La transformación digital en salud y alimentación exige que profesionales de la nutrición comprendan, evalúen y apliquen herramientas de inteligencia artificial (IA) de manera crítica, ética y efectiva. Actualmente, la IA se aplica en tareas clínicas clave —como la síntesis de historias clínicas, el apoyo diagnóstico, la estratificación de riesgos, la evaluación dietaria, la personalización de planes nutricionales y el seguimiento remoto de pacientes—, y también está revolucionando el ámbito comunicacional y de marketing en salud, mediante el diseño de estrategias digitales personalizadas, generación automatizada de contenidos y optimización de la interacción con pacientes y comunidades online (1,2).

Estas aplicaciones no solo impulsan la innovación clínica, sino también la capacidad de los nutricionistas de comunicar con mayor impacto, mejorar la adherencia a los programas nutricionales y ampliar el alcance de sus servicios en entornos digitales (3).

En este contexto, el Diplomado en Inteligencia Artificial para la Transformación de la Práctica Nutricional ofrece un marco conceptual sólido, entrenamiento práctico en la personalización y soporte nutricional mediante IA, herramientas para optimizar la comunicación y el marketing digital con IA, y una experiencia integradora de proyecto aplicado con impacto real en la práctica profesional. Está dirigido principalmente a nutricionistas —y abierto a otros profesionales de la salud y áreas afines— que aspiren a liderar iniciativas de innovación clínica y comunicacional, implementar flujos de trabajo mejorados con IA y comunicar resultados de manera transparente y efectiva a pacientes, usuarios, equipos directivos y autoridades sanitarias.

El programa aborda dimensiones críticas para la implementación responsable de la IA en nutrición y salud, como la protección y confidencialidad de datos clínicos, la interoperabilidad entre plataformas digitales, la equidad en el acceso a tecnologías innovadoras, y la evaluación crítica de soluciones digitales. Asimismo, se analizan modelos de adopción y escalamiento adaptados a distintos contextos —desde atención primaria hasta clínicas privadas y emprendimientos digitales— con el fin de garantizar su aplicabilidad y sostenibilidad (4,5).

Finalmente, con un enfoque interdisciplinario (salud–tecnología–gestión), se prioriza la aplicabilidad práctica: desde el análisis de modelos y herramientas de procesamiento de lenguaje natural (PLN), clasificación y predicción, hasta el uso de IA en marketing digital y comunicación en salud. Todo ello se integra en el proyecto final, en el cual los estudiantes desarrollan soluciones con impacto directo en: atención nutricional clínica, servicios hospitalarios, alimentación institucional, innovación alimentaria, marketing digital en salud, investigación y desarrollo, educación y capacitación, así como gestión de datos clínicos y soporte a decisiones.