IMDEA Nutrición e IBM han incorporado agentes de inteligencia artificial a la plataforma GENYAL para automatizar parte de la gestión de ensayos clínicos nutricionales. El piloto ha reducido un 93% el tiempo que los investigadores dedican a procesar tres formularios por voluntario: de 71 minutos a menos de cinco. El resultado sitúa el principal efecto de la tecnología en una tarea operativa concreta, intensiva en datos y hasta ahora muy manual.
Los agentes de IA en ensayos clínicos nutricionales intervienen en varias fases del tratamiento de la información. Validan los datos introducidos, detectan posibles incoherencias en las respuestas de los participantes, resuelven dudas a partir de documentación aprobada por los investigadores y automatizan la identificación de los alimentos incluidos en los registros dietéticos.
Este trabajo forma parte de los estudios de intervención nutricional con personas gestionados mediante GENYAL. La plataforma permite evaluar la respuesta del organismo al consumo de dietas, alimentos funcionales, ingredientes o complementos alimenticios, y medir los cambios producidos en distintos parámetros relacionados con la salud. El objetivo es obtener información más precisa sobre los efectos de cada intervención.
Agentes especializados para ordenar datos heterogéneos
La automatización responde al volumen y la diversidad de la información manejada durante estos ensayos. Los equipos trabajan con variables antropométricas, bioquímicas y ómicas, además de datos sobre alimentación, estilo de vida y genética. La combinación de fuentes obliga a revisar formularios, resolver incidencias y mantener criterios homogéneos antes de que la información pueda utilizarse en el análisis científico.
Para desplegar los agentes especializados, el piloto utiliza watsonx.orchestrate. También recurre a IBM Bob para acelerar su desarrollo y facilitar que los investigadores amplíen las capacidades de la herramienta. La tecnología se integra así en el flujo de trabajo del estudio, en lugar de funcionar como una aplicación independiente a la que trasladar posteriormente los datos.
La plataforma permite además monitorizar en tiempo real la cumplimentación de los formularios, los retrasos y las revisiones pendientes. Según el planteamiento del proyecto, esta supervisión ayuda a reducir errores y tareas manuales, así como a mejorar la homogeneidad de los datos. El indicador cuantificado hasta ahora se concentra, sin embargo, en la eficiencia del proceso: el ahorro de tiempo para los investigadores, y no un resultado clínico o científico derivado de las intervenciones.
Ana Ramírez de Molina, directora del Instituto IMDEA Nutrición, vincula el proyecto con un cambio en la organización del trabajo científico: «no solo se trata de contar con investigadores que utilizan herramientas digitales, más bien los casos de uso que estamos desarrollando muestran procesos en los que personas, datos, algoritmos y agentes inteligentes trabajan de forma coordinada».
Menos carga para investigadores y participantes
El efecto sobre los voluntarios es más limitado en términos de tiempo, aunque también medible. La cumplimentación ha pasado de 65 a 55 minutos. El sistema ofrece soporte para resolver dudas en tiempo real y genera un informe comprensible sobre sus hábitos nutricionales, dos funciones orientadas a facilitar la participación y reducir incidencias durante la recogida de información.
La diferencia entre ambos ahorros muestra dónde se concentra de momento el valor operativo del piloto. Mientras el participante reduce diez minutos su dedicación, el equipo investigador elimina más de una hora de gestión por cada conjunto de tres formularios. En estudios con múltiples voluntarios, esa reducción puede liberar capacidad para revisar casos que requieran atención, supervisar la calidad de los datos y dedicar más recursos a tareas de análisis.
El proyecto fue presentado el 7 de octubre de 2026 como una aplicación ya incorporada a estudios de intervención nutricional. Su alcance se limita a un piloto sobre procesos específicos de GENYAL, pero ofrece una referencia cuantificada para valorar la introducción de agentes especializados en investigación: automatizar operaciones delimitadas, trabajar sobre documentación validada y mantener la supervisión del equipo científico.
La automatización entra en el ciclo de investigación
IBM encuadra esta colaboración en un modelo más amplio de uso de tecnología durante las distintas fases del proceso científico. Javier González, director ejecutivo del Sector Público de IBM en España, lo explica así: «hemos desarrollado el concepto de “Lab of the Future”, con la idea de utilizar tecnología a lo largo de todo el ciclo científico, desde la hipótesis hasta el descubrimiento. La idea es acortar los ciclos, pasando de meses a días, y liberando al investigador de tareas que pueden ser fácilmente automatizadas».
En GENYAL, esa ambición se materializa por ahora en la gestión de formularios, los registros dietéticos y el seguimiento de incidencias. Es un ámbito acotado, pero relevante para organizaciones científicas y sanitarias que manejan información diversa y procesos repetitivos. La consecuencia inmediata para el equipo de investigación es concreta: recuperar más de una hora de trabajo por voluntario en la gestión de tres formularios y reasignarla a actividades que requieren criterio científico.
