Fitbit apura el paso tras la venta a Google y anuncia su nuevo software OS 4.1
Luego de su venta a Google, Fitbit no ha detenido el desarrollo y gestión de sus equipos en el mercado. La empresa de dispositivos vestibles mantiene la "hoja de ruta" de actualizaciones, y anunció la llegada de Fitbit OS 4.1 para diciembre, con novedades enfocadas en mejorar el rendimiento integral de los dispositivos bajo este software.
Este paquete estará disponible para descarga desde el 3 de diciembre a nivel global y contará con nuevas funciones a todo el catálogo de la marca, pero con énfasis en el Versa 2 y el acento a funciones específicas para este modelo. Entre las novedades de esta actualización destaca:
* Modo avanzado de sueño. Fitbit menciona que esta actualización traerá mejoras en las herramientas de sueño, incluyendo acceso al "Sleep Score" o registro de sueño desde el smartwatch. Además, esta actualización incluirá un "Smart Wake", que usa procesos de aprendizaje automático para despertarte en el momento ideal y no ser invasivo en los estadios del sueño.
La inteligencia artificial de Microsoft ya mapea la Argentina para prevenir el cambio climático y mejorar la producción
* Rediseño de la sección "ejercicios". Además de dotar a la aplicación con un nuevo diseño en íconos y performance, podremos crear acceso directo a nuestras rutinas, y acumular más de veinte modos de ejercicio.
* Cambio de reloj. Por fin Fitbit OS contará con una opción para cambiar, desde el propio reloj, la portada del equipo. Habrá la posibilidad de guardar hasta 5 portadas distintas y cambiarlas en base al outfit o la ocasión.
* Aplicación de agenda. Para mejorar las notificaciones del equipo y tener detalles de nuestro día, Fitbit OS integrará una aplicación de agenda.
En el caso específico del Versa 2, habrá mejoras en el "Always-On Display", transiciones más suaves entre las diferentes instancias y soporte para frases como "iniciar ejercicio", sin necesidad de estar buscando una rutina en la pantalla. Otra mejora es "PurePulse", un sistema que usa aprendizaje automático para identificar los latidos cardiacos y mejorar la precisión en la recolección de datos.