Estudio · Perder peso con la IA
Perder peso con ChatGPT, ¿funciona? Le hicimos la pregunta 291 veces a 5 IA
La misma persona, la misma pregunta, hasta 1 260 kcal de diferencia. Esto es lo que responden las IA, y lo que no pueden hacer.
- 1 260 kcalde diferencia para el mismo perfil, prompt simple
- 0 %piden la grasa corporal
- 97 %responden con una tabla « sedentario / activo »
- 14 %hablan de adaptación metabólica
El estudio en 30 segundos
- 1291 respuestas de ChatGPT, Gemini y Claude a la pregunta « cuántas calorías para adelgazar ? », para 6 perfiles idénticos.
- 2Prompt simple (edad, peso, altura): a la misma persona se le dice de 1 500 a 2 700 kcal según la IA y el momento.
- 30 % de respuestas piden la grasa corporal. 97 % devuelven una cuadrícula «sedentario / moderado / activo», la fórmula de 1990.
- 4Prompt completo (grasa corporal, pasos, sesiones): aún 650 kcal de diferencia, y la grasa corporal solo se utiliza en 40 % los cálculos.
- 5Ninguna IA hace seguimiento al día siguiente: pasos del día, comidas, efecto térmico, adaptación metabólica (14 % la mencionan). La cifra queda fijada el día 1.
Lo que hicimos
- 6perfiles idénticos, de la deportista al hombre sedentario
- 2niveles de prompt: simple, luego completo
- 5IA de consumo general, conversación nueva cada vez
- 291respuestas con marca de tiempo, publicadas en datos abiertos
ChatGPT (GPT-5.5 y GPT-5.4 mini), Gemini (3.7 Flash y 3.1 Pro), Claude Opus. Francés e inglés, 2 a 3 repeticiones, sin ninguna instrucción. La línea negra de los gráficos: el objetivo calculado componente a componente sobre los datos medidos (BMR sobre masa magra, pasos, sesiones, TEF, déficit de 500 kcal).
Prompt simple: de 1 500 a 2 700 kcal para la misma persona
«Soy un hombre de 32 años, 78 kg, 180 cm, quiero perder peso, ¿cuántas calorías al día?» La pregunta tal como la hacen millones de personas.
P1 · Hombre 32 años, 78 kg, 180 cm, 12 % MG, 12 000 pasos, 4 sesiones de musculación/sem
P2 · Hombre 32 años, 78 kg, 180 cm, 28 % MG, 4 000 pasos, ningún deporte
P3 · Mujer 28 años, 62 kg, 165 cm, 22 % MG, 9 000 pasos, 3 sesiones de fitness/sem
P4 · Mujer 45 años, 70 kg, 165 cm, 35 % MG, 3 500 pasos, ningún deporte
P5 · Hombre 50 años, 95 kg, 178 cm, 30 % MG, 6 000 pasos, 2 caminatas/sem
P6 · Mujer 24 años, 55 kg, 170 cm, 18 % MG, 14 000 pasos, 5 carreras/sem
Comportamiento de las IA, prompt simple (147 respuestas)
- 0 %piden el porcentaje de grasa corporal
- 1 %piden el número de pasos diarios
- 97 %utilizan una cuadrícula de actividad declarativa
- 48 %citan Mifflin-St Jeor o Harris-Benedict (1990, 1919)
- 0 %mencionan el efecto térmico de los alimentos
Prompt completo: aún 650 kcal de diferencia
Damos todo: grasa corporal, pasos por día, sesiones, y «dame una cifra precisa». Todas obedecen. Una cifra precisa no es una cifra correcta.
P1 · Hombre 32 años, 78 kg, 180 cm, 12 % MG, 12 000 pasos, 4 sesiones de musculación/sem
P2 · Hombre 32 años, 78 kg, 180 cm, 28 % MG, 4 000 pasos, ningún deporte
P3 · Mujer 28 años, 62 kg, 165 cm, 22 % MG, 9 000 pasos, 3 sesiones de fitness/sem
P4 · Mujer 45 años, 70 kg, 165 cm, 35 % MG, 3 500 pasos, ningún deporte
P5 · Hombre 50 años, 95 kg, 178 cm, 30 % MG, 6 000 pasos, 2 caminatas/sem
P6 · Mujer 24 años, 55 kg, 170 cm, 18 % MG, 14 000 pasos, 5 carreras/sem
Comportamiento de las IA, prompt completo (144 respuestas)
- 40 %utilizan realmente la grasa corporal proporcionada
- 42 %convierten los pasos proporcionados en calorías
- 14 %mencionan la adaptación metabólica
- 3 %mencionan el efecto térmico de los alimentos
- 97 %dan una cifra única, como se pidió
La prueba P1 frente a P2: mismo peso, cuerpos diferentes
- 699 kcalde diferencia entre P1 y P2 según las IA (media)
- 970 kcalde diferencia cuando se calcula componente a componente
- +324 kcalde más para el perfil sedentario con 28 % de grasa corporal
El problema no es el día 1, son los 89 días siguientes
El 78 % de las respuestas detalladas aconsejan «pesarte y ajustar». Ninguna lo hace por ti.
