Como corredor competitivo, Julian Flieller dependia de treinadores humanos para cronometrar seus parciais e administrar sua rotina de treinamento. Hoje, ele se prepara para maratonas recreativas sob o olhar atento de um chatbot.
Munido dos dados de exercícios, sono e outras informações biométricas que Flieller coleta com dispositivos de monitoramento fitness, o modelo Claude, da Anthropic, sugere alterações nos treinos. Ele ajuda o engenheiro de software de 25 anos a relacionar sua agenda de trabalho com seu desempenho esportivo.
Antes do Claude, Flieller recebia alertas sobre indicadores como a variabilidade da frequência cardíaca, ou HRV, que geravam mais estresse do que clareza. “Tipo, sua HRV é 60. Ótimo, mas eu não faço ideia do que isso significa.”
Obcecados por saúde costumam monitorar exercícios, número de passos, métricas de sono, frequência cardíaca e dados de alimentação, cruzando essas informações com calendários, transcrições de reuniões, e-mails e registros clínicos.
Agora, eles estão potencializando esses hábitos com sistemas de IA que funcionam como treinadores e assistentes de saúde hiperpersonalizados. Embora essa preocupação com detalhes minuciosos esteja longe de ser uma prática comum — muitos médicos recomendam simplicidade na atividade física e na alimentação — um número crescente dos chamados “datamaxxers” finalmente encontrou sua versão do paraíso dos nerds.
Um verdadeiro assistente de IA, como o do filme “Ela”, é o Santo Graal da corrida tecnológica em curso. Alguns sistemas de IA voltados à saúde já são capazes de auxiliar as pessoas, mas a maioria ainda não dispõe do contexto necessário para oferecer recursos mais personalizados. Os datamaxxers estão começando por conta própria, embora alguns se preocupem com o quanto de sua privacidade estão abrindo mão.
Esses especialistas em dados usam modelos de IA para criar suas próprias ferramentas e painéis de controle, seja como negócios, seja para uso pessoal. Um deles atribui a seu bot personalizado a confiança necessária para entrar em um grupo local de corrida. Outro conectou a família inteira a um sistema de IA para reformular a alimentação de todos.
Em vez de analisar gráficos estáticos, os datamaxxers modernos simplesmente mandam mensagens para seus bots durante o café da manhã para entender melhor uma noite mal dormida. Alguns conseguem interagir com seus dados por meio de agentes de conversa no WhatsApp e no Telegram.
“Isso é como minha linguagem do amor”, disse Jennifer McDaniel, 47, que trabalha na área de vendas e usa uma ferramenta de IA criada por um amigo. O bot, que reúne e analisa dados de saúde, recomendou uma dieta personalizada para ajudar McDaniel a reduzir a queda de cabelo. Ele também identificou sinais iniciais de deterioração da função renal.
A fundadora e corredora Mika Reyes, de Nova York, levou uma tarde para montar seu painel de saúde com IA. A ferramenta a ajuda a relacionar uma corrida mais lenta pela manhã ao início de seu ciclo menstrual ou a uma noite mal dormida.
Ainda assim, Reyes, 31, ocasionalmente encontra falhas nos planos de treino gerados pelo sistema. Ela diz que nunca confia cegamente em sua IA e verifica seus planos personalizados com base em princípios de treinamento já consagrados. Estudos mostram que os chatbots ainda fornecem orientações médicas equivocadas.
Manter um painel de saúde personalizado pode exigir longas sessões de comandos e novos comandos para a IA, além de contornar processos trabalhosos para exportar métricas brutas.
Uma piada de um colega sobre estresse no trabalho deu uma ideia ao engenheiro de software indiano Pankaj Tanwar: usar dados para determinar quais colegas eram responsáveis por isso. Ele usou IA para conectar seu Google Calendar aos dados de frequência cardíaca e identificar um gerente de produto de crescimento da firma — “o Claude disse que esse cara é o principal suspeito”.
Divertido com as descobertas, o “suspeito” e outros colegas começaram a testar os sistemas por conta própria, dando início a uma conversa mais ampla no escritório sobre como os dados poderiam orientar suas vidas.
O experimento foi a mais recente adição ao sistema de IA de Tanwar, com o qual ele se comunica pelo Telegram e que vem desenvolvendo há quatro anos. Aos 27 anos, ele monitora seus passeios de bicicleta, tempo de uso de telas, eventos do calendário, métricas de redes sociais e qualidade do sono. Ele pode até inserir suas mensagens de texto no sistema.
A ferramenta o incentiva a dormir mais às segundas-feiras e a viajar menos durante a semana, além de ajudá-lo a organizar o calendário e escolher presentes para os amigos.
Aplicativos tradicionais de saúde também estão incorporando recursos de IA. Mas, para Tanwar, eles não são suficientes. Sem uma visão mais ampla, uma ferramenta de monitoramento só consegue oferecer recomendações genéricas, disse ele.
E embora colocar um dispositivo de monitoramento fitness no corpo já signifique aceitar — e confiar — nas regras de uma firma sobre seus dados de saúde, Tanwar quer ter o máximo de controle possível sobre suas próprias informações.
Ele reúne dados sensíveis e informações biométricas em seu próprio sistema, que funciona em um servidor doméstico local ao lado da casinha de seus gatos.
“Estamos sentados sobre uma enorme quantidade de dados”, disse ele, “mas não estamos fazendo muita coisa com esses dados além do que todas as firmas oferecem.”
Contato: Tina Li — tina.li@wsj.com; Natalie Kaufman — natalie.kaufman@wsj.com
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Esta notícia foi originalmente publicada em:
Fonte original
Autor: The Wall Street Journal
