Cómo funciona Renzy: análisis nutricional en 3 segundos
Renzy combina visión por computador, una base de más de 500 alimentos españoles e internacionales, y modelos de lenguaje multimodales para convertir una foto en un desglose nutricional preciso. Esta es la guía paso a paso de cómo lo hace — desde que abres la cámara hasta que ves tus calorías, proteínas, carbohidratos, grasas, vitaminas y un health score.
5 pasos del escáner Renzy
1Haz una foto del plato
Abre Renzy, pulsa el botón verde y enfoca el plato. No hace falta ángulo perfecto: la IA tolera ángulos, luz baja y mezclas. La foto se sube comprimida (≈100KB) por seguridad y velocidad.
2La IA identifica los alimentos
Un modelo multimodal (visión + lenguaje) detecta cada alimento en la foto, calcula la cantidad aproximada y devuelve un nivel de confianza. Acierta platos comunes — paella, ensalada César, tortilla, pizza — y reconoce ingredientes en preparaciones complejas.
3Cruzamos con la base nutricional
Con los alimentos detectados, calculamos macros (proteína, carbohidratos, grasas) y micros (sodio, fibra, vitaminas A, C, D, hierro, calcio) usando datos USDA + BEDCA + OpenFoodFacts. Para productos envasados, leemos el código de barras.
4Calculamos el health score
Un algoritmo evalúa el plato en función de tus objetivos (perder peso, ganar masa, mantener) y devuelve un score 0-100 con explicación corta. No es solo calorías: penaliza ultraprocesados, premia fibra y proteína de calidad.
5Guardas o ajustas
Si algo no encaja — porción más grande, ingrediente que falta — editas el valor en un toque. Lo guardas en tu historial y se descuenta de tu meta diaria. Sincroniza con Apple Health (iOS) y Health Connect (Android).
Qué hay detrás de la IA
No es magia: es ingeniería. Usamos un modelo multimodal de última generación (Claude Sonnet) afinado con miles de fotos de comida etiquetadas. La porción se estima por referencias visuales (cubiertos, plato estándar) y por contexto (un plato de paella suele ser 250-350g). Cuando la confianza es baja, te avisamos para que confirmes — preferimos pedir antes que adivinar mal.
¿Qué tan precisa es?
Para platos comunes, la precisión calórica está en ±10-15% — comparable a una persona midiendo a ojo. Para alimentos envasados con código de barras, es exacta (lectura directa de la etiqueta). Para platos exóticos o caseros con muchos ingredientes ocultos, el margen sube. Por eso siempre puedes editar antes de guardar y cada análisis trae su nivel de confianza.
Privacidad: qué hacemos con tus fotos
Las fotos se guardan cifradas en la nube y asociadas a tu cuenta, para que puedas consultar tu historial. No las vendemos ni las compartimos con terceros. Solo entran en nuestro conjunto de entrenamiento si tú activas esa opción en Ajustes; por defecto está apagada. Puedes borrar tu cuenta y todos los datos en un clic desde Ajustes — recibes un email de confirmación con todo lo eliminado.
Preguntas frecuentes
¿Necesito conexión para escanear?
Sí, el modelo de IA corre en servidor. Y la app entera necesita conexión, el historial incluido. Lo que sí hacemos es no perderte la foto: si la haces sin cobertura, se guarda en el móvil y la analizas de un toque al volver.
¿Funciona con comida casera o solo platos comunes?
Funciona con ambos. Para casera multi-ingrediente (lentejas con verduras, guiso) la IA identifica los ingredientes principales. Si falta alguno, lo añades en un toque.
¿Cuánto tarda el análisis?
Entre 2 y 4 segundos en condiciones normales. La parte lenta es la subida de la foto; el modelo en sí responde en menos de 1 segundo.
¿Puedo escanear etiquetas nutricionales?
Sí. Apunta al código de barras y obtienes datos exactos de OpenFoodFacts. Si el producto no está en la base, escanea la tabla nutricional y la IA la lee.
¿Funciona en iPhone y Android?
Sí, ambas. También funciona como web app — escanea desde el navegador del móvil sin instalar nada.
Pruébalo sin registro
La demo de la home no pide email ni tarjeta. Sube una foto y ves el análisis al instante.