War Künstliche Intelligenz (KI) lange Zeit ein Thema, mit dem sich vor allem Informatiker beschäftigten, ist sie spätestens seit der Markteinführung von ChatGPT im Jahr 2022 zur Alltagstechnologie avanciert.
Large-Language-Modelle wie ChatGPT, Google Gemini oder Microsoft Copilot sind eine Form der generativen KI, die darauf trainiert wurde, menschliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und zu erzeugen. Auch wenn einfache Formen der digitalen Sprachverarbeitung schon vor den LLMs bekannt waren (z. B. in Smartphones), eröffnen gerade die intuitive Bedienung mittels natürlicher Sprache sowie die Leistungsfähigkeit der Systeme bisher nie dagewesene technologische Möglichkeiten.
Diese Entwicklung prägt zunehmend, wie Unternehmen arbeiten, Dienstleistungen erbringen und mit ihren Kunden kommunizieren, insbesondere in Branchen, die von persönlicher Betreuung und Servicequalität leben (Barton & Müller, 2025). Für Gesundheitsdienstleister können LLMs zum Katalysator der Digitalisierung werden und neue Freiräume schaffen, um Kundenbetreuung persönlicher, individueller und kontinuierlicher zu gestalten.
Warum LLMs mehr sind als Chatbots
Ein Grund für die schnelle Verbreitung von LLMs liegt sicher in der einfachen Steuerung der Systeme mittels Chatbot. Auch ohne tiefergehendes technisches Verständnis können Nutzerinnen und Nutzer die Systeme dank der sprachbasierten Steuerung direkt verwenden.
Der Chatbot stellt dabei jedoch bloß die Benutzeroberfläche (das Interface) dar, hinter dem hochkomplexe KI-Systeme arbeiten, die weit mehr leisten können als die reine Textverarbeitung. Moderne LLMs sind in der Lage, Informationen zu analysieren, Datenquellen zu verknüpfen, Bilder zu erstellen, Sprache zu verarbeiten und Software zu programmieren. Bemerkenswert ist in diesem Zusammenhang die rasche technologische Weiterentwicklung der Systeme und die ständig neuen Funktionen.
Obwohl sich dadurch immer weitere Möglichkeiten des Einsatzes ergeben, stellt die Geschwindigkeit der KI-Transformation Unternehmen auch vor die Herausforderung, mit diesen Entwicklungen Schritt zu halten. LLMs sind zunehmend auch in der Lage, als Agentensystem zu arbeiten und so eigenständig Prozesse und Aufgaben durchzuführen (Koch, Kohne & Brechbühler, 2025, S. 111).
Dabei agieren die Systeme nicht mehr isoliert, sondern können über entsprechende Schnittstellen auch mit anderer Software (z. B. E-Mail-Programm, Kalender) verbunden werden. Gerade zeitintensive Routineaufgaben wie z. B. das Sichten und Sortieren von E-Mails oder die Auswertung von Kursbuchungen können so vermehrt durch KI-Agenten automatisiert erledigt werden.
Dies schafft wertvolle zeitliche Ressourcen, die stattdessen in Tätigkeiten mit deutlich höherem Return für das Unternehmen (z. B. persönliche Mitgliederbetreuung) investiert werden können.
LLMs im Studioalltag
Die Einsatzmöglichkeiten von LLMs im Studioalltag sind vielfältig und reichen von Marketing und Mitgliederkommunikation bis hin zu Trainingsbetreuung und Unternehmensorganisation. Besonders großes Potenzial entsteht überall dort, wo Mitarbeitende regelmäßig Zeit in standardisierte, administrative oder repetitive Aufgaben investieren müssen.
So können LLMs beispielsweise bei der Erstellung von Social-Media-Inhalten, Newslettern oder Mitgliederanschreiben unterstützen, häufige Kundenanfragen automatisiert beantworten oder interne Dokumentationen und Meetingprotokolle zusammenfassen. Auch im Bereich Trainingsbetreuung ergeben sich neue Möglichkeiten.
