Toda cifra de calorías es una estimación. Esta lo admite.
- Probado con 500 comidas pesadas en una báscula.
- A menos del 17% en una comida típica.
- Enseña lo que ha supuesto, para que puedas corregirlo.
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La foto te deja cerca. La pregunta cubre lo que la cámara no ve.
Apunta con la cámara. Unos segundos después hay un número. A veces algo que la cámara no ve lo cambiaría, como la mantequilla de la sartén. Entonces Snapkin te pregunta. Responder es un toque.
No esconde lo que ha supuesto.
Una cámara no ve el aceite de la sartén, ni el peso que se esconde bajo una salsa. Snapkin no elige una cifra en silencio para enseñarla como un hecho. Te dice qué ha supuesto.
Solo pregunta cuando la respuesta cambia las calorías.
Como mucho tres preguntas, y a menudo ninguna. Solo pregunta cuando la respuesta cambiaría las calorías de verdad.
Responder es un toque, no un formulario.
Unas pocas respuestas probables y un «No lo sé». Escribe la tuya si ninguna encaja. Sin buscar en una base de datos, sin pesar nada. Puedes saltártela y la comida se registra igual.
Una comida de ejemplo. Lo que medimos con 500 comidas pesadas está en la siguiente sección.
Comprobamos Snapkin con 500 comidas pesadas en una báscula
Unos investigadores pesaron y fotografiaron cada comida. Enviamos cada foto a Snapkin, igual que lo hace la app, y comparamos las calorías con la báscula. No se respondió ninguna pregunta: este es el primer número que ves.
Esta prueba la hicimos nosotros, así que tenlo en cuenta. No está revisada por otros científicos. Las comidas vienen de tres conjuntos públicos de investigación. Antes de cambiar el modelo de IA, volvemos a pasar las 500 y publicamos el resultado.
Tu báscula corrige lo que queda. Las cifras pueden ir un poco por arriba o un poco por abajo. Depende de tus comidas. La revisión mensual mide tu objetivo con las mismas cifras que tus comidas. Así que el error se anula, vaya hacia donde vaya.
Lo bastante preciso para llevar un registro. Y te enseña lo que ha supuesto.
Cada ingrediente muestra lo que Snapkin ha supuesto. La comida dice lo segura que está en conjunto. Cuando está adivinando, lo dice. Cuando se equivoca, se lo dices tú. Y te enseña el antes y el después.
La comida enseña lo segura que está.
Dice «Estimación sólida», «Mejor estimación» o «Muy aproximado». Eso resume cuánto del plato pudo ver, y cuánto tuvo que deducir.
Cada ingrediente enseña su supuesto.
«Un filete entero. Tamaño calculado a partir del plato.» «Frito en unos 8 g de aceite, incluidos en esta línea.» Puedes leer la frase que hay detrás del número.
Nombra su mayor incógnita.
Normalmente la grasa de cocinar, a veces la ración. Si puede cambiar mucho las calorías, te pregunta por ello. Responder es un toque.
Corregirla enseña el antes y el después.
Di que la ración era más pequeña. O di que se frió en mantequilla. La comida se actualiza, y el cambio queda marcado. Puedes deshacerlo. Durante la noche, puede guardar lo que le dijiste como una frase en su memoria.
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Y cuando se equivoca, se lo dices
No tienes que editar un número en un formulario hasta que te dé la razón. Hay un campo en cada comida. Ahí escribes lo que habrías dicho en voz alta.
- El arroz era más bien la mitad de eso.
- Había mucho más aceite en la sartén que eso.
- Esa era la mayonesa ligera, no la normal.
- La báscula estaba pesando el bol también.
- Solo me comí unos dos tercios.
- Era un bol hondo, no un plato.
Un antes y un después, por ingrediente.
No dice solo "la comida ahora son 858 kcal". Dice "patatas asadas, 260 → 200 g", con el nuevo total al lado. Ves cuál de tus palabras hizo qué.
Dice lo que había supuesto.
Su respuesta suele decir lo que había supuesto antes. Los números anteriores se quedan en el historial. Así te enteras de lo que estaba adivinando sobre tu cocina.
Se queda en la comida.
"Qué cambió · 1 corrección · +82 kcal" está debajo de los ingredientes. Ábrelo y ahí está todo el historial.
Nada de lo que tocas es definitivo.
Deshaz la última corrección, y la comida vuelve a lo que era. Puedes deshacer cada respuesta y cada corrección, una a una, empezando por la más reciente.
Qué midieron los estudios publicados, y cuándo lo midieron
No son nuestras cifras. Es lo que encontraron los estudios publicados sobre otros programas que estiman comidas a partir de fotos. La página que las discute está enlazada abajo.
Estos estudios probaron modelos de IA más antiguos. ACETADA y Fridolfsson probaron modelos de 2024 y 2025. Con fotos de móvil como las de ACETADA, Snapkin se desvió un 19% de media. Las pruebas no se hicieron igual, así que no es una comparación directa.
Una foto lo hace mejor que una persona adivinando. Los nutricionistas que miraron las mismas fotos se desviaron un 41 % en el peso. Una foto no lo enseña todo, como el aceite de la sartén. Así que revisa lo que ha supuesto Snapkin.
Mira una comida desglosada
Así de sencillo. Y sigue funcionando en restaurantes, vacaciones y semanas ajetreadas. No hay nada más de lo que estar pendiente.
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