CEO von EGYM: „Wer glaubt, KI verändert seinen Job nicht, ist bei uns falsch.”

Intro

In dieser Episode ist Philipp Roesch-Schlanderer zu Gast – Gründer und CEO von EGYM, einem Fitness-Tech-Unternehmen aus München. Im Gespräch mit Felix geht es darum, wie KI nicht nur Büroprozesse automatisiert, sondern physische Produkte intelligenter macht, Training personalisiert und damit ganze Geschäftsmodelle verändert.

Besonders spannend: EGYM hat die Grundlage für KI nicht erst mit dem aktuellen Hype gelegt, sondern über 16 Jahre Daten, Hardware und Software aufgebaut. Daraus entsteht heute ein System, das Menschen sicherer, effektiver und persönlicher trainieren lässt – vom Bio Age Check über KI-generierte Trainingspläne bis hin zu Krafttests, die Fortschritt messbar machen.

Inhaltsübersicht

Warum klassisches Training für 80 Prozent der Menschen nicht gut funktioniert
Die EGYM-Journey: vom Personal-Trainer-Problem zum Health-Tech-Ökosystem
Bio Age Check, Krafttests und personalisierte Trainingspläne
Warum Kraftdaten für KI im Fitnessbereich so entscheidend sind
Daten als strategischer Burggraben: 16 Jahre strukturierte Datensammlung
GenAI im Training: mit dem eigenen Trainingsplan sprechen
Die Grenzen des KI-Personal-Trainers: Motivation, Accountability und Körperkontakt
Wie EGYM das Kernprodukt AI-native macht
Interne KI-Transformation: Softwareentwicklung, Support und Führung
Warum Führungskräfte Verantwortung für KI-Transformation tragen
EGYMs Blick in die Zukunft: Prävention, GLP-1 und Gesundheit als Mission
Warum KI-Talente bei EGYM an einer physischen Tech-Mission arbeiten können

Über den Gast

Philipp Roesch-Schlanderer ist Gründer und CEO von EGYM. Er gründete das Unternehmen vor rund 16 Jahren gemeinsam mit seinem Schulkameraden Florian, nachdem ihm in einem New Yorker Fitnessstudio auffiel, wie schwer es für viele Menschen ist, ohne Anleitung richtig zu trainieren. Heute verbindet EGYM smarte Trainingsgeräte, Software, Apps, Partnergeräte, Unternehmensfitness über EGYM Wellpass und KI-gestützte Trainingsplanung zu einem vernetzten Fitness- und Health-Tech-Ökosystem.

EGYM verfolgt die Mission, Fitnessstudios so einfach und wirksam zu machen, dass mehr Menschen regelmäßig trainieren – nicht nur aus Lifestyle-Gründen, sondern als Beitrag zu Prävention und Gesundheit.

Detaillierte Zusammenfassung

Warum Training für die meisten Menschen nicht funktioniert

Philipp beschreibt den Ausgangspunkt von EGYM sehr konkret: Viele Menschen bräuchten eigentlich einen Personal Trainer, können oder wollen ihn sich aber nicht leisten. Gleichzeitig gehen die meisten Menschen nicht aus ästhetischen Gründen ins Fitnessstudio, sondern aus Gesundheitsgründen. Genau dort sieht EGYM den größeren Hebel: Fitness soll nicht nur Lifestyle sein, sondern ein Weg, den Gesundheitsmarkt stärker von „Reparatur” in Richtung Prävention zu verschieben.

Im klassischen Fitnessstudio teilt Philipp die Nutzer:innen grob in drei Gruppen ein: etwa zehn Prozent Expert:innen, zehn Prozent sehr engagierte Mitglieder, die Trainer:innen aktiv ansprechen oder Personal Training buchen – und rund 80 Prozent, die eher zufällig trainieren, oft ohne klares Ziel, ohne passende Intensität und ohne Rückmeldung, ob sie Fortschritte machen.

„Wenn man schafft, jedem Menschen durch Technologie ein Trainingserlebnis zu geben, das sicherstellt, dass man sicher und effektiv trainiert, dann könnte man das Produkt unglaublich voranbringen."

Die EGYM-Experience: Bio Age Check, Daten und KI-Trainingsplan

Eine typische EGYM-Nutzerreise beginnt mit Datensammlung. Beim EGYM Bio Age Check werden innerhalb von zehn bis 15 Minuten Daten in vier Dimensionen erfasst: Kraft, Ausdauer, Beweglichkeit und Stoffwechsel. Dazu kommen persönliche Ziele und Trade-off-Entscheidungen: Wie oft will jemand trainieren? Wie lange pro Training? Was ist das Ziel?

