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Visão geral do Superset A.I.

O Superset A.I. é o seu copiloto de programação. Ele funciona integrado ao Superset Sheets, ao Core e ao restante da plataforma para ajudar treinadores a criar, adaptar e entregar programas de treinamento em um único lugar centralizado.

Escrito por Julia Mello

De forma geral, o Superset A.I. ajuda você a:

  • Arrastar e soltar arquivos do Excel ou Google Sheets para importar programas rapidamente.

  • Enviar uma imagem de um quadro branco ou escrever instruções em texto livre.

  • Criar programas personalizados em minutos, em vez de horas.

  • Manter progressões, regressões e esquemas de carga consistentes entre diferentes treinadores.

  • Adaptar programas com base em dados reais, lesões e mudanças na rotina sem precisar reescrever todo o planejamento.

  • Manter o estilo de programação da sua equipe ou academia à medida que ela cresce.

Este artigo explica como o Superset A.I. funciona e como ele se integra ao processo de criação de programas em toda a plataforma.

1. Dados entram, programação sai

O Superset A.I. utiliza diversas fontes de informação, incluindo:

  • Formulários de avaliação e dados coletados no onboarding.

  • Idade de treinamento e histórico do cliente.

  • Lesões e contraindicações.

  • Métricas de desempenho e resultados de avaliações.

  • Registros de treinos, RPE e adesão ao programa.

  • Dispositivos vestíveis (wearables) e integrações com serviços de terceiros (quando habilitadas).

Com base nesses dados, ele sugere:

  • Programas completos (com várias semanas ou sazonais).

  • Sessões individuais e blocos de treinamento.

  • Substituições de exercícios e progressões.

  • Ajustes de volume e intensidade.

  • Observações e restrições para o treinador.

Você revisa as sugestões, faz os ajustes necessários ou gera uma nova versão antes de publicar o programa para o cliente.

2. O treinador continua no controle

O Superset A.I. foi desenvolvido para um modelo em que o treinador mantém o controle das decisões de programação.

Com ele, você pode:

  • Visualizar uma prévia antes que qualquer alteração seja publicada.

  • Bloquear determinados elementos do programa (por exemplo: "mantenha o exercício principal e ajuste apenas os exercícios acessórios").

  • Solicitar uma explicação sobre qualquer sugestão para entender por que ela foi feita.

  • Salvar resultados bem-sucedidos como novos modelos para reutilização futura.

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