¿La IA es segura para dietas? El riesgo de usar ChatGPT y Gemini para bajar de peso en adolescentes
El peligro de que los adolescentes usen inteligencia artificial para sus planes de alimentación y la razón científica por la que falla al diseñar dietas para jóvenes con sobrepeso
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Un equipo de investigadores analizó qué tan precisos son los planes de alimentación elaborados por sistemas de inteligencia artificial cuando se utilizan para adolescentes que desean bajar de peso. El estudio, realizado por especialistas de la Universidad Atlas de Estambul, encontró diferencias importantes entre las dietas generadas por estas herramientas y las diseñadas por un nutricionista profesional.
Los resultados fueron publicados en la revista científica Frontiers in Nutrition y abren un debate entre expertos sobre el uso de estas tecnologías en una etapa de la vida en la que el organismo aún está en pleno desarrollo.
Cada vez más adolescentes utilizan aplicaciones o plataformas de inteligencia artificial para crear dietas personalizadas. Estas herramientas suelen pedir información básica —como edad, peso o estatura— y en pocos segundos generan un plan de comidas. La facilidad de acceso y la rapidez con la que ofrecen recomendaciones han hecho que muchos jóvenes las usen como alternativa a consultar con un especialista en nutrición.
Ante esta tendencia, los investigadores quisieron comprobar si estas recomendaciones coincidían con las pautas nutricionales elaboradas por profesionales. Para el análisis, el equipo evaluó planes de alimentación generados por cinco sistemas de IA: ChatGPT, Gemini, Bing Chat, Claude y Perplexity. En todos los casos se introdujeron los mismos datos y se solicitó la elaboración de un menú de tres días con tres comidas principales y dos refrigerios diarios.
Los planes se diseñaron para cuatro adolescentes de 15 años con diferentes perfiles: un niño con sobrepeso, una niña con sobrepeso, un niño con obesidad y una niña con obesidad. Luego, estas propuestas se compararon con un plan nutricional elaborado por un dietista especializado en salud adolescente.
Los investigadores encontraron que, en promedio, los sistemas de IA recomendaban cerca de 700 calorías menos que el plan diseñado por el profesional. Según los especialistas, esta diferencia equivale aproximadamente a una comida completa. La profesora Ayse Betül Bilen, coautora del estudio, advirtió que seguir dietas demasiado restrictivas durante la adolescencia puede afectar el crecimiento y el desarrollo metabólico.
Diferencias en la distribución de nutrientes
El análisis también reveló discrepancias en la proporción de macronutrientes —proteínas, grasas y carbohidratos— sugerida por los modelos de inteligencia artificial. En general, las dietas generadas por IA incluían:
- Más proteínas, alrededor de 20 gramos adicionales respecto al plan del dietista.
- Mayor proporción de grasas, que representaban entre el 41% y el 45% de la energía total.
- Menor cantidad de carbohidratos, con un promedio de 115 gramos menos.
Estas cifras se alejan de las recomendaciones de la Academias Nacionales de Ciencias, Ingeniería y Medicina de Estados Unidos, que sugieren que en la dieta diaria entre el 30% y el 35% de las calorías provengan de grasas, entre el 15% y el 20% de proteínas, y entre el 45% y el 50% de carbohidratos. Según Bilen, estas diferencias podrían deberse a la forma en que funcionan los sistemas de IA, que están diseñados para producir respuestas plausibles y fáciles de entender, pero no necesariamente basadas en criterios clínicos específicos.
Los investigadores subrayan que la inteligencia artificial puede ser útil como apoyo para acceder a información nutricional o aprender sobre alimentación saludable. Sin embargo, advierten que no debería reemplazar el asesoramiento profesional, especialmente en etapas sensibles como la adolescencia. Durante esos años, el cuerpo atraviesa procesos clave de crecimiento físico, desarrollo óseo y maduración cognitiva. Por eso, una dieta demasiado restrictiva o desequilibrada podría tener efectos negativos si se mantiene durante períodos prolongados.
Con base en El Tiempo/GDA
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