¿Hasta qué punto podemos confiar en la IA para seguir una dieta saludable?

No lo podemos negar: es una revolución. La llegada de la inteligencia artificial (IA) está trayendo un cambio tan profundo que nos está obligando incluso a repensar cómo cuidamos nuestra nutrición. Pero, ¿podemos confiar en él como un aliado nutricional confiable?

Las consultas a la IA son mucho más sencillas que las que podemos hacer a través de un buscador en Internet. Entiende lo que le preguntamos, maneja gran cantidad de información y presenta sus conclusiones de forma convincente.

Sin embargo, le damos una credibilidad que aún no se ha ganado. Su probabilidad hace que sus respuestas no puedan considerarse información verificada, lo que en materia de salud conlleva un riesgo importante.

Atracón de aplicaciones

Un dato revelador: según datos de OpenAI, una de cada cuatro consultas semanales de ChatGPT está relacionada con la salud. Aunque no hay datos específicos sobre nutrición, la tecnología está presente en este ámbito desde hace años.

En 2022, las aplicaciones de nutrición tenían 1.400 millones de usuarios en todo el mundo y hasta el 30% de los propietarios de teléfonos móviles ya tienen instaladas este tipo de aplicaciones. La integración de la IA en ellas avanza rápidamente: se espera que los datos de 2025 confirmen que la mitad de estas aplicaciones ya la han incorporado.

Fiabilidad, un gran desafío

ChatGPT, Gemini, Claude y Copilot son los modelos de IA generativa más utilizados en el mundo, y todos ellos funcionan principalmente con Internet. El problema es que la fiabilidad de Internet en determinadas cosas es muy baja.

Como comentamos en un artículo anterior, la mayor parte de la información nutricional que hay en Internet no es fiable. Por ejemplo, un estudio de 2022 analizó información en línea sobre las declaraciones de propiedades saludables del yogur, el kéfir, la kombucha, la fibra y los prebióticos. El resultado de la evaluación fue una puntuación de sólo 3 sobre 10: un gran fracaso.

Como heredera privilegiada de Internet, la IA tiene nuestra confianza implícita. En una encuesta realizada en Estados Unidos, sólo una de cada cuatro personas cree que la información de salud generada por la inteligencia artificial es poco fiable o nada fiable.

Pero si lo analizamos, la IA tampoco lo aprueba. Un estudio que comparó las respuestas de dietistas y ChatGPT a 928 preguntas sobre nutrición arrojó un coeficiente de acuerdo de 0,42, por debajo del 0,5 que se considera mínimamente aceptable.

Errores de personalización de la nutrición

Si la IA general ya presenta estos límites de confiabilidad, el desafío se vuelve más complicado cuando intentamos aplicarla a la nutrición personalizada. Para actuar como nutricionista, tus recomendaciones deben ser validadas en estudios rigurosos que confirmen que son precisas, seguras y adecuadas al perfil de cada usuario. Y hoy esa validación aún no existe.

El nutricionista basa su trabajo en una valoración integral: qué y cuánto come el paciente, sus parámetros bioquímicos y físicos, su actividad física y si padece alguna patología.

Uno de los principales obstáculos que debe superar la IA es registrar con precisión las entradas. Esto incluye: identificar los alimentos que aparecen en las imágenes, separar los alimentos en sus diferentes componentes o partes, calcular el tamaño de las porciones y las sobras para estimar cuánto se come realmente y estimar la ingesta de nutrientes.

Por el momento, los modelos generales de IA no realizan exactamente esta tarea. ChatGPT da una buena estimación del peso en porciones pequeñas, mientras que en porciones medianas o grandes lo subestima hasta en un 50%. Un estudio con adolescentes también encontró que los modelos de inteligencia artificial comúnmente utilizados subestiman la ingesta de nutrientes en comparación con las evaluaciones de los dietistas.

Las aplicaciones alimentarias tienen limitaciones similares, especialmente en platos con múltiples ingredientes como los guisos. Por otro lado, el uso de dispositivos disponibles en el mercado para registrar la actividad física y calcular el consumo energético acumula errores que no se pueden ignorar.

Cómo utilizar la IA de forma responsable

Ante este panorama cabe preguntarse: ¿podemos utilizar responsablemente la IA en la nutrición? La respuesta es sí, pero con dos condiciones importantes.

El primer requisito es desarrollar lo que se conoce como alfabetización sanitaria digital. La OMS lo define como:

“la capacidad de buscar, encontrar, comprender y evaluar información de salud procedente de fuentes electrónicas, así como aplicar los conocimientos adquiridos para resolver problemas de salud”.

Sin esta competencia, el usuario está expuesto a recomendaciones incorrectas, incompletas o completamente peligrosas. La brecha digital no es sólo una cuestión de acceso a la tecnología, sino también de la capacidad de utilizarla de manera crítica.

Otra condición es no perder de vista el papel del profesional. La IA tiene un enorme potencial para apoyar la práctica de la nutrición: puede ayudar a procesar grandes cantidades de datos, identificar patrones dietéticos o facilitar el acceso a información general. Sin embargo, no puede sustituir una evaluación clínica individualizada por parte de un profesional. La nutrición es una disciplina que requiere contexto, juicio y empatía, cualidades que la IA aún no posee.

El camino más razonable es el de la complementariedad. Una IA bien validada, utilizada por una persona con suficiente alfabetización digital, al servicio de un profesional que interpreta sus resultados. Sólo así se podrá construir sobre bases sólidas el puente entre la inteligencia artificial y la nutrición.