¿Aumenta el margen de error con un porcentaje de grasa corporal más alto? Un estudio sobre relojes inteligentes revela una incómoda verdad

¿Aumenta el margen de error con un porcentaje de grasa corporal más alto? Un estudio sobre relojes inteligentes revela una incómoda verdad

La "500kcal" mostrada en el brazo es un valor estimado, no una medición

Al terminar el ejercicio, el smartwatch muestra "500kcal consumidas". La satisfacción de ver el esfuerzo reflejado en un número puede llevar a algunos a pensar "Está bien comer postre". Sin embargo, esas 500kcal no son medidas directamente en el cuerpo. Son un valor estimado calculado por un algoritmo propio del fabricante, utilizando datos como la frecuencia cardíaca, el movimiento del brazo, la edad, el sexo, la altura y el peso.

Esta diferencia no es solo una cuestión de palabras. Si solo se observa la pantalla como una referencia de ejercicio, se puede tolerar cierto margen de error. Pero si se utiliza como un "presupuesto" para determinar la ingesta calórica durante la pérdida de peso, el error puede traducirse directamente en una discrepancia en la cantidad de comida. Nuevas investigaciones sugieren que esta discrepancia varía no solo entre dispositivos, sino también según el porcentaje de grasa corporal.


Comparación de cuatro modelos populares con "gas de respiración"

El equipo de investigación de la Universidad Internacional de Florida examinó cuatro dispositivos: Apple Watch Series 8, Fitbit Sense 2, Samsung Galaxy Watch 5 y Garmin Forerunner 955. Los participantes fueron 58 adultos hispanos de entre 18 y 50 años, con una edad promedio de 23 años. Los participantes realizaron un ejercicio de 10 minutos en una bicicleta reclinada, alternando cada dos minutos entre intensidad moderada y alta. Antes y después del ejercicio, se establecieron períodos de descanso y recuperación de 5 minutos cada uno, y el modo de ejercicio del reloj funcionó durante estos 20 minutos en total.

El estándar utilizado fue el dispositivo de medición metabólica COSMED K5, que analiza el oxígeno y el dióxido de carbono en la respiración para determinar el consumo de energía. A diferencia de la información indirecta obtenida de la muñeca, este método evalúa el metabolismo a partir del gas respiratorio y se utiliza como estándar de comparación en el laboratorio.

El equipo de investigación examinó el "sesgo", que es la diferencia entre el valor del reloj y el estándar, el "error absoluto", que mide la magnitud de la diferencia sin importar si es positiva o negativa, y el "error porcentual absoluto", que es el porcentaje de error respecto al valor estándar. Si no se distingue entre estos, se puede pasar por alto el fenómeno de "aunque el promedio sea correcto, individualmente puede haber grandes desviaciones".


Garmin y Samsung sobreestiman, Apple tiene una desviación relativamente pequeña

Al comparar las mediciones que cumplen con los estándares de calidad de datos, el sesgo promedio fue de +21.6kcal para Apple, +68.6kcal para Garmin y +56.8kcal para Samsung. Esto significa que, en estas condiciones, los tres dispositivos mostraron en promedio un valor más alto que el real, siendo la sobreestimación de Garmin y Samsung especialmente significativa.

El sesgo promedio de Fitbit fue de +3.1kcal, lo que a primera vista parece el más preciso. Sin embargo, no se puede concluir que "Fitbit es preciso" solo con este número. En Fitbit, se produjeron 7 valores anómalos que superaron el 450% del valor estándar, lo que representa aproximadamente el 13% de las pruebas de este dispositivo. El promedio de +3.1kcal se calculó después de excluir estos valores anómalos, y antes de la exclusión, el sesgo promedio se expandió a +128.6kcal. También hubo mediciones en las que no se obtuvo ningún valor.

Además, el error absoluto en la estimación del modelo para el promedio de grasa corporal de los participantes fue de aproximadamente 25.2kcal para Apple, 18.8kcal para Fitbit, 47.9kcal para Garmin y 41.0kcal para Samsung. Es importante tener en cuenta que el valor bajo de Fitbit se debe al análisis que excluyó los valores anómalos significativos. En el estudio en general, se informó que la mediana del error porcentual absoluto típico variaba entre aproximadamente 15% y 25% según el dispositivo.

Sin embargo, esto no es un ranking que diga "Apple siempre es preciso" o "Garmin siempre sobreestima en aproximadamente 70kcal". Los resultados se obtuvieron bajo condiciones limitadas: modelos específicos, ejercicio en bicicleta de corta duración y características de los participantes. Los resultados pueden variar en carreras al aire libre, entrenamiento de fuerza, vida diaria o con dispositivos de otras generaciones.