Daraus entsteht ein KI-generierter Trainingsplan, der das gesamte Studio umfasst. EGYM-Geräte stellen sich automatisch auf die Person ein: Sitzposition, Widerstand, Range of Motion und Bewegungsgeschwindigkeit. Dadurch soll genau die Komplexität verschwinden, an der viele Trainierende scheitern: Welches Gewicht ist richtig? Wie weit soll die Bewegung gehen? Welche Geschwindigkeit ist sinnvoll? Wann ist der nächste Trainingsreiz optimal?

Kraftdaten als entscheidender Unterschied

Ein zentraler Punkt im Gespräch: Für Cardio-Training lassen sich Fortschritte relativ leicht über Consumer Devices erfassen – etwa Sauerstoffsättigung, Recovery Rate oder andere Wearable-Daten. Für Krafttraining ist das viel schwieriger. Im Fitnessstudio geht es nicht nur darum, ob jemand allgemein fitter wird, sondern welche Muskelgruppe sich wie entwickelt und welcher Trainingsreiz für welche Übung heute der richtige ist.

Genau hier liegt EGYMs Vorteil: Die Geräte können Krafttests für einzelne Muskelgruppen durchführen. Ein kurzer Maximaldruck gegen das Gerät reicht, um Fortschritte zu messen und den nächsten Trainingsplan besser zu machen. Diese Daten fließen zurück in den AI-Workout-Builder und machen das System mit der Zeit präziser.

„Du musst dir immer eine KI mit Daten speisen – vor allem mit Output-Daten, damit sie sich verbessern kann."

Daten als strategischer Burggraben

Philipp erzählt, dass EGYM schon sehr früh Daten gesammelt und sauber aufbereitet hat – lange bevor klar war, welche Rolle KI später spielen würde. Am Anfang ging es nicht um KI, sondern um deterministische Software: Wenn bestimmte Daten vorliegen, soll das Gerät oder der Trainingsplan entsprechend reagieren.

Erst später kamen Machine Learning und Optimierung hinzu, zum Beispiel bei der Berechnung von Trainingsgewichten. Mit den heutigen LLMs und GenAI-Fähigkeiten beschleunigt sich die Entwicklung noch einmal. EGYM kann neue KI-Schritte schneller nutzen, weil die Datenbasis über viele Jahre gewachsen ist.

„Wir haben die Basis von 16 Jahren Daten, die nur wir haben."

GenAI im Fitnessstudio: mit dem Trainingsplan sprechen

Ein nächster Schritt ist die Interaktion mit dem eigenen KI-generierten Trainingsplan. Nutzer:innen sollen künftig fragen können, warum sie eine bestimmte Maschine bekommen, warum eine Übung vorgeschlagen wurde oder warum ein bestimmtes Gewicht sinnvoll ist. Genauso kann eine Person sagen, dass sie eine Maschine nicht mag – und der Plan kann diese Präferenz künftig berücksichtigen.

Damit wird GenAI nicht zum Ersatz für die Trainingslogik, sondern zur neuen Interaktionsschicht: Der Trainingsplan wird erklärbarer, anpassbarer und persönlicher.

Die Grenzen des KI-Personal-Trainers

Felix und Philipp diskutieren, wie weit der KI-Personal-Trainer gehen kann. Philipp unterscheidet drei Wertbeiträge eines menschlichen Personal Trainers: Wissenstransfer, Kontrolle der Bewegungsausführung und Motivation. Wissenstransfer lässt sich relativ schnell technologisch abbilden. Auch bei Bewegungsfeedback kann KI unterstützen. Aber bei Motivation, Accountability und körperlicher Korrektur bleibt der Mensch besonders stark.

Philipp beschreibt ein Experiment: Unerfahrene Trainierende konnten im Moment der Erschöpfung verbale Hinweise zur falschen Bewegung oft nicht kognitiv verarbeiten – erst körperliches Zeigen oder Berühren an der relevanten Stelle half. Genau hier sieht er eine klare Grenze: KI kann viel unterstützen, aber sie ersetzt nicht jede menschliche Erfahrung.

„Human ist die Premium Experience."

