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Contar calorías con foto: lo que una app con IA sí puede hacer

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Quieres una app a la que apuntas con el teléfono y te dice qué hay en el plato. Esa app ya existe, varias en realidad, y funcionan mejor de lo que parece — siempre que sepas qué parte del número está medida y qué parte es una estimación.

Demostración ilustrada. Los pasos usan las palabras de la propia app; los números son un ejemplo.

Nosotros estamos construyendo una de estas apps, así que toma nuestro entusiasmo con cautela. Pero todo lo que hay en esta página se puede comprobar, y donde la tecnología es débil lo decimos — lo descubrirías en la segunda semana de todos modos.

Qué pasa cuando haces la foto

Detectar el plato

Primero el modelo encuentra el plato en la imagen y lo separa de la mesa, del vaso de al lado, de tu mano.

Separar cada alimento

Después divide el plato: esto es arroz, esto es la carne, esto es la ensalada. Con alimentos que están visiblemente separados, este paso ya funciona muy bien.

Comparar con la biblioteca

Cada zona recibe un nombre y un grado de certeza. “Arroz blanco” es fácil. “Alguna salsa oscura” no lo es — y la salsa a veces tiene más calorías que lo que hay debajo.

Estimar la porción

Esta es la parte difícil. Una foto es plana y no tiene profundidad; la cantidad se deduce del tamaño aparente, del plato como referencia y de las porciones habituales. Aquí está casi todo el error.

Lo más útil que se puede entender: lo que se estima no son las calorías, son los gramos. Con los gramos, la caloría es solo una consulta. Son los gramos los que vale la pena revisar.

Dónde la foto es fiable

  • Platos donde los alimentos están visiblemente separados — proteína, guarnición, verdura, sin tocarse.
  • Alimentos con forma fija: un huevo, una manzana, una rebanada de pan, un muslo de pollo.
  • Lo que comes a menudo. Después de corregirlo una vez, una app bien hecha no debería volver a equivocarse con esa comida.
  • La dirección de una semana. Aunque haya error en cada comida, el rumbo de la semana suele ser correcto — y eso es lo que la mayoría quiere saber.

Dónde falla — y por qué

  • Aceite, mantequilla y salsas. Casi no se ven en una foto y tienen muchas calorías. Cuánto aceite llevó el sofrito, ninguna cámara lo ve.
  • Guisos y todo lo mezclado. El modelo necesita bordes visibles, y un guiso no los tiene.
  • Arroces y legumbres con todo encima. Si las lentejas o los frijoles cubren medio plato, la foto no sabe cuánto arroz hay debajo.
  • Productos envasados. Para un yogur, una barrita o galletas de paquete, el código de barras es simplemente mejor — es una coincidencia exacta; la foto, una suposición bien fundada.
  • Un plato ya empezado. Haz la foto antes de comer. Media comida en la foto es una suposición sobre la otra mitad.

Qué significa “gratis” de verdad

“Gratis para descargar” no es un cupo gratuito. Antes de dedicar una tarde a configurar una app, averigua cuántas estimaciones tienes antes de que aparezca la pantalla de pago — ese es el número que decide si seguirás usándola dentro de unos meses.

La versión gratuita viene con un cupo: diez estimaciones con IA al día, y ninguna cuenta — la app no te pide iniciar sesión en ningún sitio. El cupo aplica a la estimación, nunca al diario: registra todas tus comidas, escribe tú mismo lo que comiste cuando se acabe el cupo, y las preguntas de seguimiento siguen llegando. Pagar es para quien lo supera a menudo — amplía el cupo de estimaciones y abre los resúmenes más largos.

Lo que estamos construyendo — y si ya se puede usar aquí

Plateknow hace los cuatro pasos de arriba y te enseña el segundo: ves cómo se separa el plato, y eso es lo que hace creíble el número. Cada resultado tiene una corrección siempre visible. Las porciones van en fracciones. Y hay un modo sin ningún objetivo de calorías, que solo registra el día.

Unas horas después de comer, la app hace una pregunta: energía, concentración, ánimo, digestión, saciedad. La respuesta queda junto a esa comida. Al cabo de unas semanas, eso es un diario de lo que apareció junto — sin afirmar nunca que sabe por qué.

Plateknow aún no está en las App Store de habla hispana. Por ahora ha salido en once países, y ninguno es hispanohablante. Mientras tanto, la entrada es una plaza de prueba — aquí abajo, limitada y sin restricción de país.

¿La app está en español?

Sí. La app entera está en español — los textos de la pantalla de la demostración de arriba son sus propias palabras.

¿Necesita internet?

Para la estimación con IA, sí, porque el modelo funciona en un servidor. Registrar, responder las preguntas y ver los resúmenes funciona sin conexión. Lo que se envía no es la foto entera, solo el plato recortado sobre un fondo vacío.

¿No es mejor el código de barras?

Para lo envasado, sin duda. La estimación con foto es para la comida sin código de barras — que, para la mayoría de la gente, es casi todo lo que come.