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Mª Amparo Pérez Benajas, Nicolás Berto Maurandi, Martín Costal Millán, Javier Martínez Porral, Andrés Pérez Peña, Elena Mengual Lorente
Fundamentos: A pesar del incremento de conocimiento y regulación nutricional en Europa, persiste una brecha entre información disponible y decisiones alimentarias saludables. Este estudio analiza necesidades reales en el hogar para diseñar NUTRICESTA, un asistente alimentario ético basado en IA, enfocado en planificación alimentaria y compra saludable.
Métodos: Estudio cualitativo exploratorio con 24 familias del Mercado Central de Valencia (enero-mayo 2025).
Muestreo intencional estratificado por tipología familiar. Metodología Design Thinking para co-creación del artefacto IA mediante entrevistas semiestructuradas y simulación prototipo Wizard of Oz. Análisis temático inductivo asistido por IA. Evaluación de aceptación mediante TAM.
Resultados: Se identificaron 58 barreras agrupadas en 4 dimensiones: organización familiar (34,3%), brecha cognitiva en etiquetado (22,9%), logística de compra (14,3%) y diversidad cultural (28,6%). NUTRICESTA incluyó cinco módulos que cubrían el 81% de las barreras. Alta satisfacción teórica (NPS 8,4/10) pero baja implementación real (solo 33,3% siguieron más del 20% del menú propuesto).
Conclusiones: NUTRICESTA presenta alto potencial para reducir barreras en la planificación alimentaria familiar. La brecha entre intención y comportamiento real requiere estrategias conductuales adicionales. El modelo propone una nueva categoría de asistente nutricional doméstico, ético y contextualizado.
Background: A gap persists between available nutritional information and healthy domestic food decisions.
This study analyzes real household needs to design NUTRICESTA, an ethical AI-based food assistant focused on food planning and healthy shopping.
Methods: Qualitative exploratory study with 24 families from Valencia Central Market (January-May 2025).
Purposive sampling stratified by family typology. Design Thinking methodology for IA artifact co-creation through semi-structured interviews and Wizard of Oz prototype simulation. AI-assisted inductive thematic analysis. Acceptance evaluation using TAM.
Results: 58 barriers were identified grouped into 4 dimensions: family organization (34.3%), cognitive gap in labeling (22.9%), shopping logistics (14.3%) and cultural diversity (28.6%). NUTRICESTA included five modules covering 81% of barriers. High theoretical satisfaction (NPS 8.4/10) but low real implementation (only 33.3% followed more than 20% of proposed menu).
Conclusions: NUTRICESTA presents high potential to reduce barriers in family food planning. The gap between intention and real behavior requires additional behavioral strategies. The model proposes a new category of domestic, ethical and contextualized nutritional assistant.
