Escrito por: Eugenia Bonanno, Bromatóloga

El mercado global de suplementos atraviesa un momento de transformación acelerada. Durante décadas, la innovación en este sector se apoyaba principalmente en la investigación científica tradicional, los ensayos clínicos y la capacidad de las grandes compañías para invertir en desarrollos de largo plazo. Sin embargo, la velocidad de los cambios en los hábitos de consumo, la presión por lanzar productos más personalizados y el interés creciente por la transparencia han creado un nuevo escenario.

Hoy, el consumidor no solo busca vitaminas o minerales básicos, sino suplementos diseñados a medida de su estilo de vida, perfil genético o necesidades específicas. Además, espera eficacia demostrada, etiquetas claras y precios accesibles. Cumplir con todas estas demandas de manera simultánea representa un desafío enorme para las empresas.

En este contexto, la inteligencia artificial (IA), el machine learning y la ciencia de datos emergen como herramientas estratégicas. Estas tecnologías permiten analizar grandes volúmenes de información, predecir interacciones entre ingredientes, optimizar formulaciones y validar beneficios de forma más rápida que con los métodos convencionales. En consecuencia, la distancia entre la investigación inicial y el lanzamiento de un suplemento al mercado se acorta de forma notable.

El nuevo paradigma: ciencia de datos aplicada a la nutrición

La disponibilidad de datos de salud y nutrición nunca había sido tan amplia como ahora. Estudios clínicos digitalizados, bibliotecas científicas abiertas, plataformas de reseñas de consumidores, dispositivos portátiles (wearables) que registran sueño, actividad física y biomarcadores: todos estos insumos generan un ecosistema de datos masivo que puede alimentar algoritmos de inteligencia artificial.

El big data aplicado a la nutrición permite identificar patrones que serían invisibles para un investigador trabajando de forma aislada. Por ejemplo:

• Detección de combinaciones de ingredientes que muestran eficacia superior en poblaciones específicas.
   

• Predicción de interacciones negativas o riesgos potenciales antes de que ocurran en un ensayo clínico.
   

• Identificación de tendencias emergentes en consumo a partir de millones de reseñas de suplementos en plataformas como Amazon o iHerb.
   

El machine learning refuerza este proceso al entrenar modelos que aprenden de los datos históricos. Con cada nuevo input, los algoritmos mejoran su capacidad de prever cómo reaccionará el organismo a determinados compuestos. Así, se pueden optimizar mezclas de ingredientes para maximizar absorción, biodisponibilidad o sinergias funcionales.

En paralelo, la inteligencia artificial generativa comienza a ser utilizada para crear hipótesis de formulación inéditas. Por ejemplo, sugerir combinaciones de adaptógenos con probióticos a partir de la evidencia publicada, proponiendo dosis iniciales que luego pueden validarse en laboratorio.

Este paradigma rompe con la linealidad del desarrollo tradicional y acelera cada etapa, desde la concepción de la idea hasta la validación científica.

De la investigación al mercado: acortar la brecha

Tradicionalmente, el desarrollo de un suplemento podía tomar años, considerando la búsqueda bibliográfica, las pruebas de eficacia, la aprobación regulatoria y la estrategia de comercialización. Con la incorporación de la IA, este ciclo se acorta de manera significativa.

Hoy es posible crear prototipos virtuales de suplementos y simular su impacto en distintos perfiles de consumidores antes de iniciar un ensayo clínico. Plataformas de software integran bibliotecas científicas, datos genómicos y algoritmos predictivos para calcular, por ejemplo, la dosis óptima de magnesio en combinación con vitamina D para mujeres posmenopáusicas.

La IA también ayuda a predecir resultados clínicos: modelos entrenados con datos previos estiman la eficacia potencial de un suplemento y permiten priorizar las formulaciones más prometedoras, evitando gastos innecesarios en ensayos con baja probabilidad de éxito.

Además, el uso de gemelos digitales en nutrición se está volviendo más común. Estos son representaciones virtuales de individuos o grupos poblacionales que permiten testear, de manera digital, la respuesta a diferentes suplementos. Aunque no reemplazan los ensayos clínicos, sí reducen los tiempos y costos iniciales de desarrollo.

