IA como nuevo agente de viajes (en el celular)
Planificar vacaciones dejó de ser un rompecabezas de pestañas abiertas. Varios servicios de viajes han integrado asistentes de IA que funcionan como una mezcla de agente de viajes, comparador de precios y guía turístico.
En plataformas de reservas de vuelos y hoteles —como Kayak, Skyscanner o Booking— ya es posible escribir peticiones complejas del tipo “viaje de 10 días por el norte de Italia en septiembre, con presupuesto ajustado y sin coche de alquiler” y recibir itinerarios sugeridos, combinaciones de vuelos y trenes, así como estimaciones de precios.
El usuario puede refinar la conversación (“quiero añadir un día de playa”, “evitar escalas nocturnas”) en lugar de perderse entre decenas de filtros.
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Google también ha llevado la IA generativa a su ecosistema de viajes: sus herramientas combinan reseñas, fotos y datos de miles de establecimientos para resumir, por ejemplo, qué barrios son más seguros, qué zonas son más animadas de noche o cuáles se adaptan mejor a familias.
Algunos servicios empiezan a ofrecer, además, alertas “inteligentes”: no solo avisan de bajadas de precio, sino que predicen la probabilidad de que una tarifa suba o baje en los próximos días.
Las plataformas de alquiler vacacional exploran algo similar. Airbnb, por ejemplo, está apostando por búsquedas más conversacionales y recomendaciones automáticas de alojamientos y experiencias basadas en el historial, el presupuesto y el estilo de viaje de cada usuario.
La promesa es clara: menos tiempo filtrando opciones y más contexto útil. El riesgo, señalan expertos en consumo digital, es que el criterio del algoritmo sea opaco: las apps pueden priorizar socios comerciales, dar por buenas reseñas sesgadas o inventar detalles si el modelo generativo se “confunde”.
La recomendación sigue siendo contrastar la información clave (ubicación, condiciones de cancelación, seguros, requisitos de visado) con fuentes oficiales.
De la heladera al plato: cocina asistida por algoritmos
El “¿qué cenamos hoy?” también está cambiando de tono. Aplicaciones culinarias están usando IA generativa para crear recetas a medida, optimizar menús semanales o adaptar platos tradicionales a restricciones dietéticas específicas.
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Samsung Food —evolución de la plataforma Whisk— permite, por ejemplo, introducir ingredientes disponibles en casa, seleccionar preferencias (vegano, sin gluten, alto en proteínas) y obtener recetas sugeridas con cantidades, pasos y valores nutricionales aproximados. El sistema también genera listas de la compra automáticas y puede ajustar raciones según el número de comensales.
Otras apps populares, desde Cookpad hasta propuestas más recientes, incorporan funciones de “chef virtual”: el usuario describe lo que tiene ganas de comer (“una cena rápida, barata y sin horno”) y la IA combina su base de datos de recetas con modelos de lenguaje para proponer opciones.
Algunas permiten subir una foto del interior de la heladera o de productos próximos a caducar para sugerir usos y reducir el desperdicio de alimentos, apoyándose en visión por computadora.
Los asistentes generalistas, como ChatGPT o Gemini, también se han convertido en herramienta culinaria de facto: a partir de una lista de ingredientes, elaboran propuestas de platos, variantes regionales o planes de menús para toda la semana, que luego los usuarios ajustan según sus gustos.
Sin embargo, nutricionistas recuerdan un matiz importante: aunque las apps pueden estimar calorías o macronutrientes, sus cálculos no siempre son precisos ni tienen en cuenta condiciones médicas específicas.
La IA no sustituye a un asesoramiento profesional en casos de diabetes, alergias severas o trastornos de la conducta alimentaria. Además, algunas recetas generadas pueden pasar por alto técnicas de seguridad alimentaria básicas (temperaturas de cocción, conservación), por lo que conviene aplicar criterio y contrastar con fuentes fiables.
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Entrenadores personales de silicio: fitness con IA
El entrenamiento guiado por aplicaciones no es nuevo, pero la IA está llevando la personalización a otro nivel. El cambio más visible: las rutinas ya no son estáticas, sino que se adaptan de forma dinámica al progreso, al descanso y hasta al estado de ánimo del usuario.
