¿Cómo crear menú personalizado con Inteligencia Artificial para toda la familia en Navidad?

Getting your Trinity Audio player ready...

Estos días festivos nos reunimos en grupos de amistades y familia y muchas veces quizás no sabemos qué menú hacer para que todos los comensales salgan contentos.

A partir de ahora podemos crear menús personalizados con Inteligencia Artificial  y solucionar fácilmente el dilema de conciliar las diferencias alimentarias de grupos de personas.

Solo hay que seguir estos pasos:

 

1.Recopilar datos y crear base de datos de los comensales con sus características individuales.

• Número de miembros.

• Edades (para adaptar porciones y complejidad de platos).

• Gustos y aversiones (ingredientes, tipos de cocina).

• Alergias e intolerancias (gluten, lactosa, frutos secos, etc.).

• Preferencias dietéticas (vegetariano, vegano, bajo en carbohidratos, alto en proteínas, kosher, halal, etc.).

Actualmente la mejor app gratuita para hacer la base de datos es Google Sheets de Google Drive, dentro de tu Gmail, y puedes crear una hoja de cálculo similar a Excel e incluir ahí los datos, se puede utilizar igual desde móvil, tableta digital o ordenador (IOS, Android o Windows).

 

En la misma plataforma te aparece en el botón derecho la opción de convertir la hoja de cálculo en una Tabla dinámica.

 

2. Una vez tenemos los datos introducidos podemos solicitar directamente a Gemini de Google que te haga un menú para un día concreto y una hora que combine las necesidades personalizadas de todos los comensales, para que todos estén contentos con el resultado.

Si estás estudiando el Curso de IA en CIPSA puedes conseguir 12 meses gratis de Gemini Pro en este enlace.

3. Puede crear una tabla de base de datos de tu lista de la compra:

Ejemplo de la mia:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1eoIAtyZVPuqib2ZbmuhLh5nc4fOoqxmo5-QpL5VoNlE/edit?usp=sharing

 

Podemos solicitar a Gemini:

 

• Hacer lista de la compra inteligente grabándola en tu Alexa de Google dictándole por voz.

 

• Contar calorías y personalizar dieta según objetivos nutricionales personales y grupales de la familia.

 

• Adaptar menús diarios, semanales, mensuales, por persona, grupo, etc.

 

• Comparar precios en diferentes supermercados para obtener el mejor precio de cada producto.

 

• Receta para cocinar cada plato paso a paso, incluso automatizarlo con una máquina de cocina digitalizada.

 

• Automatizar compra básica  en supermercados en línea, para que nunca te quedes sin los productos esenciales en tu dieta, como agua, leche, pan, papel WC, gel, etc.

 

TIP EXTRA AHORRO: si compras frecuentemente en un mismo supermercado todo a la larga sale más económico si aprovechas los descuentos acumulados personalizados.

 

Objetivos del usuario que pueden variar en el tiempo:

• “Quiero comer más sano.”

• “Quiero probar nuevas recetas.”

• “Quiero gastar menos.”

• “Quiero planificar para X días.”

 

¿Cómo funcionará la APP con IA para crear el Menú ideal por dentro?

 

Core de la IA (Motor de generación de APP con IA de Menús)

Aquí es donde resides la magia, utilizando algoritmos de Machine Learning (ML) y Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN).

• Base de Datos de Recetas:

  • Miles de recetas con datos estructurados (ingredientes, pasos, tiempo de preparación, nutrientes, categoría, fotos, etc.).

  • Etiquetado exhaustivo (tags): “sin gluten”, “vegetariano”, “rápido”, “bajo en grasa”, “con pollo”, “pasta”, “desayuno”, “cena”, etc.

• Algoritmo de Recomendación:

  • Filtrado colaborativo: sugiere recetas que les gustaron a usuarios con perfiles similares.

  • Filtrado basado en contenido: recomienda recetas similares a las que al usuario le gustaron antes o a las que cumplen sus restricciones/preferencias.

  • Optimización multiobjetivo: el algoritmo no solo buscará “recetas que te gusten”, sino que también optimizará para:

    • Variedad: evitar repetir platos con frecuencia.

    • Balance nutricional: asegurar una ingesta adecuada de nutrientes a lo largo de la semana.

    • Aprovechamiento de ingredientes: priorizar el uso de lo que ya tienes o lo que se repite en varias recetas para reducir el desperdicio.

    • Tiempo de preparación: adaptarse al tiempo disponible.

    • Reducción de residuos: que un ingrediente comprado se use en varias comidas.

• PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural): para entender inputs del usuario como “no me gusta el brócoli” o “quiero algo con pollo y pocas calorías”. También para generar descripciones de menús o consejos.

