Precisión
Reporte público · Actualizado 1 mayo 2026
Las apps de nutrición casi nunca te dicen qué tan precisas son. MIDE sí. Esta página existe porque nuestros clientes pagan, y quien paga merece saber de dónde vienen sus datos y qué tan exactos son.
Cómo conseguimos los números
Cada comida que registras llega con una etiqueta visible que dice de dónde vinieron los macros:
| Etiqueta | Fuente | Margen típico |
|---|---|---|
| Receta verificada | Base de cocina regional curada con fuentes oficiales (UNAM, ICBF Colombia, BEDCA España, USDA) | ±20% |
| Etiqueta del producto | Código de barras leído desde Open Food Facts, la base comunitaria que usan también Yuka y Fitia | ±5% |
| Estimado por IA | Análisis con Google Gemini cuando no hay coincidencia confiable en la base regional ni etiqueta de producto | ±25 a 50% |
| Ingresado a mano | Lo escribiste tú directamente. Tu fuente, tu responsabilidad. | 0% |
Resultados de la última prueba
En abril 2026 corrimos 36 platos típicos de Latinoamérica contra valores de referencia conocidos. Resultados con la configuración de producción (Gemini 2.5 Pro):
- 86.1% nombres de plato correctos (31 de 36).
- 27.8% calorías dentro de ±25% del valor real.
- 55.6% calorías dentro de ±50% del valor real.
Para contexto: Cal AI y MyFitnessPal no publican sus números. Las pruebas independientes de prensa los ponen en el mismo rango cuando dependen solo de IA con foto. La diferencia con Mide es que tenemos una base regional curada que sustituye la estimación de IA por macros verificadas cuando reconoce el plato.
La base de cocina regional
Tenemos 450 platos curados a mano con macros sacados de fuentes oficiales por país:
- México: UNAM, BUAP, recetario regionalizado del DIF.
- Colombia: ICBF (Instituto Colombiano de Bienestar Familiar), MinSalud, Tabla de Composición de Alimentos Colombianos 2015.
- Argentina: SARA 2 (CONICET), CINCAP.
- Chile: Universidad de Chile, INTA, MinSalud Chile.
- España: BEDCA, AESAN.
- US Latino: USDA FoodData Central, MyPlate.
Cada plato tiene una nota de confianza pegada (por ejemplo: “Varía ±20% según cantidad de crema y queso”) y un link a la fuente. La base se versiona y se actualiza con cada release de la app.
Lo que todavía no funciona bien
Hay 4 platos visualmente parecidos a otros donde la IA se equivoca de manera consistente sin importar cómo redactemos el prompt:
- Empanada al horno vs frita
- Buñuelo colombiano vs huevos pericos
- Caldo tlalpeño vs sopa de tortilla
- Molletes mexicanos vs pan tostado
Estos requieren fotos de referencia en el prompt. Es un cambio en la infraestructura de gateway que ya tenemos especificado y va a aterrizar en una próxima actualización. Mientras tanto, en estos casos puedes corregir en dos toques desde la pantalla del plato y tu corrección queda registrada para mejorar la base.
La verdad sobre los trackers de calorías
Ningún tracker de calorías, ni el más caro, ni el más serio, es mejor que ±10% en condiciones reales. La preparación cambia las calorías. El aceite escondido cuenta. El tamaño del plato lo estimamos visualmente. Cocinar con o sin grasa cambia los números.
Lo que importa no es la cifra exacta de un solo plato. Lo que importa es la tendencia. Si tu promedio semanal de calorías baja consistentemente, tu peso baja. Si sube, sube. Mide está diseñado para que la tendencia sea confiable, no para que cada número individual sea perfecto.
Qué hacemos cuando nos equivocamos
Cuando corriges un plato (botón “Corregir” en cualquier comida), tu corrección se guarda como dato de entrenamiento opcional si tú lo permites. Eso nos permite agregar tu plato a la base regional en el siguiente release o mejorar el prompt para platos similares.
Si crees que un número está mal y quieres que lo revisemos, escríbenos a hola@cerostudios.net con una foto y la cifra correcta. Leemos cada mensaje.
Cuándo se actualiza esta página
Re-corremos las pruebas con cada release importante de la app y publicamos los números nuevos aquí. Si los resultados empeoran, también lo decimos. La meta no es vender una historia bonita, es merecer tu confianza.
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