Mullane (Keepme): “Los agentes de IA terminarán convirtiéndose en clientes de los gimnasios”

La inteligencia artificial empieza a ganar peso en la gestión de los gimnasios. La tecnología ya se aplica a procesos como la captación, la retención, la gestión de cobros o el análisis de ubicaciones, y los agentes de IA abren una nueva vía al asumir tareas y flujos de trabajo hasta ahora realizados por personas. “Los operadores tienen que adaptarse al hecho de que los agentes acabarán convirtiéndose en clientes. Serán ellos quienes realicen las compras en un futuro muy cercano”, apunta Ian Mullane, fundador y CEO de Keepme, compañía especializada en la aplicación de inteligencia artificial al sector del fitness, en conversación con 2Playbook.

El ejecutivo, que lleva unos 20 años trabajando con inteligencia artificial, analiza cómo está cambiando su adopción en el fitness y qué impacto puede tener en el negocio. Mullane pone el foco en las ventas como principal oportunidad económica, pero también aborda la retención, la expansión, la personalización del entrenamiento y el papel que tendrá el factor humano a medida que la IA asuma más tareas.

¿Cuándo empezaste a interesarte por la aplicación de la inteligencia artificial al fitnes?

Tengo experiencia en IA procedente del sector financiero. Llevo trabajando con IA unos 20 años y durante mi carrera la utilicé para realizar muchas predicciones en los mercados financieros. Me encontré siendo propietario de un gimnasio en Singapur. Vi que la retención era un problema que tenía cualquier operador de fitness. Analicé cómo se gestionaba y pensé: ¿no hay ninguna manera de utilizar el machine learning para predecir si un socio se quedará o se irá basándonos en la información que tenemos dentro del club? Había empezado a utilizar análisis estadístico para hacer predicciones, pero sólo me decía, durante las últimas ocho semanas, cuál era la probabilidad de que alguien se marchara. Y eso puedes calcularlo tú mismo, porque si no ha ido al gimnasio en los últimos 30 días, probablemente se marchará.

¿Qué papel puede jugar la IA en la fidelización?

Con el modelo de machine learning, analicé qué datos teníamos en el club con los que podía entrenar el modelo y, de esa manera, predecir en cualquier momento de la vida de un socio la probabilidad de que se marchara. Descubrí que el conjunto básico de datos que existe en un club -edad, género, tipo de membresía, asistencia, si hace entrenamiento personal o no, si acude a clases, etc.- tenía una capacidad predictiva muy alta y pude construir un modelo. Cuando utilizamos machine learning para hacer la predicción, podemos detectar señales en el comportamiento de un socio que nos indican que, en el futuro, existe una alta probabilidad de que deje de estar con nosotros. Y esa anticipación significa que podemos detectar esas señales en la puntuación antes incluso de que el propio socio esté pensando en ello. La primera forma de mejorar la retención es intervenir antes.

“Con el machine learning podemos detectar señales en el comportamiento de un socio que nos indican que existe una alta probabilidad que se dé de baja antes incluso de que el propio socio esté pensando en ello”

¿Qué ha cambiado realmente con la llegada de la IA generativa frente a las herramientas de automatización y análisis de datos que ya utilizaban los gimnasios?

La diferencia es que antes teníamos una IA capaz de producir respuestas, ya fuera mediante predicciones de machine learning o mediante un chatbot básico que te proporcionaba información, y ahora tenemos una IA capaz de asumir funciones y flujos de trabajo. Cuando utilizo IA generativa, estoy desarrollando un flujo de trabajo que puede cambiar el resultado para adaptarse a las circunstancias que encuentra. El proceso no se rompe, porque cuando utilizo un agente, este tiene la capacidad de entender qué otras rutas potenciales puede tomar para llegar al resultado. Y eso tiene mucho valor.

¿Qué aplicaciones de IA pueden generar hoy un mayor impacto económico en un operador de fitness? 

Las principales áreas que estamos viendo son las de alto volumen: ventas, retención, interacción con el socio, suspensiones de membresías, cancelaciones, reservas de clases, respuesta a preguntas y ese tipo de tareas. También está aumentando claramente la personalización de los programas mediante IA, como los programas de fitness. Hay muchos otros ámbitos, como el marketing, los medios de pago y la gestión de Meta y Google Ads, además de lo que llamamos AEO, answer engine optimization. Todo ese tipo de tareas está siendo gestionado por agentes.

