Presentamos el Planificador de comidas de inteligencia artificial, una solución desarrollada para generar planes completos de 7 días, vegetarianos, adecuados para personas con diabetes y diseñados para la salud cardiovascular.
La aplicación crea menús equilibrados centrados en cocinas del norte y sur de India y en la cocina china, extrayendo platos desde una base de datos gestionada por el usuario. El motor principal usa la Gemini API y una ingeniería de prompts que solicita una salida estrictamente estructurada en JSON con todo el plan semanal, garantizando reglas sanitarias como índice glucémico bajo, grasas saturadas bajas y sodio contenido. Además el sistema aprovecha la IA para funciones dinámicas como generar recetas para platos personalizados y ofrecer retroalimentación nutricional instantánea cuando un usuario intenta intercambiar una comida.
La experiencia de desarrollo fue muy valiosa y sorprendentemente fluida. Definir un esquema JSON rígido para la planificación permitió obtener estructuras complejas y predecibles, lo que simplificó enormemente la integración frontend y la lógica de la aplicación. Aprendimos que con las instrucciones adecuadas el modelo deja de ser un simple generador de texto y se convierte en un potente motor de datos autoajustable.
Otro aprendizaje clave fue la eficiencia de delegar la lógica de gestión de la base de datos a la IA. En lugar de implementar multitud de reglas manuales para comprobar que un plan cumple con criterios diabetes friendly y heart healthy, se integraron estas restricciones en el prompt del sistema. El modelo gestiona el filtrado y el balance de platos actuando como planificador inteligente y verificador de reglas a la vez.
Lo más sorprendente fue la capacidad del modelo para manejar restricciones en capas y retroalimentación contextual. Por ejemplo al proponer un intercambio de comida la IA no se limita a sustituirla sino que aporta una justificación nutricional inmediata indicando cambios en fibra, sodio o grasa, lo que permite decisiones informadas y personalizadas.
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