- Día 1El chatbot recibe un peso y responde una vez.
- Día 2Has caminado 4 000 pasos en lugar de 11 000. No lo sabe.
- Semana 3Has hecho 6 sesiones y cambiado tus macros. No lo sabe.
- Día 90Has perdido 4 kg, tu metabolismo ha bajado y luego se ha adaptado. Sigue sin saberlo.
Lo que el chatbot no sabe
- ✕Tus pasos del día
- ✕Tus comidas del día y su efecto térmico
- ✕Tu grasa corporal real, y su evolución
- ✕La adaptación de tu metabolismo a lo largo de las semanas
- ✕Ninguna curva, ningún gráfico de tu gasto
Lo que un seguimiento real exige
- ✓Gasto recalculado cada día a partir de medidas
- ✓Objetivo que se mueve con los pasos y las sesiones
- ✓Grasa corporal re-medida regularmente
- ✓Corrección automática de la adaptación metabólica
- ✓Una curva legible de tu TDEE y de su evolución
La IA que mide frente a la IA que adivina
Lean también utiliza la IA, pero para medir: BodyScan para la grasa corporal, escaneo de foto para el plato, podómetro para los pasos. Luego recalcula cada día los cinco componentes de tu gasto y traza la curva.
Los datos, perfil por perfil
P1 · Hombre 32 años, 78 kg, 180 cm, 12 % grasa corporal, 12 000 pasos, 4 muscu/sem
Prompt simple: 1 500 a 2 700 kcal (28 respuestas) · Prompt completo: 2 100 a 2 750 kcal (28 respuestas) · Objetivo componente a componente: 2 360 kcal (BMR 1 853, NEAT 504, EAT 267, TEF 236, TDEE 2 860)P2 · Hombre 32 años, 78 kg, 180 cm, 28 % grasa corporal, 4 000 pasos, ningún deporte
Prompt simple: 1 500 a 2 760 kcal (28 respuestas) · Prompt completo: 1 400 a 2 000 kcal (28 respuestas) · Objetivo componente a componente: 1 390 kcal (BMR 1 583, NEAT 168, EAT 0, TEF 139, TDEE 1 890)P3 · Mujer 28 años, 62 kg, 165 cm, 22 % grasa corporal, 9 000 pasos, 3 fitness/sem
Prompt simple: 1 130 a 2 000 kcal (25 respuestas) · Prompt completo: 1 450 a 1 900 kcal (22 respuestas) · Objetivo componente a componente: 1 499 kcal (BMR 1 415, NEAT 275, EAT 159, TEF 150, TDEE 1 999)P4 · Mujer 45 años, 70 kg, 165 cm, 35 % grasa corporal, 3 500 pasos, ningún deporte
Prompt simple: 1 100 a 2 000 kcal (22 respuestas) · Prompt completo: 1 200 a 1 600 kcal (22 respuestas) · Objetivo componente a componente: 1 082 kcal (BMR 1 353, NEAT 121, EAT 0, TEF 108, TDEE 1 582)P5 · Hombre 50 años, 95 kg, 178 cm, 30 % grasa corporal, 6 000 pasos, 2 marchas/sem
Prompt simple: 1 500 a 2 550 kcal (22 respuestas) · Prompt completo: 1 600 a 2 200 kcal (22 respuestas) · Objetivo componente a componente: 1 918 kcal (BMR 1 806, NEAT 303, EAT 117, TEF 192, TDEE 2 418)P6 · Mujer 24 años, 55 kg, 170 cm, 18 % MG, 14 000 pasos, 5 carreras/sem
Prompt simple: 1 200 a 2 200 kcal (16 respuestas) · Prompt completo: 1 850 a 2 500 kcal (19 respuestas) · Objetivo componente a componente: 1 735 kcal (BMR 1 344, NEAT 391, EAT 326, TEF 174, TDEE 2 235)
Variabilidad de una misma IA en el mismo prompt repetido (prompt completo, diferencia media entre repeticiones): Claude Opus 73 kcal, Gemini 3.1 Pro 175 kcal, Gemini 3.7 Flash 57 kcal, ChatGPT (GPT-5.4 mini) 98 kcal, ChatGPT (GPT-5.5) 96 kcal.
Conjunto de datos completo (prompts, 291 respuestas brutas, extracción, scripts): Zenodo, DOI 10.5281/zenodo.22662006, licencia CC BY 4.0.
Método detallado y límites
Modelos consultados por API con los parámetros por defecto y sin instrucción del sistema: GPT-5.5 y GPT-5.4 mini (OpenAI), Gemini 3.7 Flash y Gemini 3.1 Pro (Google). Claude Opus (Anthropic) consultado mediante la interfaz de línea de comandos oficial con un prompt del sistema neutro y sin ningún contexto. Seis perfiles, dos niveles de prompt, francés e inglés, 2 a 3 repeticiones por combinación, 291 respuestas recopiladas el 8 de septiembre de 2026 (Gemini 3.1 Pro: 27 respuestas, límite de velocidad de la API; otros modelos: 48 a 72).