¿Por dónde recomienda empezar?

Por aquellas áreas donde existe una mayor posibilidad de medir el rendimiento y, el posible retorno de la inversión. Si analizamos la aplicación de agentes de IA al proceso de captación comercial, actualmente se trata de un proceso relativamente poco automatizado. Según nuestros datos, el 38% de todos los leads suelen contactar con un gimnasio fuera del horario de apertura, cuando no hay nadie que pueda atenderlos. La mayoría de las investigaciones sitúan entre siete y doce horas el tiempo que se tarda en responder a un lead. Además, el 40% de los leads ni siquiera reciben respuesta. 

“La captación comercial es un proceso relativamente poco automatizado en el que un agente de IA puede aplicar una rápida mejora”

La IA, por tanto, puede optimizar el proceso comercial de conversión de leads. 

Si se aplica un agente a ese proceso, puedes ver muy rápidamente una mejora en la conversión de lead a conversación, lo que finalmente genera ventas. Y funciona porque no podemos esperar que nuestros empleados estén disponibles las 24 horas del día, siete días a la semana. Tampoco podemos esperar que tengan la capacidad de responder inmediatamente a todas las preguntas y, al mismo tiempo, mantener la consistencia necesaria para avanzar en los procesos. Por eso las ventas son un área muy natural. Es donde hemos encontrado mayor tracción.

¿En qué otra aplicación recomendaría su uso?

La gestión de cobros, es decir, de cuotas impagadas. El 7% de las cuotas fallan mensualmente cuando un operador intenta cobrarlas al socio. Además, nunca ha sido una tarea popular y también es bastante intensiva en mano de obra. Cuando das ese proceso a un agente, consigues consistencia, lo que generalmente significa que no solo obtienes una mayor recaudación, sino que también tienes capacidad para mejorar aún más la situación.

¿Puede la IA ayudar a los operadores a tomar mejores decisiones de expansión? 

Sí. Soy miembro del consejo de GymNation, operador con sede en Oriente Medio que ha sumado 30 gimnasios en los últimos dos años y prevé sumar uno cada tres semanas durante los próximos dos años. Utilizaremos IA para entender las señales que indican dónde sería más adecuada una ubicación para uno de nuestros clubes. También la usaremos para entender cuál podría ser el impacto sobre nuestros otros clubes existentes y para planificar el despliegue de los clubes. 

¿De qué forma puede ayudar a gestionar las operaciones dentro de los clubes?

Alrededor del 11% de los ingresos operativos de un operador suelen destinarse al coste de su sede central. En GymNation, este porcentaje es del 9% y está disminuyendo porque la IA tiene un peso cada vez mayor. Si estamos analizando la competencia, ubicaciones, revisando un producto o estudiando modelos de precios, no deberíamos hacerlo de forma aislada. Tenemos que añadir nuestro contexto, nuestra experiencia y nuestras capacidades, pero también utilizar esa superinteligencia. Incluso si decidimos no hacer caso de lo que nos dice, nos está proporcionando otra opinión bien informada y, al menos, nos da la oportunidad de pensar de otra manera o de cuestionar lo que hacemos. La IA no toma la decisión final, pero es un socio de inteligencia que utilizamos para pensar. 

“La IA no toma la decisión final, pero es un socio de inteligencia que utilizamos para pensar”

¿Cómo puede la IA mejorar la personalización de los entrenamientos y la experiencia del usuario? 

No creo que el valor de un entrenador personal proceda de la construcción del programa de entrenamiento, sino de la responsabilidad, del compromiso y de ayudar al individuo a comprender los aspectos físicos y psicológicos. Mucho antes de la IA ya teníamos Internet y YouTube para que nos explicaran cómo hacer un programa en el gimnasio. Y antes de eso teníamos esas cosas antiguas llamadas libros que también podíamos consultar. No creo que la IA amenace al entrenador personal de ninguna manera, pero el entrenador ya no debería intentar construir programas fantásticos para impresionar al cliente. Debería centrarse en la personalización y plantearse cómo utilizar el nuevo tiempo disponible,  porque ya no tiene que dedicarlo al desarrollo del programa, para trabajar con esa persona y ayudarla a alcanzar sus objetivos. Ese tiempo lo puede dedicar a analizar los datos de los wearables que llevamos para entender cómo se comporta realmente el cliente. 

