❌ Imprecisione: I modelli generici possono non essere in grado di fornire analisi o consigli precisi per specifiche attività o obiettivi di fitness, potendo portare a raccomandazioni inadeguate o inefficaci.

❌ Mancanza di personalizzazione: Senza un addestramento su dati specifici, i modelli generici possono non riuscire a personalizzare i programmi di allenamento in base alle esigenze, preferenze e limitazioni individuali, riducendo l'efficacia degli allenamenti.

❌ Rischi per la sicurezza: I consigli generici potrebbero non tenere conto delle condizioni mediche, del livello di fitness o delle potenziali controindicazioni degli utenti, aumentando il rischio di infortuni o problemi di salute.

❌ Scarsa adattabilità: I modelli non addestrati su casi d'uso specifici possono avere difficoltà ad adattarsi ai cambiamenti nel livello di fitness, nelle preferenze o negli obiettivi degli utenti, rendendo il servizio meno reattivo e meno efficace nel tempo.

❌ Difficoltà nel raggiungimento degli obiettivi: L'inefficacia dei programmi generici può portare a progressi lenti o stagnanti verso gli obiettivi di fitness, causando frustrazione e demotivazione.

❌ Questioni etiche e di privacy: I modelli generici, non ottimizzati per contesti specifici, potrebbero non essere adeguatamente progettati per gestire dati sensibili in modo etico e sicuro, sollevando preoccupazioni sulla privacy e sulla gestione dei dati degli utenti.