Plataformas como Freeletics, Fitbod o Nike Training Club utilizan modelos que, a partir de datos como edad, peso, nivel de experiencia, objetivos (pérdida de grasa, ganancia de fuerza, mejora cardiovascular) y feedback tras cada sesión, ajustan cargas, repeticiones y descansos.
Si el usuario indica que un entrenamiento ha sido “demasiado fácil” o “demasiado intenso”, la app recalibra el plan automáticamente.
En el ámbito del deporte de resistencia, servicios como Strava y otros relojes y pulseras inteligentes integran algoritmos que analizan ritmo, frecuencia cardiaca y variabilidad entre sesiones, para estimar la fatiga, sugerir días de descanso o proponer series específicas de carrera o ciclismo. El objetivo: maximizar la mejora reduciendo el riesgo de sobreentrenamiento.
Una de las fronteras más llamativas es el uso de cámara y visión por computadora para corregir la técnica en tiempo real. Startups de entrenamiento en casa utilizan la cámara del celular o de la TV para detectar la postura durante sentadillas, flexiones o ejercicios con mancuernas, marcando errores de alineación o rango de movimiento.
Aunque estas soluciones aún están lejos de sustituir la mirada de un entrenador cualificado, apuntan a un futuro en el que el feedback visual y automático sea parte estándar de cualquier rutina casera.
Como en otros ámbitos, los especialistas advierten de límites claros: las apps no pueden diagnosticar lesiones, ni reemplazar a un fisioterapeuta o médico deportivo.
Tampoco tienen en cuenta siempre factores externos clave (suelo en el que se entrena, técnica previa, historial de dolencias). Para quienes empiezan desde cero o tienen patologías, sigue siendo recomendable una valoración profesional inicial.
Datos, sesgos y dependencia: el reverso de la personalización
El denominador común de estas aplicaciones es el uso intensivo de datos personales: localización, historial de viajes, hábitos alimentarios, información de salud, incluso imágenes del hogar o del cuerpo. Todo ello plantea interrogantes de privacidad.
En Europa, el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) obliga a las empresas a ser transparentes sobre qué recogen y con qué fin, pero no siempre resulta sencillo para el usuario entender las implicaciones reales al aceptar términos y condiciones.
Especialistas en ciberseguridad recomiendan revisar qué permisos se conceden (acceso a cámara, micrófono, geolocalización) y desconfiar de aplicaciones que piden más información de la necesaria para su función principal.
Los modelos de IA también heredan sesgos de los datos con los que han sido entrenados. Esto puede traducirse en recomendaciones de destinos que priorizan países o barrios más presentes en las bases de datos en inglés, menús que replican patrones alimentarios poco saludables o planes de entrenamiento poco inclusivos con ciertos rangos de edad, género o condición física.
Otro riesgo es la “delegación excesiva”: acostumbrarse a que un algoritmo decida qué comer, cómo entrenar o dónde viajar puede debilitar la capacidad de planificación propia y favorecer decisiones poco reflexivas, sobre todo cuando las recomendaciones se mezclan con publicidad o acuerdos comerciales.
Lo que viene: asistentes multimodales y más integrados
La siguiente ola de innovación apunta hacia asistentes más multimodales —capaces de combinar texto, voz, imagen y vídeo— e integrados en todo el ecosistema de dispositivos.
Es fácil imaginar un escenario cercano en el que un mismo agente de IA, accesible desde el celular, el reloj y la pantalla del coche, proponga un viaje de fin de semana, sugiera menús adaptados a las actividades previstas y ajuste el plan de entrenamiento a los pasos reales registrados cada día.
Todo ello, conversando en lenguaje natural y aprendiendo de forma continua de las decisiones previas del usuario.
El desafío será aprovechar estas capacidades sin renunciar a la autonomía, la privacidad ni el espíritu crítico. Porque, por muy sofisticada que sea la IA, la última palabra sobre a dónde ir, qué comer y cómo cuidar el cuerpo seguirá estando, al menos por ahora, del lado humano.