Cómo funciona Renzy: análisis nutricional con una foto

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 detallado. 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

1. 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. Antes de subirla, la foto se reduce a 1.568 píxeles como mucho por el lado largo, para que llegue antes.

2. 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. Suele acertar con platos comunes (paella, ensalada César, tortilla, pizza); en preparaciones complejas identifica los ingredientes principales y, si duda de uno, te pregunta qué es.

3. 3Cruzamos con la base nutricional

   Para cada alimento, el modelo estima macros (proteína, carbohidratos, grasas) y micros (sodio, fibra, vitaminas A, C y D, hierro, calcio). Esas cifras se contrastan con nuestra base de referencia (de USDA y de BEDCA) y se corrigen las que se salen mucho. Para productos envasados, el código de barras trae los datos de su etiqueta (Open Food Facts).

4. 4Calculamos el health score

   Cada plato recibe una nota del 1 al 10, calculada igual para todo el mundo (tu objetivo no la cambia): suman la proteína, la fibra, la fruta, la verdura y las legumbres, y restan el sodio, el azúcar libre, la grasa saturada y la carne procesada, con los umbrales de la OMS y la AHA. Debajo ves qué cambio la subiría.

5. 5Guardas o ajustas

   Si algo no encaja — porción más grande, ingrediente que falta — lo corriges ahí mismo. Lo guardas en tu historial y ves cuánto te queda del día. Si conectas Apple Salud (iOS) o Health Connect (Android), Renzy lee de ahí tu peso; la comida no se escribe allí.

Qué hay detrás de la IA

No es magia. Usamos un modelo de IA general (Claude, de Anthropic) que no hemos entrenado nosotros: le pasamos la foto con nuestras instrucciones y nos dice qué alimentos ve y cuántos gramos calcula. Esas cifras se contrastan con nuestra base de alimentos de referencia (valores de USDA y BEDCA) y se corrigen las que se salen mucho. Un segundo modelo, de Google, mira la misma foto por su cuenta y, si responde a tiempo y no coinciden, baja la confianza y se repasan las raciones. Y cuenta con tus correcciones: si cambias un nombre o una ración, tus fotos siguientes lo tienen en cuenta. La porción se estima por referencias visuales (cubiertos, tamaño del plato) y por contexto. Cuando la confianza es baja, te pedimos que confirmes: preferimos preguntar antes que adivinar mal.

¿Qué tan precisa es?

Depende del plato. Con el código de barras, los valores son los de la etiqueta del producto. En una foto lo más difícil es la ración, y en platos caseros con ingredientes que no se ven (aceite, salsas) el margen crece. No te damos una cifra de precisión de memoria: el error que medimos lo publicamos, actualizado, en nuestra página de precisión. Por eso cada análisis trae su nivel de confianza y puedes corregirlo antes de guardar.

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. Para analizarla, la foto se envía a los modelos de IA (Claude y el segundo modelo, de Google); no vendemos tus fotos ni se las damos a nadie más. Solo entran en nuestro conjunto de entrenamiento si tú activas esa opción en Ajustes; por defecto está apagada. Puedes borrar tu cuenta desde Ajustes (escribes ELIMINAR para confirmar), y con ella se borran tus datos y tus fotos.

Preguntas frecuentes