GPT가 제안한 체형별 웨이트 루틴 테스트해봤다

1. AI가 설계한 체형 분석과 루틴 추천 과정

웨이트 트레이닝의 효과를 극대화하기 위해서는 단순히 ‘운동을 한다’는 것보다, 개인의 체형과 근육 분포, 관절 가동 범위, 체지방률 등을 종합적으로 분석한 맞춤형 프로그램이 필요하다. 이번 실험의 시작은 GPT에게 나의 신체 데이터를 제공하는 것이었다. 키 183cm, 체중 112kg, 체지방률, 3대 운동 기록(벤치프레스 110kg, 스쿼트 170kg, 데드리프트 160kg), 운동 빈도(주 4회), 부상 이력(허리 통증 경험) 등 가능한 한 상세히 입력했다. GPT는 이를 기반으로 내 체형을 ‘근육량이 높지만 체지방이 많은 중·고도 비만형’으로 분류했고, 근육 유지와 체지방 감량을 동시에 노리는 하이브리드 웨이트 루틴을 제안했다.

이 과정에서 인상 깊었던 점은 GPT가 단순히 ‘상·하체 분할’ 정도의 피상적 제안에 그치지 않고, 체형별 특징에 따른 운동 우선순위와 볼륨 조절 방식까지 제시했다는 것이다. 예를 들어, 내 경우 상체 근육량은 충분하나 하체 지구력과 코어 안정성이 부족하다는 분석을 기반으로, 주간 루틴에서 하체와 코어 운동의 비중을 60%까지 끌어올리고 상체는 저중량·고반복 위주로 구성했다. 특히 GPT는 운동 스케줄에 ‘회복일’을 전략적으로 배치하고, 회복일에도 가벼운 스트레칭과 폼롤러 마사지 등 능동적 회복을 권장해 피로 누적을 방지하도록 안내했다. 이런 세부 조율은 마치 전문 트레이너가 옆에서 상담하며 짜주는 프로그램과 비슷한 완성도를 보여줬다.

2. 근육형, 마른형, 비만형별 AI 루틴 비교

GPT가 제공한 자료에는 나뿐만 아니라 다른 체형 유형에 맞춘 루틴 예시도 포함되어 있었다. ‘근육형’은 고중량·저반복 세트로 근력 향상에 초점을 맞추되, 주기적으로 볼륨을 줄여 회복을 유도하는 방식이었다. 반면 ‘마른형’은 대근육군 복합운동(벤치프레스, 데드리프트, 스쿼트) 중심에 단백질 섭취를 극대화하는 식단 조합을 권장했다. 그리고 ‘비만형’은 내 경우처럼 저중량·고반복, 세트 간 짧은 휴식(30~45초), 복합운동과 유산소의 병행을 강조했다.

이렇게 세부적으로 구분된 루틴을 보고 나니, 체형에 따라 동일한 동작이라도 접근법이 완전히 달라져야 함을 다시 깨달았다. 예를 들어, 스쿼트를 수행할 때 근육형은 최대 5회 반복 가능한 중량을 사용하지만, 비만형은 15회 이상 반복 가능한 중량으로 심폐지구력과 근지구력을 함께 훈련한다. GPT는 이런 차이를 단순 ‘강도 조절’이 아니라, 운동 목적과 신체 반응 패턴의 차이로 설명했다. 또한 각 체형별로 효과적인 보조운동 예시까지 제시했는데, 마른형에게는 풀업·딥스, 비만형에게는 파머스 워크·버피 테스트 같은 전신성 고강도 운동을 권했다. 이런 맞춤형 제안 덕분에 운동 계획의 설득력과 실행 가능성이 훨씬 높아졌다.

3. 2주간의 실행 결과와 신체 변화

나는 GPT가 제안한 비만형 하이브리드 루틴을 2주 동안 실제로 수행했다. 루틴은 주 4일 구성으로, 1일차: 하체+코어, 2일차: 상체 저중량 고반복, 3일차: 하체 고강도+유산소, 4일차: 전신 순환 트레이닝으로 설계됐다. 하체 날에는 스쿼트 15회×3세트, 런지 12회×3세트, 레그프레스 20회×3세트, 플랭크 변형 동작 등을 포함했고, 유산소는 러닝머신 인터벌(2분 전력 질주, 3분 걷기 × 4세트)을 병행했다. 상체 날에는 벤치프레스 50~60% 중량으로 15회×4세트, 랫풀다운, 덤벨 숄더프레스, 케이블 플라이 등 근지구력 중심의 구성을 택했다.

첫 주에는 하체 운동 후 이틀간 지속되는 근육통이 있었지만, 둘째 주에 들어서면서 회복 속도가 빨라졌다. 체중은 1.5kg 감량, 체지방률은 0.7%p 감소했고, 계단을 오를 때 숨이 덜 찼다. 무엇보다도 하체의 힘이 붙으면서 스쿼트 시 안정성이 높아지고, 허리 통증 빈도가 줄었다. GPT는 주차별 피드백에 따라 루틴 강도를 조절하는 팁까지 제공했는데, 예를 들어 “둘째 주에는 하체 복합운동 세트를 1세트 늘리되, 유산소는 강도를 살짝 낮춰 피로 누적을 방지하라”는 식의 구체적 조언이었다. 여기에 ‘운동 전후 스트레칭 세부 동작’까지 덧붙여 회복과 부상 방지를 동시에 챙길 수 있었고, 운동 효율이 눈에 띄게 향상됐다.

4. 체형별 맞춤 루틴의 장점과 향후 계획

이번 실험을 통해 느낀 가장 큰 장점은 체형별 맞춤화가 주는 심리적·신체적 효율성이었다. 무작정 유명 프로그램을 따라 하는 것보다, 나의 체형과 상황에 맞춘 루틴을 따르니 불필요한 부상 위험을 줄이고 성과를 빠르게 체감할 수 있었다. 특히 GPT가 제공한 체형 분석은 단순 외형 구분이 아니라, 근육 발달 부위, 힘의 불균형, 회복 속도 등 세부 요소까지 반영한다는 점에서 전문가 상담과 비슷한 가치를 제공했다.

앞으로는 이 루틴을 8주까지 확장 적용해볼 계획이다. GPT의 제안처럼 주기적으로 루틴 강도를 높이고, 체지방이 일정 수준 이하로 떨어지면 근육형 루틴으로 전환해 근력 향상에 집중할 예정이다. 또한 루틴과 병행해 AI 기반 식단 코칭을 받아 단백질과 탄수화물 비율을 최적화하려 한다. 장기적으로는 체형 변화 기록과 운동 데이터를 GPT와 주기적으로 공유하며, 프로그램의 완성도를 높일 계획이다. 여기에 체력 테스트 결과를 반영해 주기적으로 운동 목표를 재설정하면, 단순한 감량 이상의 ‘전반적인 건강 향상’까지 노릴 수 있을 것이다. 꾸준히 실천한다면 외형 변화뿐 아니라 건강 지표와 운동 지속성에서도 확실한 향상을 기대할 수 있다.