Lectura de las respuestas: un extractor automático (GPT-5.4 mini, temperatura 0, esquema JSON estricto) identifica el objetivo de ingesta recomendado (mín y máx cuando se da un rango o una tabla) y los comportamientos (pregunta hecha antes de responder, tabla de actividad, uso real de la grasa corporal y de los pasos proporcionados, mención de la adaptación metabólica y del efecto térmico). La extracción se publica con las respuestas brutas, línea por línea.
Límites: perfiles ficticios; fórmulas de referencia públicas (Katch-McArdle sobre la masa magra, compendio de Ainsworth 2011, TEF al 10 %) que sirven de referencia, no de verdad de campo; los modelos evolucionan y las respuestas cambian de una semana a otra, lo cual forma parte del hallazgo. Lean edita este estudio y vende una aplicación de seguimiento: el método y los datos son abiertos para que cualquiera pueda reproducirlo.
Fuentes científicas
- Mifflin MD et al. A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals. Am J Clin Nutr. 1990;51(2):241-7. PubMed 2305711
- Ainsworth BE et al. 2011 Compendium of Physical Activities. Med Sci Sports Exerc. 2011;43(8):1575-81. PubMed 21681120
- Levine JA et al. Interindividual variation in posture allocation. Science. 2005;307(5709):584-6. PubMed 15681386
- Trexler ET et al. Metabolic adaptation to weight loss: implications for the athlete. J Int Soc Sports Nutr. 2014;11:7. PubMed 24571926
- Westerterp KR. Diet induced thermogenesis. Nutr Metab. 2004;1:5. PubMed 15507147
Estudio publicado por El equipo Lean. Contacto de prensa: franckbarriere@lean-app.com. No es un consejo médico.
Preguntas frecuentes
¿Puede ChatGPT calcular cuántas calorías debo comer?
Da una cifra, pero no una medida. Sobre 291 respuestas, ninguna IA pidió la grasa corporal (solo una pidió el número de pasos), y el 97 % de las respuestas al prompt simple se basan en una tabla de actividad declarativa (sedentario, moderado, activo). El resultado es una media estadística que ignora tu composición corporal y tu actividad real, con hasta 1 260 kcal de diferencia para la misma persona.
¿Por qué las IA dan cifras tan distintas para el mismo perfil?
Porque no tienen una medida. Aplican una fórmula de población (Mifflin-St Jeor 1990, la mayoría de las veces) y luego un multiplicador de actividad elegido a ojo. Dos hombres de 78 kg, uno con 12 % de grasa corporal y 12 000 pasos, el otro con 28 % y 4 000 pasos, reciben la misma respuesta al prompt simple, aunque su gasto real difiera en casi 1 000 kcal.
¿Dar más detalles a ChatGPT corrige el problema?
Solo en parte. Con la grasa corporal, los pasos y las sesiones en el prompt, la diferencia entre IA sigue siendo de 650 kcal sobre un mismo perfil, la grasa corporal solo se usa realmente en el cálculo en el 40 % de las respuestas y los pasos en el 42 %. Y sobre todo, la respuesta está fija: no sabe cuánto has caminado ni comido hoy, ni cómo se adapta tu metabolismo a lo largo de las semanas.
¿Qué es la adaptación metabólica y por qué cambia la respuesta?
En un déficit prolongado, el metabolismo basal baja más allá de lo que explica la pérdida de peso. Un número que hoy es correcto se vuelve demasiado alto al cabo de unas semanas. Solo el 14 % de las respuestas detalladas lo mencionó, y ninguna lo calcula. Es la causa más frecuente de los estancamientos.
¿Cómo calcular correctamente tus calorías para adelgazar?
Reconstruyendo el gasto componente a componente, TDEE = BMR + NEAT + EAT + TEF, con el metabolismo basal calculado sobre la masa magra real, la NEAT sobre los pasos medidos, la EAT sobre las sesiones realmente hechas, el TEF sobre los macros ingeridos, y luego siguiendo la evolución día tras día y corrigiendo cuando el cuerpo se adapta. Es un seguimiento, no una respuesta en una frase.
¿La IA es inútil para la nutrición?
No. La IA es valiosa cuando mide: estimar la grasa corporal en una foto, reconocer un plato, leer un código de barras. Es débil cuando adivina a partir de tres números. La diferencia está entre una IA conectada a medidas actualizadas continuamente y un chatbot que responde de memoria a un desconocido.
¿Puedo reproducir el estudio?
Sí. Los 12 prompts, las respuestas brutas con marca de tiempo, la extracción estructurada y los scripts están publicados en datos abiertos (enlace al final de la página). Cada llamada es una conversación nueva, sin instrucción del sistema, con los parámetros por defecto.