A mayor porcentaje de grasa corporal, mayor error en todos los dispositivos

Lo más destacado de este estudio es que a medida que aumenta el porcentaje de grasa corporal, el error en la estimación de calorías aumentó en las cuatro marcas. La forma en que el error aumentó varió según la marca, con el error porcentual expandiéndose más rápidamente en Fitbit y Garmin que en Apple, y el error absoluto aumentando notablemente en Garmin y Samsung.

No se puede determinar con certeza por qué el porcentaje de grasa corporal afecta el error solo con este experimento. Muchos relojes combinan un sensor óptico de frecuencia cardíaca que lee cambios en el flujo sanguíneo al iluminar la piel con un sensor de aceleración. Es posible que el grosor del tejido subcutáneo, el flujo sanguíneo, el movimiento del tejido blando durante el ejercicio y el ajuste del reloj en la muñeca afecten la señal. Además, si los datos utilizados para entrenar y ajustar el algoritmo no incluyen suficiente diversidad corporal, es posible que el error sea mayor en ciertos tipos de cuerpo.

Por otro lado, en el rango de clasificación de Fitzpatrick III a V investigado, no se encontró una relación clara entre el tipo de piel y el error. Sin embargo, solo cuatro personas tenían el tipo V, el más pigmentado, y los tipos I, II y VI no fueron incluidos. No se puede generalizar que "el color de la piel no afecta la precisión".


El titular "Perjudicial para la dieta" no es algo que el estudio haya demostrado directamente

Hay un punto importante. Este estudio midió la precisión de la estimación del consumo de energía durante el ejercicio, pero no siguió a las personas que usaron smartwatches para ver si realmente ganaron peso o fracasaron en la pérdida de peso. Por lo tanto, afirmar que "los smartwatches perjudican la dieta" es una interpretación que va un paso más allá.

Aun así, se puede entender el riesgo. Por ejemplo, si el reloj sobreestima el consumo y la persona compensa completamente con la comida, el déficit calórico previsto será menor. Si los errores se acumulan en la misma dirección, podría ocurrir que "según los cálculos debería perder peso, pero el peso no cambia". El responsable del estudio también advierte que tratar las cifras mostradas como números precisos puede resultar en una discrepancia de varios cientos de kcal por semana, convirtiendo un déficit en un superávit.

Por otro lado, temer al error y reducir drásticamente la ingesta también es peligroso. La recuperación y el ejercicio continuo requieren energía, y una restricción de ingesta significativa no se justifica solo porque la pantalla no sea precisa. El problema no es usar el reloj en sí, sino tratar los valores estimados como si fueran cifras contables precisas.


En las redes sociales coexisten "no es confiable" y "me funciona"

Este estudio se publicó a finales de julio de 2026, y hasta donde se pudo verificar en búsquedas públicas, las reacciones en redes sociales al estudio en sí aún son limitadas. Al ampliar la vista a publicaciones de usuarios relacionadas, el debate se divide en tres grandes grupos.

 

El primero es el enfoque pragmático de "no confiar en el valor absoluto y usarlo como referencia". En una publicación de Reddit que cuestionaba la precisión de las calorías mostradas por el Apple Watch, había comentarios que sugerían ignorar las cifras del reloj y centrarse en la percepción personal, o usarlo junto con una correa para el pecho como una línea base. Esta actitud de aceptar que "fuera del laboratorio es solo una estimación" coincide con la sugerencia de los investigadores.

El segundo es la confusión ante la gran diferencia al cambiar de marca. En un hilo donde un usuario que cambió de Apple Watch a Garmin informó una diferencia de 300-400kcal en el total diario, algunos dijeron que "Garmin se acerca más a mis mediciones", mientras que otros compartieron experiencias opuestas diciendo que "es aproximadamente 500kcal menos que mi consumo total". La gran variabilidad individual hace evidente que no se puede determinar la superioridad solo con un ejemplo de redes sociales.

El tercero es la observación de que "puede que la definición de los números comparados sea diferente". En una publicación que reportaba una diferencia de 778kcal entre Apple Watch y Fitbit, se sugirió verificar si no se estaban confundiendo las calorías activas con el total de calorías consumidas, incluidas las del metabolismo basal. Aunque se use la misma palabra "calorías consumidas", el alcance puede variar según la aplicación o el dispositivo. Comparar capturas de pantalla entre marcas no necesariamente equivale a comparar precisión.

