Înapoi la proiectele selectate

Studiu de caz produs mobile

Scanner Alimente

Transformarea unei fotografii cu lista de ingrediente într-o decizie utilă a cerut mai mult decât extragerea textului. Scanner Alimente a fost construit ca un ajutor rapid și ușor de înțeles pentru cumpărăturile zilnice și a depășit 300.000 de instalări.

Aplicația Scanner Alimente prezentată în platoul emisiunii ILikeIT

300K+

instalări

4,8

rating în store

3×

apariții TV naționale

Problema și publicul

Etichetele nutriționale conțin informații valoroase, dar tabelele dense, termenii nefamiliari și porțiile diferite fac comparațiile dificile în cele câteva secunde în care alegem un produs. Problema principală nu era accesul la date, ci traducerea lor într-un răspuns pe care cumpărătorul să-l înțeleagă fără să devină specialist în nutriție.

Publicul principal este format din oameni care vor să aleagă mai informat: familii care compară produse similare, persoane atente la ingrediente sau valori nutriționale și consumatori curioși care au nevoie de o explicație rapidă. De aceea, viteza, limbajul clar și formularea responsabilă au fost mai importante decât adăugarea tuturor analizelor posibile.

Abordarea de produs

Interacțiunea începe cu o fotografie a listei de ingrediente. OCR-ul extrage textul tipărit pe ambalajul actual, apoi aplicația afișează o pagină structurată, cu informațiile importante înaintea detaliilor. Codul de bare rămâne o scurtătură, dar citirea etichetei face ca produsul să nu depindă de o înregistrare a cărei rețetă poate rămâne în urma schimbărilor producătorului.

Produsul dezvăluie informația în straturi. O analiză concisă susține alegerea imediată, iar valorile nutriționale detaliate rămân disponibile pentru cei care vor să le verifice. Explicațiile asistate de AI adaugă context, dar interfața păstrează la vedere datele sursă, astfel încât interpretarea generată să nu înlocuiască faptele.

Deciziile care au modelat produsul

Aplicația a fost tratată ca o unealtă folosită repetat, nu ca un raport consultat o singură dată. Partea mobilă, cross-platform, este construită cu Flutter. Backend-ul este un singur serviciu Go pe PostgreSQL, care se ocupă și de căutarea produselor; a înlocuit în august 2026 backend-ul inițial în Spring Boot și Java. Datele locale și sincronizarea ulterioară păstrează experiența utilă în magazine cu semnal slab.

Trei decizii au menținut experiența concentrată și ușor de întreținut:

  • Lista de ingrediente de pe ambalaj vine prima, iar codul de bare rămâne o scurtătură, nu o bază de date care ar cere actualizarea continuă a rețetelor.
  • Datele importante rămân local și se sincronizează ulterior, astfel încât semnalul slab din supermarket să nu blocheze sarcina principală.
  • Valorile factuale sunt separate de interpretare, iar detaliile suplimentare sunt afișate progresiv.

Dincolo de România, în 2026

În 2026 produsul a ieșit din piața de origine. Aplicația vorbește acum șase limbi (română, engleză, germană, maghiară, italiană și poloneză) și, din august, funcționează și în Statele Unite, unde scanarea se face doar dintr-o fotografie a etichetei. În engleză se numește BioBrief: Food Scanner, iar biobrief.app a devenit casa ei internațională.

Geneva, nutriționistul AI din aplicație, răspunde în scris sau vocal la întrebări despre un produs, alături de rețetele AI Chef, calculatorul de calorii și lista de cumpărături. Aceeași regulă se aplică peste tot: sfatul generat stă lângă valorile din care provine, nu în locul lor.

Constrângeri și compromisuri

Datele despre alimente sunt imperfecte: ambalajele se schimbă, porțiile diferă, iar bazele de date pot avea goluri. O interfață finisată nu poate pretinde că aceste limite nu există. Produsul trebuie să comunice incertitudinea, să gestioneze elegant înregistrările incomplete și să evite transformarea unui scor convenabil în sfat medical.

Creșterea schimbă și prioritățile tehnice. Funcționalități ieftine la scară mică pot deveni costisitoare când sute de mii de oameni scanează produse. Performanța, costul de operare și suportul trebuie evaluate împreună. Compromisul pragmatic este investiția în fluxurile repetate și validarea complexității opționale prin comportament real.

Rezultate și dovezi

Scanner Alimente a depășit 300.000 de instalări și are un rating de 4,8 din peste 6.000 de recenzii în Google Play și App Store (verificat pe 3 octombrie 2026). Cifrele arată atât acoperire, cât și satisfacție susținută: achiziția singură nu ar produce un rating puternic dacă drumul de la scanare la răspuns ar fi confuz sau nesigur.

Produsul a devenit și un reper public pentru tehnologia nutrițională accesibilă. A fost prezentat la ILikeIT pe PRO TV, Euronews România și Doctor de Bine pe PRO TV. Aparițiile oferă dovezi independente, filmate, și au explicat valoarea produsului unui public mai larg decât cel din magazinele de aplicații.

Ce a confirmat acest produs

  1. 01

    Pentru utilitare consumer, drumul cel mai rapid către un răspuns de încredere valorează mai mult decât o listă lungă de funcționalități.

  2. 02

    AI-ul este cel mai util când explică date verificabile și își face rolul vizibil, nu când prezintă interpretarea drept fapt.

  3. 03

    La scară, claritatea produsului, calitatea datelor și eficiența operațională sunt părți ale aceleiași probleme tehnice.