• Generación de Texto (LLMs – Large Language Models): para crear descripciones de recetas, consejos nutricionales o incluso historias cortas sobre los platos, haciendo la experiencia más atractiva.

 

Salidas de la IA (Outputs para el Usuario):

• Generación de Menús Semanales/Diarios:

  • Desayuno, almuerzo, merienda, cena (con opciones de cambiar).

  • Con enlaces directos a las recetas completas.

• Lista de la Compra Inteligente:

  • Generada automáticamente a partir del menú.

  • Agrupada por categorías (frutas y verduras, lácteos, carnes, etc.).

  • Con posibilidad de editar/añadir manualmente.

  • Considerando los ingredientes ya presentes en el hogar.

• Sugerencias Personalizadas: “Basado en tu actividad, aquí tienes una cena rica en proteínas”, o “ya que te gustó esta receta de pasta, prueba esta otra”.

• Análisis Nutricional (Avanzado): Estimación de calorías, macronutrientes por plato o por día.

Llegados a este punto podemos obtener los resultados y automatizarlos con Google Docs para generar un menú escrito que sea visiblemente mejor en apariencia que un Excel o Hoja de Cálculo, también podríamos hacerlo utilizando plantillas de Canva.

 

Ahora bien también podremos crear una aplicación privada o pública para utilizarla online o en nuestros dispositivos móviles.

¿Cómo se crea la App con IA para un Menú personalizado?

Tecnología y Stack (Cómo se construye una APP)

Stack Tecnológico (Tech Stack)

Se refiere al conjunto de herramientas, lenguajes de programación, frameworks y servicios que se combinan para crear y ejecutar una aplicación de software.

Estos componentes trabajan juntos en capas (front-end, back-end, base de datos).

Ejemplos populares:

LAMP: Linux, Apache, MySQL, PHP/Python/Perl.

MERN: MongoDB, Express.js, React, Node.js.

MEAN: MongoDB, Express.js, Angular, Node.js. 

 

• Frontend (interfaz de usuario), lo que vemos de la APP, capa superior.

  • Móvil: React Native, Flutter (para iOS y Android con una sola base de código), Swift (iOS nativo), Kotlin (Android nativo).

  • Web (opcional): React, Angular, Vue.js.

 

• Backend (lógica de servidor y IA), capa interna.

Lenguajes: Python (indispensable para IA/ML), Node.js, Java.

Frameworks: Django/Flask (Python), Express (Node.js).

Bases de Datos: PostgreSQL, MongoDB (para datos de recetas, perfiles).

Servicios Cloud para IA:

• Google Cloud AI Platform,

• AWS SageMaker de Amazon.

• Azure ML (para entrenar y desplegar tus modelos de IA).

Puedes usar también APIs pre-entrenadas de NLP o Computer Vision (reconocimiento de imagen para ingredientes).

 

Modelos de IA:

• Machine Learning: Algoritmos de recomendación (SVD, ALS, Deep Learning para embeddings).
• Procesamiento de Lenguaje Natural: Modelos basados en Transformers (GPT, etc.) para entender el lenguaje y generar texto.
• Computer Vision (opcional avanzado): Para identificar ingredientes a través de la cámara del móvil.

 

Fases de Desarrollo de APP con IA

1. Investigación y Diseño (UX/UI): Wireframes, prototipos, flujo de usuario, diseño visual atractivo y fácil de usar.

2. Desarrollo del Backend: Base de datos, API, lógica de usuarios y gestión de recetas.

3. Desarrollo del Modelo de IA:

   • Recopilación y limpieza de datos: ¡fundamental! una buena base de datos de recetas etiquetadas.

   • Entrenamiento y evaluación de modelos: probar diferentes algoritmos y optimizar su rendimiento.

   • Despliegue del Modelo: integrar el modelo de IA en el backend para que la app pueda consultarlo.

   • Desarrollo del Frontend: construcción de la interfaz de usuario en móvil/web.

 

• Bubble.io 

Con esta web https://bubble.io/ puedes crear una App con IA gratuitamente, de forma similar a una web con WordPress.org.

Capacidades de IA: puedes integrar fácilmente modelos de IA conectándote a APIs externas, como las de OpenAI (ChatGPT, DALL-E) o servicios de Google Cloud AI, mediante sus conectores nativos o plugins. 

• Base 44 https://app.base44.com/

Es una plataforma de “vibe coding” o desarrollo sin código (no-code) que permite a los usuarios crear aplicaciones web funcionales completas (con backend, bases de datos, autenticación y hosting integrados) simplemente describiendo sus ideas y requisitos en lenguaje natural (texto). La IA interpreta las instrucciones y genera la estructura y el código necesarios, lo que acelera enormemente la creación de prototipos o herramientas internas.

