¿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

• 95.3% de precisión calórica media al confirmar el tamaño de la porción: dentro del 4.7% respecto a la báscula, unas 28 calorías en una comida de 600 calorías
• El 92% de las comidas quedó dentro del 10% de las calorías reales; el 98% 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 4.7% es la razón de que exista la pregunta de confirmación de porción: responderla más que duplica 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 2.2%; la cocina casera sencilla queda dentro del 3.6%, y las bebidas dentro del 3.8%. Los platos de restaurante y para llevar quedan más cerca del 7%, con las cocinas con muchas salsas como la tailandesa (7.6%) y la india (8.2%) 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. La prueba original promedió dentro del 6.8%. Una actualización del modelo en junio de 2026 y una repetición completa de las 412 comidas lo llevaron al 4.7%.

• Ve los resultados y datos completos de precisión