¿Qué tareas puede agilizar la IA dentro de un gimnasio y cómo puede ayudar a que el personal dedique más tiempo a los socios?

Una de las mayores frustraciones de los usuarios se produce cuando intentan suspender su membresía, consultar los horarios de las clases, saber si deberían mejorarla o decidir si reservar una clase. Ninguna de esas tareas manuales aporta valor al personal del gimnasio. Si las trasladamos a la IA, liberamos recursos humanos para que puedan estar en la sala y en las situaciones en las que pueden aportar valor a la experiencia del socio. En la industria del fitness, y en el deporte en general, seguimos estando ante un negocio de personas y de experiencias. Si tomamos las ventas como ejemplo, si todo el contacto inicial hasta que el potencial socio llega a la puerta para hacer una visita o una prueba lo gestiona un agente, el equipo comercial puede centrarse en enseñarle el centro, mostrarle el producto y el servicio, responder sus preguntas y hacer lo que los humanos hacen mejor: relacionarse y comunicarse con otros humanos.

¿Qué errores están cometiendo actualmente los directivos de fitness cuando abordan proyectos de inteligencia artificial?

Hemos visto varios errores, pero destacaría dos. El primero, y probablemente el más importante, no involucrar al equipo. Muchas veces estas decisiones se toman sin contar con las personas que van a implementarlas o verse afectadas por ellas. Y eso ocurre porque la dirección nunca les ha explicado realmente qué intenta que quieren que hagan menos tareas administrativas y más visitas. Se trata de eliminar el trabajo en el que creemos que no eres tan bueno y darte más del trabajo en el que sí eres bueno. El otro es establecer una referencia inicial que permita medir las mejoras de rendimiento. En algún momento, surge la pregunta: ¿esto realmente aporta valor? Al no tener un punto de partida no pueden compararlo.

¿Qué cree que será lo más difícil de predecir sobre el impacto de la IA en el fitness?

Si el desarrollo de la IA se detuviera en este momento, todos los problemas de un operador de fitness que pueden resolverse con IA seguirían pudiendo resolverse. Pero me preocupa que no seamos una industria que tradicionalmente haya adoptado las nuevas tecnologías muy rápido. Fuimos lentos con el móvil y todavía tenemos muchos productos móviles que están por debajo de lo que deberían ofrecer en términos de experiencia de cliente. Me preocuparía que también fuéramos lentos con la IA, porque para el sector representa la primera oportunidad de colocar sus recursos humanos allí donde aportan el máximo valor, eliminar una gran cantidad de administración y abordar algunos de los problemas que arrastra desde hace tiempo.

Si tuviera que identificar una sola área del negocio del fitness en la que la IA vaya a provocar una transformación especialmente profunda, ¿cuál sería y por qué?

Desde una perspectiva financiera, son las ventas, siempre. La captación continúasiendo la parte más importante para un operador. Pueden decirte que la retención es más importante, pero el dinero se destina a la captación. Ahora mismo, en algún lugar a un par de kilómetros de donde estás, alguien está escribiendo en ChatGPT: “Encuéntrame un gimnasio que esté a 15 minutos del trabajo, a 15 minutos de mi oficina, que tenga buen entrenamiento de fuerza y acondicionamiento y clases disponibles después de las 19.00”. Y lo está escribiendo en ChatGPT. No lo está buscando en Google. Obtendrá como máximo tres respuestas. Y el agente habrá hecho todo ese trabajo. Ese es el punto de partida de cómo los consumidores seguirán encontrando sus negocios de fitness y de dónde surgirán sus relaciones con ellos en el futuro. Los operadores tienen que adaptarse al hecho de que los agentes acabarán convirtiéndose en clientes. Serán ellos quienes realicen las compras en un futuro muy cercano.

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