Mehr KI kann Personal Training sogar stärken

Philipp glaubt nicht, dass EGYM Personal Trainer überflüssig macht. Im Gegenteil: Wenn KI mehr Menschen überhaupt ins Training bringt, können mehr Menschen später auch den Wunsch nach perfekter, persönlicher Betreuung entwickeln. KI macht das Basiserlebnis für viele zugänglicher, während menschliche Trainer:innen weiterhin dort wichtig bleiben, wo Motivation, Beziehung, Korrektur und Premium-Erfahrung zählen.

Sein persönliches Ziel formuliert Philipp sehr niedrigschwellig: 100 Prozent der Arbeitnehmer:innen sollen wenigstens fünf Minuten Muskeltraining pro Woche machen. Das klingt wenig – wäre aber im Vergleich zu gar keiner Bewegung ein großer Schritt.

Interne KI-Transformation: zuerst das Kernprodukt

Im zweiten Teil geht es um EGYMs interne KI-Transformation. Für Philipp war die Reihenfolge klar: Bevor KI in Support, Verwaltung oder anderen internen Bereichen optimiert, musste zuerst das Kernprodukt AI-native werden. Erst danach kamen Softwareentwicklung, Support und weitere Unternehmensbereiche stärker in den Fokus.

Das zeigt einen wichtigen Unterschied zu vielen Unternehmen, die KI vor allem als Effizienzwerkzeug für interne Prozesse betrachten. Bei EGYM steht zuerst die Frage: Wie verändert KI den eigentlichen Produktwert für Kund:innen und Nutzer:innen?

Softwareentwicklung, Tokens und zentrale KI-Unterstützung

Philipp beschreibt, wie massiv KI inzwischen in der Softwareentwicklung genutzt wird. Ein großer Teil der Token-Ausgaben fließt ins R&D-Team. Gleichzeitig investiert EGYM auch in die KI-Transformation der restlichen Organisation. Dafür wurde eine zentrale Rolle geschaffen, die das Nicht-Entwickler-KI-Thema verantwortet – unterstützt von AI Engineers.

Diese Einheit coacht Führungskräfte und Abteilungen dabei, KI sinnvoll in ihre Arbeit zu integrieren. Bei besonders hohem ROI hilft das Team auch praktisch bei der Umsetzung. In anderen Fällen geht es stärker um Coaching, damit Teams selbst handlungsfähig werden.

Führungskräfte tragen Verantwortung für den Wandel

Philipp formuliert eine klare Erwartung an Führungskräfte: Wer Personalverantwortung hat, muss akzeptieren, dass sich der eigene Job und die Arbeit des Teams durch KI verändern werden. Nicht zu wissen, wie diese Veränderung genau umgesetzt wird, ist in Ordnung. Zu glauben, dass KI keine Relevanz hat, ist es nicht.

„Wenn ihr Personalverantwortung habt und glaubt, euer Job wird sich durch KI nicht verändern, dann seid ihr bei uns falsch."

Für EGYM bedeutet Führung in der KI-Transformation: Führungskräfte müssen ihre Teams wohlbehalten auf die andere Seite bringen. Das erfordert Orientierung, Priorisierung und die Bereitschaft, Prozesse neu zu denken – nicht nur bestehende Abläufe mit KI zu beschleunigen.

KI in Support und Success Management

Neben der Softwareentwicklung sieht Philipp große Hebel im Support und Success Management. Dort gibt es viele repetitive, informationsintensive Aufgaben – und gleichzeitig viel Potenzial, Kund:innen schneller und besser zu helfen. Voraussetzung ist aber, dass Teams die Freiräume bekommen, zu experimentieren, neue Tools zu testen und Prozesse anzupassen.

Gleichzeitig musste EGYM interne Freigabeprozesse für KI-Tools neu denken: weniger „corporate” und schneller als früher, aber weiterhin mit klaren Grenzen bei Kundendaten, Sicherheit und Datenschutz.

Zukunft: Prävention, GLP-1 und mehr Gesundheit

Zum Abschluss spricht Philipp über EGYMs langfristige Ambition. Sein Traum: Wenn Menschen in zehn Jahren EGYM hören, sollen sie sagen, dass sie dank EGYM endlich erfolgreich trainieren und gesünder geworden sind.