Casos globales inspiradores

El ecosistema internacional ya ofrece ejemplos concretos del impacto de la IA en la industria de los suplementos:

• Brightseed : utiliza IA para explorar la biodiversidad vegetal y descubrir compuestos bioactivos con potencial nutricional. Su plataforma, Forager®, ha identificado cientos de fitonutrientes poco estudiados que podrían convertirse en futuros ingredientes funcionales.
   

• Nutrigenomix : trabaja con pruebas genéticas para ofrecer recomendaciones de suplementos personalizados. Sus algoritmos analizan la interacción entre variaciones genéticas y nutrientes, generando planes nutricionales adaptados a cada individuo.
   

• Suggestic : combina machine learning y algoritmos de recomendación para ofrecer dietas y suplementos personalizados en función de los objetivos del usuario.
   

Estos casos muestran cómo la IA no se limita a mejorar formulaciones existentes, sino que abre la puerta al descubrimiento de ingredientes inéditos y a la nutrición de precisión.

Impacto en consumidores: transparencia y confianza

Uno de los principales problemas del mercado de suplementos ha sido la desconfianza de los consumidores respecto a los claims y a la veracidad de lo que aparece en las etiquetas.

La IA contribuye a revertir esta situación de varias maneras:

• Validación científica automatizada: algoritmos que revisan la literatura y seleccionan estudios de calidad para respaldar afirmaciones de beneficios.
   

• Etiquetas inteligentes: con códigos QR que permiten acceder a la trazabilidad completa del suplemento, desde la materia prima hasta los ensayos digitales de validación.
   

• Blockchain aplicado a nutrición: integración con IA para asegurar que cada dato sobre el suplemento sea verificable e inmutable.
   

De esta manera, los consumidores pueden acceder a un nivel de transparencia sin precedentes, lo que genera mayor confianza y fidelidad hacia la marca.

Reducción de costos y democratización de la innovación

La innovación en suplementos ha estado históricamente asociada a grandes inversiones, accesibles solo para multinacionales. La llegada de la IA cambia esta dinámica.

• Modelos predictivos permiten reducir hasta un 40% los costos en fases iniciales de investigación.
   

• La simulación digital minimiza la necesidad de ensayos piloto costosos.
   

• Startups y pymes pueden acceder a plataformas de formulación basadas en IA mediante suscripciones, evitando gastos millonarios en laboratorios propios.
   

En consecuencia, la IA no solo impulsa la creación de suplementos más avanzados, sino que también abre la puerta a una competencia más equitativa, donde empresas pequeñas tienen la posibilidad de innovar y posicionarse en nichos de mercado.

Desafíos y consideraciones éticas

A pesar de sus ventajas, la aplicación de IA en suplementos plantea retos importantes:

• Regulación: los entes sanitarios aún no cuentan con marcos claros para evaluar productos desarrollados mediante algoritmos.
   

• Sesgo de datos: si los algoritmos se entrenan con bases limitadas (por ejemplo, estudios realizados solo en poblaciones europeas), los resultados podrían no ser representativos para otras regiones.
   

• Privacidad: la utilización de datos genéticos y biométricos de los consumidores exige protocolos estrictos de confidencialidad y consentimiento informado.
   

Abordar estos puntos será clave para garantizar que la innovación avance de manera responsable y sostenible.

Conclusión

La inteligencia artificial y la ciencia de datos están redefiniendo el futuro de los suplementos. Desde acelerar la investigación hasta validar claims, pasando por optimizar formulaciones y mejorar la transparencia, estas herramientas se consolidan como aliadas indispensables para la industria.

El impacto no solo se traduce en productos más seguros, efectivos y personalizados, sino también en una innovación más accesible para empresas de distintos tamaños y regiones.

En América Latina, la combinación de IA con la riqueza en biodiversidad promete posicionar a la región como protagonista en el descubrimiento de nuevos ingredientes funcionales.