecen. Entre las aplicaciones fitness basadas en IA destaca Freeletics como ejemplo de integración de IA y algoritmos avanzados.

A la hora de promover cambios de conducta para mejorar el estado de salud, resulta de vital importancia conocer las técnicas que se han utilizado para que ocurran dichos cambios. El objetivo principal de la publicación de Kuru et al fue identificar las técnicas utilizadas en la aplicación Freeletics para lograr cambios de conducta que mejoren el estado de salud. Para ello, se utilizó una metodología mixta, en la que se tuvieron en cuenta aspectos tanto cuantitativos como cualitativos.

Se identificaron un total de 16 técnicas de cambio de conducta agrupadas en 9 grupos. Al llevar a cabo el análisis cualitativos de las opiniones de los usuarios de la aplicación Freeletics se encontraron unos temas comunes tanto positivos como negativos, además de tenerse en cuenta las percepciones de los usuarios en relación de las distintas técnicas de cambio de conducta utilizadas en la aplicación. Finalmente, se encontró que el uso efectivo de las siguientes técnicas: establecimiento de metas, sistemas de feedback, auto-monitorización y apoyo social; es el más congruente con las teorías de cambios de conducta establecidas actualmente.

El desarrollo de esta publicación puede ser de ayuda a los gestores deportivos de la siguiente forma:

- Identificar las técnicas más efectivas para realizar cambios de conducta relacionados con la mejora de la salud.

- Conocer opiniones de usuarios de aplicaciones fitness y cuáles son sus principales preocupaciones.

- Construir una base a partir de la cual se puedan desarrollar otras herramientas o aplicaciones fitness.

- Establecer estrategias que ayuden a diferenciar las herramientas desarrolladas a las de la competencia en el sector de las aplicaciones fitness.

Kuru, H. (2023). Identifying Behavior Change Techniques in an Artificial Intelligence-Based Fitness App: A Content Analysis. Health Education & Behavior, 10901981231213586.

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