Ein konkretes Zukunftsthema ist die stärkere Integration ins Gesundheitswesen. EGYM arbeitet an einer klinischen Studie zu Workouts, die GLP-1-Nutzer:innen unterstützen. Hintergrund: Medikamente wie GLP-1 helfen beim Gewichtsverlust, führen aber oft auch zu Muskelverlust. EGYM will Trainingsprogramme entwickeln, die klinisch geprüft, skalierbar und mit geringer Varianz ausgerollt werden können – damit Menschen Fett verlieren, aber Muskeln erhalten.

Warum KI-Talente zu EGYM kommen sollen

Philipp schließt mit einem Recruiting-Call: EGYM sei eine der wenigen europäischen Firmen, die KI nicht als abstraktes AI Lab betreiben, sondern KI nutzen, um eine große physische Tech-Mission voranzubringen. Das Unternehmen verbindet Wachstum, wirtschaftliche Stärke und eine Mission, die vielen Menschen sinnstiftend erscheint: Menschen helfen, nicht krank zu werden, gesünder zu leben und mehr Freude an Bewegung zu finden.

Kernaussagen

KI braucht echte Output-Daten – Gute Trainings-KI entsteht nicht aus generischen Plänen, sondern aus gemessenen Fortschritten, Krafttests und kontinuierlichem Feedback. Daten, Produkt, Personalisierung
Der Burggraben wurde vor dem KI-Hype gebaut – EGYM sammelt seit 16 Jahren strukturierte Trainingsdaten und kann deshalb neue KI-Fähigkeiten schneller produktiv machen. Datenstrategie, Wettbewerbsvorteil
GenAI wird zur Interaktionsschicht – Nutzer:innen können künftig mit ihrem Trainingsplan sprechen, Präferenzen erklären und Empfehlungen besser verstehen. GenAI, UX, Training
KI ersetzt nicht jede menschliche Betreuung – Wissenstransfer lässt sich gut skalieren, aber Motivation, Accountability und körperliche Korrektur bleiben starke menschliche Fähigkeiten. Personal Training, Human Experience
Zuerst das Kernprodukt AI-native machen – EGYM priorisiert KI dort, wo sie den größten Kundennutzen schafft, bevor interne Effizienzthemen kommen. Produktstrategie, AI-native
Führung muss KI-Veränderung aktiv tragen – Wer Teams führt, muss Verantwortung dafür übernehmen, wie die Arbeit durch KI neu gestaltet wird. Leadership, Transformation
Fitness wird Prävention – EGYM sieht Training nicht nur als Lifestyle, sondern als Hebel gegen chronische Krankheiten und für ein gesünderes Leben. Health-Tech, Prävention

Fazit und Takeaways

Für Produkt- und Tech-Teams

Daten früh sauber aufbauen: Auch wenn der konkrete KI-Use-Case noch nicht klar ist, können strukturierte Daten später zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden.
Output-Daten priorisieren: KI wird besser, wenn sie nicht nur Input kennt, sondern echte Ergebnisse und Fortschritte zurückgespielt bekommt.
KI in das Produkt einbauen, nicht nur daneben: Der größte Hebel liegt dort, wo KI die eigentliche Nutzererfahrung verbessert.

Für Unternehmen mit physischen Produkten

KI kann auch Hardware verändern: Personalisierung, Feedback und intelligente Steuerung machen physische Produkte leistungsfähiger.
Menschliche Grenzen ernst nehmen: Nicht alles, was technisch denkbar ist, ersetzt menschliche Motivation, Beziehung oder Körperkontakt.
Prävention als Geschäftsmodell denken: Wenn Produkte Verhalten verändern und Gesundheit messbar verbessern, entstehen neue Schnittstellen zum Gesundheitsmarkt.

Für Führungskräfte

Nicht nur Effizienz suchen: KI sollte nicht nur bestehende Prozesse beschleunigen, sondern Produkt, Rollen und Arbeitsweisen neu definieren.
Führungskräfte befähigen: Wer Teams führt, braucht Unterstützung, Coaching und klare Erwartungen für die KI-Transformation.
Experimentieren ermöglichen – mit Leitplanken: Geschwindigkeit und Governance müssen zusammen gedacht werden, besonders bei Kundendaten und neuen Tools.

EGYM zeigt, wie KI dann besonders stark wird, wenn sie nicht nur in einem Chatfenster stattfindet, sondern mit echten Daten, physischer Nutzung und einer klaren Mission verbunden ist: mehr Menschen zu erfolgreichem Training und einem gesünderen Leben zu bringen.

#95CEO von EGYM: „Wer glaubt, KI verändert seinen Job nicht, ist bei uns falsch.”