La nueva generación de apps para contar calorías ha llegado con promesas audaces: basta con tomar una foto de tu comida y la inteligencia artificial hará el resto. Atrás quedaría la necesidad de pesar alimentos, buscar en bases de datos interminables o calcular porciones a ojo. Herramientas como Cal AI, SnapCalorie y Calorie Mama aseguran poder identificar alimentos, calcular porciones y estimar el aporte calórico con un simple clic. Pero, ¿funciona realmente esta tecnología?
Cómo debería funcionar esta tecnología
La idea suena atractiva y moderna: haces una foto a tu plato, y una red neuronal entrenada en miles de imágenes reconoce los ingredientes, estima el tamaño de las porciones y calcula las calorías. En teoría, es la solución perfecta a los errores humanos que suelen surgir al llevar un registro de lo que comemos.
La aplicación Cal AI, por ejemplo, solicita una imagen bien iluminada y clara del alimento, preferiblemente con un objeto de referencia (como una moneda o la mano) para calcular el volumen. Una vez analizada la foto, el usuario debe revisar y corregir lo que la IA haya detectado.
El problema: la teoría se estrella contra la realidad
En la práctica, la inteligencia artificial comete errores que rozan lo absurdo. Un simple experimento con una manzana Pink Lady terminó con la app Cal AI identificándola como «tikka masala». Incluso tras colocar la manzana sobre una balanza y mostrar su código de barras, el resultado fue una estimación de 80 calorías, cuando su peso indicaba que el valor correcto debía rondar las 120. Un 33% de subestimación.
Cuando se trató de una comida más compleja (ensalada con tofu frito, garbanzos, queso feta, verduras y vinagreta), los errores se multiplicaron. El tofu fue identificado como picatostes, y el aliño brillaba por su ausencia en el cálculo de calorías, pese a que el plato claramente estaba bañado en aceite. El resultado: 450 calorías estimadas cuando, con los ingredientes reales, debió haber rondado las 850.
El principal obstáculo: las fotos no son suficientes
La razón de fondo es técnica pero sencilla de entender. Una foto captura un objeto tridimensional en dos dimensiones. Esto limita la capacidad del sistema para evaluar el volumen y, por tanto, calcular con precisión las porciones. Incluso con referencias visuales, la estimación del volumen desde una imagen sigue siendo una tarea propensa a errores.
También se suma la enorme variabilidad en los platos caseros. Unas lentejas pueden llevar chorizo, otras no. Un puré de patata puede estar cargado de mantequilla o ser completamente vegano. Las imágenes, por sí solas, no tienen suficiente información para captar estas diferencias.
Comparando con otras apps del mismo estilo
Al probar otras apps como SnapCalorie, la precisión mejora levemente. Estimó con mayor acierto el valor calórico de la manzana y permitió incluir notas adicionales para aclarar ingredientes no visibles. Esta funcionalidad ayuda, pero pone en evidencia el problema central: si tienes que escribir lo que comes para que la IA acierte, ¿no es más fácil usar una app de registro tradicional?
Calorie Mama, por su parte, ofrecó la peor experiencia. Identificó erróneamente la ensalada completa como «tofu», ignorando todos los demás ingredientes. Y después pidió que se confirmara el tamaño de la porción, anulando cualquier automatismo que se esperara de una app de este tipo.
Más tiempo invertido y peores resultados
El objetivo de estas herramientas es hacer la vida más fácil, pero en la práctica, terminan demandando tanto tiempo como las alternativas clásicas. Corregir errores, ajustar cantidades, verificar resultados… todo eso anula el supuesto beneficio de la automatización.
Y lo que es peor: los errores no son triviales. Subestimar las calorías de forma sistemática puede llevar a una falsa sensación de control, especialmente peligrosa para quienes buscan perder peso o controlar algún problema de salud. Sobreestimar, en cambio, puede fomentar restricciones innecesarias o ansiedad alimentaria.
Cuestionando la filosofía del conteo calórico
Este tipo de tecnología parte de la idea de que contar calorías con precisión es esencial para estar sanos. Pero muchas investigaciones han demostrado que un enfoque tan meticuloso puede convertirse en un problema en sí mismo. El comer intuitivo, una filosofía que prioriza las señales internas del cuerpo (hambre, saciedad, energía), ha mostrado resultados positivos tanto en salud física como mental.
También es cierto que para quienes necesitan guía o educación alimentaria, aprender a leer etiquetas, identificar porciones razonables y entender qué nutrientes incluye cada alimento puede ser muy útil. Pero apoyarse en una foto de baja calidad y un algoritmo poco preciso para tomar decisiones sobre la alimentación no parece el camino ideal.
Lo que realmente funciona
Para quienes buscan tener una idea aproximada de cuántas calorías tiene una banana o una rebanada de pan, estas apps podrían servir como referencia. Pero si la meta es un seguimiento preciso, la balanza de cocina y una base de datos fiable siguen siendo herramientas más efectivas.
A la larga, priorizar la calidad de los alimentos sobre la cantidad exacta de calorías suele ser una estrategia más sostenible. Escuchar al cuerpo, observar los niveles de energía, el estado de ánimo y la saciedad pueden darnos pistas mucho más valiosas que cualquier app.