El futuro de la nutrición sería digital y personalizado gracias a la inteligencia artificial, afirma un informe

La inteligencia artificial (IA) está transformando la prevención y el tratamiento de la malnutrición, un problema que amenaza la salud y la economía mundial, y que podría convertirse en la próxima gran crisis sanitaria global si no se aborda de manera integral. Al analizar grandes volúmenes de datos y ofrecer soluciones personalizadas, la IA abre el camino para anticipar riesgos y optimizar intervenciones nutricionales en todo el planeta.

El alcance de la malnutrición y las enfermedades asociadas a la dieta es alarmante. Más de 2.500 millones de adultos conviven con sobrepeso u obesidad, mientras que 149 millones de niños menores de cinco años sufren retraso en el crecimiento, según el World Economic Forum.

Los costos ocultos de los sistemas agroalimentarios alcanzan USD 12 billones de dólares anuales (equivalentes a 12.000.000 millones de dólares), de los cuales un 70 % —unos USD 8,1 billones (equivalentes a 8.100.000 millones de dólares)— se relacionan con enfermedades prevenibles mediante una alimentación adecuada.

Además, la productividad global pierde al menos USD 1 billón (equivalente a 1.000.000 millones de dólares) cada año por malnutrición, y el impacto del sobrepeso y la obesidad suma USD 2 billones adicionales (equivalentes a 2.000.000 millones de dólares).

De mantenerse esta tendencia, en 2035 la obesidad podría generar un costo anual de USD 4,32 billones (equivalentes a 4.320.000 millones de dólares), comparable al shock económico provocado por la pandemia de COVID-19.

Los programas tradicionales han logrado avances limitados. Experiencias como la Bolsa Família en Brasil —que combinó transferencias económicas, educación materna y el fortalecimiento sanitario— y la suplementación nutricional en Nepal, demostraron que la acción estatal puede reducir la malnutrición.

No obstante, estos modelos tienden a ser generales, de lenta adaptación y difíciles de escalar a nivel global. Como advierte el World Economic Forum: la malnutrición ya no es solo un problema de salud, sino una emergencia económica con consecuencias globales.

En ese contexto es donde la inteligencia artificial marca la diferencia. A través del análisis avanzado de datos —que incluye información genética, patrones de alimentación y variables clínicas—, la IA permite diseñar estrategias nutricionales personalizadas, anticipar riesgos de enfermedades crónicas y ajustar rápidamente las intervenciones, adaptándolas a las realidades locales y cambiantes.

Las aplicaciones comerciales crecen a ritmo acelerado. Samsung ha desarrollado la app Food Plus, basada en visión artificial, para identificar 40.000 ingredientes y ofrecer más de 160.000 recetas en 104 países. Twin Health utiliza la tecnología de gemelo digital para asesoramiento en tiempo real sobre el control glucémico.

En tanto, startups como Fay (Estados Unidos), que recaudó USD 50 millones, y Fitterfly Healthtech en India, innovan con soluciones que abarcan desde el registro fotográfico automático de alimentos hasta la generación de planes dietéticos personalizados, cubriendo más de 40.000 alimentos y 50 micronutrientes.

Esta revolución tecnológica se refleja en el mercado: el sector de la nutrición con IA creció de USD 1.600 millones en 2022 a USD 3.660 millones en 2024, y podría alcanzar USD 8.510 millones en 2028, de acuerdo con el World Economic Forum. La adopción de IA en nutrición permite reducir los costos sanitarios futuros y aumentar la productividad laboral, con beneficios directos para la salud y la economía mundial.

A pesar del potencial de la IA, existen desafíos fundamentales en materia de equidad y ética. Los sistemas pueden presentar sesgos en los datos —por ejemplo, al recomendar dietas en África o Asia con información mayoritariamente europea—, y la seguridad de los datos personales sigue siendo un punto crítico, como se evidenció en el caso NHS-Google, donde se compartió información de pacientes sin el debido consentimiento.

Además, la desigualdad en el acceso a herramientas digitales y el alto costo de algunas aplicaciones pueden profundizar las brechas de salud, marginando a quienes más necesitan estas innovaciones.

El propio World Economic Forum advierte: “Si las aplicaciones de nutrición impulsadas por IA o las pruebas genéticas siguen siendo demasiado caras, o si el acceso a internet continúa rezagado en las regiones rurales, las personas que más necesitan estas herramientas se quedarán atrás”.

Superar estas barreras requiere colaboración internacional, marcos éticos sólidos y políticas que prioricen la inclusión digital y la asequibilidad. Solo de esta forma, el acceso a la nutrición personalizada basada en IA podrá ser efectivo en todas las poblaciones.

Invertir en soluciones de nutrición impulsadas por inteligencia artificial trasciende la política sanitaria tradicional: es una estrategia económica y preventiva clave para evitar una crisis sanitaria global de dimensiones críticas.

El reto ahora es garantizar que la tecnología más avanzada llegue a quienes más la necesitan, anticipando un futuro donde la innovación, la equidad y el acceso universal sean los pilares de una salud nutricional sostenible para todos.