Alternativas:

• Appy Pie

https://retool.com/

Capacidades de IA: Permite crear aplicaciones que usan IA para tareas específicas como chatbots, asistentes virtuales o generación de contenido, de forma guiada

• Microsoft Power Apps (Low-Code)

Capacidades de IA: Integra la funcionalidad de AI Builder, que permite añadir capacidades de IA (reconocimiento de texto, predicciones, procesamiento de formularios) a tus aplicaciones con pocos clics. 

• Google Teachable Machine y TensorFlow.js (enfoque técnico intermedio)

Google Teachable Machine: Es una herramienta basada en navegador que te permite crear modelos de IA simples (reconocimiento de imágenes, sonidos o poses) sin código, que luego puedes exportar e integrar en tu aplicación no-code o low-code.

TensorFlow.js: Para los que quieran un poco más de control, permite ejecutar modelos de machine learning directamente en el navegador web usando JavaScript

 

Google está desarropando este proyecto “Disco” para hacer Apps temporales sin necesidades de programar: https://labs.google/disco

 

También ha creado una App con la que puedes crear dashboards estilo Power BI sin necesidad de utilizar otras aplicaciones.

¿Qué es Antigravity de Google?

• Es una herramienta poderosa para desarrolladores de software, que utiliza agentes autónomos de IA para escribir, probar y depurar código por ti. 
• Puedes usar Google Antigravity para crear una aplicación de menús personalizados, pero tu rol cambiaría de programador manual a arquitecto de soluciones. 

https://antigravity.google/

 

+ info: https://help.apiyi.com/google-antigravity-ai-ide-beginner-guide-2025-en.html

Instalar en tu ordenador gratis 100%:

• Vista editor estilo VSCode
• Agent Ia manager
• Integrado Gemini 3 Pro IA
• Artefactos creados por Agentes IA para hacer trabajos relacionados.
• Todo usando Navegador Chrome de forma nativa para hacer el test de la App automáticamente.

+ info:

¿Cómo usar Google Antigravity para tu App de Menús?

“Quiero una aplicación web que pida al usuario sus restricciones dietéticas, alergias y objetivos de salud (ej. perder peso, ganar músculo)”.

“La aplicación debe generar un plan de menú semanal con recetas e ingredientes detallados”.

“Debe permitir al usuario guardar sus menús favoritos y ajustar las porciones”.

• Pídele a Antigravity que planifique el proyecto: 

El agente de IA descompondrá tu solicitud en tareas manejables

(ej. “crear base de datos de recetas”, “diseñar UI de preferencias de usuario”, “implementar lógica de generación de menús”).

• Supervisa y guía: el agente escribirá el código necesario (front-end y back-end) y lo probará. Puedes revisar su progreso y darle feedback o reglas adicionales si no funciona como esperas (ej. “Asegúrate de que la interfaz de usuario siga el estilo Material Design”). 

• Usar APIs de Google AI Studio/Cloud: El agente puede conectarse a servicios de Google (como la API de Gemini) para analizar texto libre sobre preferencias alimenticias o generar descripciones de recetas.
• Creación de la Base de Datos: Se puede pedir al agente que configure una base de datos (ej. mediante Google Cloud SQL o Firebase) para almacenar recetas e información del usuario. 

• “Cambia el tema de color principal a naranja”.
• “Añade una función para calcular calorías totales por día”. 

Fase de pruebas, puesta en marcha y mantenimiento:

Una vez construida con una web lo importante es probar la app en todo tipo de dispositivos multimedia y navegadores

• Pruebas (QA): funcionales, de usabilidad, de rendimiento, de seguridad.
• Lanzamiento y marketing: App Stores, redes sociales, publicidad.
• Iteración y Mejora: Recopilar feedback, analizar datos de uso y mejorar continuamente la app y el modelo de IA.

 

Desafíos y consideraciones

• Datos de Recetas: la calidad y cantidad de tu base de datos de recetas es CRÍTICA para la IA. Necesitas muchas recetas bien etiquetadas.

• Precisión de la IA: la IA nunca será 100% perfecta. Habrá que afinarla con el uso y el feedback.

• Usabilidad: aunque la IA sea potente, la app debe ser sencilla e intuitiva de usar.

• Privacidad: manejo sensible de los datos personales y preferencias alimentarias.

• Monetización: ¿Suscripción premium? ¿Afiliación con supermercados? ¿Publicidad contextual?

• Unicidad: ¿Cómo te diferencias de otras apps de recetas o planificadores de comidas? La personalización avanzada con IA y aplicar estrategia de Inbound Marketing es el punto fuerte y clave del éxito de una app.

Este es un proyecto ambicioso pero muy gratificante. Si tienes más preguntas sobre alguna fase específica, ¡no dudes en consultarme!

 

 

¿Quieres crear tu propia App con IA y lanzarla al mercado?

Infórmate sobre nuestros cursos especializados en [email protected].