¿Qué precisión tiene NutriShot AI?

Lo medimos en lugar de suponerlo. Registramos 412 comidas reales, pesamos cada ingrediente en una báscula de cocina y comparamos los números de NutriShot AI con los valores de referencia de USDA FoodData Central, en 5 categorías de alimentos y 7 cocinas.

Los resultados

• 90% de precisión calórica media al confirmar el tamaño de la porción: dentro del 10% respecto a la báscula, unas 60 calorías en una comida de 600 calorías
• El 71% de las comidas quedó dentro del 10% de las calorías reales; el 91% dentro del 20%
• Solo con la foto, sin confirmar la porción, las estimaciones quedaron dentro del 11% de media

Esa diferencia entre el 11% y el 10% es la razón de que exista la pregunta de confirmación de porción: responderla mejora la precisión. Los macros también aguantan: proteínas dentro del 6.7%, carbohidratos dentro del 5.9% y grasas dentro del 9.5% (los aceites y aderezos son difíciles de ver en una foto).

Varía según el tipo de alimento

Los alimentos envasados y de marca puntúan mejor, dentro del 4.8%; la cocina casera sencilla queda dentro del 7.8%, y las bebidas dentro del 8.1%. Los platos de restaurante y para llevar quedan más cerca del 15%, con las cocinas con muchas salsas como la tailandesa (16.4%) y la india (17.6%) como las más difíciles.

Cómo leer esto con honestidad

Esta prueba la realizamos y financiamos nosotros mismos, así que no es un estudio independiente. Por eso publicamos los datos en bruto y el código de análisis, para que puedas comprobar nuestras cuentas en lugar de creernos por las buenas.

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