LLMs entwickeln sich vom Chatbot zum digitalen Assistenten für Studio- und Verwaltungsprozesse.“
Trainer können LLMs etwa nutzen, um Trainingsplanentwürfe zu erstellen, Fachinformationen schneller aufzubereiten oder individuelle Erklärungen für Mitglieder verständlicher zu formulieren. Gleichzeitig können KI-Systeme helfen, große Informationsmengen effizient auszuwerten und dadurch Entscheidungen stärker datenbezogen zu treffen, beispielsweise bei der Analyse von Kursauslastungen, Mitgliederfeedback oder Terminstrukturen.
Agentensysteme ermöglichen darüber hinaus die Automatisierung komplexerer Abläufe: Probetrainingsanfragen strukturieren, Termine koordinieren, Follow-up-Nachrichten vorbereiten oder Informationen aus verschiedenen Softwaresystemen bündeln. LLMs entwickeln sich so von isolierten Werkzeugen zu digitalen Assistenten, die Unternehmensbereiche miteinander verknüpfen. Der eigentliche Mehrwert entsteht jedoch dann, wenn die gewonnene Zeit in eine bessere, persönlichere Mitgliederbetreuung investiert wird.
Der Mensch als Erfolgsfaktor
In Form der sog. Smart-Gyms gibt es bereits Anbieter auf dem Fitnessmarkt, die die persönliche Mitgliederbetreuung nahezu ausschließlich durch digitale Technologien ersetzt haben. Allerdings zeigt sich gerade im Fitness- und Gesundheitsbereich, dass technologische Effizienz allein nicht automatisch zu einer hochwertigen Dienstleistung führt.
So stellt menschliche Betreuung gerade in einer zunehmend digitalisierten Lebenswelt einen wichtigen Differenzierungsfaktor für Dienstleistungsqualität dar und hat einen elementaren Einfluss auf Kundenerfolg und -zufriedenheit. Studien zeigen beispielsweise, dass soziale Unterstützung einen wichtigen Beitrag zum Beginn und zur Aufrechterhaltung regelmäßiger körperlicher Aktivität liefert (Craig et al., 2026).
Zudem weisen zahlreiche Untersuchungen darauf hin, dass Mitglieder, die durch Trainer betreut werden, bessere Trainingsergebnisse erzielen als Personen ohne persönliche Trainingsbetreuung (Coleman et al., 2023; Fisher et al., 2022).
Erhebungen zeigen zudem, dass Missverständnisse bzw. Unsicherheiten zur Trainingsausführung unter Trainierenden sehr verbreitet sind (Unger, Mosgan, Wolte, Pettauer & Wilke, 2025). Trotz – oder möglicherweise gerade wegen – der Fülle an trainingsbezogenen Informationen, die dank digitaler Technologie wie Social Media und KI jedem zur Verfügung stehen, haben Mitglieder immer noch einen hohen Bedarf nach kompetenter Beratung durch Fachpersonal.
Dass der verantwortungsvolle Einsatz von LLMs bei gesundheitsrelevanten Themen entsprechendes Fachwissen voraussetzt, zeigt auch eine kürzlich veröffentlichte Studie. Die Autoren haben fünf gängigen LLMs Fragen zu Gesundheits-, Trainings- und Ernährungsthemen gestellt und die Antworten systematisch ausgewertet. Dabei stellten sie fest, dass ca. 50 Prozent der Antworten problematisch waren und ca. 20 Prozent sogar hochproblematisch (Tiller et al., 2026).
Auch erste Studien zum Einsatz von LLMs im Gesundheitscoaching zeigen: KI-generierte Nachrichten werden zwar als empathisch und personalisiert wahrgenommen, gelten jedoch als weniger authentisch als menschliche Betreuung (Huang et al., 2025).