Además, hay usuarios que dicen que "al cotejar el registro de comidas y el cambio de peso, la estimación del reloj fue bastante precisa en mi caso". Esto es perfectamente posible, pero la experiencia individual no es una verificación controlada. Las redes sociales pueden proporcionar información sobre la diversidad de errores y el uso de los usuarios, pero no son una encuesta representativa ni una base para clasificaciones de productos. El hecho de que existan experiencias que parecen contradecir los resultados del experimento actual es una razón más para centrarse en las tendencias a largo plazo dentro de cada individuo en lugar de en los valores absolutos.


Cinco reglas para aprovechar el smartwatch en la dieta

Primero, no vincular directamente las calorías mostradas con "la cantidad adicional que se puede comer". Compensar completamente con comida cada vez que se muestra un valor después del ejercicio puede ser perjudicial para quienes experimentan una sobreestimación continua. Sin embargo, no hay suficiente evidencia para indicar cuánto se debe restar uniformemente, por lo que se debe evitar una corrección extrema.

Segundo, mantener actualizados los perfiles de peso, altura, edad, etc., y elegir el modo de entrenamiento que se adapte al tipo de ejercicio. Asegurar que la correa esté ajustada en la muñeca para que no se desplace, y mantener los sensores limpios. Los fabricantes también explican que el estado de uso, el flujo sanguíneo de la piel, el frío, los tatuajes y los ejercicios que implican doblar la muñeca pueden afectar la medición de la frecuencia cardíaca. Aunque hay partes que se pueden mejorar con actualizaciones y calibraciones, las limitaciones inherentes del algoritmo no desaparecen por completo.

Tercero, no comparar simplemente los números entre diferentes dispositivos. Continuar con el mismo dispositivo, el mismo modo de ejercicio y condiciones similares para observar cambios relativos como "¿he aumentado mi actividad respecto a la semana pasada?". Los artículos de investigación también indican que, aunque la precisión de los valores absolutos sea baja, no se niega el uso para seguir cambios dentro de un individuo.

Cuarto, basar las decisiones de pérdida de peso en múltiples informaciones como la tendencia del peso durante varias semanas, los registros de comidas, la sensación de hambre y el rendimiento en el ejercicio. El peso diario fluctúa con el agua, por lo que es mejor observar promedios móviles o semanales en lugar de cambios diarios. Los números del reloj deben ser solo uno de los elementos de juicio.

Quinto, las personas con enfermedades crónicas como la diabetes, quienes manejan energía con fines médicos o quienes tienen antecedentes de trastornos alimentarios deben consultar con un médico o nutricionista en lugar de ajustar la dieta solo con las cifras mostradas por los wearables. La visualización de calorías consumidas no es un valor de diagnóstico de un dispositivo médico.


No olvidar que es un estudio de pequeña escala y condiciones únicas

La fortaleza del estudio radica en que se colocaron los cuatro dispositivos en los mismos participantes y se compararon directamente con el análisis de gas respiratorio. Sin embargo, también hay muchas limitaciones. Los participantes fueron 58 personas, un grupo pequeño, y se limitaron a adultos hispanos con un promedio de 23 años. El ejercicio fue solo una vez en una bicicleta reclinada, y no se evaluó la vida diaria ni el uso a largo plazo. El uso simultáneo de múltiples dispositivos puede haber afectado la posición y el ajuste de las correas.

Además, incluso si el dispositivo tiene un mecanismo para aprender y reajustarse a largo plazo, no se puede evaluar en un solo experimento. La exclusión de valores anómalos estaba prevista de antemano, pero los criterios numéricos específicos se determinaron al revisar los datos, y la exclusión tuvo un impacto particularmente grande en Fitbit. Los dispositivos investigados eran de la generación alrededor de 2022, por lo que los resultados no se pueden aplicar directamente a los modelos más recientes o al software actual.

Aun así, investigaciones anteriores han repetidamente informado que "aunque la frecuencia cardíaca se mide relativamente bien, el consumo de energía es difícil de estimar". Los resultados actuales son significativos porque no solo muestran que el problema persiste, sino que también indican que el error puede sesgarse según la constitución corporal.


Conclusión: no desechar los números, sino cambiar su papel

El valor de los smartwatches no reside solo en el valor absoluto de las calorías. Son útiles como herramientas para registrar el tiempo de ejercicio, verificar zonas de frecuencia cardíaca, notar el sedentarismo y motivar la continuidad. Por lo tanto, lo necesario no es dejar de usar el reloj, sino cambiar el papel de los números.

Considerar las calorías consumidas no como "dinero para liquidar", sino como "un indicador del rumbo general de la actividad". Seguir las tendencias a largo plazo con el mismo dispositivo y verificar la realidad con mediciones reales de la dieta y el peso. En lugar de seguir ciegamente los números mostrados en el brazo, utilizarlos como un material más es la forma más realista de relacionarse sabiamente con los smartwatches.


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