La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto asociado exclusivamente con la ciencia ficción. Actualmente forma parte de numerosas actividades cotidianas y comienza a transformar distintas áreas profesionales, entre ellas la atención de la salud, la investigación y la educación.

La nutrición no es ajena a esta transformación. Herramientas basadas en inteligencia artificial ya se utilizan o investigan para analizar información dietética, estimar la composición de los alimentos, generar recomendaciones, apoyar la educación nutricional y facilitar determinadas tareas relacionadas con la práctica profesional.

Sin embargo, que una herramienta pueda generar una respuesta no significa necesariamente que esa respuesta sea correcta, segura o apropiada para una persona determinada.

Para los profesionales de la nutrición, el desafío no consiste simplemente en aprender a utilizar inteligencia artificial, sino en desarrollar el criterio necesario para saber cuándo utilizarla, cómo hacerlo y cuándo no confiar en sus resultados.

Una herramienta con múltiples posibilidades

Las aplicaciones de inteligencia artificial en nutrición están creciendo rápidamente. Una revisión reciente sobre inteligencia artificial en nutrición y dietética identificó aplicaciones relacionadas con evaluación dietética, personalización de intervenciones, manejo de enfermedades crónicas, acompañamiento virtual y nutrición en salud pública (Panayotova, 2025).

En el ámbito de la práctica profesional, algunas herramientas pueden facilitar tareas como organizar información, resumir documentos, generar materiales educativos, apoyar la elaboración de contenidos o identificar patrones en grandes cantidades de datos.

En investigación, la IA también puede contribuir al análisis de información, la clasificación de datos y la exploración de grandes conjuntos de publicaciones científicas.

Para la educación, puede utilizarse como recurso para crear casos clínicos simulados, practicar habilidades de comunicación o generar escenarios que permitan a los estudiantes desarrollar pensamiento crítico. De hecho, ya se han desarrollado experiencias educativas en nutrición y dietética que utilizan modelos de lenguaje para simular interacciones con pacientes y proporcionar retroalimentación sobre habilidades de comunicación.

Estas posibilidades no significan que la IA sustituya las competencias profesionales. Más bien, abren la oportunidad de utilizar la tecnología para realizar algunas tareas de manera más eficiente y dedicar mayor atención a aquellas actividades que requieren razonamiento profesional, comunicación interpersonal y comprensión del contexto de cada persona.

Cuando una respuesta convincente puede ser incorrecta

Uno de los principales desafíos de las herramientas de inteligencia artificial generativa es que pueden producir respuestas que parecen claras, coherentes y profesionales, pero que contienen errores.

En nutrición, este problema adquiere especial relevancia. Una recomendación puede parecer razonable y, sin embargo, no considerar alergias, interacciones entre medicamentos y nutrimentos, enfermedades concomitantes, requerimientos específicos, preferencias culturales, disponibilidad de alimentos o condiciones socioeconómicas.

Una revisión reciente publicada por PubMed sobre modelos de lenguaje aplicados a nutrición y dietética encontró que las aplicaciones estudiadas incluyen la elaboración de planes alimentarios y la generación de recomendaciones dietéticas, pero también destacó problemas relacionados con inexactitud, sesgos y protección de datos. Además, la mayor parte de la evidencia disponible todavía procede de situaciones hipotéticas y no de implementaciones en condiciones reales (O'Hara, 2026).

Otro estudio publicado en 2025 por PubMed comparó planes alimentarios generados por ChatGPT con aquellos elaborados por profesionales para escenarios relacionados con obesidad y enfermedades crónicas. Los resultados identificaron deficiencias en adecuación nutricional, personalización y seguridad, incluyendo recomendaciones que podían resultar inadecuadas para determinadas condiciones clínicas (Onay, 2025).

Estos hallazgos recuerdan una regla fundamental: una herramienta que genera información no necesariamente posee criterio clínico.

Por ello, utilizar inteligencia artificial en nutrición requiere supervisión profesional y evaluación crítica de los resultados.

El profesional sigue siendo indispensable

La nutrición es una disciplina que requiere integrar conocimientos científicos con información clínica, características individuales, contexto social y cultural, preferencias, posibilidades económicas y objetivos de cada persona.

Una herramienta tecnológica puede procesar información en segundos, pero no sustituye la relación profesional ni la capacidad de comprender integralmente a una persona.

El nutriólogo observa, escucha, pregunta, interpreta y toma decisiones considerando múltiples variables. También puede reconocer situaciones que requieren modificar una recomendación, solicitar información adicional o derivar a otro profesional de la salud. Por ello, la inteligencia artificial debe considerarse una herramienta de apoyo, no una autoridad profesional.

La propia Organización Mundial de la Salud ha señalado que la utilización de IA en salud debe proteger la autonomía humana, promover la seguridad, garantizar transparencia y responsabilidad, y favorecer la equidad. En 2025, la OMS publicó además una orientación específica sobre modelos multimodales de gran escala, ante su creciente utilización potencial en atención sanitaria, investigación y salud pública. Estos principios son especialmente relevantes para la nutrición  (WHO, 2021).

Privacidad y manejo responsable de la información

Existe otro aspecto que merece especial atención: los datos. En una consulta de nutrición pueden manejarse datos relacionados con antecedentes médicos, diagnóstico, medicamentos, composición corporal, hábitos alimentarios y otros aspectos de la vida personal.

