ropavieja

el problema

Els joves a Espanya creuen que només poden triar entre barat però brossa (ultraprocessats, delivery) i bo però car i difícil (cuinar “de debò”). És un dilema fals: el menjar casolà de tota la vida és el més barat, el més sa, i és factible. Però el cercle viciós és real: no saps què tens a la nevera → no saps què cuinar → improvises o demanes → compres de més i llences el que ha caducat.

Les dades ho confirmen (Espanya):

• Els 25-34 anys són els que més menjar llencen (11,7% amb freqüència).
• 70% malbarata perquè s’oblida del que hi ha a la nevera.
• 22,1% llença menjar per no saber receptes d’aprofitament.
• 44% dels joves aprèn a cuinar a les xarxes socials.

research

Vaig investigar el malbaratament alimentari en joves i el buit de mercat. Les apps existents (SuperCook, KitchenPal, Cooklist) són utilitàries i genèriques: resolen “què cuino amb X”, però sense ànima, sense localització i sense tancar el cercle. Too Good To Go o Phenix rescaten excedents de comerços: un altre model.

L’insight que va orientar el producte: ningú uneix el cercle complet (què tinc → què cuino → què em falta) amb una identitat emocional espanyola (menjar com a casa) i un missatge de cost honest (casolà vs demanar).

posicionament

Menja com a casa sense dependre de ningú. Més barat que demanar, amb el que ja tens.

Per a estudiants i joves que han marxat de casa, troben a faltar menjar “com a casa” però pensen que cuinar així és car, lent i complicat. Tres missatges:

• Sabor de casa, en versió realista. Plats espanyols de sempre adaptats a la teva vida: poques coses, una olla, i que donen per a carmanyola.
• Enderroca el mite del “és car”. Cada recepta compara el que costa cuinar-la a casa enfront de demanar-la.
• Zero esforç, zero malbaratament. Foto del tiquet → l’app sap el que tens → et diu què cuinar abans que caduqui.

decisions de disseny

• Captura sense fricció. El 90% d’aquestes apps moren per la fricció d’introduir el rebost a mà. Ho vaig resoldre amb un escàner de tiquets amb IA (OCR): foto del tiquet → productes amb quantitat, ubicació i caducitat estimada, editables abans de desar.
• Rebost per zones (nevera / rebost / congelador) amb barra de frescor i avisos “fes-lo servir o es perd”.
• Receptes amb IA casolanes espanyoles, amb quantitats per ingredient, segons el que tens i les teves preferències (veggie, vegà, sense gluten, pressupost, racions).
• Cuinar = descomptar. En cuinar, l’app resta el que has fet servir del teu rebost, mantenint l’inventari viu sense esforç.
• Identitat “Vibrant Zest”. Llima elèctric, crema i charcoal; Lexend + Inter; cantonades molt arrodonides i botons pill. Càlida i còmplice, mai clínica ni d’app de fitness.
• Mobile-first, PWA instal·lable. L’ús real és el telèfon (foto del tiquet, consulta ràpida), no l’escriptori.

què vaig construir

No es va quedar en prototip: Ropavieja és una app full-stack real i funcional.

• Comptes (registre / inici de sessió) i dades persistides.
• Escàner de tiquets amb OCR real (IA) i rebost per zones amb caducitats.
• Generació de receptes amb IA segons el teu rebost i la teva dieta.
• Cuinar descompta quantitats; llista de la compra només del que falta, amb estalvi estimat.
• Impacte: gamificació (XP / nivell), quilos no malbaratats.
• PWA instal·lable al mòbil.

què vaig aprendre

El més difícil no va ser tècnic. Va ser aconseguir que una cosa tan emocional com “menjar com a casa” convisqués amb la IA. Són dues coses que xoquen: una és caliu, memòria i família; l’altra sona freda i genèrica. Si les receptes “sonaven a IA”, es trencava tota la promesa.

Vaig aprendre que avui la gent nota i rebutja el que sona a IA. Així que vaig decidir que la IA desaparegués: la paraula no surt a cap pantalla, i en lloc d’inventar receptes des de zero, el sistema es recolza en una base de plats casolans espanyols reals i la IA només adapta a sobre. La tecnologia al servei del sabor de casa, no a l’inrevés. La confiança es guanya sent subtil.

També vull ser honesta amb com ho vaig construir: no vaig escriure el codi a mà línia per línia, vaig fer vibe coding, dirigint la IA per aixecar una app full-stack real i desplegada. El meu va ser la recerca, les decisions de producte, el disseny i, sobretot, defensar el focus quan era fàcil afegir coses. Dissenyar amb la IA com a eina és una habilitat en si mateixa, i ho prefereixo explicar així.

Defensar aquest focus va ser la decisió més dura: només mòbil, una sola promesa (cuinar amb el que ja tens) i tallar la resta. La pròxima vegada validaria abans amb usuaris reals i comprovaria si l’escàner del tiquet treu de debò la fricció que crec que treu, en lloc de donar-ho per fet.