Qualifizierte Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, die Fachwissen mit Empathie und Leidenschaft kombinieren, bleiben also die entscheidenden Elemente qualitativ hochwertiger Mitgliederbetreuung. Unternehmen, die LLMs einsetzen, um diese Mitarbeiter von zeitintensiven Routineaufgaben zu entlasten, können dadurch nicht nur effizienter arbeiten, sondern gleichzeitig die Qualität ihrer Dienstleistung steigern.
Der strategische Nutzen von LLMs liegt somit nicht im Ersatz menschlicher Betreuung, sondern vielmehr darin, Mitarbeitenden mehr Zeit für jene zwischenmenschlichen Interaktionen zu verschaffen, die langfristige Motivation, Bindung und Trainingserfolg maßgeblich beeinflussen.
Welche Voraussetzungen braucht es?
Mithilfe von LLMs können Studios die Vorteile von KI bereits für wenige Euro im Monat (ca. 20 bis 250 Euro pro Monat) nutzen. Allerdings sind LLMs nicht für die spezifische Anwendung im Fitnessstudio konzipiert und trotz der einfachen Bedienbarkeit bedarf es kompetenter Anwendung, um sie effizient und sicher im Studio einzusetzen.
Zudem sieht auch der Gesetzgeber vor, dass Arbeitgeber sicherstellen, dass Mitarbeiter über entsprechendes Know-how verfügen, wenn KI im Unternehmen eingesetzt wird. Beim Einsatz von LLMs müssen außerdem vor allem auch datenschutzrechtliche Aspekte berücksichtigt werden (vgl. Borrmann, 2024).
Neben der Bereitstellung entsprechender Tools und der Festlegung unternehmensinterner Nutzungsstandards sollten Betreiber daher sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter über die notwendigen Kompetenzen verfügen, um LLMs gewinnbringend einzusetzen.
Besonders das Prompting ist eine wichtige Voraussetzung für den zielgerichteten Einsatz von KI und auch die Grundlage, um mit zukünftigen Entwicklungen der LLMs Schritt zu halten.
Fazit
LLMs entwickeln sich mit hoher Geschwindigkeit von einfachen Chatbots zu leistungsfähigen digitalen Assistenzsystemen, die Unternehmensprozesse zunehmend verändern werden. Für Fitness- und Gesundheitsanbieter entstehen dadurch neue Möglichkeiten, administrative Abläufe effizienter zu gestalten, Mitarbeitende zu entlasten und gleichzeitig die Qualität der Dienstleistung zu verbessern.
Entscheidend wird jedoch nicht allein die Verfügbarkeit der Technologie sein, sondern die Fähigkeit von Unternehmen und Mitarbeitern, diese Werkzeuge kompetent, strategisch und verantwortungsvoll einzusetzen. Gerade in einer Branche, die von persönlicher Betreuung lebt, liegt der größte Mehrwert von KI letztlich darin, mehr Raum für echte menschliche Interaktion zu schaffen.
Auszug aus der Literaturliste
Borrmann, I. (2024). ChatGPT und Co. im Arbeitsverhältnis. fitness MANAGEMENT international, 4 (174), 54–57.
Fisher, J., Steele, J., Wolf, M., Androulakis Korakakis, P., Smith, D. & Giessing, J. (2022). The Role of Supervision in Resistance Training; an Exploratory Systematic Review and Meta-Analysis. International Journal of Strength and Conditioning, 2 (1), 1–21.
Tiller, N. B., Marcon, A. R., Zenone, M., Kidd, K. E., Jeukendrup, A. E., Master, Z. et al. (2026). Generative artificial intelligence-driven chatbots and medical misinformation: an accuracy, referencing and readability audit. BMJ open, 16 (4), e112695.
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Diesen Artikel kannst du folgendermaßen zitieren:
Barz, A. & Kind, S. (2026). LLMs im Studioalltag nutzen. fitness MANAGEMENT international, 4 (186), 112-114.