Introducir esta información en una herramienta de inteligencia artificial sin conocer cómo se almacena, procesa o utiliza puede representar riesgos para la privacidad.

Por ello, antes de utilizar una herramienta de IA con información relacionada con pacientes, el profesional debe considerar las políticas de privacidad, las condiciones de uso, la legislación aplicable y las normas institucionales correspondientes.

La comodidad o rapidez de una herramienta nunca debe estar por encima de la protección de los datos de las personas.

Una nueva competencia profesional

La llegada de la inteligencia artificial plantea también un reto para la formación universitaria.

Los futuros nutriólogos necesitarán desarrollar no solamente competencias relacionadas con nutrición y salud, sino también habilidades para evaluar tecnologías, interpretar información generada por sistemas automatizados y reconocer sus limitaciones.

Esto implica desarrollar una especie de alfabetización en inteligencia artificial: comprender de manera básica cómo funcionan estas herramientas, qué tipo de información utilizan, cuáles son sus posibles sesgos y cómo verificar sus resultados.

Para los estudiantes, esto representa una oportunidad. Aprender a utilizar la IA de manera crítica puede convertirse en una competencia profesional valiosa.

Pero utilizarla correctamente también significa saber cuándo no utilizarla.

¿Qué puede hacer el nutriólogo con la inteligencia artificial?

La pregunta quizá no debería ser si la IA reemplazará al nutriólogo, sino cómo puede el nutriólogo utilizarla responsablemente para mejorar su trabajo.

Algunas posibilidades incluyen:

• Apoyar la búsqueda y organización de información científica.
• Generar borradores de materiales educativos que posteriormente sean revisados por el profesional.
• Crear casos simulados para la enseñanza.
• Facilitar determinadas tareas administrativas.
• Analizar grandes volúmenes de información cuando la herramienta y el procedimiento hayan sido previamente validados.
• Generar ideas para contenidos de educación nutricional.
• Utilizarla como apoyo para desarrollar nuevas estrategias de comunicación.

En todos estos casos, la revisión profesional continúa siendo indispensable.

En la práctica profesional

Antes de incorporar una herramienta de inteligencia artificial, el nutriólogo puede hacerse cinco preguntas:

1. ¿Para qué quiero utilizarla?

Definir el objetivo evita utilizar tecnología simplemente porque está disponible.

2. ¿La información que proporciona puede afectar la salud de una persona?

Mientras mayor sea el riesgo, mayor debe ser la supervisión profesional.

3. ¿Cómo puedo verificar el resultado?

Una respuesta generada por IA debe poder contrastarse con fuentes confiables.

4. ¿Estoy protegiendo adecuadamente los datos?

Nunca debe compartirse información sensible sin conocer las condiciones de seguridad y privacidad.

5. ¿Qué parte de la decisión corresponde al profesional?

La responsabilidad sobre la atención no desaparece porque se utilice una herramienta tecnológica.

La inteligencia artificial está transformando la manera en que se genera, organiza y utiliza la información. La nutrición también forma parte de esta transformación y ofrece numerosas posibilidades para mejorar procesos relacionados con la investigación, la educación, la comunicación y la práctica profesional.

Sin embargo, la tecnología también presenta limitaciones y riesgos que no pueden ignorarse. La evidencia disponible muestra que las aplicaciones de IA en nutrición todavía se encuentran en una etapa de desarrollo y que muchas requieren mayor validación en escenarios reales.

El futuro no parece estar en elegir entre profesionales o tecnología, sino en aprender a trabajar con ella de manera responsable.

Para el nutriólogo, la competencia más importante no será simplemente saber utilizar inteligencia artificial, sino conservar la capacidad de cuestionar sus resultados, verificar la información y colocar siempre a la persona en el centro de las decisiones.

La inteligencia artificial puede ser una poderosa aliada de la nutrición. La responsabilidad profesional, sin embargo, sigue siendo humana.

Referencias

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de Luis, D. (2025). Generative artificial intelligence ChatGPT in clinical nutrition—Advances and challenges. Nutrición Hospitalaria, 42(4), 797–806. https://www.nutricionhospitalaria.org/articles/05692/show

O'Hara, C., Kent, G., Leydon, C. L., Walsh, N. M., Gibney, E. R., Skoutas, D., Flynn, A. C., & Timon, C. M. (2026). Language models in nutrition and dietetics: A scoping review. The American Journal of Clinical Nutrition, 123(2), 101127. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0002916525007191

Onay, T., Bekar, D., Çoban, E., Doğan, N., & Günşen, U. (2025). Artificial intelligence in clinical nutrition: A descriptive comparison of ChatGPT- and dietitian-planned diets for chronic disease scenarios. Journal of Human Nutrition and Dietetics, 38(5), e70135. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/jhn.70135

Panayotova, G. G. (2025). Artificial intelligence in nutrition and dietetics: A comprehensive review of current research. Healthcare, 13(20), 2579. https://www.mdpi.com/2227-9032/13/20/2579

World Health Organization. (2021). Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance. World Health Organization. https://www.who.int/publications/i/item/9789240029200  

World Health Organization. (2025). Ethics and governance of artificial intelligence for health: Guidance on large multi-modal models. World Health Organization. https://www.who.int/publications/i/item/9789240084759