Busca el mismo alimento dos veces y puede que obtengas cifras distintas. No es un fallo, y entender por qué ocurre marca la diferencia entre un diario de comidas que te sirve para actuar y otro en el que, poco a poco y sin decirlo, dejas de creer.
Nada en esta app es una medición. Cada cifra es una estimación, y la app se esfuerza en decirte de dónde salió cada una y hasta qué punto es segura.
De dónde salen las cifras
Una búsqueda consulta varias fuentes por turnos y te muestra cuáles ha usado. Cada una es fuerte en algo y débil en otra cosa.
- Tus alimentos guardados. Cosas que ya has registrado o corregido antes. Las cifras más fiables de la app, porque las comprobaste tú.
- Open Food Facts. Una base de datos pública de productos envasados, mantenida por voluntarios. Fuerte en productos de marca con código de barras. Débil en todo lo que va a granel, fresco o hecho en casa, y a veces desactualizada cuando un fabricante cambia la receta.
- Estimaciones de la IA. Un modelo que razona a partir de lo que sabe del alimento. Razonable en la composición, por ejemplo que la pechuga de pollo es sobre todo proteína, y donde menos fiable resulta es en la cantidad.
- Tu propio historial y tus patrones. Lo que has comido antes, que se usa para ordenar los resultados e impulsar las sugerencias.
Las insignias de fiabilidad
La fiabilidad describe hasta qué punto las fuentes coincidieron entre sí, no cuán correcta es la respuesta. Dos fuentes pueden coincidir y estar equivocadas las dos. La discrepancia, en cambio, es una señal fiable de que algo merece tu atención.
- Fiabilidad alta: contrastada. Más de una fuente, y coincidieron. Regístralo y sigue adelante.
- Fiabilidad media: utilizable, conviene echar un vistazo a la ración.
- Fiabilidad baja: las fuentes discrepan. Contrástalo con el envase si lo tienes, y corrígelo si puedes.
Dos avisos concretos van más allá. «Las fuentes discrepan sobre el tamaño de ración de este alimento» significa que la parte incierta es la cantidad. Cambia a gramos e introduce una cantidad real. «La IA y la web han devuelto cifras distintas para este alimento» significa que trates todo el resultado como una guía aproximada.
Cómo se equivoca la IA
Los modelos de IA rellenan los huecos con conjeturas seguras de sí mismas, lo que se conoce como alucinaciones. Un modelo al que se pregunta por un producto que nunca ha visto rara vez lo admitirá. En su lugar producirá una tabla nutricional plausible, con el mismo formato exacto que una correcta. Nada en la presentación separa una cifra que el modelo conoce de otra que se ha inventado, y por eso la app nombra sus fuentes y muestra su fiabilidad en vez de darte una cifra a secas.
La configuración inicial te pide que confirmes que comprobarás lo que devuelve la IA. Eso no es un formalismo, es el acuerdo real.
La mayor fuente de error no es la app
Es el tamaño de la ración. Una entrada de base de datos que se desvía un 10 % importa mucho menos que una ración que se desvía un 50 %, y es fácil equivocarse en esa medida al calcular una ración. Pesar lo que comes más a menudo mejorará tu diario más que cualquier revisión de fuentes.
Cómo leer tus totales
Úsalos para comparar, no para hacer contabilidad. Un día registrado con 2.100 kcal es una estimación, no 2.100 kcal medidas. Ahora bien, si registras de forma constante, esta semana frente a la anterior sí es una señal real. Perseguir una cifra diaria hasta la caloría es perseguir un nivel de detalle que los datos no tienen.
Lo que de verdad mejora tu diario con el tiempo es corregir los alimentos sobre la marcha. Un alimento corregido se guarda como tuyo y vuelve el primero la próxima vez, así que tus comidas habituales se acercan cada vez más a lo que comes realmente, mientras todo lo demás sigue siendo una estimación.